ChatGPT Ads : Gamned! compare trois stratégies d'achat

Gamned! n'aura pas perdu de temps. Le 25 août, au lendemain de l'ouverture de ChatGPT Ads à la France et à trente autres marchés européens, l'agence a lancé une première campagne test auprès des utilisateurs français. L'activation est passée par StackAdapt, DSP canadien qui compte, avec Criteo, parmi les principaux partenaires technologiques de ChatGPT Ads.

Le but n'était pas de décider en une journée si ChatGPT Ads allait devenir un nouveau levier de performance - d'autant que le canal n'est pas donné, avec des CPM annoncés entre 15 et 50 euros. Gamned! voulait surtout voir comment tout cela fonctionne vraiment : paramétrage des campagnes, construction du ciblage, diffusion des créations, optimisation et remontée des conversions. Des sujets difficiles à apprécier à partir de la seule documentation commerciale des plateformes.

Les annonces ont pris la forme de Chat Cards. Intégré directement dans l'interface conversationnelle de ChatGPT, ce format associe un visuel, un message de marque et un call to action. La publicité apparaît dans le prolongement de la conversation, tout en restant clairement distincte de la réponse générée par ChatGPT.

Pour orienter la diffusion, Gamned! a constitué plus de cinquante groupes de mots-clés et d'expressions. Ils couvrent des requêtes liées au choix d'un trading desk, aux agences programmatiques, à la CTV ou aux audiences BtoB, mais aussi des recherches comparatives et des expertises plus techniques (DV360, The Trade Desk, Amazon DSP, retail media, data strategy…).

Mais le fonctionnement ne se résume pas à du ciblage par mot-clé exact, comme dans un moteur de recherche. Les expressions renseignées décrivent plutôt des contextes que la plateforme interprète. Open AI parle (retenez-bien ce terme car vous le verrez de plus en plus) de context hints.

A noter qu’une même intention peut être formulée de plusieurs façons et déclencher une diffusion au-delà de la liste initialement fournie. Cette marge d'interprétation fait à la fois l'intérêt du produit et sa principale zone grise. Elle peut permettre de capter une intention commerciale exprimée au fil d'une conversation complexe, mais aussi réduire la précision du ciblage.

Sans reporting détaillé sur les conversations ayant déclenché les annonces, difficile de savoir à quel point les contextes achetés correspondent réellement aux requêtes des utilisateurs.

Gamned! s'appuie notamment sur ses propres outils, fondés sur plusieurs modèles de langage, pour reformuler les contextes, vérifier leur compréhension et repérer les variantes susceptibles de déclencher une diffusion.

L'agence cherche aussi à éviter de payer pour des requêtes sur lesquelles la marque serait déjà naturellement citée par ChatGPT. À terme, le travail de ciblage pourrait donc moins consister à sélectionner les bons mots-clés qu'à arbitrer entre visibilité organique et présence sponsorisée.

Gamned! a activé simultanément trois stratégies :

Dans ce dernier cas, l'algorithme dispose de davantage de latitude pour privilégier les impressions les plus susceptibles de produire l'action recherchée par l'annonceur.

Au terme de cette première journée, le CPC optimisé à la conversion a enregistré un taux de clic de 2,70%, contre 1,79% pour le CPC classique et 1,18% pour l'achat au CPM. Selon Gamned!, cette stratégie a également généré le plus grand nombre de conversions.

Pendant le test, l'algorithme semble donc avoir identifié des contextes plus propices au clic. Pas de quoi conclure pour autant à la supériorité durable de cette stratégie. La comparaison peut être influencée par les volumes accessibles à chaque mode d'achat, les différences de prix, la répartition des audiences ou encore le temps nécessaire à l'algorithme pour apprendre.

Gamned! ne communique ni le nombre d'impressions, ni les budgets investis, ni le coût moyen du clic et de la conversion. Or, un taux de clic élevé sur un faible volume n'a pas la même portée qu'un résultat maintenu pendant plusieurs semaines et auprès de différents annonceurs.

Il reste aussi à préciser ce que recouvrent exactement les conversions. Une visite du site, la consultation d'une page ou l'envoi d'un formulaire ne renseignent pas de la même façon sur la valeur générée. Quant au taux de clic, il mesure la capacité du format à provoquer une interaction, pas son effet incrémental sur les ventes ou les leads.

OpenAI doit à terme lancer son propre Ads Manager, qui permettra aux annonceurs d'acheter ChatGPT Ads en self-service. Baptiste Pechery, Head of Programmatic chez Gamned!, estime que “cette option conviendra naturellement aux campagnes exclusivement consacrées à ChatGPT”.

StackAdapt va en revanche garder un intérêt pour les activations qui combinent ChatGPT Ads avec du display, de la vidéo ou d'autres inventaires programmatiques. “L'utilisation d'un même pixel facilite la lecture des conversions à travers plusieurs leviers et pourrait permettre de réexposer sur l'open web des utilisateurs touchés dans ChatGPT, ou au contraire de limiter certains recouvrements”, précise Baptiste Pechery.

Cette capacité doit encore être testée à plus grande échelle. Mais c'est bien sur ce terrain que StackAdapt peut se différencier d'une campagne administrée uniquement dans l'environnement fermé d'OpenAI. “Ça nous rappelle un peu l'époque où Meta n'était pas un walled garden et où on pouvait l'acheter via AppNexus”, se réjouit Baptiste Pechery.

Au moment de l'entretien, Gamned! préparait déjà plusieurs campagnes pour des annonceurs, avec des budgets tests pouvant atteindre quelques dizaines de milliers d'euros. Elles devraient donner une meilleure idée de la capacité du canal à délivrer lorsque plusieurs acheteurs ciblent en même temps les mêmes contextes.

“Ce levier s'annonce incontournable. Il nous semblait naturel d'être parmi les premiers à le tester en conditions réelles, pour lever nous-mêmes les freins opérationnels avant nos clients, et pouvoir leur proposer des lancements maîtrisés plutôt que subis”, explique Baptiste Pechery.

Ce premier test livre donc davantage un mode d'emploi qu'un benchmark de performance. Pour savoir quelle place ChatGPT Ads peut réellement prendre dans un plan média, il faudra prolonger les campagnes, multiplier les annonceurs et comparer le canal à d'autres dispositifs poursuivant les mêmes objectifs.

Quatre réponses manquent encore : la capacité de diffusion, les coûts réels, la qualité des contextes achetés et l'incrémentalité des conversions. Le vrai test ne sera pas d'afficher ponctuellement un taux de clic élevé, mais de vérifier que ChatGPT Ads génère des actions supplémentaires à un coût compétitif, sans simplement capter des utilisateurs qui auraient déjà trouvé la marque dans la réponse organique.