SimulateurLookalike Audience
Aussi appelé : audience similaire
- Technique
- Avancé
- Transversal
- Toujours utilisé
En bref
Audience générée par algorithme pour ressembler à une base de clients existante, afin d'élargir une prospection.
Définition complète
Une lookalike audience (audience similaire, en français) est une audience publicitaire générée automatiquement par un algorithme, à partir d’une base de personnes existantes (clients, abonnés à une newsletter, visiteurs d’un site), pour trouver de nouveaux profils qui leur ressemblent sur une plateforme publicitaire.
Le principe repose sur l’analyse des caractéristiques communes des personnes de la base de départ (comportements, centres d’intérêt, données démographiques), pour ensuite repérer, parmi des millions d’utilisateurs, ceux qui présentent des points communs similaires.
Par exemple, une marque de cosmétiques peut fournir à une plateforme publicitaire la liste de ses 5 000 meilleurs clients ; l’algorithme identifie leurs points communs et propose ensuite de diffuser des publicités à d’autres utilisateurs qui leur ressemblent, mais qui n’ont encore jamais acheté chez la marque.
Attention : la qualité d’une lookalike audience dépend entièrement de la qualité de la base de départ ; une base trop petite ou peu représentative donne une audience similaire peu pertinente.
À quoi ça sert
La lookalike audience permet d’élargir une prospection sans partir de zéro : au lieu de cibler un large public au hasard, l’entreprise s’appuie sur les caractéristiques de ses meilleurs clients pour en trouver d’autres qui leur ressemblent.
Elle aide aussi à accélérer une croissance : une petite base de clients fidèles peut servir de point de départ pour toucher un public beaucoup plus vaste, tout en conservant un niveau de pertinence proche de la base d’origine.
Enfin, elle permet souvent d’obtenir un meilleur rapport entre le budget investi et les résultats obtenus, car les personnes touchées partagent des points communs réels avec des clients qui ont déjà acheté.
Cas d'usage typiques
– Élargir une prospection : une marque cosmétique veut aller au-delà de ses clients habituels ? Elle crée une lookalike audience à partir de ses meilleurs acheteurs.
– Prospecter en B2B : une entreprise qui vend un logiciel veut trouver de nouveaux clients potentiels ? Elle génère une lookalike audience à partir de sa liste de clients existants.
– Accélérer le lancement d’un produit : une entreprise n’a pas encore de données sur un nouveau produit ? Elle s’appuie sur les clients de ses produits existants pour créer une audience similaire.
– Optimiser un budget publicitaire : une entreprise veut éviter de cibler un public trop large et peu qualifié ? Une lookalike audience resserre le ciblage vers des profils plus pertinents.
– Tester différentes tailles d’audience : une équipe marketing veut savoir jusqu’où élargir sa cible sans perdre en pertinence ? Elle compare les résultats de plusieurs lookalike audiences de tailles différentes.
Ce que tu sauras faire
Savoir construire une audience similaire à partir d'une base de clients fiable et l'utiliser pour élargir une prospection publicitaire de façon pertinente.
Mises en situation
Situation 1 : une marque cosmétique élargit sa clientèle
Contexte : une marque de cosmétiques vend bien auprès de ses clients existants, mais peine à en trouver de nouveaux.
Application : elle fournit sa liste de meilleurs clients à une plateforme publicitaire pour créer une lookalike audience et diffuse ses publicités à ce nouveau public.
Résultat attendu : la marque touche des personnes qui partagent des points communs avec ses meilleurs clients, ce qui augmente ses chances de convertir ce nouveau public en acheteurs.
Situation 2 : une entreprise B2B prospecte au-delà de ses clients actuels
Contexte : une entreprise qui vend un logiciel a 200 clients fidèles mais souhaite en trouver davantage.
Application : elle crée une lookalike audience à partir de la liste de ces 200 clients pour cibler des entreprises aux profils similaires.
Résultat attendu : les nouvelles publicités touchent des entreprises qui ressemblent aux meilleurs clients actuels, ce qui améliore la qualité des prospects obtenus par rapport à un ciblage générique.
Situation 3 : une entreprise lance un nouveau produit sans historique
Contexte : une entreprise lance un nouveau produit et n’a donc aucune donnée de clients pour ce produit précis.
Application : elle s’appuie sur la base de clients de ses produits existants, dont le profil est proche, pour créer une première lookalike audience.
Résultat attendu : le lancement bénéficie d’un ciblage plus pertinent dès le départ, malgré l’absence de données spécifiques au nouveau produit.
Application guidée : évaluer la qualité d’une base de départ
Contexte : une entreprise dispose d’une liste de seulement 80 clients pour créer une lookalike audience, contre une autre entreprise qui dispose d’une liste de 10 000 clients.
Question : laquelle des deux bases produira probablement l’audience similaire la plus pertinente ?
Résultat attendu : la base de 10 000 clients donnera généralement une lookalike audience plus fiable, car l’algorithme dispose de plus de données pour identifier des points communs solides ; une base de 80 clients peut donner des résultats moins précis, voire peu exploitables.
Application guidée : arbitrer entre taille et précision d’audience
Contexte : une entreprise teste une lookalike audience « très proche » de sa base de clients, plus petite mais plus précise, et une lookalike audience « élargie », plus grande mais moins précise. La première génère un coût par acquisition de 15 euros, la seconde de 28 euros.
Question : quelle audience privilégier si le budget publicitaire est limité ?
Résultat attendu : l’audience la plus proche de la base d’origine offre un meilleur coût par acquisition ; il est préférable de la privilégier avec un budget limité, quitte à élargir progressivement une fois que le budget le permet.
Pour bien le retenir
L'analogie
La lookalike audience, c’est dire à un algorithme : « voici mes meilleurs clients, trouve-moi des gens qui leur ressemblent », puis le laisser chercher parmi des millions de profils ceux qui partagent leurs points communs.
« Montrer ses meilleurs clients à un algorithme et le laisser en trouver d'autres qui leur ressemblent. »
Pièges à éviter
À ne pas confondre avec
Une confusion fréquente consiste à croire qu'une lookalike audience garantit automatiquement des clients de même qualité que la base de départ : elle élargit la ressemblance statistique, mais ne garantit jamais un comportement d'achat identique.
Une autre erreur consiste à utiliser une base de départ trop petite ou trop hétérogène : moins la base est cohérente, moins l'audience similaire générée sera pertinente.
Enfin, certains oublient de vérifier que la collecte et l'utilisation des données de la base de départ respectent bien les règles de consentement en vigueur, ce qui est pourtant une condition indispensable avant toute utilisation.
Évolution historique
Apparition : Popularisé sur les grandes plateformes publicitaires dans les années 2010
Quels changements depuis l’arrivée de l’IA ?
Avant
Les critères de ressemblance entre une base de clients et une nouvelle audience étaient définis de façon assez simple, sur un nombre limité de caractéristiques.
Aujourd’hui
Les algorithmes d’intelligence artificielle analysent un nombre beaucoup plus large de signaux pour identifier des points communs subtils entre les clients d’une base, ce qui rend les lookalike audiences plus précises, tout en soulevant des questions croissantes sur la protection des données personnelles utilisées pour ces analyses.
Évolution historique
Début des années 2010 : les premières grandes plateformes publicitaires introduisent la possibilité de créer des audiences similaires à partir d’une base de clients.
Milieu des années 2010 : la fonctionnalité se perfectionne et se généralise à d’autres plateformes publicitaires.
Fin des années 2010 : les entreprises B2B et B2C adoptent largement cette technique pour accélérer leur prospection.
Début des années 2020 : le renforcement des règles de protection des données pousse les plateformes à faire évoluer leurs méthodes de calcul des audiences similaires.
Aujourd’hui : l’intelligence artificielle affine encore la précision des lookalike audiences, dans un cadre de plus en plus attentif à la conformité et au consentement des utilisateurs.