Analyse complète de la technologie publicitaire Web3 : souveraineté des données, problèmes actuels et aperçu panoramique de l'écosystème
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Analyse complète de la technologie publicitaire Web3 : souveraineté des données, problèmes actuels et aperçu panoramique de l'écosystème
Web3 AdTech vous permet de contrôler vos données et de tirer profit de celles-ci, ce qui marque véritablement la différence avec le Web2.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : VIKRAMADITYA SINGH, SAM KIM
Traduction : TechFlow
Qu'est-ce que la publicité technologique (AdTech) et comment fonctionne-t-elle dans Web2 ?
377,47 milliards de dollars.
C’est le montant que Google, Facebook et Amazon ont généré grâce à leurs activités publicitaires en 2022. 97,5 % des revenus de Facebook et 80,2 % de ceux de Google proviennent de leurs services publicitaires. En contraste frappant avec ce chiffre colossal, aucune discussion sur cette AdTech n’a eu lieu lors des récentes conférences Web3.
La technologie publicitaire, ou AdTech, est probablement l’élément le plus crucial de votre expérience sur Internet et les réseaux sociaux. Traditionnellement, l'AdTech désigne l'ensemble des technologies et infrastructures impliquées dans l'achat, la vente, la diffusion, le suivi et l'analyse des publicités numériques et des campagnes publicitaires. L’écosystème AdTech comporte trois acteurs principaux :
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Éditeurs : ils sont les propriétaires ou fournisseurs d’espaces publicitaires numériques. Par exemple, les médias et chaînes de distribution de contenu (comme The New York Times, Warner Bros), les podcasts, les créateurs de contenus vidéo (comme les chaînes YouTube ou les créateurs TikTok), les jeux et plateformes logicielles.
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Annonceurs : ils achètent les espaces publicitaires proposés par les éditeurs. Par exemple, si Samsung lance un nouveau téléphone, il pourrait souhaiter acheter un espace publicitaire sur The Verge.
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Réseaux et bourses publicitaires : ils regroupent les espaces publicitaires provenant des éditeurs pour les vendre aux annonceurs. Ce faisant, ils segmentent l'inventaire selon des critères verticaux, des formats publicitaires et des données démographiques. Ainsi, les annonceurs peuvent acheter des publicités mieux ciblées vers leur audience cible. Parmi les réseaux populaires figurent Google AdSense et Facebook Ads. Les bourses publicitaires sont une version plus sophistiquée des réseaux publicitaires, où les annonceurs paient au niveau de chaque impression. Parmi les bourses notables figurent Google AdX et OpenX.
Actuellement, cinq géants technologiques (Google, Facebook, Amazon, Alibaba et ByteDance) contrôlent plus de la moitié du marché publicitaire Web2. Nous savons tous désormais que le produit n’est pas l’application ou le service lui-même, mais bien l’utilisateur. En exploitant les utilisateurs comme points de collecte de données, les grandes entreprises technologiques vendent aux annonceurs les données qu’elles extraient (après avoir exécuté des modèles très intelligents et complexes). Vous êtes leur principale source de revenus.
Note : le champ de l’AdTech englobe également plusieurs sous-domaines tels que l’attribution, la gestion des relations clients (CRM), l’analyse de croissance et l’automatisation communautaire. Toutefois, il n’existe pas encore de consensus clair sur ce que recouvre exactement « AdTech », certains pouvant considérer ces domaines comme relevant plutôt de la croissance. Bien que cela ne soit pas erroné, par souci de simplicité, nous utiliserons ici le terme général « AdTech » pour inclure aussi bien la publicité que les services de croissance.
Quels changements dans l’AdTech Web2 ?
Étant donné que plus de 80 % des revenus des grandes entreprises technologiques proviennent de l’AdTech, il n’est guère surprenant que leurs modèles prédictifs de ciblage soient extrêmement performants. Cependant, le modèle Web2 présente certaines limites. Premièrement, il dépend de l’étendue et de la qualité des données disponibles. Deuxièmement, il est soumis aux lois statistiques. Fondamentalement, les modèles Web2 utilisent des données démographiques, psychologiques et comportementales comme proxy pour prédire les futurs achats des prospects. Ainsi, même avec d’importantes quantités de données, les modèles Web2 ne peuvent que faire des prédictions, non des affirmations certaines (même si celles-ci sont très précises).
Toutefois, face à la demande croissante des utilisateurs en matière de transparence et de contrôle sur l'utilisation de leurs données afin d'améliorer la protection de la vie privée, des réglementations renforcées ont été inévitablement mises en place pour freiner la collecte massive de données. Parmi ces mesures figure notamment le Règlement général sur la protection des données (RGPD). Dans une série de dispositions visant à protéger les données personnelles, l'élément central du RGPD est le principe du « consentement explicite » (opt-in). C’est pourquoi vous voyez apparaître des fenêtres vous demandant d’accepter ou de refuser les cookies lorsque vous visitez un site web. Concernant les cookies, l’industrie s’oriente progressivement vers l’élimination des cookies tiers. En 2020, Google a annoncé son intention de supprimer les cookies tiers de Chrome d’ici 2023, promettant de ne pas remplacer ces cookies par « des identifiants alternatifs traquant les individus ».
Bien que ces réglementations aient bien fonctionné pour protéger la vie privée, elles présentent certaines faiblesses critiques. Du fait que les consommateurs acceptent maintenant explicitement le suivi via les cookies, les données collectées auprès de ces clients sont de meilleure qualité, ce qui augmente le prix des publicités. En outre, en raison du RGPD, les petits annonceurs et entreprises dépendant des cookies tiers collectent désormais moins de données, et « réalisent moins d’activités commerciales en raison du rejet par les consommateurs ». Cela les place en position nettement défavorable par rapport aux grandes entreprises capables de tirer parti de leur propre écosystème de données première partie. Ainsi, les réglementations comme le RGPD n’ont pas affaibli la domination des géants technologiques dans l’économie des données, mais au contraire consolidé davantage leur pouvoir.
En quoi l’AdTech Web3 diffère-t-elle de l’AdTech traditionnelle Web2 ?
Web3 introduit un changement de paradigme radical par rapport à l’AdTech Web2 traditionnelle. En matière de données enregistrées sur chaîne, Web3 propose une dynamique fascinante : elles n’appartiennent à personne, et appartiennent à tout le monde.
Elles n’appartiennent à personne au sens où, dans Web3, vous n’êtes plus Alice ou Bob, mais simplement une chaîne alphanumérique (0x…), autrement dit votre adresse de portefeuille. Personne ne connaît votre couleur de peau, votre âge ou votre lieu de résidence. Cela signifie que vous, utilisateur, n’êtes plus le produit. Vous retrouvez votre rôle originel : celui de consommateur, et non d’un simple point de données. Fondamentalement, tout votre historique de transactions est visible sur chaîne. Ce que vous avez (ou plutôt votre adresse de portefeuille) acheté ou vendu, quels NFT vous possédez, quels services DeFi vous avez utilisés — tout cela est transparent et accessible à tous. C’est particulièrement intéressant quand on compare le fonctionnement des algorithmes publicitaires Web2 à ce qu’ils pourraient devenir dans Web3.
Comme mentionné ci-dessus, les modèles Web2 peuvent faire de bonnes prédictions, mais ne peuvent pas produire d'affirmations certaines. En revanche, dans Web3, la nature même des données disponibles change cette dynamique. Un modèle Web2 peut deviner que vous avez probablement acheté ces baskets Air Force One que vous surveilliez pendant les soldes Nike la semaine dernière, donc il cessera de vous montrer des pubs sur les chaussures. Mais un modèle Web3 sait avec certitude que vous avez bel et bien acheté ce NFT Milady que vous convoitiez depuis un mois, donc il n’a plus besoin de vous montrer de publicité sur Milady. Ici, on perçoit une subtile frontière entre la prédiction (Web2) et l’affirmation (Web3). Pour les nouveaux projets Web3 cherchant à attirer et fidéliser des utilisateurs, cette différence aura un impact majeur.
Par ailleurs, l’absence de données démographiques et personnelles suscite deux visions opposées. Certains remettent en question la puissance des modèles Web3, arguant qu’ils ne pourront pas intégrer les données psychologiques et comportementales traditionnelles qui rendent les modèles Web2 si efficaces pour prédire les tendances des clients. D’autres se demandent si ces données sensibles sont vraiment nécessaires pour construire des modèles prédictifs dans Web3. Faut-il vraiment connaître l’âge, le sexe ou la race d’une personne pour faire des prévisions ? Cette deuxième école pense qu’abstraire l’élément humain derrière une adresse de portefeuille n’est peut-être pas si mal. Peut-être que qui vous êtes importe moins désormais.
On peut donc envisager l’AdTech comme un spectre : à une extrémité, des pratiques oppressives de collecte de données (Web2), et à l’autre extrémité (Web3 actuel), une maximisation de la vie privée mais des algorithmes publicitaires encore peu développés/limités.
Clairement, la solution optimale se situe quelque part entre ces deux extrêmes. Et c’est précisément là que réside tout le potentiel de Web3. Nous reconnaissons que les informations de portefeuille sont limitées, et que les seules données de portefeuille ne suffisent pas à alimenter l’AdTech Web3. Comment alors transformer cela tout en garantissant que la vie privée des consommateurs ne soit pas injustement violée ? Simplement en permettant aux utilisateurs d’être rémunérés en échange de leurs données. Actuellement, dans Web2, les utilisateurs « choisissent » de fournir leurs données via le mécanisme d’opt-in, mais ne reçoivent en retour aucun bénéfice réel, hormis des publicités ciblées supplémentaires. Avec Web3, des plateformes d’échange de données ou des solutions intégrées pourraient permettre aux utilisateurs de choisir volontairement de partager leurs données personnelles contre une compensation monétaire. En outre, certains préconisent de récompenser les utilisateurs via des micropaiements lorsqu'une conversion réussie est attribuée à plusieurs points de contact. En substance, vos données vous appartiennent, et lorsque vous choisissez de les céder, vous devez être rémunéré.
Résumons rapidement pourquoi l’AdTech Web3 est intéressante :
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Vous, en tant qu’utilisateur, n’êtes plus le produit des grandes entreprises technologiques.
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Élimine les biais humains présents dans les modèles actuels d’IA/ML publicitaires et de suivi.
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Web3 apporte transparence et volume massif de données enregistrées sur chaîne.
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Les modèles d’AdTech Web3 peuvent formuler des affirmations certaines, pas seulement des prédictions.
Bon, avant de trop nous emballer et proclamer la venue du sauveur Web3 qui va révolutionner l’AdTech Web2, ralentissons un peu et examinons ses inconvénients. Il est essentiel de comprendre que l’AdTech Web3 n’est pas parfaite à court terme, loin de là, et nous devons être conscients de ces limites.
Pourquoi l’AdTech Web3 n’est-elle pas si cool ?
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La décentralisation entraîne une dispersion des identités clients sur plusieurs portefeuilles et blockchains, rendant difficile la collecte de données précises et la compréhension du comportement client. De plus, les applications Web3 fonctionnent encore sur des interfaces Web2, ce qui accroît la fragmentation et nuit à la précision. Comment unifier ces données pour assurer une attribution et une personnalisation fiables ?
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Actuellement, les données enregistrées sur chaîne sont limitées, tout comme notre compréhension de celles-ci. Web3 introduit de nouvelles métriques quantitatives, comme la valeur totale verrouillée (TVL) pour les projets DeFi, le prix plancher des NFT, ou le taux d’engagement communautaire des DAO. Que signifient ces indicateurs ? Lesquels doivent être suivis, lesquels peuvent être ignorés en toute sécurité ?
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Nous avons besoin de nouvelles piles hybrides de données capables d’unifier les données dispersées sur Web3, de les relier à Web2, et de comprendre précisément les profils clients tout en protégeant leur vie privée.
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La majorité des dApps Web3 fonctionnent encore sur des sites et interfaces Web2. Cela signifie que, quelle que soit la décentralisation du backend sur blockchain, l’interface frontend reste hébergée sur des sites Web2 classiques. Ce clivage rend difficile la corrélation entre les actions effectuées sur l’interface Web2 (clics, visites de pages, etc.) et les opérations sur chaîne (transactions, échanges, transferts, etc.), ainsi que leur attribution à une identité unique (par exemple, une adresse de portefeuille).
L’écosystème de l’AdTech Web3
Maintenant que nous comprenons comment fonctionne l’AdTech Web3, explorons quelques sous-domaines et projets intéressants.
Note : certains de ces projets peuvent sembler similaires, mais il est crucial de comprendre, du point de vue utilisateur, comment ils coexistent et se complètent.
Attribution
Dans le contexte général de Web2, l’attribution consiste principalement à comprendre d’où viennent les utilisateurs et où investir pour en acquérir davantage. Cela implique d’identifier les utilisateurs à travers différents canaux en ligne, hors ligne et appareils. En Web3, l’attribution pose un nouveau défi. Comme mentionné plus haut, la définition classique du consommateur a radicalement changé au sein du parcours utilisateur standard. Avec des points de contact répartis entre Web2 et Web3, l’absence d’un réseau social natif Web3 populaire, le rôle de Discord et des communautés DAO dans l’influence du parcours client, et la multiplicité des portefeuilles par utilisateur, l’attribution Web3 rencontre des obstacles sérieux. Pourtant, une solution fondamentale prête à relever ce défi difficile deviendra incontestablement une force majeure dans les années à venir. Jusqu’à la période baissière de 2023, les startups et projets ont profité d’une phase euphorique de financement, sans grand souci pour identifier leur audience cible. Ignorant les données, ces projets ont été construits sur des principes fondamentalement opposés aux bases mêmes de l’entrepreneuriat. Mais après l’épuisement des liquidités en période baissière, des questions basiques comme l’identification de l’audience sont revenues au premier plan, rendant l’attribution Web3 absolument indispensable.
Safary vise à construire une solution d’attribution marketing pour Web3, tout en renforçant l’écosystème de croissance Web3 via son interface SaaS/API. Configurable en une seule ligne de code, Safary offre, via un tableau de bord sans code, une analyse approfondie de l’attribution. Actuellement, les projets Web3 ne peuvent suivre que des indicateurs haut de tunnel (top-of-funnel) et des indicateurs bas de tunnel (bottom-of-funnel) liés aux médias sociaux Web2 ou aux achats via portefeuille sur chaîne. Safary comble ce fossé en offrant une analyse continue du parcours allant des canaux Web2 aux résultats Web3.
Réseaux publicitaires
Actuellement, les entreprises cryptos font face à deux grands défis pour toucher leur audience cible. Premièrement, la publicité crypto ne fonctionne tout simplement pas sur les canaux Web2 traditionnels (comme Google et Facebook). Vous avez peut-être vu certains Layer 1 faire de la pub sur Google ou Facebook, mais cela suppose un combat réglementaire et la persuasion d’acteurs clés qu’il s’agit en réalité d’entreprises technologiques d’infrastructure.
Deuxièmement, l’acquisition d’utilisateurs en Web3 repose principalement sur des airdrops ponctuels — incitant les utilisateurs via la promesse ou la distribution gratuite de jetons du protocole. Or, les airdrops sont une méthode d’acquisition fondamentalement défectueuse, dont le coût dépasse largement la valeur à vie du client (LTV), et qui s’avère non durable. Dune Analytics a mené une étude approfondie sur l’airdrop Uniswap de fin 2020, révélant des statistiques décourageantes :
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Seulement 7 % des portefeuilles ayant réclamé conservent encore des jetons UNI ;
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Plus de 75 % des portefeuilles ont vendu leurs jetons dans les 7 premiers jours ;
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Seulement 5 % des portefeuilles ayant réclamé sont aujourd’hui encore des utilisateurs d’Uniswap ;
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50 % des portefeuilles ayant réclamé n’ont plus été actifs sur Ethereum depuis 610 jours.
Il est donc clair que l’AdTech Web3 doit être optimisée pour que les stratégies marketing atteignent leur objectif final : augmenter le nombre de clients à long terme pour les nouveaux projets cryptos. Les projets doivent optimiser leur ciblage client, ce qui explique pourquoi les stratégies comme les airdrops ou cadeaux échouent presque systématiquement pour les nouveaux projets.
HypeLab et Slise sont deux startups qui s’attaquent au problème de l’acquisition d’utilisateurs en Web3. HypeLab propose des services personnalisés aux annonceurs souhaitant trouver de nouveaux clients, et aux éditeurs désirant monétiser leur audience. Outre ses services analytiques principaux, HypeLab fournit aux annonceurs des services de création d’assets marketing (images, vidéos) et une interface pour les charger sur la plateforme. Aux éditeurs, elle propose un SDK permettant d’intégrer facilement des publicités dans leur interface, avec un suivi en temps réel des revenus et autres indicateurs. Slise offre des services similaires, utilisant l’indexation blockchain, l’analyse utilisateur, la segmentation et les enchères en temps réel pour combler l’écart entre éditeurs et annonceurs en Web3. En outre, ces deux entreprises franchissent la frontière Web2/Web3 en offrant des capacités de publication sur des plateformes Web2.5 (dApps Web3, médias crypto, trackers de devises) ainsi que sur des éditeurs Web2 classiques.
Avec l’émergence de projets comme HypeLab et Slise, on peut imaginer un futur de la publicité Web3 où les jeunes projets pourront efficacement toucher leurs prospects, sans devoir compter uniquement sur la chance que les followers d’un influenceur Twitter payé correspondent à leur audience idéale.
Analyse de croissance
Bien que l’analyse de croissance chevauche fortement l’attribution, elle se concentre davantage sur la collecte, l’analyse et l’interprétation des données pour comprendre comment les utilisateurs interagissent avec les campagnes publicitaires. Ces données peuvent être utilisées pour optimiser les campagnes et améliorer les résultats, comme le taux de clics (CTR), le taux de conversion ou les revenus.
Peut-être la meilleure façon de comprendre l’AdTech Web3 est d’étudier une entreprise du marché : Cookie3. En plus des services d’attribution de base, Cookie3 propose un suivi des conversions hors chaîne vers sur chaîne, des analyses de serveurs Discord, un CRM de portefeuilles, une segmentation utilisateur, et des recommandations de stratégie publicitaire Twitter basées sur les transactions enregistrées sur chaîne. Grâce à son jeu de données massif, l’algorithme de Cookie3 est l’un des plus puissants du domaine de l’analyse de croissance Web3, ayant déjà traité des données provenant de 200 millions de portefeuilles, 500 000 comptes Twitter, 8 milliards de transactions et 4,5 millions de jetons.
Un autre domaine en plein essor dans l’analyse de croissance est l’analyse des jeux. Helika est une startup offrant une solution complète « bout-en-bout », optimisant l’acquisition d’utilisateurs et l’engagement des joueurs dans les jeux Web3 via des opérations en temps réel et des tests A/B. Grâce à l’analyse en jeu et à la segmentation des joueurs en profils types, Helika aide les studios à mieux comprendre les communautés interagissant avec leurs produits, stimulant ainsi des revenus plus élevés. Elle propose également une analyse concurrentielle, en suivant les portefeuilles NFT et ERC20 des utilisateurs, permettant aux projets de savoir quels autres jeux leurs utilisateurs ou prospects fréquentent, pour une acquisition ciblée. En intégrant des insights des médias sociaux Web2 (Twitter et Discord) à son produit principal, Helika fournit aux studios de jeux un excellent modèle pour acquérir et fidéliser des utilisateurs.
Gestion des relations par portefeuille (WRMs)
Les WRMs sont essentiellement des CRM, mais où les clients sont désormais remplacés par des portefeuilles. Des projets comme Absolute Labs proposent des solutions complètes de gestion de « portefeuilles », permettant de créer des profils Web3 en comprenant les clusters de portefeuilles, en concevant des segments et en lançant des campagnes marketing Web2/Web3 (airdrops, messages aux portefeuilles, e-mails, SMS). Un défi majeur pour les startups Web3 aujourd’hui est leur manque d’équipes marketing expérimentées et familières avec la pile technologique de segmentation marketing Web3. En offrant une solution intégrée couvrant analyse, segmentation, conception et exécution, les WRMs proposent une réponse fluide pour mieux interagir avec les clients.
Perspectives futures de l’AdTech Web3
À l’issue de notre discussion ci-dessus, une chose est claire : Web3 a besoin de son propre domaine analytique social natif. Les services Web2 (comme Twitter) ne peuvent rester que des lieux de discussion pour la cryptomonnaie. L’AdTech Web3 promet un avenir où les clients peuvent participer activement à un processus publicitaire aujourd’hui restrictif — une promesse impossible à réaliser dans les limites structurelles et idéologiques de Web2.
Les réseaux publicitaires Web3 favoriseront aussi la création de nouveaux « formats publicitaires ». Chaque génération de réseaux sociaux et plateformes médias a introduit de nouvelles formes originales de diffusion de contenu (comme TikTok, Instagram Reels, etc.). Ces nouveaux formats culturels deviennent des médiums pour de nouvelles formes publicitaires et d’engagement. Web3 ouvre un terrain de jeu inédit pour les marketeurs et growth hackers, leur permettant d’expérimenter et d’interagir avec les audiences.
Toutefois, nous devons reconnaître que nous en sommes aux balbutiements de l’AdTech Web3. Oui, l’idée que les algorithmes publicitaires promis par Web3 fonctionnent sans données personnelles semble aujourd’hui trop utopique pour être crédible. Même si toutes les données convergent sur chaîne, celles-ci restent limitées et ne permettent pas encore de construire de bons modèles prédictifs. Pour pallier cela, les projets AdTech s’appuient actuellement sur le lien entre les portefeuilles et les identités Web2 afin de nourrir leurs modèles. Bien que ce soit la meilleure solution disponible actuellement, elle est fragmentée et représente un recul par rapport à l’argument de protection de la vie privée. Cependant, en exploitant les preuves à divulgation nulle (zero-knowledge proofs), le stockage local des données sur appareil, et l’émergence d’identités autonomes (véritables passeports Web3), il sera possible de concevoir des cadres permettant aux utilisateurs de partager leurs données de manière privée en échange d’une rémunération financière.
Des projets comme Safary, HypeLab, Cookie3 et Helika offrent un point d’ancrage idéal pour les futurs réseaux sociaux Web3 grand public. Au-delà, nous espérons voir davantage d’avancées majeures spécifiquement centrées sur Web3. Celles-ci pourraient passer par les identités décentralisées (DID), l’élargissement des types de données, l’enrichissement des fonctionnalités des portefeuilles, la fusion du monde réel et numérique via le métavers, des applications sociales natives Web3, des plateformes de recrutement Web3, ou encore des blockchains intégrant une identité native.
Avant tout, l’AdTech Web3 permet aux utilisateurs de contrôler leurs données et d’en tirer profit — c’est là sa véritable distinction par rapport à Web2, et la clé d’un passage massif d’un modèle oppressif Web2 vers un modèle équitable en Web3.
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