Comment faire scientifiquement l'acquisition d'utilisateurs dans Web3 ?
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Comment faire scientifiquement l'acquisition d'utilisateurs dans Web3 ?
Pour cibler précisément les utilisateurs, il faut comprendre profondément ces derniers.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Simon, IOSG Ventures
Sujets abordés
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Pourquoi l’acquisition payante d'utilisateurs (UA) est-elle particulièrement difficile pour les jeux Web3 ?
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Les plateformes de distribution de trafic (par exemple marketplaces, agrégateurs, réseaux sociaux) continueront-elles à contrôler leurs moteurs d'attribution utilisateur (user attribution engine) ? Ou bien l’ouverture et le caractère sans autorisation (permissionless) des données Web3 permettront-ils à des protocoles tiers d’offrir un suivi comportemental et une analyse utilisateur plus puissants ?
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Quels modèles économiques uniques autour de l’attention émergeront dans la Web3 ? Quelles sont les nouvelles interactions possibles entre ces modèles et la publicité ?
Partie 1 : UA pour les Jeux Web3
Les spécialistes traditionnels du marketing et de l’acquisition d'utilisateurs (UA) dans les jeux devraient être familiers avec ce type de calcul :
La LTV (valeur sur toute la durée de vie) d’un utilisateur iOS sur 180 jours est de 5 dollars. Notre CAC (coût d’acquisition client) sur Facebook en Amérique du Nord est de 4 dollars, avec une dépense quotidienne de 80 000 dollars. Mathématiquement parlant, s’agit-il d’une affaire capable de générer un ROI positif (Return on Investment) ?
L’acquisition d’applications mobiles classique relève davantage de la science que de l’art, chaque étape étant quantifiable. Les marketeurs et experts UA peuvent saisir ces données dans des tableurs éprouvés pour prédire le rapport LTV/CAC, et ainsi évaluer si le modèle économique d’une application ou d’un jeu est viable.
Toutefois, pour acquérir des utilisateurs avec une telle précision, nous avons besoin d'une connaissance approfondie de ceux-ci.
Dans le contexte des jeux traditionnels, les utilisateurs sont relativement faciles à identifier et à analyser — ils peuvent généralement être tracés jusqu’à un appareil mobile spécifique. Même s’il existe encore des imprécisions (comme un utilisateur utilisant plusieurs appareils), il reste possible d’associer un appareil mobile à une série d’actions en-dehors et au sein du jeu. Cela permet aux spécialistes UA d’identifier par quels canaux les utilisateurs rejoignent le jeu, de calculer le ROI par canal, puis d’ajuster leurs stratégies de diffusion.
Cependant, dans l’univers Web3, nous ne pouvons pas supposer pouvoir suivre et attribuer aussi facilement les comportements des utilisateurs.
Alors que les jeux distribués selon les méthodes traditionnelles (magasins d'applications, plateformes PC, boutiques de consoles) bénéficient de pipelines de données matures fournis par les canaux de distribution, le suivi via portefeuille (wallet tracking) et les politiques des plateformes posent de nombreux défis à l’acquisition d’utilisateurs pour les jeux Web3.
1. Attribution par portefeuille (Wallet attribution)
Étant donné que les jeux Web3 nécessitent une connexion de portefeuille, les sociétés de jeux doivent pouvoir relier directement un portefeuille à un joueur spécifique. Toutefois, dans le monde Web3, il n’existe pas nécessairement une correspondance un-à-un entre un portefeuille et un utilisateur réel.
De plus, le contenu d’un portefeuille donné peut changer au fil du temps : les NFT et autres jetons peuvent être échangés à tout moment, la valeur des actifs fluctue, et certains actifs peuvent même ne pas appartenir au détenteur du portefeuille. Il devient donc extrêmement difficile d’estimer correctement la LTV basée uniquement sur le contenu du portefeuille.
Les portefeuilles masquent également l’identité réelle des utilisateurs, rendant plus difficile le ciblage efficace des publicités. Certains portefeuilles peuvent même ne pas être gérés par des humains, mais par des robots (bots) ou des IA. Les portefeuilles contrôlés par des bots peuvent avoir une LTV négative, car les bots agissent souvent comme des extracteurs d’économie dans les jeux Web3.
Face à ce défi, des projets comme Thirdwave ou Slise trouvent ici une opportunité d’intervention : ils se concentrent sur le profilage des portefeuilles (wallet profiling). En utilisant des algorithmes ou un indexage manuel, ils analysent les données en chaîne (on-chain) pour identifier le profil utilisateur derrière chaque portefeuille, posant ainsi les bases d’une publicité ciblée.
2. Politiques des plateformes (Platform policy)
Contrairement aux jeux traditionnels, les grandes plateformes de distribution restent hésitantes face aux jeux Web3 en raison du modèle de commission imposé par Google et Apple. Aujourd’hui, tout achat de NFT sur appareil iOS ou Android doit passer par l’achat intégré (IAP – In-App Purchase), permettant à Google et Apple de prélever leur part habituelle de 30 %. Ce mécanisme limite fortement les cas d'utilisation des NFT.
Bien que les fabricants de consoles investissent discrètement dans le développement de jeux Web3, ils adoptent publiquement une posture très prudente.
Du côté PC, Steam reste réservé vis-à-vis de la blockchain, tandis qu’Epic Games l’accueille à bras ouverts.
Dans l’ensemble, cette incertitude réglementaire et le manque d’infrastructures de distribution (aussi bien en matière d’interfaces Web2 que d’infrastructures natives Web3) poussent souvent les projets Web3 à choisir la voie la plus simple : développer un jeu basé sur navigateur.
Bien que les jeux web soient compatibles avec l’état actuel des infrastructures, l’absence de consolidation des données utilisateur rend obsolète le métrique traditionnel de coût par installation (cost-per-install). Même si l’on parvient à retracer la source d’un utilisateur via son portefeuille, un joueur peut facilement connecter ou déconnecter son portefeuille, rendant difficile de déterminer s’il a véritablement été « acquis » par une application ou s’il a simplement fait un test curieux.
1. Si nous ne pouvons pas calculer précisément la LTV,
2. Si nous ne pouvons pas retracer précisément le CAC,
3. La Web3 peut-elle vraiment pratiquer l’acquisition d'utilisateurs de manière scientifique ?
Sans parler du fait que l’acquisition payante dans la Web2 est déjà confrontée à un mur — freinée par les politiques de confidentialité d’Apple, et avec un coût croissant des campagnes publicitaires.
Source : Joakim Achren / Twitter
Un jeu Web3 qui vise une adoption massive doit faire face à de multiples défis : entrée des utilisateurs, traçabilité des sources de trafic, suivi de la LTV, et restrictions liées aux politiques des plateformes. Comparé à ses homologues Web2, qui bénéficient de décennies de données UA et dont chaque étape du funnel est clairement mesurable, le jeu Web3 part désavantagé.
Par conséquent, le marketing basé sur la performance s’avère souvent une mauvaise option pour la majorité des projets Web3 natifs en phase de développement précoce, ou pour ceux ayant seulement une faible intégration Web3, malgré des ressources financières importantes.
Du point de vue de l’industrie du jeu traditionnel, cela représente un défi majeur pour les startups. Pourtant, parallèlement, la Web3 propose également un ensemble de solutions d’acquisition d’utilisateurs uniques et natives à son écosystème.
Partie 2 : Stack Publicitaire Crypto-Natif
Dans l’univers Web3, l’utilisation de la publicité comme modèle économique suscite toujours la controverse.
Pour beaucoup de consommateurs, la publicité évoque des associations négatives. Les géants de la Web2 exploitent d’immenses volumes de données utilisateur pour diffuser des publicités ultra-ciblées (super targeting), laissant peu de choix actif aux utilisateurs. D’un autre côté, la plupart des créateurs individuels indépendants peinent à transformer la publicité en revenus stables, et optent plutôt pour l’abonnement.
Pourtant objectivement, la publicité combine efficacement la distribution de produits et la création de flux de revenus stables, faisant partie des meilleurs modèles économiques de l’histoire du commerce.
C’est pourquoi les géants des réseaux sociaux et les moteurs de recherche subventionnent leurs plateformes via la publicité, tandis que les créateurs de premier plan monétisent via la publicité sur des plateformes comme Substack ou Spotify, plutôt que via l’abonnement.
Mais l’ouverture de la Web3 remet en cause le modèle traditionnel des plateformes — fondé sur des données utilisateur fermées et un verrouillage fort entre l’utilisateur et la plateforme. Dans ce contexte de données ouvertes, définissons ce qu’est un stack publicitaire Web3 : ses composants clés incluent les annonceurs, les protocoles publicitaires, les marchés et les applications.
Le stack publicitaire Web3 ne doit pas nécessairement refléter fidèlement celui de la Web2. Bien que tous les composants soient cruciaux pour une publicité native à la Web3, concentrons-nous sur l’unité fondamentale du stack : l’annonce elle-même.
Potentiels formats publicitaires Web3
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Mise en forme d’actifs publicitaires : transformer les annonces en NFT, convertir les liens de recommandation en NFT, ou utiliser des NFT comme preuve de propriété d’un espace publicitaire (Ads Space)
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Renforcement par jeton (token empowerment) : transformer l’attention utilisateur en actif, utiliser des jetons pour échanger et valoriser cette attention (ex : contenu principal, page d’accueil du magasin)
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Publicité ciblée intégrant on-chain et off-chain : combiner les profils utilisateurs hors chaîne et en chaîne
Mise en forme d’actifs publicitaires
CryptoSlam a déjà tenté ce type de format publicitaire. Il a vendu des NFT donnant à leur détenteur le droit d’afficher une bannière publicitaire sur sa page d’accueil. Chaque NFT correspondait à un emplacement publicitaire spécifique sur la page principale de CryptoSlam à une date donnée.
En allant plus loin, CryptoSlam pourrait transformer ses espaces publicitaires en NFT financiarisés, créant ainsi un marché secondaire générant des redevances continues. Une plateforme ou un protocole publicitaire pourrait même imposer des redevances sur les NFT publicitaires, obligeant l’acheteur à payer une redevance pour obtenir l’emplacement. Comparé au modèle traditionnel de vente publicitaire, un marché financiarisé permettrait une meilleure adéquation offre-demande, permettant aux petits et micro-annonceurs d’accéder à des ressources adaptées.
Outre les annonces sous forme de NFT, la crypto peut aussi permettre des systèmes de parrainage plus efficaces. Par exemple, des outils comme [ShareMint] permettent aux projets crypto d’offrir des liens de recommandation en chaîne, de récompenser dynamiquement les parrains, et de mettre en œuvre des programmes de récompenses ciblés via des jetons.
Sur le protocole de musique NFT [Sound.xyz], les fans peuvent recevoir 5 % des jetons frappés par un artiste grâce à leur lien de recommandation ou leur playlist.
À mesure que davantage de comportements utilisateurs migrent vers la chaîne, il deviendra possible de concevoir de nouveaux schémas d’incitation permettant aux ambassadeurs de créer de la valeur à différents stades du cycle de vie marketing d’un produit.
Renforcement par jeton (Token Empowerment)
Sur les réseaux sociaux ou les moteurs de recherche, les annonceurs paient pour capter l’attention. En Web2, payer Google permet de figurer en tête des résultats de recherche. En Web3, les lieux de concentration du trafic peuvent utiliser des jetons pour valoriser les actifs d’attention.
La plateforme d’art NFT SuperRare utilise son jeton RARE à des fins de modération. Premièrement, les détenteurs du jeton RARE ont un droit de curation : ils décident quels entités ou personnes peuvent créer une boutique sur SuperRare.
Sur SuperRare, les galeries sont des actifs d’attention précieux, car les meilleures galeries bénéficient de plus de vues et de ventes plus élevées. En ce sens, une meilleure galerie équivaut à un meilleur emplacement publicitaire.
Allant plus loin, imaginons que les utilisateurs puissent miser des jetons pour décider quelle boutique apparaît en premier sur leur page d’accueil (site web, marché, application sociale). Dans ce modèle, le jeton curator devient une sorte de « publicité fluide », et une partie des revenus générés par les ventes sur la boutique ou le protocole SuperRare revient aux détenteurs de jetons.
L’interaction entre l’utilisateur et l’annonceur n’est plus unidirectionnelle : l’utilisateur choisit activement le type de publicité qu’il souhaite voir. Cela permet également au jeton de capturer une valeur supplémentaire et d’offrir un partage des revenus aux parties prenantes de la plateforme.
Publicité ciblée intégrant on-chain et off-chain
Plusieurs entreprises, telles que Slise et Hypelab, construisent des protocoles axés sur le suivi des activités utilisateur. En résumé, elles cherchent à relier l’identité Web3 d’un utilisateur à son identité Web2 afin de constituer un profil complet.
Par exemple, imaginons qu’un marketplace NFT souhaite mesurer l’efficacité de sa campagne marketing. En utilisant un protocole de traçage d’activités, le marché peut suivre si une personne ayant cliqué sur un lien de recommandation ou une publicité Twitter a effectivement 1) utilisé son protocole, et 2) acheté un actif via la plateforme.
Actuellement, peu de sociétés ou protocoles Web3 utilisent la publicité comme modèle économique, mais l’évolution de ce domaine est en partie prévisible.
Bien que la vision d’un protocole publicitaire généralisé, natif de la Web3 et transversal aux plateformes soit séduisante, l’absence de contrôle sur la distribution de contenu et d’attention constituera un goulot d’étranglement pour son adoption à grande échelle.
Inversement, les applications ou marketplaces contrôlant la distribution et l’attention des utilisateurs pourraient vouloir garder le contrôle total sur leur expérience publicitaire. Les moteurs de suivi des utilisateurs risquent d’être rachetés par de grands plateformes SocialFi.
Mais quel que soit le scénario concurrentiel, une chose est sûre : dans une Web3 où les données sont relativement ouvertes, un moteur d’attribution capable d’assembler des profils utilisateurs réels aura un potentiel bien supérieur à ses homologues Web2. Si AdSense a été vendu 102 millions de dollars, quelle serait la valorisation d’un Adsense en version Web3 ?
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