Les 3 défis de l'adaptation du contenu contextuel

Comment personnaliser l'expérience numérique tout en tirant parti du contenu ? Media Delivery and Digital Experience répond à cette question.

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 Si la formule " Content is King " est depuis longtemps un mantra pour les marketeurs, la recherche d'une véritable expérience digitale optimisée pour la conversion des clients la remet en question. En 2019, à l'heure où l'omni-canal rend le parcours utilisateur aussi personnalisé que possible, il est peut-être temps de dire " Le contenu contextuel est Dieu. "  

Cette nécessité de personnaliser l'expérience digitale de l'utilisateur, c'est-à-dire de dynamiser les contenus, s'est rapidement imposée aux responsables marketing. Dès 2016, dans une étude de Demand Metric, 80% des répondants reconnaissaient le gain d'efficacité des contenus dits " personnalisés ". Dans le même temps, 59% concédaient également ne pas avoir les solutions ou les ressources pour fournir de tels contenus à grande échelle....

Bonne nouvelle : c'est la vocation des fonctions Media Delivery et Digital Experience d' assurer l'adaptation contextuelle des contenus - un rendu dynamique qui répond à 3 défis.

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Gérer les contraintes techniques

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Pour beaucoup, l'adaptation technique d'un contenu consiste avant tout à le rendre "responsive" pour assurer la qualité de son rendu sur mobile. En pratique cependant, le responsive design n'est qu'une partie des défis techniques. Se pose également la question de l'adaptation aux formats existants dans différentes zones géographiques ou à la bande passante disponible. Pour les images par exemple, si le format WebP s'est peu répandu en Europe, il en va tout autrement en Asie, notamment en Chine. Quant à la vidéo, le choix du format 3GP (version simplifiée du MP4) est utile pour les publics situés dans des zones à faible capacité de réseau.

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Outre les protocoles de diffusion en continu, le cadrage et le redimensionnement des images représentent une tâche fastidieuse pour tous ceux qui doivent adapter leurs contenus à des campagnes multiples. Pour tirer le meilleur parti d'une image qui peut être utilisée dans différents formats publicitaires (de la bannière au panneau d'affichage), il faut pouvoir la redimensionner intelligemment en fonction des éléments clés qu'elle contient.

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Une autre tâche technique consiste à éditer les informations nécessaires au référencement (Search Engine Optimization), de la description d'une image à la transcription d'une interview vidéo. Lorsque ce processus est effectué manuellement pour un grand nombre de contenus, il risque d'être incomplet, voire complètement négligé. Il en résulte une moindre visibilité sur les pages des moteurs de recherche, et donc une perte de trafic et de performance. L'expérience a confirmé que renommer les images avec des métadonnées cohérentes suffit déjà à générer des gains très significatifs. A titre d'exemple simple, comparez les résultats de recherche d'images pour les mots-clés "petit vélo bleu" entre des fichiers images nommés ou non selon ces attributs.

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Pour tous ces sujets de personnalisation dynamique des contenus, une fonctionnalité de Media Delivery and Digital Experience, il existe des leviers clés : l'industrialisation et l'automatisation. En fonction de la localisation de l'audience et de la bande passante disponible, le contenu est disponible dans le format approprié - une capacité souvent appelée "streaming adaptatif". En fonction de la taille et des proportions de l'écran, les visuels peuvent également être adaptés pour mettre en valeur des produits ou des personnes qui sont automatiquement reconnus. Des technologies d'intelligence artificielle (IA) sont apparues à cet effet et permettent également de reconnaître des images, des éléments d'une image ou des vidéos en speech-to-text afin d'améliorer les descriptions requises par le référencement. Cette déclinaison technique des contenus n'est cependant qu'une facette de la contextualisation.

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S'adapter au cadre culturel et juridique

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Pourquoi placer des produits dans un cadre parisien sur l'écran d'un visiteur qui se trouve manifestement en Italie ? Si l'identité du produit est liée à Paris, le choix est justifié, sinon il peut être contre-productif. Changer l'arrière-plan d'une image en fonction d'un critère comme la localisation géographique est une utilisation courante d'une solution de diffusion de médias et d'expérience numérique. Banale mais précieuse : cette contextualisation permet de renforcer la proximité avec le public cible.

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Outre les données géographiques, d'autres informations sont nécessaires pour assurer un rendu dynamique réellement pertinent. L'objectif est de prendre en compte le contexte culturel. Toutes les sociétés n'ont pas le même rapport au corps, au visage et, bien sûr, à la nudité. Par exemple, alors qu'un mannequin peut être utilisé dans certains pays pour promouvoir un bijou, l'accent mis sur la main sera mieux reçu dans d'autres. Le même produit peut en fait convenir à plusieurs scénarios avec des cadres différents, des zones plus ou moins floues, des poses et des modèles différents.

À ce fait culturel, il convient d'ajouter le cadre juridique. Selon le produit (alimentation, tabac, alcool), la législation diffère d'un pays à l'autre, avec des exigences différentes, notamment pour les packshots. Sans oublier que l'affichage des visuels doit correspondre aux droits négociés avec le photographe ou le mannequin. La fonction " Media Delivery and Digital Experience " utilise un "filtre juridique" sur le "dernier kilomètre" du rendu afin de fournir des représentations visuelles alternatives conformes aux lois locales, ou simplement de bloquer sa distribution.

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En général, la solution Media Delivery and Digital Experience agit comme un intermédiaire entre les ressources disponibles et le contexte géoculturel pour fournir le contenu le plus approprié.

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Intégrer le contexte de la session

‍Biensûr, le contexte renvoie aussi à des données plus ciblées sur le visiteur. Prendre en compte la météo ou l'heure de consommation du contenu pour mieux personnaliser l'expérience peut sembler trivial mais la pratique confirme le fort impact de ces mesures. Modifier les tons de couleur des images affichées pour refléter le moment de consommation, ou opter pour une variante adaptée aux conditions météorologiques sont autant de petits pas qui rapprochent l'audience. Comme pour la localisation géographique, ces paramètres permettent une représentation dynamique d'éléments visuels en adéquation avec des données "physiques".

Le contexte de la session d'un visiteur fait également partie d'une expérience plus globale. S'agit-il d'un visiteur régulier ou occasionnel ? Anonyme ou connecté ? Issu d'une recherche organique ou d'une campagne de publicité sur les médias sociaux destinée à un public jeune ? Tous ces éléments peuvent conduire à afficher différentes variantes d'un même contenu ou des contenus différents.

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Avec quels critères ? Selon quelles règles ? Les réponses doivent passer par une analyse des performances. Là encore, le module Media Delivery and Digital Experience apporte une contribution décisive en notant le contenu. En fonction de multiples variables (audience, canal, contexte, format, etc.), le module Media Delivery and Digital Experience analyse les performances pour fournir le contenu approprié au bon moment à la bonne personne. Un cercle vertueux par la combinaison DAM et Media Delivery and Digital Experience pour assurer une amélioration continue de l'expérience.  

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En adaptant le contenu à toutes les dimensions techniques, géoculturelles et contextuelles, la diffusion de médias et l'expérience numérique sont également bien équipées pour soutenir la diffusion de contenu intelligent. Un utilisateur qui regarde une image d'un atelier de bricolage et zoome sur une ponceuse se verra proposer un contenu supplémentaire - accès à l'image de l'outil électrique, à la fiche produit et à un contenu connexe tel que des tutoriels sur les techniques de ponçage.

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L'utilisation de l'IA ouvre des possibilités encore plus créatives pour produire des contenus à la volée, comme la génération d'images à 360 degrés à partir de visuels existants, ou la production d'images (visage, objet, etc.) à partir d'exemples existants et d'un algorithme d'apprentissage. A chacun d'imaginer les meilleurs scénarios pour faire du contenu l'ingrédient principal d'une expérience numérique toujours plus personnalisée.