L’efficacité du ciblage publicitaire repose encore largement sur des critères sociodémographiques — genre, âge, statut marital. Pourtant, une étude menée par Adlook et Eye Square révèle que ces données sont très souvent inexactes. Dans plus de 50 % des cas, l’âge ou le genre assignés à un utilisateur par les outils programmatiques ne correspondent pas à la réalité. Un décalage qui questionne la fiabilité des fondements mêmes du ciblage digital.

Une perte de pertinence pour les marques

Cette imprécision des données n’est pas neutre. Elle engendre des campagnes mal ciblées, diffusées à des personnes en dehors du cœur de cible prévu. L’étude met en évidence une corrélation entre la précision des données et la perception de la publicité : les publicités jugées les moins pertinentes sont aussi celles dont les données sous-jacentes sont les plus éloignées de la réalité. Ce décalage impacte négativement l’engagement et l’efficacité média.

Un modèle qui favorise le gaspillage publicitaire

Les campagnes programmatiques se veulent automatisées et optimisées, mais l’usage de données erronées introduit une forme de gaspillage invisible : des impressions sont achetées pour toucher des profils inexistants ou mal définis. Ce biais structurel entraîne une dilution du message publicitaire et complique la mesure de la performance réelle, malgré des indicateurs d’efficacité souvent bien présentés.

Repenser le ciblage : contexte et attention réelle

Face à ces limites, les auteurs de l’étude recommandent de s’éloigner des profils figés pour privilégier une approche contextuelle. En s’appuyant sur les signaux comportementaux en temps réel — comme l’attention portée ou le type de contenu consulté —, il devient possible d’affiner le ciblage tout en respectant mieux la vie privée. Cette logique, plus ancrée dans le moment et moins dans l’identité, ouvre une voie plus robuste et plus fiable pour la publicité digitale.

Pour télécharger le rapport complet : https://www.adlook.com/socio-demographic-data-report