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Publicité online: un taux de clic optimal en ajustant fréquence et récence

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Moins, c’est plus. Telle pourrait être la conclusion d’une récente étude marketing sur la publicité en ligne publiée dans l’IJRM (International Journal of Research in Marketing ; voir références à la fin de cet article).
Les auteurs, Steffen Fötsch et Evert de Haan (Université de Francfort, Allemagne) ont étudié un ensemble de données représentant 5,8 milliards d’impressions publicitaires et 1,8 million de clics, et couvrant 158 annonceurs de 25 secteurs d’activités. Leurs travaux montrent que la fréquence et la récence de la publicité en ligne ont un impact direct sur le taux de clics (CTR) et donc sur l’efficacité des dépenses publicitaires.
Si vous souhaitez savoir comment paramétrer vos publicités online pour qu’elles soient le plus efficace possible, nous vous encourageons à lire la suite de cet article.

Que savons-nous des effets de la fréquence et de la récence en matière publicitaire ?

Commençons par clarifier ce que signifient fréquence et récence en matière de publicité online.

  • La fréquence des annonces est un concept assez simple à comprendre : c’est le nombre total d’expositions divisé par le temps.
  • La récence est un concept plus difficile à appréhender. La récence décrit l’intervalle temporelle entre deux expositions. Et dans cette étude une récence plus élevée signifie que la dernière impression publicitaire était plus récente.

Les effets de la fréquence/récence ont été étudiés depuis les années 1950 et, très logiquement, l’accent a été muse sur la publicité en ligne depuis années 1990.
Comme les auteurs l’écrivent :

« En termes de fréquence publicitaire, la plupart des études ont montré que l’augmentation de la fréquence publicitaire améliore la mémorisation de la publicité et de la marque (…), bien que la relation avec le volume des achats soit en forme de U inversé, (…) ainsi que l’attitude envers la marque et la publicité. (….) L’impact de la récence sur le mémorisation est positif, mais seulement à court terme. »

Comme vous pouvez donc le constater, les recherches marketing se sont concentrées dans le passé sur les effets de mémorisation de la marque (ce qui est parfaitement logique dans un monde hors ligne) mais pas sur les achats réels. Les achats réels ne peuvent pas être suivis avec précision, même dans un monde en ligne. Dans leur recherche, les auteurs utilisent donc le taxu de clic (CTR), c’est-à-dire le pourcentage d’utilisateurs qui cliquent sur une publicité, pour approcher l’intérêt d’un utilisateur et par là sa propension à acheter plus tard éventuellement. Examinons maintenant comment Försch et de Haan ont conduit leurs recherches et quelles conclusions ils ont pu en tirer.

Description du jeu de données et des hypothèses de recherche

Le jeu de données provient d’un réseau d’éditeurs et contient les données pour 5,8 milliards d’impressions qui ont généré 1,8 million de clics (ce qui correspond à un CTR moyen de 0,03%). Ce jeu de données couvre les activités de 158 annonceurs appartenant à 25 secteurs d’activité et des montants investis allant de 1010€ à 635310€ sur la période observée.
Les variations en termes de fréquence et de récence étaient telles que les auteurs ont dû travailler par groupes (en statistiques on dirait par « classes ») pour être en mesure d’analyser les données :

  • 34 classes de fréquences publicitaires
  • 56 classes de récence

Faites le calcul : cela donne 1904 (34 x 56) combinaisons possibles.

Bien que les auteurs aient développé 12 hypothèses et inclus des effets dits d’interaction, nous nouc contenterons ici de livrer ici l’essence de leur travail. Les 3 hypothèses principales étaient les suivantes :

  • plus la fréquence publicitaire est élevée, plus le CTR est bas
  • plus la récence est élevée, plus le CTR est bas
  • une plus grande fréquence et une plus grande récence entraînent conjointement une baisse du CTR

Les résultats

La taille sans précédent du jeu de données a permis aux auteurs de tirer des conclusions potentiellement valables à une plus grande échelle (d’où la mise en avant de l’étude sur notre blog).
Tout d’abord, ils ont détecté ce qu’ils appellent des « régularités empiriques », c’est-à-dire des tendances observables qui sont le reflet de pratiques communes aux annonceurs et de comportements partagés par les utilisateurs.

  • 80% de toutes les annonces sont diffusées à 20% des utilisateurs
  • 2,2 % des utilisateurs ont cliqué sur une annonce et 20 % des utilisateurs représentent 27 % de tous les clics.
  • pour chaque minute qui passe depuis la dernière impression publicitaire, les chances de voir une publicité en ligne diminuent : 10 % de temps additionnel depuis la dernière impression publicitaire entraîne une diminution de 11,1 % des chances de voir une impression publicitaire.

Passons maintenant à la question principale : comment la fréquence et la récence des publicités influencent le taux de clics (CTR) ?

Quel que soit le modèle choisi (avec ou sans effets d’interaction), les 3 hypothèses principales ont été confirmées :

  • l’augmentation de la fréquence des annonces entraîne une diminution du CTR
  • l’augmentation de la récence des annonces (c.-à-d. la réduction du temps entre deux impressions publicitaires) entraîne une diminution du CTR
  • la combinaison d’une plus grande fréquence et d’une plus grande récence entraîne également une baisse du CTR

Conclusions

Cette étude prouve avec brio que l’augmentation de la fréquence et de la récence d’une publicité en ligne peut nuire à l’efficaccité de ce dernière. Il y a donc un optimum à choisir pour garantir l’efficacité de sa campagne publicitaire online et les graphiques ci-dessous vous aideront à prendre conscience de ce que vous êtes susceptible de perdre si vous augmentez de trop les deux paramètres auquel vous avez accès.

Effet sur le taux de clics (CTR) de la fréquence des publicités online

Effet sur le taux de clics (CTR) de la récence des publicités online (plus le temps augmente plus les impressions d’une même publicité online sont espacées dans le temps)

Image d’illustration : shutterstock

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Auteur: Pierre-Nicolas Schwab

Pierre-Nicolas est Docteur en Marketing et dirige l'agence d'études de marché IntoTheMinds. Ses domaines de prédilection sont le BigData l'e-commerce, le commerce de proximité, l'HoReCa et la logistique. Il est également chercheur en marketing à l'Université Libre de Bruxelles et sert de coach et formateur à plusieurs organisations et institutions publiques. Il peut être contacté par email, Linkedin ou par téléphone (+32 486 42 79 42)

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