Audience similaire

  • Technique
  • Intermédiaire
  • Transversal
  • Toujours utilisé

En bref

Une audience similaire regroupe des personnes qui partagent des points communs avec les clients déjà connus d'une entreprise.

Définition complète

Une audience similaire (traduction française de lookalike audience) est une audience créée automatiquement par une plateforme publicitaire à partir d’une liste de clients ou de visiteurs déjà connus, en identifiant d’autres personnes qui leur ressemblent selon divers critères (comportement, centres d’intérêt, caractéristiques démographiques). L’objectif est d’élargir le ciblage publicitaire à des profils qui n’ont jamais été en contact avec l’entreprise, mais qui ont de bonnes chances d’être intéressés.

Par exemple, une entreprise qui fournit la liste de ses 1 000 meilleurs clients à une plateforme publicitaire peut obtenir une audience similaire de plusieurs centaines de milliers de personnes présentant des points communs avec ces clients.

Attention : la qualité d’une audience similaire dépend entièrement de la qualité de la liste de départ ; une liste de clients trop restreinte ou peu représentative produira une audience similaire peu pertinente.

À quoi ça sert

L’audience similaire permet d’élargir intelligemment le ciblage publicitaire, en s’appuyant sur les caractéristiques des meilleurs clients existants plutôt que sur des critères choisis au hasard. Elle aide une entreprise à toucher de nouveaux prospects qui ressemblent réellement à sa base actuelle.

Elle sert aussi à gagner du temps sur la définition d’un ciblage manuel complexe : plutôt que de deviner les critères démographiques ou d’intérêt à utiliser, l’entreprise s’appuie sur les données réelles de ses clients pour laisser la plateforme identifier les points communs pertinents.

Pourquoi c’est important : bien utilisée, l’audience similaire améliore souvent le rendement des campagnes publicitaires d’acquisition, en particulier pour les entreprises qui disposent déjà d’une bonne base de clients satisfaits.

Cas d'usage typiques

– Élargir : le ciblage publicitaire au-delà des clients déjà connus ? / touche de nouveaux prospects qui ressemblent réellement aux meilleurs clients.
– Choisir : la liste de départ, tous les clients ou seulement les meilleurs ? / influence directement la pertinence de l’audience obtenue.
– Comparer : les résultats d’une audience similaire avec un ciblage classique par centres d’intérêt ? / identifie la méthode la plus rentable pour l’entreprise.
– Actualiser : régulièrement la liste de clients utilisée comme base ? / maintient la pertinence de l’audience dans le temps, à mesure que la clientèle évolue.
– Vérifier : le consentement et la conformité de la liste de clients partagée ? / évite un usage non autorisé des données personnelles des clients.

Ce que tu sauras faire

Construire une audience similaire pertinente à partir d'une liste de clients de qualité, et évaluer son efficacité par rapport à un ciblage classique.

Mises en situation

Situation 1 : une boutique en ligne veut trouver de nouveaux clients

Contexte : une boutique en ligne connaît bien ses meilleurs clients mais peine à en trouver de nouveaux avec un ciblage publicitaire classique.

Application : elle importe la liste de ses 500 meilleurs clients sur une plateforme publicitaire pour créer une audience similaire.

Résultat attendu : les publicités diffusées auprès de cette nouvelle audience obtiennent un taux de conversion supérieur à celles diffusées avec un ciblage par centres d’intérêt classique.

Situation 2 : une petite entreprise avec peu de clients

Contexte : une petite entreprise ne compte que quelques dizaines de clients et souhaite créer une audience similaire.

Application : elle constate que la liste est trop restreinte pour permettre à la plateforme d’identifier des points communs fiables.

Résultat attendu : l’entreprise choisit d’abord d’élargir sa base de contacts avant de retenter la création d’une audience similaire plus fiable.

Situation 3 : une entreprise B2B et ses meilleurs comptes clients

Contexte : une entreprise qui vend à d’autres entreprises veut cibler des sociétés qui ressemblent à ses meilleurs clients actuels.

Application : elle crée une audience similaire à partir de la liste de ses comptes clients les plus rentables, plutôt que de tous ses clients sans distinction.

Résultat attendu : l’audience obtenue regroupe des entreprises aux profils plus proches des comptes les plus rentables, ce qui améliore la qualité des prospects touchés.

Application guidée : choisir la bonne liste de départ

Contexte : une entreprise hésite entre créer une audience similaire à partir de tous ses clients (10 000 personnes) ou uniquement de ses 500 clients les plus fidèles.

Question : quelle liste de départ permettra probablement d’obtenir l’audience la plus pertinente ?

Résultat attendu : la liste des 500 clients les plus fidèles, si elle est suffisamment grande pour la plateforme, produira souvent une audience plus qualitative, car elle capture les caractéristiques des clients les plus précieux plutôt qu’une moyenne diluée sur l’ensemble de la clientèle.

Application guidée : évaluer une audience similaire décevante

Contexte : une entreprise a créé une audience similaire, mais les campagnes diffusées auprès de cette audience obtiennent un taux de conversion inférieur à ses campagnes habituelles.

Question : quelles hypothèses vérifier avant d’abandonner cette approche ?

Résultat attendu : il faut vérifier la taille et la qualité de la liste de clients utilisée comme base, la zone géographique ciblée par l’audience similaire, et si le message publicitaire diffusé était réellement adapté à une audience qui ne connaît pas encore la marque, contrairement aux clients d’origine.

Pour bien le retenir

L'analogie

Une audience similaire, c’est comme demander à un ami de confiance de vous présenter des personnes qui lui ressemblent : plus cet ami correspond bien à ce que vous recherchez, plus les personnes qu’il vous présente ont de chances de vous intéresser aussi.

« Une audience similaire, ce sont des inconnus qui ressemblent déjà à vos meilleurs clients. »

Pièges à éviter

À ne pas confondre avec

On confond parfois audience similaire et simple ciblage par centres d'intérêt. L'audience similaire s'appuie sur des données réelles de clients existants et un calcul automatique de ressemblance, alors que le ciblage par centres d'intérêt repose sur des critères choisis manuellement par l'annonceur.

Une autre erreur consiste à croire qu'une audience similaire fonctionne aussi bien quelle que soit la liste de départ. Une liste trop petite, trop hétérogène, ou peu représentative des meilleurs clients produira une audience de moins bonne qualité.

Enfin, il ne faut pas oublier de renouveler régulièrement la liste de clients utilisée comme base : une audience similaire construite à partir d'une liste ancienne peut devenir moins pertinente si la clientèle de l'entreprise a évolué depuis.

Évolution historique

Apparition : Années 2010

Quels changements depuis l’arrivée de l’IA ?

Avant

Les audiences similaires reposaient sur des calculs de ressemblance relativement simples, fondés sur quelques critères démographiques et de comportement de base.

Aujourd’hui

Les plateformes publicitaires utilisent des modèles d’intelligence artificielle plus sophistiqués pour identifier des ressemblances plus fines et moins évidentes entre les clients existants et de nouveaux profils, ce qui améliore souvent la pertinence des audiences similaires obtenues. Cela renforce l’importance de fournir une liste de départ de bonne qualité, car l’IA amplifie aussi bien les points forts que les défauts de cette liste.

Évolution historique

Années 2010 : les premières fonctionnalités d’audience similaire apparaissent sur les grandes plateformes publicitaires en ligne.

Milieu des années 2010 : cette fonctionnalité se généralise et devient un outil courant du ciblage publicitaire pour les entreprises de toutes tailles.

Fin des années 2010 : les règles de protection des données imposent des conditions plus strictes sur le partage des listes de clients avec les plateformes publicitaires.

Depuis les années 2020 : les modèles d’intelligence artificielle affinent la précision des audiences similaires, tout en s’adaptant à un contexte de données plus limité par les nouvelles règles de consentement.