Après la CTV, les “pause ads” s’invitent dans ChatGPT

Il fallait bien que quelqu’un trouve quoi faire des secondes pendant lesquelles ChatGPT mouline. OpenAI a annoncé le 5 octobre qu’il testerait, dans le courant du mois aux États-Unis, des publicités visuelles pendant la génération d’images.

Les annonces seront identifiées et séparées du visuel demandé par l’utilisateur. L’entreprise assure qu’elles n’influenceront pas les réponses de son assistant.

Des “pause ads” pour chatbot, en quelque sorte. En CTV, le principe consiste à afficher une publicité lorsque le spectateur met son programme sur pause. ChatGPT pourrait appliquer une logique voisine aux secondes pendant lesquelles son moteur génère une image : profiter d’un temps mort dans l’expérience pour y installer une marque.

OpenAI parle de “visual ads”, pas de “pause ads”, mais le rapprochement aide à comprendre le format.

Avec une différence qui compte : ici, l’utilisateur n’a pas choisi d’interrompre son activité. Il attend que le service termine son travail.

OpenAI transforme donc une contrainte de son produit, le temps de calcul, en occasion d’exposition publicitaire. Une manière de faire contribuer ce moment d’attente au financement du service, sans que l’on sache encore quelle part de son coût la publicité pourra couvrir.

L’intérêt potentiel du format tient au contexte dans lequel cette attente intervient. Quelqu’un qui demande à un assistant de visualiser un projet a déjà exprimé une envie, des contraintes, parfois un usage. Pour une marque, il peut y avoir une place à prendre avant même que cette envie se transforme en recherche de produit.

Imaginons un utilisateur qui fait générer une idée d’aménagement pour son salon : un annonceur pourrait y voir un moment pertinent pour présenter du mobilier. C’est un exemple de logique publicitaire possible, pas une mécanique de ciblage détaillée dans l’annonce.

Cette perspective élargit le terrain commercial de ChatGPT. L’assistant pourrait intéresser les marques au stade où se forment les préférences, en plus des moments où l’utilisateur compare déjà des offres. À condition de ne pas confondre une demande créative avec une intention commerciale. Faire générer un salon, une voiture ou une tenue ne signifie pas nécessairement vouloir les acheter.

Même réserve sur l’attention. Un utilisateur qui attend une image peut regarder la publicité, changer d’onglet ou poser son téléphone. Le temps de génération crée une possibilité d’exposition, sa valeur média reste à démontrer.

Les annonces de mesure qui accompagnent ce format sont donc déterminantes. Hightouch et Tealium rejoignent LiveRamp pour faciliter la remontée des conversions. OpenAI élargit aussi ses connexions avec les spécialistes de l’attribution, dont AppsFlyer, Adjust, Triple Whale et Rockerbox (qui a été racheté par DoubleVerify).

Des expérimentations géographiques sont explorées avec Haus, Measured et WorkMagic, tandis que Kantar et Cint participent à de premiers tests de mesure de marque.

Chaque brique répond à une objection différente. Pouvoir remonter des ventes rend le canal exploitable. Le retrouver dans les outils de mesure habituels le rend comparable. Évaluer son effet incrémental doit permettre de déterminer s’il mérite un budget supplémentaire.

C’est particulièrement important pour un assistant susceptible d’intervenir dans la décision sans générer immédiatement un clic. OpenAI permet d’ailleurs d’inclure une fenêtre d’attribution post-impression d’un jour dans les reportings. L’entreprise précise que ces réglages de reporting ne modifient pas la manière dont les campagnes sont optimisées.

Pour l’acheteur, il faudra résister à un raccourci connu : une vente survenue après une exposition ne prouve pas que cette exposition l’a provoquée. Élargir l’attribution peut mieux rendre compte du parcours client, mais aussi augmenter le nombre de conversions revendiquées. Les tests d’incrémentalité devront départager les deux. OpenAI reconnaît que ses travaux dans ce domaine restent à un stade précoce.

Autre sujet décisif : la brand suitability. Des “Negative Phrases” permettent aux annonceurs éligibles de préciser leurs restrictions de placement. Les pilotes avec IAS et DoubleVerify doivent, eux, évaluer l’application des garde-fous d’OpenAI dans un environnement contrôlé, sans accéder aux conversations privées.

La portée de cette annonce doit être bien comprise. Tester la robustesse d’un système face à différents scénarios apporte une assurance utile. Cela ne permet pas, à lui seul, de connaître le contexte exact de chaque impression réellement diffusée.

Pour les agences, la question sera donc très concrète : que couvre l’évaluation, à quelle fréquence est-elle renouvelée et quels résultats sont accessibles à l’annonceur ? La présence d’un tiers connu facilite la discussion. Le protocole déterminera ce qu’il est possible d’en conclure.

OpenAI avance ainsi sur les deux conditions de développement de son activité publicitaire : créer des occasions de diffusion et permettre aux marques d’en justifier l’achat. Les secondes d’attente sont disponibles. Il faut maintenant démontrer qu’elles valent une ligne dans le plan média.