La Plateformisation en Marche : Comment l’IA Redéfinit le Media Planning et le Rôle des Agences
L’intelligence artificielle transforme en profondeur le paysage du media planning et du communications planning. Si l’on en croit le dernier rapport commandité par Google – certes juge et partie – « The future of planning is the platform », l’évolution en cours est radicale et remet en question les stratégies marketing des entreprises et la proposition de valeur des agences.
Entre automatisation avancée, fusion des silos Martech et Adtech, et nouveaux modèles d’attribution, les acteurs du marketing doivent repenser leur gouvernance des investissements et leurs méthodologies de mesure. Décryptons ensemble les tendances majeures de cette révolution.
1. L’IA Prend le Contrôle du media planning
Les plateformes publicitaires ont depuis longtemps une influence sur la répartition des budgets, mais avec l’IA, elles prennent aujourd’hui un rôle central dans l’optimisation en temps réel des campagnes.
Des solutions comme Performance Max (Google), Advantage+ (Meta) et Performance Plus (Amazon) repoussent les limites de l’automatisation en allouant dynamiquement les budgets en fonction des signaux d’audience et des objectifs de performance.
Conséquences :
• Une efficacité accrue : des décisions prises en instantané, avec une allocation budgétaire optimisée par machine learning.
• Une dépendance accrue : la logique des plateformes pousse les marques à leur confier un contrôle total, réduisant ainsi leur capacité à arbitrer en dehors des walled gardens.
• Un besoin d’expertise renforcé : savoir piloter ces outils et ne pas les utiliser en mode “black box” devient un enjeu stratégique pour les annonceurs et les agences.
Les entreprises doivent donc trouver le bon équilibre entre automatisation et contrôle stratégique.
2. De la Performance Pure à un Mix Performance/Branding
L’opposition historique entre campagnes de branding et campagnes de performance tend à s’effacer sous l’effet de l’IA et des nouvelles solutions publicitaires.
Aujourd’hui, les plateformes permettent d’optimiser acquisition et image de marque simultanément, via des algorithmes capables d’identifier les meilleurs formats, audiences et messages pour répondre aux deux objectifs, selon les cibles.
Ce que cela change :
• Une vision plus holistique des investissements marketing : les silos entre branding et performance s’effacent progressivement.
• De nouveaux KPIs hybrides, intégrant des métriques d’attention, d’engagement et de conversion dans une même approche.
• Une transformation des tests créatifs : avec l’IA générative, les plateformes testent en continu des variations de messages et de visuels pour maximiser leur impact.
Défi pour les marques : comment maintenir une cohérence de marque forte tout en exploitant cette dynamique algorithmique ?
3. L’avènement du Marketing Mix Modeling (MMM)
Avec la fin des cookies tiers et la diminution des capacités de tracking individualisé, les annonceurs doivent repenser leurs méthodologies de mesure.
Le Marketing Mix Modeling (MMM), longtemps considéré comme un outil analytique “old school”, revient en force. Il permet une vision indépendante de l’impact des différents leviers publicitaires, sans dépendre du tracking utilisateur.
Mais ce retour ne se fait pas sans évolutions :
• Des modèles plus dynamiques et plus granulaires, intégrant des données en quasi-temps réel.
• L’utilisation de l’IA pour affiner les analyses, en combinant modélisation économétrique et machine learning.
L’enjeu ? Construire des modèles de mesure robustes et adaptés à la nouvelle réalité digitale.
4. La Fin des Silos Martech et Adtech : Vers une Unification des Parcours Clients
L’époque où les plateformes publicitaires et les outils CRM/DMP/CDP évoluaient en parallèle sans réelle connexion touche à sa fin.
Aujourd’hui, les entreprises qui réussissent intègrent étroitement leurs briques Martech et Adtech, pour un pilotage unifié de l’expérience client.
Pourquoi est-ce critique ?
• Une personnalisation plus poussée : en connectant CRM et plateformes publicitaires, les entreprises peuvent activer des scénarios d’audience ultra-ciblés.
• Un suivi du customer journey plus fluide, permettant de mesurer l’impact réel des actions marketing sur le cycle de vie client.
• Une meilleure exploitation de la first-party data, essentielle dans un monde post-cookies.
Sans cette intégration, les marques risquent de gaspiller leurs investissements publicitaires en raison d’une approche cloisonnée des parcours clients.
5. L’Évolution du Rôle des Agences : Vers un Modèle Hybride
Avec l’essor de l’IA et de l’automatisation, les agences doivent repositionner leur proposition de valeur.
Ce qui change :
Moins d’opérations manuelles, plus de conseil stratégique.
Les tâches oéprationnelles (bid management, optimisation des campagnes) sont de plus en plus automatisées. Les agences doivent se concentrer sur l’exploitation stratégique des plateformes et la planification avancée.
Un rôle clé sur la mesure et la modélisation.
La complexité croissante des modèles d’attribution et le retour en force du Marketing Mix Modeling redonnent un rôle clé aux experts en analytics.
Une intégration plus forte avec les annonceurs.
Les modèles hybrides agence/in-housing se développent, avec des équipes intégrées travaillant en synergie avec les clients.
Les agences qui réussiront demain seront celles qui sauront se positionner comme partenaires stratégiques, et non comme de simples exécutants de campagnes.
Pourquoi C’est un Enjeu Clé pour les Entreprises ?
La transformation en cours ne se limite pas à une simple évolution des outils et des pratiques. Elle remet en question la gouvernance marketing des entreprises et leur capacité à exploiter intelligemment les nouvelles plateformes.
Trois défis majeurs à relever :
Maîtriser l’IA sans en devenir dépendant
Les marques doivent apprendre à exploiter l’automatisation tout en gardant un contrôle stratégique sur leurs décisions.
Repenser les méthodologies de mesure
Avec la fin des cookies et la montée en puissance des walled gardens, il devient critique d’adopter une approche plus robuste : Marketing Mix Modeling nouvelle génération, exploitation intelligente de la first-party data, et intégration poussée des outils Adtech et Martech.
Transformer l’organisation marketing
Les compétences requises évoluent : data science, intelligence artificielle, et modélisation avancée deviennent des expertises clés pour piloter efficacement les investissements publicitaires.
Notre Vision chez Revolvia
Chez Revolvia, nous accompagnons les entreprises dans cette transformation, en structurant une approche full funnel et IA-ready, intégrant stratégie, organisation et technologie.
Nos convictions :
L’IA est un levier puissant, mais elle doit être utilisée avec discernement pour ne pas perdre en indépendance stratégique.
La gouvernance des investissements doit être repensée, avec des méthodologies de mesure plus robustes et une meilleure exploitation des données propriétaires.
Les organisations marketing doivent évoluer, en développant des modèles hybrides alliant internalisation et expertise externe.
Prêts à structurer une approche marketing IA-ready ? Parlons-en !
