Nous avions une capacité initiale de 80 places pour l’événement Coudac x Meta du 18 juin dédié à la créa : Peut-on encore performer sans utiliser l’IA ?

Vous avez été 108 à confirmer votre venue.

Meta nous a donc permis d’augmenter le nombre maximal d’invités à 120 participants. Il nous reste ainsi 12 places à vous attribuer.

La raison d’être de cette soirée est la suivante :

Cette dernière année le volume de contenu a explosé au point que le consommateur est exposé à une masse de publicités qui se ressemblent toutes.

Or beaucoup des organisations qui ont émergé sur Meta ont développé une expertise de production de contenu, pas nécessairement une expertise de construction du message ou de persuasion.

Mais l’IA transforme progressivement la production de contenu en commodité.

Si tout le monde peut produire à faible coût, alors le différenciateur se déplace ailleurs.

Notre conviction est que la prochaine vague du marketing ne sera pas gagnée par ceux qui produisent le plus de contenu.

Elle sera gagnée par ceux qui comprennent le mieux ce que leur marché a besoin d’entendre pour acheter.

Dans un environnement saturé, l’avantage compétitif revient au message.

C’est le thème de notre soirée.

Au programme :

• Séverine Six (Agency Director France, Meta) ouvrira la soirée sur l’agence créative de demain

• Paul Maher (DG, Coudac) présentera notre méthodologie de création de messages publicitaires

• Melina (Lead Creative, Coudac) & Pauline (Global Creative Strategy Lead, Meta) expliquera comment l’IA transforme la production publicitaire.

• Théo Lion (Président, Coudac) animera une table ronde avec Wonderbox et Effy, qui ont intégré l’IA dans leur processus créatif

• Dîner & networking sur la terrasse pour prolonger les échanges

Ca se passe le jeudi 18 juin 2026, 17h30 - 22h00, Meta Paris (6 Rue Ménars, 75002 Paris). Il reste 12 places !

Le lien pour s’inscrire est ici :

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Bonne journée,

Théo

Google Ads, c’est d’abord du search dans la tête de la plupart des annonceurs. Mais la plateforme donne accès à trois familles d’audiences, dont certaines s’appuient sur l’intention de recherche réelle, un niveau de qualification rare. Sur YouTube et Demand Gen, ces audiences font toute la différence : elles permettent d’adresser une poche de croissance entière que le search ne peut pas toucher. La data first-party reste le signal le plus fort. Les segments personnalisés sont le levier le plus sous-estimé. Et YouTube, bien paramétré, devient un canal d’acquisition à part entière.

Google Ads au-delà du search

Quand on gère un compte Google Ads, l’attention va naturellement au search et au shopping. C’est là que l’intention est la plus explicite, là que le retour sur investissement se mesure le plus facilement. Cette logique est saine, et elle doit rester la priorité.

Mais Google, c’est aussi YouTube. Et YouTube est une plateforme publicitaire à part entière, avec une profondeur de ciblage que beaucoup d’annonceurs n’ont pas encore explorée sérieusement. La raison principale : sur YouTube, le mot-clé ne fait plus le travail. C’est l’audience qui qualifie. Si les audiences ne sont pas bien construites en amont, YouTube reste un canal de notoriété vague, difficile à justifier budgétairement.

C’est là qu’interviennent les audiences Google Ads. Bien paramétrées, elles transforment YouTube en canal d’acquisition précis, capable d’aller chercher des conversions que le search ne peut pas adresser.

Trois familles d’audiences, trois niveaux de puissance

La data first-party : le signal le plus fort

La première famille regroupe tout ce que vous apportez vous-même à Google : les comportements observés sur votre site via le tracking, les interactions avec votre chaîne YouTube, et les données de votre CRM. Ce sont les audiences les plus précieuses parce qu’elles s’appuient sur des personnes qui ont déjà eu un contact réel avec votre marque.

Un visiteur de votre page produit, un client existant, quelqu’un qui a regardé une de vos vidéos jusqu’au bout : autant de signaux d’intérêt concret, utilisables pour du retargeting sur YouTube, pour exclure vos clients des campagnes d’acquisition, ou pour construire des audiences similaires.

La méthode la plus solide pour alimenter ces audiences avec les données CRM reste l’intégration native directe depuis votre outil, Klaviyo, HubSpot, Shopify. La donnée est rafraîchie en continu, indépendante du tracking navigateur, et elle intègre des conversions que Google ne peut pas voir seul : un appel qualifié, un rendez-vous honoré.

Les segments personnalisés : le levier le plus sous-estimé

C’est là que Google fait quelque chose d’unique. Vous lui demandez de construire une audience à partir de mots-clés que des utilisateurs ont tapés dans le moteur de recherche, ou d’URLs de sites qu’ils ont visités. Google identifie ensuite les profils correspondants dans son écosystème.

En clair : vous pouvez cibler sur YouTube des personnes qui ont récemment tapé exactement les requêtes sur lesquelles vous apparaissez en search. Ou qui ressemblent aux visiteurs des sites de vos concurrents. L’intention de recherche comme signal de ciblage vidéo, c’est un niveau de qualification qu’on ne trouve nulle part ailleurs.

Un annonceur B2B peut ainsi construire un segment basé sur les requêtes de son marché et diffuser une vidéo YouTube auprès de ces profils avant même qu’ils aient visité son site. On adresse le problème au moment où il se pose, en amont de la décision d’achat.

Les audiences Google préconstruites : utiles en complément

Google propose aussi une bibliothèque de segments prêts à l’emploi : audiences in-market pour des personnes en recherche active, audiences d’affinité basées sur les centres d’intérêt, données démographiques détaillées. Moins précises que les deux familles précédentes, elles restent utiles pour élargir la diffusion sur PMax ou Demand Gen quand les listes first-party manquent de volume.

YouTube : là où tout ça prend son sens

Sur le search, le mot-clé filtre déjà l’intention et l’audience reste un signal optionnel. Sur YouTube, l’audience est ce qui rend le canal pilotable. Sans elle, la diffusion est large, le pilotage devient flou, et la performance difficile à défendre.

Avec des audiences bien construites, YouTube change de statut. Un abonné actif de votre chaîne, un visiteur de votre page pricing, quelqu’un qui a tapé le nom de votre concurrent dans Google : chacun mérite une approche différente, et Google vous donne les outils pour y répondre avec précision.

Il y a des agences aux États-Unis spécialisées exclusivement sur le YouTube Ads. Pas de search, pas de shopping, uniquement YouTube. La profondeur disponible sur cette plateforme, quand on s’en saisit vraiment, le justifie amplement.

La plupart des comptes Google Ads ont déjà les ingrédients. Les audiences CRM connectées, les segments personnalisés configurés, les listes trackées bien découpées par fenêtre temporelle : ça ne se met pas en place par défaut, mais une fois que c’est fait, YouTube cesse d’être un budget expérimental pour devenir une source de croissance à part entière.

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Brancher Claude (ou n’importe quelle IA) directement sur votre compte Meta, votre Shopify ou votre Google Ads, c’est la promesse à la mode sur LinkedIn. La réalité est moins glorieuse : l’IA vous sort des analyses fausses, des LTV délirantes, des calculs HT/TTC mélangés, et vous prenez des décisions sur des bases fragiles. Le problème n’est pas l’IA, c’est ce qu’on lui donne à manger. Sans donnée propre, sans contexte, sans couche sémantique en amont, vous automatisez juste la médiocrité plus vite. Voici pourquoi, et ce qu’il faut faire à la place.

La promesse LinkedIn vs. la réalité du terrain

Vous l’avez forcément vu passer. Un post tous les deux jours : “J’ai branché Claude à mon compte Meta, je gagne 3h par jour, voici le prompt magique.” Capture d’écran d’un dashboard, flèche rouge, émoji feu. Le mec a apparemment révolutionné l’acquisition payante depuis son canapé.

On a testé. Plusieurs fois. Avec plusieurs outils. Sur de vrais comptes, avec de vraies données.

Le verdict est sans appel : ce que ces setups produisent ne tient pas la route. Vous branchez Claude à Shopify, vous lui demandez de vous calculer une LTV, il vous pond un chiffre. Le souci, c’est que ce chiffre est faux. Il n’a pas pris en compte les remboursements. Il a mélangé HT et TTC. Il a inclus des commandes test. Il a oublié d’exclure un canal. Et vous, vous regardez un nombre qui a l’air propre, qui s’affiche bien, et vous prenez des décisions business dessus.

C’est ça, le vrai problème. Pas que l’IA se trompe (c’est attendu), mais qu’elle se trompe avec une assurance désarmante. Aucun warning, aucun “attention, j’ai supposé ça”. Juste un chiffre. Et plus vous l’utilisez, plus vous découvrez les angles morts : “ah mais en fait, là elle n’a pas pris en compte qu’il fallait exclure les commandes B2B”, “ah mais là je voulais le calcul en TTC, pas en HT”...

À la fin, vous passez plus de temps à vérifier ce que l’IA a fait qu’à le faire vous-même.

Le vrai problème : la donnée brute n’est pas faite pour être lue par une IA

Quand vous branchez une IA directement sur l’API de Meta, de Google Ads ou de Shopify, vous lui transmettez un volume de données massif et non structuré. Les API renvoient tout : les métriques pertinentes, les métriques inutiles, les doublons, les conventions de nommage incohérentes, les colonnes vides, les statuts intermédiaires...

L’IA, elle, doit se débrouiller avec ça. Elle ne sait pas ce qui compte pour votre business. Elle ne sait pas que vous excluez les bots du calcul. Elle ne sait pas que votre objectif principal, ce n’est pas le ROAS plateforme du jour, mais le ROMI à J+7 toutes sources confondues. Elle ne sait pas que la campagne “TEST_DELETE_NOW_2024” doit être ignorée.

Résultat : elle invente. Pas méchamment. Elle fait du mieux qu’elle peut avec ce qu’on lui a donné. Mais le mieux qu’elle peut, c’est très en dessous de ce que ferait un humain qui connaît votre dossier.

Et plus vous lui donnez de données, pire c’est. Parce qu’au-delà d’un certain volume, elle commence à perdre le fil, à oublier vos consignes initiales, à reprendre des hypothèses par défaut.

L’IA n’enlèvera jamais le job d’avant : poser les bonnes questions

C’est le point qu’on oublie systématiquement dans le hype actuel : l’IA ne sait pas quoi vous dire si vous ne savez pas quoi lui demander.

Connaître son métier, c’est savoir quelle question poser. Savoir qu’un ROAS plateforme de 4 sur Meta ne dit rien tant que vous n’avez pas calculé le ROMI qui va avec : parce qu’entre votre marge produit, vos frais logistiques et la réalité de l’attribution, ce ROAS de 4 peut très bien cacher une opération déficitaire. Savoir qu’avant de comparer deux campagnes, il faut s’assurer qu’elles ont le même modèle d’attribution.

L’IA ne va jamais vous expliquer ça spontanément. Elle va répondre à ce que vous demandez. Si vous demandez mal, vous obtenez mal. Et si vous ne savez pas que vous demandez mal, vous obtenez faux sans le savoir.

Tout l’enjeu, c’est ça : l’IA est un démultiplicateur. Si vous avez une expertise solide en amont, elle vous fait gagner un temps fou. Si vous n’en avez pas, elle vous fait juste perdre confiance dans des chiffres que vous ne devriez pas regarder.

Ce qu’il faut faire à la place : préparer la donnée avant de la donner à l’IA

La vraie réponse, c’est la couche sémantique. Mot barbare, idée simple : avant que l’IA ne touche à vos données, quelqu’un (un humain, un outil dédié) a déjà fait le ménage.

Concrètement, ça veut dire :

• Vos données sont centralisées dans un endroit propre (un Funnel, un BigQuery, peu importe), pas dispersées entre 8 plateformes avec 8 logiques différentes.

• Vos métriques sont définies une fois pour toutes, avec des règles claires : on regarde du ROAS pour le pilotage tactique sur la plateforme, mais la vraie boussole business, c’est le ROMI, calculé en TTC, marge incluse, sur quel périmètre d’attribution ?

• Les déchets sont déjà filtrés : campagnes test, traffic interne, fraudes connues, doublons.

• Les conventions de nommage sont normalisées : si une campagne s’appelle “FR_PROSPECTING_VIDEO”, l’IA sait ce que ça veut dire.

Une fois que ce travail-là est fait, alors oui, vous pouvez brancher une IA dessus, et là elle devient utile. Parce qu’elle n’a plus à deviner. Elle interroge une donnée déjà structurée, déjà nettoyée, déjà contextualisée.

C’est exactement ce qui distingue un setup qui marche d’un setup qui fait du contenu LinkedIn.

La fausse économie

Le pitch implicite de “je branche Claude à Meta”, c’est : “Plus besoin de payer quelqu’un pour analyser ma data, l’IA le fait gratos.”

Soyons clairs : c’est une fausse économie. Ce que vous économisez en honoraires d’analyste, vous le perdez en décisions ratées. Une mauvaise lecture de votre LTV, et vous coupez une campagne qui marchait. Une attribution mal comprise, et vous suralimentez un canal qui ne fait que du dernier clic sur de la demande déjà captée. Un ROMI mal calculé (ou pas calculé du tout, parce que vous vous êtes contenté du ROAS plateforme), et vous validez un scale qui va brûler votre cash pendant trois mois avant que vous ne vous en rendiez compte.

Le coût d’une mauvaise décision en acquisition payante se chiffre vite en dizaines de milliers d’euros. Le coût d’une donnée propre, c’est un investissement qui se rentabilise sur la première décision évitée.

Alors, on jette l’IA ?

Non. Évidemment non. L’IA dans l’acquisition payante, c’est un game-changer quand elle est bien branchée. On l’utilise tous les jours. Pour faire des analyses récurrentes en quelques secondes, pour interroger nos dashboards en langage naturel, pour générer des hypothèses qu’on n’aurait pas eues, pour automatiser le reporting qui prenait des heures.

Mais la condition, c’est qu’elle attaque une donnée déjà prête. Pas une API brute. Pas un export Shopify de 200 colonnes. Pas un compte Meta avec 6 ans d’historique non nettoyé.

L’ordre des opérations compte. Donnée propre d’abord, IA ensuite. Pas l’inverse.

Ce qu’on vous conseille

Si vous êtes tenté de brancher une IA directement sur vos plateformes, posez-vous trois questions avant :

1. Est-ce que vous savez exactement comment chaque métrique est calculée aujourd’hui ? Si la réponse est “à peu près”, l’IA va répondre “à peu près” aussi. Sauf que vous ne saurez pas où.

2. Est-ce que votre donnée est centralisée et nettoyée quelque part ? Si elle est éparpillée entre Meta, Google, Shopify et un Google Sheet, l’IA va devoir recoller les morceaux. Mal.

3. Est-ce que vous serez capable de détecter une réponse fausse ? Parce que c’est le vrai test. Si vous ne savez pas reconnaître quand l’IA hallucine, vous prenez des décisions à l’aveugle.

Si vous répondez non à une seule de ces questions, commencez par là. Le branchement IA viendra après, et il sera infiniment plus utile.

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L’IA permet aujourd’hui de produire des centaines de créas en quelques heures. Mais le volume ne fait pas la performance et plus la production devient triviale, plus le message redevient l’actif rare.

Le sujet de notre évenement est donc le suivant : Peut-on encore performer sur Meta en 2026 sans utiliser l’IA ? Plus largement, comment garder une direction stratégique claire et un messaging cohérent dans un monde où tout peut être généré.

Au programme :

• Séverine Six (Agency Director France, Meta) ouvrira la soirée sur l’agence créative de demain

• Paul Maher (DG Coudac) présentera notre approche scientifique du message publicitaire

• Melina (Lead Creative Coudac) expliquera comment l’IA transforme la production publicitaire. Les gains réels, les risques de dilution, et les erreurs les plus fréquentes.

• Table ronde avec Wonderbox, qui a fait +336% YoY d’investissement sur Meta et structuré son intégration de l’IA dans la production

• Dîner & networking sur la terrasse pour prolonger les échanges

Ca se passe jeudi 18 juin 2026, 17h30 - 22h00, Meta Paris (6 Rue Ménars, 75002 Paris).
80 places, sur invitation uniquement.

Toutes les infos et la confirmation ici :

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Au plaisir de vous y retrouver,

Théo

Le problème de départ

Le cas est classique. Vous investissez 5 000 € par mois en publicité, puis 7 000, puis 13 000, puis 20 000. Mais passé un certain cap, votre chiffre d’affaires, lui, ne bouge quasiment plus. Sur le papier, les campagnes tournent. Les achats sont là. Le CPA est correct. Sauf la croissance réelle ne suit pas.

C’est une situation contradictoire : les investissements augmentent mais l’entreprise gagne de moins en moins d’argent.

Derrière ce type de blocage, on retrouve presque toujours deux problématiques : les campagnes ne font pas réellement de l’acquisition de nouveaux clients, et la valeur à vie des clients n’est pas travaillée.

Première problématique : est-ce que vos campagnes font vraiment de l’acquisition ?

Quand on optimise une campagne à l’achat, l’algorithme va chercher le CPA le plus bas. Et le CPA le plus bas, pour lui, c’est plus facile à obtenir sur des clients déjà existants que sur de vrais nouveaux acheteurs. L’algorithme n’a pas la logique de faire grossir votre business. Ce qui l’intéresse, c’est de vous donner les meilleurs chiffres possibles dans la plateforme.

Les algorithmes sont aussi bêtes que puissants. Ils sont très forts pour chasser ce qu’on leur demande de chasser. Si on leur demande des achats, ils trouvent des achats. Mais si on ne leur précise pas qu’il faut des achats de nouveaux clients, ils iront naturellement vers les conversions les plus faciles.

Le premier levier : les audiences et les exclusions.

Il faut s’assurer que les structures de campagne sont orientées vers l’acquisition, avec des exclusions propres des clients existants. L’approche manuelle, exporter régulièrement ses listes depuis Shopify ou Prestashop, fonctionne mais ne tient pas dans la durée. Plus le business grossit, plus il faut le refaire souvent.

L’approche recommandée est d’automatiser cette synchronisation via le CRM. Klaviyo, par exemple, permet de créer des listes synchronisées en temps réel avec Meta et Google Ads. Dès qu’une personne devient cliente, elle est exclue des campagnes d’acquisition dans les heures qui suivent. Même sans un CRM coûteux, il existe toujours un moyen technique de construire ces audiences et de les pousser dans les régies. Il n’y a aucune raison de ne pas le faire.

Un point important : dans certains business, on peut vouloir recibler un client immédiatement après un achat, parce que la meilleure fenêtre de réachat se situe dans les 7 premiers jours. Mais dans ce cas, cela doit être intentionnel. On crée une campagne ou un ad set dédié, avec un discours adapté. On ne laisse pas l’algorithme décider à notre place.

Le deuxième levier : le tracking des nouveaux clients.

L’idée est simple : au moment où une personne achète, on vérifie si c’est son premier achat ou non. Si c’est le cas, on envoie un événement « nouveau client » en parallèle de l’événement d’achat classique. On peut même ajouter un troisième événement pour les clients récurrents. C’est compatible avec toutes les régies : Meta, Google, Snapchat, TikTok.

Concrètement, on ajoute des colonnes dans le Business Manager pour voir, campagne par campagne, quelle part des achats provient de vrais nouveaux clients. Sans ce tracking, on navigue à l’aveugle. On peut avoir 100 achats dans une campagne appelée « acquisition » et découvrir qu’il n’y en a que 10 de nouveaux clients.

On peut aller plus loin : utiliser cet événement comme objectif d’optimisation de la campagne, et non plus simplement en observation. On dit alors à l’algorithme : ce qui m’intéresse, ce ne sont pas des achats, ce sont des achats de nouveaux clients. Cela a ses limites, il faut un volume suffisant pour que l’algorithme puisse optimiser correctement, mais pour les business qui font déjà plusieurs centaines de ventes par mois, c’est un levier puissant.

Pour valider l’approche, on peut lancer un A/B test : campagne A optimisée sur l’achat, campagne B optimisée sur l’achat de nouveaux clients, avec des audiences parfaitement séparées. Le test doit tourner suffisamment longtemps pour être significatif : 7 jours si le volume est important, 14 à 30 jours sinon.

Le combo des deux leviers est particulièrement révélateur.

En combinant des audiences proprement synchronisées et le tracking des nouveaux clients en observation, on peut calculer un taux de nouveaux clients par campagne. Et ce qu’on observe régulièrement, c’est un passage de 30 % à 80-85 % après la mise en place. Ce qui confirme que sans cadre strict, l’algorithme dépensait 70 % du budget sur des conversions déjà existantes.

Prendre du recul sur les plateformes.

Il est important de ne pas se limiter aux chiffres des régies. Chaque plateforme tire la couverture à elle avec sa propre fenêtre d’attribution. Un prospect peut passer par Google, Meta et TikTok dans la même semaine : les trois régies s’attribueront la conversion. C’est pour cela qu’il ne faut jamais additionner les chiffres d’affaires des plateformes.

L’indicateur clé à suivre est le coût d’acquisition client global : investissement total divisé par le nombre de nouveaux clients, tous leviers confondus. Si cet indicateur s’améliore ou reste stable pendant que le volume de nouveaux clients augmente, c’est que la formule fonctionne.

Deuxième problématique : la LTV

Il arrive que l’acquisition soit bien en place, que les nouveaux clients augmentent de mois en mois, mais que le chiffre d’affaires stagne malgré tout. C’est généralement un problème de lifetime value.

L’acquisition est un investissement sur une personne qui est censée rapporter plus tard. Un client ne vaut pas que son premier achat de 50 €. Il vaut potentiellement plusieurs achats de 50 € sur plusieurs mois. Quand on comprend cela, on peut se permettre de payer plus cher pour l’acquérir.

Mais calculer correctement une LTV n’est pas simple. La première erreur fréquente est de ne pas respecter le temps nécessaire. Pour obtenir une LTV à 6 mois, il faut laisser 6 mois à la cohorte pour faire ses achats. Inclure des clients recrutés il y a 2 mois dans un calcul à 6 mois tire mécaniquement le chiffre vers le bas. L’autre erreur est de diviser le chiffre d’affaires total par le nombre total de clients : cela intègre les achats récurrents d’un petit groupe de fidèles et gonfle artificiellement la LTV.

L’approche par cohorte.

La méthode que nous recommandons est de calculer la LTV sur plusieurs fenêtres : 3 mois, 6 mois, 12 mois. On constitue des cohortes mensuelles : les clients recrutés en janvier, ceux recrutés en février, et ainsi de suite. Pour chaque cohorte, on observe combien ils ont dépensé à M+1, M+2, M+3. Cela permet de voir si la cohorte grossit dans le temps, de comparer les cohortes entre elles et de mesurer si la LTV s’améliore.

Un cas révélateur : les cohortes acquises en période de forte promotion. Sur un de nos clients, le panier moyen habituel à M0 était de 70 €. Pendant le Black Friday, il tombait à 30 €. Et quand on traçait la courbe sur les mois suivants, cette cohorte ne rattrapait jamais son retard de valeur par rapport aux autres. L’acquisition avait été massive, mais les clients acquis n’avaient pas la même valeur.

Si votre LTV à 6 mois est très proche de votre panier moyen du premier achat, c’est un signal clair : vos clients ne reviennent pas.

L’IA et le calcul de LTV : un raccourci risqué.

Aujourd’hui, il y a de l’IA intégrée dans la plupart des outils. On peut être tenté de demander à Shopify ou à un assistant IA de calculer sa LTV. Mais si la question n’est pas précise, la réponse sera biaisée : sous-estimée ou surestimée d’un facteur 2 ou 3. Il faut maîtriser ce qu’on veut mesurer : ventes brutes ou nettes, avec ou sans retours, avec ou sans remises, avec ou sans frais de livraison. Si on ne sait pas exactement ce qu’on met dans le calcul, mieux vaut construire soi-même ses tableaux, même dans Excel. C’est plus long, mais c’est exact.

Le ratio LTV/CAC.

Une fois la LTV calculée, on peut la mettre en regard du coût d’acquisition. C’est ce ratio qui permet de prendre des décisions sur les budgets. Si on ne regarde que le ROAS sur le premier achat, on peut avoir peur d’investir. Mais un ROAS de 2 sur le premier achat peut être tout à fait acceptable si la LTV à 6 mois multiplie cette valeur par 3. Sur 9 cas sur 10 que nous rencontrons, les clients ne connaissent pas ce chiffre.

La fidélisation : le chantier négligé

L’acquisition a pris le pas dans les équipes marketing. Beaucoup considèrent le sujet de la fidélisation comme traité parce qu’ils ont mis en place un panier abandonné et un e-mail de bienvenue. Ce n’est pas suffisant.

Des efforts considérables sont déployés pour convaincre de nouveaux clients : création de contenu, publicité, travail de la page produit etc. Mais peu de gens se posent la question inverse : quels sont mes axes pour faire revenir mes clients ? Ce travail-là se distribue moins par la publicité et davantage par l’e-mailing, le SMS, le contenu organique. Et c’est un levier de marge considérable.

Le CRM ne doit pas être purement transactionnel. Les marques qui ont un combat, une mission, une histoire ont intérêt à le raconter dans leurs e-mails. Les consommateurs ne s’attachent pas qu’à un produit : ils s’attachent à ce que représente la marque. C’est ce qui crée de la communauté, du bouche-à-oreille, et à terme de la fidélité.

Le premier achat est souvent impulsif. La personne qui vient d’acheter ne connaît pas réellement votre marque. Tout reste à construire. Un nouveau client n’est pas un client fidèle. C’est le début d’une relation, pas la fin.

Toutes les briques doivent bouger ensemble

On ne peut pas augmenter ses budgets publicitaires sans avoir nettoyé ses audiences, sans que le CRM soit en place, sans que les réseaux sociaux organiques suivent. Si une brique bouge sans les autres, on atteint un plafond de verre.

Augmenter le spend pour générer plus de nouveaux clients sans être capable de les retenir, c’est créer des opportunités perdues. Ces clients auraient pu racheter, mais rien n’a été mis en place pour les y encourager. La course à l’acquisition sans préparation du reste est un piège fréquent.

Le passage du broad targeting sans exclusions propres est un autre écueil. On voit souvent des comptes où seulement 20 à 30 % des conversions viennent de nouveaux clients.

En synthèse

En somme, la démarche est la suivante pour casser un plafond de verre de chiffre d’affaires est la suivante/

Commencez par réorienter vos efforts marketing vers l’acquisition réelle. Synchronisez vos audiences, implémentez le tracking des nouveaux clients, vérifiez que vos campagnes sont optimisées vers cet objectif.

Ensuite, si les nouveaux clients augmentent mais que le chiffre d’affaires stagne toujours, c’est un problème de LTV. Analysez-la par cohorte sur 3 et 6 mois. Identifiez les cohortes qui ne rattrapent pas. Ajustez vos offres promotionnelles. Travaillez votre CRM avec moins de transactionnel et plus de relation.

L’acquisition et la fidélisation ne sont pas deux sujets séparés. Meilleure est votre fidélisation, plus vous pouvez vous permettre de payer cher pour un nouveau client. Et c’est cette boucle qui génère la croissance !

Si vous souhaitez être accompagné par un spécialiste pour briser ce plafond, vous pouvez en discuter avec un membre de l’équipe Coudac :

https://www.coudac.com/

Le retail physique a un problème avec le marketing digital

Pas parce que ça ne fonctionne pas.

Parce que c’est encore trop rarement mesuré correctement.

Beaucoup d’enseignes avec un réseau de boutiques se privent de vrais leviers digitaux pour une raison simple : elles ne savent pas précisément ce que les campagnes apportent en magasin.

Résultat :

• on investit peu,

• ou mal,

• toujours avec une confiance limitée.

Et c’est bien dommage !

Parce que quand on arrive à relier correctement les campagnes online au trafic et aux ventes offline, le digital devient un levier très concret de croissance pour le physique.

C’est exactement ce qu’on a réussi à faire avec Lunettes Pour Tous.

Avec l’équipe data de Coudac, on a mis en place un système permettant de mesurer de manière précise l’impact des campagnes digitales sur le trafic en boutique et les conversions en magasin.

Et les résultats ont été très forts :
on a plus que doublé le trafic en boutique.

C’est autour de ce sujet qu’on organise un évènement le 16 avril à Paris, en petit comité, avec 10 entreprises maximum disposant d’un réseau de points de vente.

L’idée n’est pas seulement de présenter un cas client.
C’est aussi d’ouvrir la discussion entre acteurs du retail sur un enjeu clé :
comment mieux utiliser le digital pour générer des résultats immédiats dans le physique.

Au programme :

1. Les défis des retailers et la place du drive to store dans leur croissance

2. Comment mesurer l’impact réel des campagnes digitales sur le trafic magasin et réconcilier online et offline

3. Comment arbitrer les budgets publicitaires au global et par point de vente pour maximiser le ROI local

4. Un cas concret avec Clara Bozon, directrice marketing de Lunettes Pour Tous, et Florent Guilbaud notre Head of Data

Puis déjeuner au restaurant Cagnard pour prolonger les échanges.

L’évènement est gratuit, sur invitation, et il ne reste déjà plus que la moitié des places.
Les demandes d’invitation ferment en fin de semaine.

Pour vous inscrire (formulaire en base de page) :

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A plus !

-Théo

L’équipe Coudac a 2 dernières places à vous offrir pour notre déjeuner-conférence exclusif chez TikTok Shop Lundi 30/03 de 11 à 14H !

L’événement est réservé aux annonceurs du secteur mode & accessoires réalisant plus de 2M€ de chiffre d’affaires annuel en digital.

Au programme :

• Conférence de Matthieu Vicard, Head of TikTok Shop chez Coudac : face à l’érosion des marges en retail, comment le live-shopping s’impose comme un levier de croissance pour les marques de mode ? (avec notre use case Chabrand, top 3 des marques de maroquinerie en France sur le live-shopping).

• Déjeuner au restaurant entre C-Levels de marques fashion, l’équipe Coudac et les équipes TikTok Shop France (fashion & CEO).

Les places étant limitées, merci de remplir le formulaire de candidature ci-dessous. Une invitation vous sera adressée dès confirmation de votre participation.

Nous espérons vous compter parmi nous le 30/03 !

1. News du secteur - Meta, Google, OpenAI, Netflix, et pourquoi le commerce agentique reste un mirage

2. Bilan 2025 de Coudac - +34% de croissance, ce qu’on a bien fait et moins bien fait

3. Lancement Amazon Ads - on accélère sur le levier oublié

4. Club Partenaires - 10% de commission récurrente pour ceux qui nous recommandent

5. La vidéo du mois - Le contenu Coudac qu’il ne fallait manquer

News du secteur

Meta : le ranking passe aux LLMs, l’attribution se restructure, les taxes arrivent

L’IA entre dans le moteur pub. Meta a intégré un LLM dans son système de classement publicitaire (GR2). Le modèle « raisonne » sur la pertinence d’une pub pour un utilisateur donné, puis du reinforcement learning optimise le tout. Résultat : +3% de performance en ranking. L’accès aux LLMs est commoditisé ce qui fait la différence, ce sont les milliards de données de conversion que Meta est seul à posséder.

L’attribution change. À partir de fin mars, seuls les clics vers un site web compteront comme « click-through ». Les interactions sociales (likes, partages, sauvegardes) passent dans une nouvelle catégorie « engage-through ». Les chiffres dans Ads Manager vont bouger mécaniquement - pensez à activer l’engage-through pour ne pas sous-évaluer vos campagnes.

Les location fees arrivent le 1er juillet 2026. Meta répercute les taxes numériques européennes sur les annonceurs. France : 3%. La taxe s’applique sur le lieu de diffusion, pas sur l’adresse de l’annonceur. Ces frais s’ajoutent au budget campagne - le montant facturé peut dépasser le budget défini.

À retenir : Meta renforce son avantage structurel grâce à ses données, clarifie son attribution, et rend visibles les taxes qu’elle absorbait. Si vous ciblez l’Europe, intégrez les location fees dans vos budgets dès maintenant.

Google : AI Max divise, Demand Gen monte en puissance

AI Max : les premiers résultats indépendants sont mitigés. L’étude Smarter Ecommerce (250+ campagnes) donne +13% de valeur de conversion, mais +16% de CPA. Et la distribution du ROAS est un pile ou face - de +42% à -35%, médiane à 0%. Pièges récurrents : cannibalisation du trafic existant (63% du matching sur des mots-clés déjà en place), matching agressif sur les concurrents, explosion du trafic Search Partners à 0.07% de conversion. À noter : AI Max n’est pas nécessaire pour apparaître dans les AI Overviews.

Demand Gen progresse sérieusement. +30% de conversions en moyenne, ramp-up réduit de 3 jours à 1 jour, VTC optimization bientôt en disponibilité générale sur YouTube. Les données tiers sont prometteuses : TransUnion mesure +9% de ROAS vs paid social, Ekimetrics +37% en EMEA. Demand Gen devient un vrai concurrent du paid social.

La vision commerce de Google. Business Agents (concierges IA dans Search), Direct Offers (offres personnalisées dans AI Mode), et checkout natif via le Universal Commerce Protocol. Le tout repose sur le Shopping Graph : 50 milliards de listings, dont 2 milliards rafraîchis chaque heure.

À retenir : AI Max n’est pas un « must activate » - testez avec prudence et surveillez le ROAS, pas juste le volume. Demand Gen mérite un vrai budget test en 2026.

OpenAI : la pub arrive dans ChatGPT, le checkout intégré est abandonné

ChatGPT montre des pubs. Depuis février, des encarts sponsorisés apparaissent dans les conversations (tiers gratuit et Go). Le partenaire ad tech est Criteo, le ticket d’entrée est $200K, et le CPM est à ~$60 - 3x celui de Meta. Le retail domine (44% des impressions : Best Buy, Target, Sephora…). Le signal d’intention convertit 1.5x mieux que les autres canaux de referral, mais la mesure reste rudimentaire : impressions et clics, pas d’attribution.

Instant Checkout est mort. La fonctionnalité d’achat intégré, lancée en septembre 2025 avec 4% de commission, est retirée. Les marges des marchands ne le supportaient pas, et le modèle pub (enchère) est structurellement supérieur au modèle affilié (commission fixe).

Le contexte financier. OpenAI projette $14Mds de pertes en 2026 et 95% de ses 910M d’utilisateurs ne paient pas. La pub est le levier de monétisation le plus direct. OpenAI recrute activement pour internaliser toute la stack pub - le même playbook que Netflix avec Microsoft/Xandr.

À retenir : ChatGPT est un terrain d’expérimentation, pas un canal de performance. Mais le signal d’intention est fort - les annonceurs qui apprennent maintenant seront mieux positionnés quand la mesure suivra.

Netflix lance enfin son CAPI et ouvre le ciblage Amazon

Trois ans après le lancement de son tier pub, Netflix déploie un Conversion API - l’outil de base pour relier impressions et conversions côté serveur. En parallèle, les annonceurs peuvent désormais cibler les viewers Netflix via Amazon Audiences, en croisant données d’achat Amazon et comptes Netflix.

À retenir : Netflix devient enfin testable en performance. Mais l’offre reste en construction - OpenAI, arrivé après, exécute déjà plus vite.

Le commerce agentique reste un mirage : le funnel se compresse, mais ne disparaît pas

L’agent qui achète à votre place n’existe pas. OpenAI abandonne le checkout. Amazon, Walmart, Google - chaque plateforme construit son propre agent avec un accès exclusif à ses données. Un agent tiers indépendant n’a ni les données de conversion, ni l’infrastructure de paiement pour rivaliser.

Les consommateurs veulent un copilote, pas un pilote automatique. Les données Rufus (assistant shopping Amazon) : utilisé dans 40% des sessions, mais 90% de l’usage est de la comparaison et de la vérification de prix. Seulement 10% de découverte. L’IA accélère les étapes du parcours d’achat, mais ne les supprime pas. Les investissements mid-funnel restent pertinents.

News de l’agence

Bilan 2025 : +34% de croissance

Coudac Ads fait +34% de croissance en 2025. Performance à +44%, Tracking/Data à +21%. Une année dure, mais qui paye.

2026 : objectif +80% de croissance. On recrute 11 Performance Managers. On sort du 100% inbound (prospection active, événements, apporteurs d’affaires). On libère du temps aux team leads pour les clients et l’accompagnement. Et on a deux explorations en tête : un rachat d’agence et l’ouverture du marché US 🇺🇸

Coudac lance son accompagnement Amazon Ads

60% des recherches produits commencent sur Amazon. En France, c’est 38M de visiteurs uniques par mois. Pourtant, c’est souvent le levier oublié - et le coût de ne pas y être augmente vite.

Notre approche : faire croître la part de ventes organiques mois après mois, en combinant SEO Amazon, stratégie catalogue et ads pilotés à la marge.

Résultat concret : sur Blue Orange Games (US), +310% de CA en un an avec +54% d’investissement.v

Lucille Brunet est en charge du sujet - prenez un créneau directement avec elle pour discuter de votre stratégie : https://calendly.com/lucille-brunet-coudac/nouvelle-reunion

Devenez apporteur d’affaires pour Coudac

On lance le Club Partenaires. Le principe : vous nous mettez en relation avec une entreprise pour ses Ads, vous touchez 10% de commission récurrente sur sa facturation.

👉 Inscription & infos : clubpartenaires.coudac.com

Le meilleur du mois de mars

Paul Maher, DG de Coudac, met les choses au clair sur l’utilisation de la donnée dans un contexte publicitaire.

C’est tout pour ce mois-ci !

L’équipe Coudac

Abonnez-vous maintenant

Quand on pense publicité en ligne, on pense aux deux géants sur le podium. Et on oublie souvent le numéro 3 : Amazon.

Amazon Ads, c’est 68,8 milliards de dollars de revenus publicitaires en 2025. Troisième régie mondiale. Derrière Google (340 milliards) et Meta (196 milliards).

Amazon Ads, c’est un peu comme votre ami qui ne fait pas vraiment de sport mais qui arrive quand même à courir le marathon avec vous sans préparation et à faire un temps honorable.

Parce que ces 68,8 milliards ne représentent que 10 % des revenus totaux d’Amazon. Pour Google, la pub c’est 85 % du chiffre d’affaires. Pour Meta, c’est 98 %. Pour Amazon, c’est un produit annexe, qui génère autant que la régie publicitaire de TikTok.

Presque en passant.

Mais ce qui distingue Amazon Ads ce ne sont pas ses résultats, mais son fonctionnement interne. La quasi-totalité de ses offres publicitaires servent à mettre en avant des marques et des produits sur la plateforme Amazon elle-même.

Ce qui augmente les ventes e-commerce d’Amazon.

Lequel est déjà l’une des principales destinations vers lesquelles les autres régies, Meta, Google, TikTok, envoient leurs utilisateurs.

Amazon a construit une boucle parfaite. Les marques lui paient de la pub pour vendre sur sa marketplace. Ce qui génère des ventes sur sa marketplace. Ce qui attire encore plus de marques et fait monter les enchères publicitaires.

Ce qui augmente encore ses revenus. Et ainsi de suite.

Mais si Amazon arrive à vendre pour 70 milliards d’ads par an, c’est aussi parce que le produit publicitaire est redoutablement efficace d’un point de vue acquisition et conversion.

60 % des recherches de produits commencent sur Amazon. Le taux de conversion moyen sur la plateforme tourne entre 10 et 12 % (vs 1,5 à 2 % sur un site e-commerce classique). Amazon, est l’un des endroits sur internet où la distance entre l’intention d’acheter et l’acte d’achat est la plus courte.

L’opportunité est immense. Mais comme toujours, elle demande de la stratégie et de la maîtrise.

La régie publicitaire d’Amazon, c’est quoi concrètement ?

Commençons par les bases.

Amazon Ads fonctionne au CPC, comme Google : vous payez quand quelqu’un clique sur votre annonce.

La différence : sur Google, vous captez une intention. Sur Amazon, vous captez un acheteur.

Et ça change pas mal la donne.

La régie se décompose en quatre formats principaux, correspondant chacun à un moment du parcours client.

1. Sponsored Products

C’est le format de base, le plus important.

Une annonce pour un produit individuel, qui apparaît dans les résultats de recherche ou sur les fiches de vos concurrents.

Vous pouvez laisser Amazon décider sur quels mots-clés / produits concurrents vous apparaissez, ou choisir manuellement vos ciblages.

C’est le format qui génère le plus de volume.

2. Sponsored Brands

C’est l’étage au-dessus : on travaille la notoriété.

Vous mettez en avant vos références et votre marque avec des images et vidéos travaillées.

L’objectif n’est plus seulement de pousser un produit, mais d’installer la marque dans l’esprit de l’acheteur pendant qu’il navigue.

Le format apparaît souvent en haut des résultats, l’un des emplacements les plus visibles. C’est idéal si vous avez une gamme cohérente et que vous voulez occuper le terrain face à vos concurrents directs.

En ce moment, Amazon pousse beaucoup ce format. La vidéo est généralement le meilleur levier pour avoir des bonnes performances.

3. Sponsored Display

Le Sponsored Display permet de diffuser des publicités sur Amazon mais aussi en dehors, sur des applications partenaires (Prime Vidéo, Twitch, Kindle, etc.) ainsi que sur des milliers de sites partenaires.

C’est le produit retargeting d’Amazon. On cible des audiences ayant consulté un produit, recherché un mot-clé ou visité des fiches concurrentes, afin de les ramener vers une page produit.

L’objectif peut être d’augmenter la visibilité ou d’optimiser les conversions, grâce à un ciblage contextuel ou par audience, selon la stratégie.

4. Amazon DSP

Demand-Side Platform, Achat d’inventaires display, vidéo, audio, en CPM.

Réservée aux budgets significatifs, cette offre permet d’acheter des espaces publicitaires de façon plus massives.

C’est la plateforme programmatique et c’est ici qu’Amazon commence à ressembler à une vraie régie média capable de toucher un utilisateur même hors de la marketplace.

→ Alors quel format utiliser, quand et selon quels proportions ?

Ces quatre formats correspondent à quatre étapes d’une même mécanique : acquérir la visibilité, installer la marque, récupérer les indécis, convertir massivement.

La bonne nouvelle : vous n’avez pas besoin de tout activer dès le premier jour.

L’idée est de démarrer avec un mix simple : Sponsored Products comme socle (souvent 70–80% du budget) et Sponsored Brands (20–30%), puis d’ajouter Sponsored Display au fur et à mesure que le compte gagne en data.

La DSP se teste plutôt en “cherry on the cake”, sur les best-sellers et quand les fondamentaux sont solides, généralement avec une petite part du budget.

Amazon récompense la maturité, pas l’impatience.

Pause annonce !

Après avoir accompagné plusieurs de nos clients sur Amazon, Coudac accélère et lance officiellement son accompagnement dédié à ce levier. L’objectif est simple : faire croître la part de ventes organiques mois après mois, en combinant SEO Amazon, stratégie catalogue et Ads pilotées à la marge.

Exemple de résultat obtenu : Blue Orange Games, jeu de société vendu principalement aux US qui obtient +310 % de CA YoY avec +54 % d’investissement, dès notre première année de collaboration. (case study complète dispo ici)

Si Amazon est un sujet pour vous, vous pouvez prendre un créneau directement avec notre responsable Amazon pour discuter de la stratégie de votre marque : https://calendly.com/lucille-brunet-coudac/nouvelle-reunion

Comment se lancer intelligemment sur Amazon Ads ?

Au lancement, beaucoup de marques font la même erreur.

Elles activent tout, tout de suite. Elles mettent du budget sur l’ensemble de leur catalogue, lancent des campagnes automatiques sans les surveiller, et attendent que ça tourne.

Deux mois plus tard, elles ont dépensé leur budget, généré peu de ventes, et concluent qu’Amazon Ads ne fonctionne pas pour elles.

Mais le problème, ce n’est pas Amazon. C’est la méthode.

Une bonne stratégie de lancement Amazon Ads repose sur ces trois piliers, et dans le bon ordre.

Fondation :

La pub Amazon amplifie ce qui existe déjà.

Si votre fiche produit est médiocre, vous allez juste payer pour envoyer des acheteurs sur une page qui ne convertit pas.

Avant d’activer le moindre euro de budget, trois choses doivent être irréprochables : les images (Amazon a confirmé que son IA Rufus les analyse), les mots-clés travaillés sur la fiche produit et le store, et les premiers avis clients.

Pour ces derniers, Amazon propose le programme Vine, un système qui permet d’obtenir des avis vérifiés sur des produits nouveaux. C’est parfait pour construire un début de preuve sociale, essentielle sur Amazon.

Concentration :

Pas besoin de lancer des ads sur tout le catalogue.

Poussez vos 4-5 meilleures références au début.

L’objectif du lancement n’est pas la diversification, c’est d’accumuler du signal algorithmique : des ventes, des avis, un historique de conversion, sur un nombre limité de produits.

Amazon fonctionne comme un moteur de recommandation : plus vous vendez sur une référence, plus il vous pousse, plus vous vendez.

Ce cercle vertueux ne se déclenche que si vous concentrez votre énergie sur vos atouts.

Optimisation :

Sur Amazon, chaque campagne a un rôle précis

D’un côté, les campagnes d’exploration, automatiques ou manuelles, en “broad” (ciblage large sur toutes les variantes mot-clé), qui servent à aller dénicher les “pépites” : les termes de recherche et les produits concurrents qui génèrent réellement des ventes.

De l’autre, les campagnes manuelles en “exact” (ciblage d’un mot-clé précis) qui servent à concentrer le budget sur ce qui performe, avec plus de contrôle et de stabilité.

Le pilotage se fait ensuite via les enchères : on les monte quand un ciblage est rentable, on réduit la voilure (et donc la visibilité) quand il ne l’est pas.

Et la rentabilité dans tout ça ?

Sur Amazon, la rentabilité ne se joue pas “après coup” en regardant l’ACoS (Advertising Cost of Sales).

Elle se joue avant : en connaissant vos coûts, et en sachant jusqu’où vous pouvez payer pour vendre.

Parce qu’entre le coût produit, l’envoi vers Amazon, les frais FBA, la commission, le stockage… votre marge peut fondre rapidement.

Mais n’oubliez pas l’autre côté de l’équation : si Amazon “coûte cher”, c’est aussi parce qu’il vous donne accès à un volume énorme, à un trafic ultra chaud (des gens déjà en train d’acheter), et à une machine logistique/service client qui met la barre très haut.

Le but, ce n’est pas de fuir ces coûts : c’est de les maîtriser pour profiter de l’opportunité sans sacrifier vos marges.

Vous avez plusieurs metrics de rentabilité à regarder après votre marge :

L’ACOS, le ratio dépenses publicitaires sur revenus publicitaires.

Mais attention à son interprétation, il peut être trompeur. (un peu comme le ROAS 😉)

Un ACOS élevé peut être acceptable si vous êtes en stratégie de conquête, que votre LTV client/réachat est élevé et que vos ventes organiques progressent en parallèle.

La métrique qui compte vraiment, c’est le TACOS (😅): Total Advertising Cost of Sale, qui rapporte vos dépenses publicitaires à l’ensemble de votre chiffre d’affaires Amazon, organique inclus.

C’est lui qui vous dit si votre système ads construit une croissance saine, c’est à dire si votre part des ventes organique augmente et que vous êtes de moins en moins dépendant des ads.

Un bon indicateur pour s’en assurer, le ratio organique vs paid :

Si moins de 40 % de votre CA Amazon est généré en organique, votre dépendance à la publicité est trop forte.

Deux situations très différentes peuvent expliquer ça.

Si vous êtes une marque jeune ou récente sur Amazon, cette dépendance est normale. La publicité sert à acheter du signal : ventes, historique, avis, ranking.

Mais à condition d’avoir un plan clair pour réduire cette dépendance à horizon 12 à 18 mois.

Si vous êtes une marque mature et que votre organique reste faible, le problème n’est pas votre budget Ads.

C’est structurel. SEO Amazon mal maîtrisé, catalogue trop dispersé, signaux algorithmiques insuffisants, contenu qui ne convertit pas.

Dans ce cas, augmenter la publicité ne fait que retarder le diagnostic.

La vraie croissance sur Amazon, elle ressemble à ça : publicité → ventes → avis → ranking organique → baisse du CAC → amélioration des marges.

Un cercle vertueux qui ne se met en route qu’à une condition que les bases du système aient été construites correctement.

Et la suite ?

Amazon a généré 68,8 milliards de dollars de revenus publicitaires en 2025. Troisième régie mondiale, derrière Google et Meta, mais avec une croissance de 22 % sur l’année, identique à Meta, sur une base déjà considérable.

Ce n’est pas un accident.

Amazon construit depuis plusieurs années une régie qui ne se limite plus à sa marketplace.

Amazon DSP diffuse déjà sur Twitch, Prime Video, des applications tierces, de la CTV.

L’objectif est clair : suivre l’utilisateur avant et après l’acte d’achat, capter la demande en amont, convertir en aval. Transformer Amazon en “Google du produit”, le point d’entrée incontournable pour toute intention d’achat physique.

L’autre chantier, c’est Rufus. L’assistant shopping conversationnel d’Amazon change fondamentalement la manière dont les produits sont découverts sur la plateforme.

Là où le moteur de recherche classique récompensait les mots-clés exacts, Rufus comprend le contexte, l’usage, le besoin.

Conséquence directe : le SEO Amazon devient plus complexe, plus exigeant, et encore plus décisif pour les marques qui veulent exister sans payer pour chaque vente.

Pour une marque, ne pas être sur Amazon, c’est laisser le terrain à ses concurrents.

Y être sans stratégie publicitaire, c’est accepter d’être invisible.

Y être avec une stratégie construite, c’est se positionner sur le canal qui capte l’acheteur au moment exact où il est prêt à acheter.

Les marques qui performent le plus sur la plateforme sont celles qui l’ont intégré dans un système d’acquisition cohérent : Meta crée la demande, Google capte l’intention, Amazon capture l’achat.

Et c’est exactement ce que nos experts Coudac construisent avec vous.

Bon courage !

Leur réponse est nuancée et représentative de ce que vivent des milliers de professionnels du marketing digital en ce moment.

Le media buyer est mort. Tant mieux.

Disons-le clairement : oui, le métier de media buyer tel qu’on l’a connu est en train de disparaître. Et honnêtement, il était déjà en sursis depuis plusieurs années.

À l’époque, on passait un temps fou à monter des campagnes à la main, clic par clic, plateforme par plateforme. C’était long, fastidieux, et une bonne partie de ce travail ne demandait aucune intelligence particulière, juste de la rigueur et de la patience.

Ce media buyer-là, celui qui se contentait d’exécuter, l’IA peut effectivement le remplacer. Et c’est une bonne nouvelle.

Ce que l’IA fait très bien

Chez Coudac, voilà concrètement ce que ça change :

Les comptes-rendus de réunion sont générés automatiquement. Nos calls sont enregistrés, synthétisés, et chaque participant repart avec un récap structuré et une liste d’actions.

Les alertes de performance tournent en continu. Chaque lundi, si une campagne a sous-performé, si un budget n’a pas été dépensé ou si un événement anormal s’est produit sur un compte, l’équipe est alertée sans avoir besoin d’aller vérifier manuellement. Plus d’erreurs qui traînent sans être détectées.

L’upload des créas dans les comptes publicitaires, une tâche chronophage sur laquelle la valeur ajoutée humaine est quasi nulle, est désormais automatisé.

Le data warehouse qu’on a construit agrège les données marketing de tous nos clients. Chaque semaine, les KPI essentiels remontent automatiquement. On peut interroger ces données pour en tirer des insights. Nos équipes n’ont plus besoin de passer des heures à compiler des tableaux.

Ce que l’IA ne sait pas faire

L’IA est redoutablement efficace quand on sait exactement quoi lui demander. Et c’est précisément le problème.

Un profil junior qui démarre dans le métier ne sait pas encore quelles questions poser. Pire : l’IA a tendance à enfermer dans une typologie de réponses. Elle donne des résultats convaincants en surface, mais seul un profil expérimenté sait reconnaître que ce n’est pas ça qu’on cherchait depuis le début.

Pour arriver à ce niveau de discernement, il faut avoir appris “à la dure”. Avoir cliqué sur tous les boutons d’une plateforme. Avoir fait des erreurs et compris pourquoi. C’est seulement après cette étape que l’IA devient un véritable accélérateur, parce qu’on sait être précis dans ce qu’on lui demande.

Au-delà de la technique, il y a tout ce que l’IA ne touche pas :

La relation client. Comprendre les non-dits d’un brief. Sentir quand un client a besoin d’être rassuré. Savoir dire non.

La vision stratégique. Un bon performance manager ne se contente pas de regarder ses campagnes. Il s’assoit à la table du CEO, il comprend le business dans sa globalité, il identifie les leviers de croissance qui dépassent largement le périmètre des plateformes publicitaires.

L’orchestration. Lancer un nouveau produit, préparer une opération marketing ambitieuse, coordonner les équipes du client avec les nôtres, tout cela ça prend des mois de préparation. L’IA ne fait pas ça.

Le vrai enjeu de demain : contrôler les inputs

Il y a un aspect dont on parle encore trop peu. Aujourd’hui, tout le monde pense que l’IA va “se débrouiller” pour obtenir des résultats. Mais en réalité, la performance des algorithmes dépend entièrement de ce qu’on leur donne en entrée.

Est-ce que l’IA sait ce qu’est un bon lead pour votre entreprise ? Est-ce qu’elle comprend la différence entre un achat rentable et un achat qui ne l’est pas ? Dans beaucoup de cas, la réponse est non.

Le media buyer de demain (nous on l’a appelé le performance manager) devra maîtriser ces inputs. Savoir quels signaux envoyer aux algorithmes pour qu’ils travaillent dans la bonne direction. Et franchement, on ne voit pas qui d’autre dans la chaîne marketing peut occuper ce rôle.

Du media buyer au performance manager

Le métier a déjà changé plusieurs fois. Ceux qui le pratiquent depuis quelques années ont l’impression de ne plus faire le même job. Et ce sera encore le cas dans deux ou trois ans.

Ce qui disparaît, ce sont les tâches répétitives, l’exécution pure, les heures passées à faire ce qu’un automate fait mieux. Ce qui reste, et qui prend de plus en plus de place, c’est la capacité à analyser, décider, conseiller et faire grandir un business.

Si l’IA peut absorber tout le bruit pour qu’on se concentre sur ce qui génère vraiment des résultats, alors c’est une excellente nouvelle. Le métier ne disparaît pas.

Peu importe le nom qu’il portera demain. Ce qui compte, c’est de prendre le virage maintenant !

Rdv sur Youtube pour découvrir l’opinion complète de nos performance manager sur le sujet.

Deux ans plus tard, la plateforme lançait son forfait avec publicité. En 2025, elle génère 1,5 milliard de dollars de revenus publicitaires et vise les 3 milliards en 2026.

Ce revirement mérite qu’on s’y attarde parce qu’il illustre une décision stratégique lucide face à un modèle économique qui atteignait ses limites.

Un modèle par abonnement qui plafonne

Pour comprendre pourquoi Netflix a intégré la publicité, il faut remonter à l’origine du projet. Netflix n’est pas né plateforme de streaming. En 1997, c’est une société de location de DVD par correspondance : un abonnement mensuel, des films livrés chez vous, sans frais de retour. Quand le haut débit commence à se démocratiser au milieu des années 2000, les dirigeants font le pari du streaming. En 2007, la plateforme qu’on connaît aujourd’hui est lancée. Le business model, lui, ne change pas : on paie un abonnement pour accéder au catalogue.

Cette stratégie fonctionne très bien pendant plus d’une décennie. En 2019, Netflix capte 55 % du marché mondial du streaming. Entre 2015 et 2025, la base d’abonnés passe de 75 à 325 millions, et le chiffre d’affaires de 6,7 à 42,5 milliards de dollars.

Sauf qu’à partir de 2021, trois réalités convergent pour fragiliser ce modèle.

D’abord, la saturation des marchés matures. La croissance continue, mais elle est désormais portée par les marchés émergents, ce qui signifie des abonnements moins chers et un revenu moyen par utilisateur en baisse. La part de marché de Netflix recule de 55 % à 38 % entre 2019 et 2025, sous l’effet d’une concurrence qui s’est bien installée.

Ensuite, l’explosion des coûts de production. Produire des séries et des films coûte de plus en plus cher. Pour maintenir sa rentabilité, Netflix doit dégager plus de revenus, mais ses leviers traditionnels sont contraints.

Enfin, le plafond psychologique sur le prix des abonnements. Au-delà d’un certain seuil, augmenter les tarifs fait chuter les conversions et accélère les désabonnements. Netflix peut actionner ce levier ponctuellement, pas structurellement.

La conclusion s’impose : le modèle par abonnement reste rentable, mais il ne peut plus être le seul moteur de croissance. L’objectif bascule alors de l’acquisition d’abonnés vers la maximisation de l’ARPU, le revenu moyen par utilisateur. Et dans cette optique, un modèle s’impose assez naturellement pour une base de quasi 200 millions d’utilisateurs : la publicité.

Un dispositif publicitaire conçu pour ne pas nuire à l’expérience

En 2022, Netflix lance le forfait standard avec publicité, proposé aujourd’hui en France à 7,99 € par mois, soit deux fois moins cher que la formule classique à 14,99 €. L’idée n’est pas de changer de modèle, mais de l’enrichir : capter les abonnés les plus sensibles au prix tout en compensant la réduction tarifaire par des revenus publicitaires.

Ce qui est intéressant dans l’approche de Netflix, c’est l’obsession de préserver l’expérience utilisateur. Dès le départ, la plateforme s’est associée à Microsoft pour la partie technique, mais avec une vision claire : l’autonomie à terme. Depuis 2023, Netflix développe en interne sa propre technologie publicitaire, ce qu’ils appellent leur “ad tech stack”, pour contrôler entièrement le nombre de coupures, le timing, la durée et les intégrations dans l’interface. Aucun prestataire externe, aucune donnée partagée.

Sur le ciblage, Netflix fait un choix délibérément différent de Google ou Meta : pas de tracking cross-platform, pas de données de navigation externe. Le ciblage repose sur des critères socio-démographiques et comportementaux propres à la plateforme : âge, pays, langue, heures de connexion, genres consommés. C’est à la fois plus respectueux de la vie privée, conforme au RGPD, et suffisant pour un ciblage pertinent.

Les formats publicitaires sont strictement encadrés : pre-roll, mid-roll, post-roll, entre 15 et 60 secondes, avec un plafond de 4 à 5 minutes de pub par heure de visionnage. À titre de comparaison, la télévision américaine monte à 12-16 minutes, la française à 9-12 minutes. Netflix a aussi développé des “pause ads”, des publicités qui s’affichent lorsqu’un abonné met son contenu en pause, ainsi que des placements sponsorisés dans l’interface, les “sponsored tiles”. Les contenus pour enfants restent exempts de toute publicité.

Pourquoi Netflix ne concurrence pas vraiment Google et Meta

C’est ici que la crainte initiale de Reed Hastings mérite d’être nuancée. La régie publicitaire de Netflix n’est pas en concurrence directe avec Google ou Meta. Elle cible en réalité un autre type de budget : celui de la télévision.

La distinction clé tient au contexte de consommation. La publicité sur Google ou Meta s’inscrit dans un environnement “lean forward” : l’utilisateur est actif, concentré sur une tâche, souvent sur mobile, avec un niveau de distraction élevé. La publicité sur Netflix s’inscrit dans un environnement “lean back” : l’utilisateur est installé devant un grand écran, dans un état d’attention soutenue, avec peu de distractions. Netflix revendique une attention publicitaire 1,6 fois supérieure à la moyenne du digital, ce qui, dans ce contexte, paraît cohérent.

Autre différence structurelle : Netflix ne propose pas de campagnes de conversion. Pas de liens cliquables, pas de génération de leads, pas de vente directe. C’est précisément là que Google et Meta excellent. Netflix joue sur un autre terrain, celui du branding et de la notoriété, historiquement occupé par la télévision.

Ce positionnement a des implications concrètes pour les annonceurs. Accéder à la régie Netflix ne se fait pas en self-service à quelques euros par jour : cela passe par un accompagnement commercial, des négociations d’espaces, et des investissements de plusieurs dizaines de milliers d’euros, un modèle proche de l’achat d’espace TV. Les exigences de qualité créative sont également élevées : une publicité au rendu amateur n’a pas sa place sur la plateforme.

En pratique, Netflix capte donc des budgets qui auraient autrement été alloués à la télévision, pas des budgets digitaux. Ce n’est pas une attaque frontale contre les géants de la publicité en ligne. C’est une reconquête du marché télévisuel avec les attributs du digital.

Des résultats qui valident l’approche

En 2025, près de 190 millions d’abonnés sont sur le forfait avec publicité. Les revenus publicitaires atteignent 1,5 milliard de dollars, soit moins de 4 % du chiffre d’affaires global de Netflix. C’est encore modeste, mais la trajectoire est claire : selon certaines projections internes, l’objectif est d’atteindre 9 milliards de dollars d’ici 2030, soit 15 à 20 % du chiffre d’affaires total.

Netflix a trouvé un moyen de monétiser sa base utilisateur sans dégrader l’expérience qui fait sa valeur. En transformant ses abonnés en inventaire publicitaire, sur ses propres termes, avec ses propres données, dans un environnement qu’il contrôle entièrement, la plateforme a ouvert un nouveau levier de croissance structurel.

Ce qui est instructif ici, ce n’est pas que Netflix ait “cédé” à la publicité. C’est qu’il a attendu d’en comprendre les conditions optimales avant de s’y engager, et qu’il l’a fait en construisant un positionnement différencié plutôt qu’en reproduisant ce que d’autres faisaient déjà mieux.

Si vous cherchez une agence pour vous accompagner sur le sujet Netflix Ads, vous savez qui appeler ;) Coudac

La data est plus importante que jamais. Et c’est justement un sujet qui n’est pas toujours traité de la bonne manière par les annonceurs, et souvent pas bien compris. Ce qu’on observe, c’est que beaucoup d’annonceurs souffrent opérationnellement de leur manque de maîtrise sur ces sujets data : pas de vision claire, pas de lucidité sur ce dont ils ont vraiment besoin. Ce qui crée des difficultés, soit à atteindre les performances, soit à comprendre ce qui se passe.

Le problème vient souvent du fait qu’on met tous les sujets data dans le même paquet, sans identifier ce qui est vraiment structurant. En réalité, il se dégage deux dimensions bien distinctes dans la data pour le marketing digital aujourd’hui : la data pour les algorithmes, et la data pour les décideurs, pour les humains. Ce sont deux sujets différents, qui doivent être traités différemment. C’est ce qu’on va détailler ici.

La data pour les algorithmes

Quand on parle de data pour les algorithmes, on parle globalement de tout ce qu’on regroupe sous le terme tracking. Le but du tracking, c’est d’alimenter les algorithmes avec des signaux sur les comportements des clients ou des utilisateurs du site web ou de l’application de l’annonceur. C’est absolument fondamental : ça permet aux algorithmes publicitaires de comprendre comment se comportent nos clients, et ce qui apporte vraiment de la valeur.

Pour comprendre pourquoi c’est important, il faut comprendre ce qu’est le machine learning. On prend un algorithme, on lui montre un schéma qui se répète 100 fois, et son but c’est de prédire ce qui va se passer la 101e fois, la 102e fois. C’est de la prédiction. Plus on lui donne d’éléments, plus il sera efficace pour prédire qui est susceptible d’acheter votre produit, et donc pour montrer la publicité à la bonne personne au meilleur coût.

Sur cette dimension du tracking, les annonceurs commencent globalement à comprendre le message. Ils réalisent que c’est important, et il y a de moins en moins d’annonceurs sans tracking server side, même si ça arrive encore. Le message circule, en France en tout cas.

Sur le tracking server side justement : c’est une technologie qui permet d’envoyer des données de meilleure qualité aux algorithmes publicitaires. Mais il y a une profondeur bien plus importante qu’on peut explorer : la gestion des duplications d’événements, les conversions offline, ou encore la remontée de signaux plus qualifiés. Par exemple, en génération de leads, se contenter d’identifier qui est prospect et qui ne l’est pas, ce n’est pas suffisant pour l’algorithme. Lui faire remonter qui est un nouveau client versus qui a déjà acheté, ça peut changer beaucoup de choses. Il y a énormément de choses qu’on peut faire techniquement dans ce domaine.

La data pour les humains

Mais tout ça, c’est du tracking, donc c’est pour alimenter les algorithmes. Ça ne permet pas, en tant qu’humains, d’avoir une bonne vision de ce qui se passe. Ça ne permet pas de construire des dashboards clairs et représentatifs de la réalité. On peut très bien avoir un tracking en excellent état sans pour autant avoir une vision claire de ce qui se passe au niveau de son marketing.

Et c’est là que le bât blesse aujourd’hui : les annonceurs comprennent que le tracking est important, mais ils s’arrêtent là. C’est un peu comme avoir un très bon chien de chasse. Il est efficace. Sauf que si on ne lui dit pas ce qu’il doit aller chercher, si on ne le sort pas au bon endroit, il est totalement inutile. Il faut aussi un bon chasseur derrière, quelqu’un qui ait une vraie compréhension de ce qui se passe dans la machine d’acquisition.

Et c’est sur ce deuxième point, la data pour les humains, qu’on voit le plus d’annonceurs en difficulté. Si le tracking est défaillant, ça pénalise la performance. Mais si la compréhension de la data est défaillante, ça pénalise les décisions. Et de mauvaises décisions, ça empêche d’atteindre les objectifs business. Ce problème est d’ailleurs d’autant plus critique chez les gros annonceurs, parce qu’il y a plus de complexité et beaucoup plus de data à analyser.

Le problème concret : aucune vision centralisée

Concrètement, le problème principal de la data pour les humains, c’est que beaucoup d’annonceurs n’ont aucune vision centralisée de ce qui se passe au niveau de leur acquisition. Ils sont connectés à de nombreux services différents, leur backend, les plateformes publicitaires, d’autres outils, mais il n’existe aucun endroit où tout est agrégé. Résultat : avoir une vision globale est soit impossible, soit ça demande un travail manuel considérable, impossible à faire de manière régulière.

Les données dont les humains ont besoin pour prendre des décisions ne sont pas du tout les mêmes que celles dont les algorithmes ont besoin pour optimiser en temps réel. C’est pour ça que chez Coudac, il y a maintenant presque un an, on a commencé à travailler ce sujet. On s’est rendu compte que beaucoup d’annonceurs avaient un besoin de clarté sur leurs données.

La solution : centraliser pour mieux décider

La solution pour traiter ce deuxième point, c’est de connecter tous les services marketing et de tout centraliser dans un data warehouse. Ce qui permet ensuite d’avoir de vraies analyses, un suivi régulier des métriques qui comptent vraiment, et des dashboards qui mesurent ce qu’on a réellement besoin de mesurer. Sur le long terme, ça fait une vraie différence dans la prise de décision au quotidien.

Et au-delà du suivi régulier, ça ouvre aussi la possibilité de faire des analyses très custom, adaptées aux besoins spécifiques de chaque entreprise : analyses de rentabilité par produit, analyses d’association produits, analyses RFM, analyses de cohortes. Autant d’outils pour mieux comprendre la clientèle et activer de manière beaucoup plus ciblée, les bonnes personnes, au bon moment, avec les bons produits. Il y a aussi tout un travail possible sur les catalogues produits pour optimiser l’expérience utilisateur. Mais tout ça repose sur une data centralisée et dont la compréhension est simplifiée.

Ce qu’il faut retenir

S’il y a une chose à retenir, c’est que la data se travaille sur ces deux dimensions distinctes. D’un côté, la data pour les algorithmes : un tracking qui renvoie exactement les bons signaux, de manière structurée et complète. De l’autre, la data pour la prise de décision : des critères de succès bien définis, une data bien structurée, analysable simplement et régulièrement. Parce que si on n’est pas capable d’analyser cette donnée rapidement, on ralentit considérablement sa prise de décision marketing.

Tout annonceur avec des objectifs ambitieux a intérêt à travailler ces deux dimensions en parallèle. Et ce sont évidemment des sujets qu’on traite au quotidien chez Coudac.

N’hésitez pas à nous contacter via notre site si vous voulez savoir où vous en êtes !

Google, Facebook, Instagram, YouTube… L’histoire est toujours la même. Ces plateformes se concentrent d’abord sur l’usage pour attirer un maximum d’internautes. Puis, quand elles ont besoin de revenus, elles créent leur propre régie publicitaire et proposent aux marques de payer pour afficher des annonces.

Et ça fonctionne remarquablement bien.

La publicité, pour un service grand public comptant des millions d’utilisateurs, est aujourd’hui un modèle qui a largement fait ses preuves. Comme l’effet Lindy tend à le montrer : plus quelque chose existe depuis longtemps, plus cette chose a des chances de continuer d’exister.

Alors, à l’heure où l’IA générative bouleverse le monde et où ChatGPT d’OpenAI, Gemini de Google ou Claude d’Anthropic se disputent férocement le marché des assistants IA, la suite des événements devrait sembler évidente. Tout laisse à penser que pour monétiser leurs outils, ces entreprises vont se diriger vers le search advertising : des réponses sponsorisées, où des marques paient pour apparaître quand un utilisateur pose une question.

Sur le papier, cela semble logique. Sauf qu’il y a un problème : il se pourrait bien qu’intégrer de la publicité dans des réponses générées par IA ne fonctionne jamais. Non pour des raisons techniques, mais pour une question d’usage.

Le pacte implicite de Google avec ses utilisateurs

Avant d’expliquer pourquoi la publicité pose problème avec l’IA, il faut comprendre pourquoi elle fonctionne aussi bien depuis plus de vingt ans sur un moteur de recherche comme Google.

Le modèle publicitaire de Google repose sur une promesse implicite faite à l’utilisateur : lui donner accès à l’information qu’il recherche, tout en le laissant maître de ses choix. Quand quelqu’un tape une requête sur Google, il ne s’attend pas à recevoir une réponse unique et définitive. Il s’attend à obtenir une liste de résultats (un ensemble de réponses qui se complètent ou se contredisent) parmi lesquelles il peut naviguer librement.

Cette logique de liste est fondamentale. Elle implique que l’utilisateur compare, vérifie, recoupe et décide par lui-même quelles informations vont constituer la réponse à sa question. Google ne dit pas « voici la réponse que tu recherches », mais plutôt « voici plusieurs réponses possibles, à toi de trier ». Même si l’utilisateur fait confiance à Google pour proposer les résultats les plus pertinents en premier, il reste libre de consulter tous les liens qu’il souhaite et de leur accorder lui-même un degré de fiabilité.

C’est précisément ce fonctionnement qui permet à la publicité de s’intégrer sans dégrader l’expérience utilisateur. Les annonces apparaissent comme des liens supplémentaires, placés à côté ou au-dessus des résultats organiques, mais jamais à leur place. Elles ne suppriment pas les autres options, elles s’ajoutent simplement à la liste. Et surtout, l’utilisateur sait instantanément qu’il s’agit de contenus sponsorisés. Cette transparence est loin d’être anodine : c’est grâce à elle que l’utilisateur peut faire confiance à Google.

Pour bien le comprendre, il suffit d’imaginer ce qui se passerait si Google cessait soudainement d’indiquer quand un lien est sponsorisé. Il y a fort à parier que les utilisateurs commenceraient à se méfier de la plateforme, ne sachant plus si une recommandation provient de la pertinence algorithmique ou d’un paiement.

ChatGPT n’est pas un moteur de recherche

Le problème d’une IA comme ChatGPT, c’est que même si on s’en sert comme d’un moteur de recherche (dans le sens où on veut obtenir des réponses à nos questions) elle ne fonctionne pas comme un moteur de recherche. Et c’est précisément ce qui rend l’intégration publicitaire si délicate.

Quand un utilisateur pose une question à ChatGPT ou à un autre assistant IA, il ne s’attend pas à obtenir une liste de liens facilitant ses recherches. Au contraire : ce qu’il veut, c’est justement ne pas avoir à faire de recherches. Il n’attend pas un ensemble d’options parmi lesquelles choisir. Il attend une réponse directe, synthétisée, présentée comme la meilleure réponse possible à sa question.

C’est une rupture majeure. Sur Google, l’utilisateur reste dans une posture active. Sur ChatGPT ou Gemini, il délègue la décision. Il ne choisit plus entre plusieurs options, il fait confiance à l’IA pour sélectionner à sa place les informations les plus pertinentes et les synthétiser. L’IA ne dit pas « voici plusieurs réponses possibles, à toi de choisir ». Elle dit « voici la meilleure réponse pour toi ».

Or, pour que l’utilisateur considère cette réponse comme pertinente, il doit avoir confiance en l’IA. Sans confiance, poser une question à un assistant IA n’a aucun intérêt. Quand on interroge une IA, on part du principe qu’elle cherche à fournir la réponse la plus objective, la plus utile et la plus pertinente possible, compte tenu de nos intérêts.

Et c’est là que se situe le problème de la publicité. À partir du moment où on introduit de la pub dans ChatGPT, on crée un conflit fondamental. Si une IA est rémunérée par un annonceur pour mettre en avant une réponse, un produit ou une marque, elle ne peut plus garantir qu’elle fournit réellement la meilleure réponse possible pour l’utilisateur. L’IA agit alors comme un assistant personnel corrompu, qui ne préserve plus nos intérêts mais sert un agent externe, une marque qui l’aurait payée.

Si l’utilisateur sait que son assistant IA est corrompu et n’agit pas pour lui donner la meilleure réponse possible, faire des recherches par IA perd tout son intérêt. La performance n’est plus au rendez-vous, puisqu’un critère déterminant de cette performance, c’est de défendre les intérêts de l’utilisateur coûte que coûte.

L’affiliation : un modèle impossible ?

Face à ces problèmes, on pourrait chercher des solutions alternatives. Après tout, la publicité fonctionne depuis plus de 20 ans sur Internet et a déjà surmonté de nombreuses contraintes. L’IA ne serait-elle qu’un problème de plus à résoudre ?

Quand on cherche à concilier publicité et IA tout en préservant les intérêts de l’utilisateur, le modèle le plus évident est celui de l’affiliation. Depuis une vingtaine d’années, l’affiliation a fait ses preuves sur Internet : un média, un influenceur ou une plateforme recommande un produit ou un service à son audience et touche une commission lorsqu’un internaute effectue un achat via leur lien.

On pourrait donc imaginer laisser ChatGPT recommander les produits qu’il souhaite, avec pour seul objectif de défendre les intérêts de l’utilisateur. Et à chaque recommandation menant à un achat, OpenAI toucherait une commission sur les ventes.

Du point de vue d’OpenAI, le raisonnement se tient. Mais du point de vue des marques, cela n’a pas beaucoup d’intérêt. Pourquoi paieraient-elles une commission à OpenAI alors que ChatGPT les aurait recommandées de toute façon, sans affiliation ?

Dans le modèle classique de l’affiliation, les marques paient des commissions pour inciter des médias d’influence à les recommander. L’enjeu est de gagner en visibilité dans un environnement concurrentiel. Mais sur ChatGPT ou Gemini, cet environnement concurrentiel n’existe plus : il n’y a qu’un algorithme censé défendre les intérêts de chaque internaute.

Soit l’algorithme travaille pour l’utilisateur, et dans ce cas il recommande un produit même sans rien y gagner, mais alors les marques n’ont aucune raison de payer. Soit il travaille pour les annonceurs, et dans ce cas il est corrompu. On en revient au même problème qu’avec la publicité classique : à chaque fois qu’une IA est payée par des marques pour apporter une réponse, elle est de fait corrompue.

Vers un modèle qui intègrerait la publicité intelligemment ?

Malgré ces obstacles, tout espoir n’est pas perdu. Il existe une exception à laquelle on peut croire : le cas des promotions.

L’idée serait de permettre à un annonceur d’ajouter dans une réponse de ChatGPT une information que l’IA ne possède pas. Prenons un exemple concret : vous faites de la course à pied et demandez à ChatGPT quel casque audio acheter compte tenu de votre budget et de votre pratique. Admettons que ChatGPT vous recommande de lui-même un casque de la marque Shokz, en expliquant pourquoi ce modèle est parfaitement adapté à vos besoins. Vous obtenez une réponse synthétisée et impartiale, qui défend vos intérêts.

On pourrait alors imaginer que Shokz paie OpenAI pour que, lorsque ChatGPT recommande naturellement ce casque, sans aucune influence extérieure, il ajoute une mention publicitaire décidée par la marque. Par exemple : « Sachez qu’il y a 10% de réduction sur ce casque jusqu’au 31 janvier 2026 », avec un lien vers la page de vente.

Dans ce modèle, l’IA apporte une réponse 100% objective, et c’est seulement lorsqu’elle choisit de recommander la marque qu’on en profite pour ajouter un message publicitaire, message qui apparaîtrait évidemment dans un encart spécifique, en toute transparence.

Néanmoins, pour que cela fonctionne, il faut que ce soit fait intelligemment. L’utilisateur doit avoir confiance dans le fait que l’IA a travaillé de façon totalement objective. C’est de la psychologie d’un côté, de la technologie de l’autre : l’IA doit fournir sa réponse en deux temps : d’abord synthétiser en toute objectivité, puis, si la réponse correspond aux attentes d’une marque, déclencher l’ajout d’une mention sponsorisée. Mais il ne faut surtout pas que cette mention s’intègre au raisonnement de l’IA, sous peine de créer une suspicion de corruption.

Pourquoi une marque paierait-elle pour ajouter un message alors que l’IA la recommande déjà gratuitement ? Dans le cas des promotions, c’est différent : la marque ne paie pas pour être recommandée, mais pour inciter l’internaute à réaliser son achat immédiatement, en lui signalant une promotion à durée limitée. C’est un « push », une raison d’acheter maintenant.

Soyons clairs toutefois : même si ce modèle semble possible, il ne rapportera jamais autant que des annonces sponsorisées sur un moteur de recherche, car il ne concerne que des cas d’usage très spécifiques.

Google face au risque de cannibalisation

La différence entre OpenAI et Google est significative : OpenAI n’a que ChatGPT, alors que Google possède à la fois un moteur de recherche et un assistant conversationnel, Gemini.

Google (le moteur de recherche) est une machine parfaitement huilée qui rapporte de l’argent depuis plus de 20 ans grâce à la publicité. Mais aujourd’hui, la maison mère Alphabet fait face à un risque majeur de cannibalisation : elle propose un assistant conversationnel auquel les internautes peuvent désormais poser des questions qu’ils étaient auparavant obligés de poser au moteur de recherche.

Comme Gemini est loin d’être aussi rentable qu’un moteur de recherche et qu’il est encore en quête d’un business model, le problème est évident : les internautes transitionnent petit à petit d’un outil qui rapporte énormément vers un autre qui en rapporte beaucoup moins.

Le danger imminent pour Google est de perdre en rentabilité en détruisant l’usage d’un outil lucratif au profit d’un autre beaucoup plus difficile à monétiser. Et ce n’est pas un danger futur : le processus est déjà en cours. Vous-même posez probablement déjà des questions à ChatGPT ou Gemini au lieu de vous adresser à un moteur de recherche.

OpenAI a donc un avantage : peu importe comment ils développent et monétisent ChatGPT, ils ne risquent pas de cannibaliser un autre de leurs services. Ils n’ont rien à perdre.

Penser le financement des services IA

Les revenus générés par la publicité dans des services IA grand public seront probablement marginaux. C’est un problème majeur pour des entreprises comme OpenAI ou Google, puisque l’IA coûte très cher à développer.

La question à se poser n’est peut-être pas « comment intégrer de la publicité dans l’IA » mais plutôt « comment financer des services digitaux grand public autrement que par la publicité ? » La piste de l’abonnement paraît la plus probable, mais encore faut-il réussir à concevoir des offres qui apportent suffisamment de valeur pour que le grand public ressente le besoin de s’abonner.

Le marché est en pleine réflexion sur ces sujets, et personne ne peut prédire avec certitude comment les IA grand public se financeront dans dix ans. L’intérêt de cette analyse n’est pas de faire des prédictions, mais d’examiner le secteur de l’IA et de la publicité de façon logique, au regard d’éléments concrets, pour anticiper ses évolutions.

Quoi qu’il en soit, nous serons rapidement fixés sur l’avenir de la pub dans l’IA : OpenAI a récemment annoncé qu’ils allaient commencer à intégrer de la publicité dans ChatGPT aux États-Unis. D’ici quelques mois, nous pourrons tirer un premier bilan et observer comment les utilisateurs réagissent et si le modèle fonctionne financièrement pour les annonceurs et pour OpenAI.

-L’équipe Coudac

Pour les annonceurs, cette réalité se traduit par une augmentation massive des budgets publicitaires en novembre et décembre, dans une logique parfaitement rationnelle : jusqu’à Noël, les consommateurs sont dans une disposition hédonique, orientée vers le plaisir, la générosité et l’achat.

Puis, aux alentours du 21 ou du 22 décembre, le paysage change brutalement. Les cadeaux sont achetés, les intentions d’achat reculent, et la majorité des annonceurs adopte une décision qui semble de bon sens : couper les budgets et attendre la rentrée de janvier. Pourtant, si cette stratégie paraît cohérente sur le papier, elle n’est pas nécessairement celle qui maximise la rentabilité réelle des investissements publicitaires.

Chez Coudac, où plus de cent annonceurs sont accompagnés chaque année pour un volume de plus de cinquante millions d’euros investis, ce phénomène est parfaitement identifié. Entre le 25 décembre et la mi-janvier, le retrait massif des annonceurs crée un vide publicitaire inédit.

Cette période, que l’on appelle le « Q5 », constitue une anomalie de marché aussi courte que puissante. Et contrairement aux idées reçues, elle recèle un potentiel de rentabilité largement sous-exploité.

La publicité en ligne obéit à une loi simple : l’offre et la demande

Pour comprendre pourquoi le Q5 peut devenir un levier stratégique, il faut revenir aux fondamentaux du fonctionnement des grandes régies publicitaires.

Que l’on parle de Meta ou de Google, le principe est identique : le prix de la publicité est déterminé par un équilibre dynamique entre une offre et une demande, ajusté en temps réel par un système d’enchères.

L’offre correspond au volume d’impressions disponibles, autrement dit au temps d’écran généré par les utilisateurs. Chaque fois qu’un utilisateur ouvre une application, scrolle un fil d’actualité ou regarde une vidéo, il génère un espace publicitaire que la plateforme peut monétiser. La demande, quant à elle, est constituée de l’ensemble des annonceurs qui souhaitent diffuser un message auprès de ces utilisateurs. Ces annonceurs entrent en concurrence via des enchères : plus ils sont nombreux à vouloir capter une même audience, plus le coût des impressions augmente.

Le prix final d’une annonce est donc le résultat direct de ce rapport de force.

À budget égal, un annonceur peut obtenir un volume d’impressions très différent selon le niveau de concurrence. Un même investissement de 100 euros pourra générer 20 000 impressions en octobre, puis seulement 12 000 en novembre, lorsque la pression publicitaire liée au Black Friday et à Noël atteint son apogée.

Durant le Q4, cette inflation est parfaitement logique. Les intentions d’achat sont élevées, les annonceurs surenchérissent, et les coûts explosent. En revanche, dès le 25 décembre, la demande publicitaire s’effondre brutalement, tandis qu’un phénomène contre-intuitif se produit : le temps d’écran des utilisateurs, lui, augmente fortement. Cette dissymétrie entre une offre abondante et une demande en chute libre constitue une véritable opportunité.

Le Q5 : l’opportunité du vide publicitaire

L’augmentation du temps d’écran pendant la période post-Noël s’explique par une conjonction de facteurs simples.

Les vacances de fin d’année, qui s’étendent sur deux semaines, constituent avec le mois d’août la période où les congés sont les plus massivement posés. À cela s’ajoutent les contraintes saisonnières : le froid, la tombée précoce de la nuit, et une préférence accrue pour les activités d’intérieur.

Le résultat est mécanique : smartphones et ordinateurs deviennent omniprésents, et le temps d’écran explose. Les régies publicitaires disposent alors d’un volume d’impressions maximal. Pourtant, la majorité des annonceurs choisit précisément ce moment pour se retirer, estimant que la baisse des intentions d’achat ne justifie plus un effort publicitaire.

Cette lecture mérite toutefois d’être nuancée. Certes, la frénésie d’achat de Noël est passée, mais le pouvoir d’achat des consommateurs n’a pas disparu. Les cartes cadeaux reçues à Noël sont massivement utilisées, souvent au-delà de leur montant initial. Les étrennes, les primes de fin d’année ou le treizième mois viennent alimenter des budgets disponibles. À cela s’ajoutent les achats complémentaires induits par les cadeaux reçus : pellicules pour un appareil photo, accessoires pour un smartphone, produits d’entretien pour des vêtements ou des chaussures.

Enfin, la fin d’année marque aussi le début d’une nouvelle, avec son cortège de résolutions. Ces décisions, même lorsqu’elles sont temporaires ou imparfaites, entraînent des changements de comportement et de consommation.

Le Q5 ne correspond donc pas à une disparition de la demande, mais à une transformation de celle-ci, dans un contexte où la pression publicitaire est historiquement faible.

Qui peut réellement tirer parti du Q5 ?

Il serait tentant de réduire le Q5 aux seules marques positionnées sur les « bonnes résolutions » : sport, santé, bien-être ou productivité. Ces secteurs disposent effectivement d’un avantage naturel à cette période, car ils s’inscrivent dans la dynamique de renouveau propre au début d’année. Une salle de sport ou un acteur de l’équipement sportif a tout intérêt à intensifier sa communication fin décembre ou début janvier.

Cependant, limiter le Q5 à ces seuls cas serait une erreur stratégique majeure. Le véritable levier du Q5 ne réside pas uniquement dans la nature des intentions d’achat, mais dans la chute du coût d’acquisition. Le retrait massif des annonceurs fait baisser les prix des impressions, ce qui permet à des activités sans saisonnalité évidente de gagner en rentabilité.

Prenons l’exemple d’une station de ski. Peu de consommateurs se donnent pour résolution de « se mettre au ski » au 1er janvier. En revanche, beaucoup finalisent à cette période leurs réservations pour les vacances d’hiver. Si le coût d’acquisition passe de 100 euros avant Noël à 60 euros après, l’opportunité est évidente. Le Q5 devient alors un moment privilégié non pas pour maximiser les volumes, mais pour optimiser les marges.

Un indicateur simple permet d’identifier ce potentiel : analyser les performances des campagnes maintenues après Noël les années précédentes. Si le coût d’acquisition a baissé sur cette période, même marginalement, c’est le signe que l’effet Q5 était déjà à l’œuvre.

Cas concrets : quand le Q5 dépasse les clichés

La publicité en ligne post-Noël ne se limite ni aux produits physiques ni aux logiques de résolutions. Plusieurs cas d’usage illustrent la diversité des opportunités offertes par le Q5.

(Etant contraint par la confidentialité, nous ne pouvons pas vous partager les chiffres des clients Coudac. Nous avons donc pris des cas qui y ressemblent 😉)

Aux États-Unis, l’application d’apprentissage de langues Mondly a multiplié par trois son budget publicitaire sur TikTok pendant le Q5. Résultat : un volume d’installations multiplié par six et un coût d’installation réduit de 45 %. Sans momentum saisonnier évident, l’entreprise a simplement profité d’un environnement publicitaire moins concurrentiel pour acquérir des utilisateurs à forte valeur long terme.

Autre exemple, celui de Hily, application de dating concurrente de Tinder. En concentrant ses efforts sur le Q5, Hily a enregistré une hausse de 104 % des installations et de 75 % des abonnements. Le 4 janvier, l’application est même devenue la plus téléchargée de sa catégorie aux États-Unis.

Ces exemples montrent que le Q5 peut être abordé comme une période de « soldes publicitaires » : les impressions coûtent moins cher, et la rentabilité augmente mécaniquement, indépendamment du secteur d’activité.

Réussir son Q5 : de la stratégie à l’exécution

La réussite d’un Q5 repose autant sur la stratégie que sur l’excellence opérationnelle. Deux approches se dessinent selon la nature de l’activité. La première consiste à exploiter un effet de saisonnalité lié aux résolutions, en adaptant le message aux préoccupations de début d’année. Dans ce cas, le Q5 agit comme une anticipation du premier trimestre.

La seconde approche, plus transversale, consiste à considérer le Q5 comme une période dédiée à la maximisation de la rentabilité. L’objectif n’est plus d’augmenter les volumes, mais de profiter d’un coût d’acquisition historiquement bas. Dans cette configuration, la meilleure stratégie consiste à amplifier les campagnes déjà performantes, sans chercher à multiplier les tests. Le Q5 étant une fenêtre courte, l’apprentissage doit être minimal et l’exécution maîtrisée.

C’est précisément sur ce type de stratégies que Coudac accompagne ses annonceurs tout au long de l’année, y compris pendant la période post-Noël. Le Q5 n’est pas une parenthèse marginale : c’est un levier discret, mais redoutablement efficace, pour ceux qui acceptent de regarder là où les autres cessent d’investir.

Une phrase qui résume à elle seule l’un des pivots les plus spectaculaires de ces dernières années.

Parce que, Stanley, ça n’a pas toujours été une success story marketing.

À son lancement, en 1913, la marque invente un simple thermos, forgé pour les “blouses bleues” de l’Amérique industrielle : solide, fonctionnel, indestructible.

Autant dire… rien de particulièrement désirable.

Pourtant, cent dix ans plus tard, ce même thermos déclenche des scènes d’émeutes dans les grands supermarchés américains et inonde TikTok…

En seulement 4 ans, la marque a franchi une marche spectaculaire, en passant de 74 millions de dollars, en 2019, à plus de 750 millions en 2023.

Cette même année, plus de 10 millions de Stanley Cup sont vendues dans le monde.

Le Quencher est devenu le thermos le plus vendu en Amérique du Nord, propulsant Stanley au rang de numéro 1 du secteur.

Et depuis fin 2024, la vague déferle sur l’Europe, où la marque enregistre ses plus fortes croissances historiques.

Je suis Théo, le fondateur de Coudac, une équipe de 70 experts en publicité digitale. Ce dont on va parler aujourd’hui fait partie des domaines sur lesquels on conseille nos clients en quête de performance en ligne : comment une marque traditionnelle, sérieuse (presque austère) a réussi à devenir un phénomène culturel bâti pour les réseaux.

On va parler du thermos le plus vendu au monde.

Quand Stanley parlait aux “blouses bleues”

Avant de devenir une star de TikTok, Stanley, c’était avant tout une marque née d’une véritable innovation.

En 1913, son fondateur William Stanley Jr. invente la première bouteille isotherme en acier inoxydable, à une époque où toutes les bouteilles isothermes étaient fabriquées en verre, avec une double paroi sous vide.

Efficaces pour préserver la température, mais terriblement fragiles.

Stanley résout ce problème en remplaçant le verre par de l’acier !

Résultat : un produit incassable, capable de résister aux conditions extrêmes.

Mais ce qui fait la force de Stanley à ses débuts, ce n’est pas seulement la technologie.

C’est la lecture fine de son marché. La marque identifie très tôt un besoin concret et non satisfait : celui des professionnels et aventuriers qui ont besoin d’outils fiables.

Stanley transforme alors “l’accessoire” en “outil de travail”.

La forme suit la fonction : poignées robustes, bouchon-gobelet qui sert de tasse, utilité maximale sur le terrain.

Son slogan “Built for life” n’est pas un simple slogan marketing ; c’est une promesse opérationnelle, dans une Amérique industrielle où la durabilité est une valeur morale autant qu’un critère d’équipement.

Une période de plein essor, marquée par des efforts de guerre intenses.

La preuve par l’usage devient le cœur de la stratégie.

L’objectif est d’abord de convaincre les environnements les plus exigeants : corporations industrielles, armée…

Car si le produit tient dans les tranchées ou sur les lignes d’assemblage, il tient partout.

Cette validation sert de raccourci de crédibilité auprès du grand public (notamment masculin), sans campagne publicitaire grandiloquente.

La distribution est faite prioritairement en quincailleries, magasins d’outillage, fournisseurs d’équipements pros : là où la cible s’équipe vraiment.

En parallèle, on constate une volonté de prise de parole dans les médias spécialisés d’aventure, de mécanique, d’expédition : là où la cible s’informe vraiment.

En 1926, un article d’aventure résume l’expérience utilisateur sans détour : la frustration de la bouteille qui casse, la promesse d’un Stanley “Super Vac” qui ne fuit pas, ne se casse pas, garde chaud ou froid, et fait du “premier achat le dernier”.

Un exemple parfait de storytelling industriel : la promesse de performance, l’obsession de la fiabilité, et une narration fondée sur l’expérience terrain.

Et pendant près d’un siècle, ça fonctionne. Alors la recette ne bouge pas.

La légende se solidifie même avec la Seconde Guerre mondiale, où les bouteilles équipent les pilotes de bombardiers B-17.

Ses publicités portent des messages patriotiques comme :

“Tools are vital for victory... Sell only for essential use.” — « Les outils sont vitaux pour la victoire... En vente pour un usage essentiel. »

Sur fond de navires de guerre, Stanley rappelle que ses bouteilles, comme les hommes qui les manient, participent à l’effort collectif.

Puis arrive l’apogée : en 1965, la division Stanley Bottle est rachetée par Aladdin Industries, alors spécialisée dans les contenants isolants et les célèbres lunch-boxes.

Ce rachat apporte à Stanley une puissance industrielle et marketing nouvelle.

C’est dans ce contexte plus que favorable, avec une stratégie bien ficelée, que Stanley devient un symbole durable dans le quotidien des travailleurs et des aventuriers !

Les années passent, et Stanley continue de vendre ses bouteilles.

Mais la courbe de croissance, elle, s’aplatit.

La marque vit sur sa base de clients fidèles et sur son héritage.

La base client ne se renouvelle pas et le chiffre d’affaires de Stanley plafonne à 75 millions de dollars pendant plusieurs décennies.

C’est là qu’on comprend le piège de l’héritage : quand la fidélité au passé devient une rigidité stratégique.

À force de ne jamais dévier de sa trajectoire, Stanley a manqué le virage existentiel d’un monde en pleine mutation.

Les bureaux remplacent les usines et les chantiers.

Le café chaud se boit dans les open spaces.

Le lancement d’un nouveau produit, le Quencher, est un cas d’école parfait de décalage entre marketing de marque et époque.

En 2016, le produit s’appelle encore “Adventure Quencher”…, qui renvoie… on l’aura compris… à l’aventure.

Mais la première version du Quencher présentait des lacunes fonctionnelles critiques pour le public cible historique.

Bien que la paille et l’anse étaient des nouveautés (par rapport au thermos classique), le goulot n’était pas optimisé pour les fuites… et donc pas très qualifié pour l’aventure (ouh la boulette).

Le public outdoor/baroudeur attend de Stanley un outil soumis à des contraintes de terrain strictes.

Le produit aurait pu plaire à un autre type de clientèle, mais Stanley tombe dans ce qu’on peut appeler le piège de l’endogamie narrative : Une tendance (souvent inconsciente) qu’une entreprise peut avoir à ne s’adresser, à ne vendre et à n’innover qu’auprès de sa clientèle existante et fidèle. L’entreprise “épouse” constamment sa propre base de consommateurs sans chercher de nouveaux partenaires, ou de nouveaux segments de marché.

Dans le cas de Stanley, la marque s’est tellement enfermée dans sa propre légende qu’elle a ignoré le nouveau public et les nouvelles habitudes de consommation.

Sa clientèle historique vieillit et seule une génération attachée à ses souvenirs continue d’acheter Stanley.

Le site web retranscrit le même positionnement qu’en 1913 :

• Des visuels montrant encore des hommes en plein air, les mains couvertes de terre ou de suie.

• Des mots-clés centrés sur la robustesse, la résistance, les sports d’extérieur…

• Des couleurs héritées : vert militaire, acier brossé, noir mat.

• Et un discours qui continue de s’adresser aux mêmes personas : les travailleurs, les baroudeurs, les “hommes”.

Vous l’aurez compris… cette rigidité provoque l’échec commercial de l’“Adventure Quencher”.

Le virage à 360°

Stanley amorce en 2020 son redressement avec l’arrivée de Terence Reilly, ancien directeur marketing de Crocs.

Un profil rare : celui d’un homme capable de transformer des marques considérées comme dépassées… en véritables phénomènes culturels.

Sa précédente réussite chez Crocs forge cette réputation.

Lorsqu’il arrive à la tête de Stanley, sa première décision ne concerne ni la publicité, ni la production, ni la stratégie marketing à proprement parler.

Reilly entame ce qu’on peut appeler une tournée d’écoute interne.

Il rencontre les équipes, les commerciaux, les distributeurs : ceux qui voient, chaque jour, la marque évoluer sur le terrain.

Son objectif : comprendre ce qui fonctionne, ce qui bloque, et surtout, ce que le marché dit vraiment à travers ses utilisateurs.

Avec cette écoute interne, Terence Reilly entend parler d’un groupe de 3 femmes, basées dans l’Utah.

Sur leur blog et sur leur page Instagram, nommés The Buy Guide, elles partagent leurs coups de cœur du quotidien.

Et parmi eux : un gobelet Stanley, le Quencher…, plus connu sous le nom du terrible et fameux échec commercial “Adventure Quencher”.

Pourtant, grâce à cette information, le nouveau directeur perçoit autre chose : un signal faible.

Un détail qui échappe aux chiffres, une anomalie qui attire son attention.

Un signal faible, c’est précisément cela : une donnée isolée, souvent invisible dans les rapports de vente, mais qui annonce un changement en gestation.

Une information fragmentée, mais précieuse, car elle révèle des désirs émergents avant qu’ils ne deviennent des tendances de masse.

L’interception des signaux faibles, comme l’utilisation du Quencher par The Buy Guide, est l’un des enjeux les plus critiques du marketing moderne.

Vous pouvez, comme Terence Reilly, écouter vos collaborateurs en mettant en place une enquête sur la perception de la marque.

Mais généralement, une bonne écoute nécessite de combiner des outils d’écoute sociale automatisés avec une méthodologie d’analyse qualitative rigoureuse.

Concrètement, une bonne écoute s’appuie sur deux leviers complémentaires :

1. Une écoute des conversations spontanées : ce que les consommateurs disent réellement de votre marque, sans sollicitation, sur les canaux de communication.

2. Une observation directe, qui, comme dans le cas de Terence Reilly, exige d’aller au contact du réel. Observer les comportements, écouter les collaborateurs, analyser les usages en magasin ou sur le terrain. L’objectif est de capter des données brutes en dehors des canaux de communication traditionnels (études de marché commandées, sondages formels).

Pour Stanley et son Quencher, le signal est clair : ces femmes n’achètent pas un accessoire outdoor, elles en font un détournement d’usage.

Elles adoptent un compagnon de vie quotidienne… pratique, design, compatible avec leur voiture et leur rythme urbain.

Mais est-ce que ce signal est suffisant ?

Est-ce qu’il justifie une croissance aussi spectaculaire ? La réponse est non.

Attaquons-nous alors à un nouveau concept : l’analyse de projection.

Voici deux questions à vous poser pour confirmer la pertinence d’un signal :

1. Le signal faible observé est-il isolé ou s’inscrit-il dans une tendance sociétale durable ? Si oui, laquelle ?

2. Si ce signal se diffuse, quelles en seront les conséquences sur le marché, les concurrents et l’identité de la marque ?

Appliquons ces questions au cas du Stanley Quencher.

À y regarder de plus près, le signal du Quencher s’inscrit dans une transformation sociétale plus profonde.

Entre 2019 et 2021, plusieurs dynamiques convergent pour créer une opportunité stratégique :

• L’interdiction progressive des plastiques à usage unique (directive européenne 2019/904) provoque un basculement symbolique : les objets du quotidien doivent désormais être réutilisables et esthétiquement valorisés. Ce changement crée une vacance sur le marché, que les marques capables d’incarner cette mutation peuvent occuper rapidement.

• La pandémie de Covid-19 restructure les usages. Le foyer devient un centre d’investissement émotionnel et matériel. Le consommateur privilégie des produits “utiles, durables et agréables à vivre”. Le Quencher, par sa practicité et son design, s’inscrit dans cette redéfinition du confort.

• TikTok s’impose comme le nouvel espace de prescription. En 2021, 40 % des jeunes Américains y découvrent leurs marques avant Google. L’algorithme y valorise la viralité d’objets concrets, identifiables et photogéniques : exactement le profil du Quencher.

Stanley saisit ce contexte.

Sous l’impulsion du partenariat avec The Buy Guide, l’entreprise valide empiriquement le signal : la demande existe, elle est incarnée, mesurable et socialement relayée.

Une fois cette validation obtenue, la marque réinvente sa proposition :

• L’“Adventure Quencher” devient le “Quencher”.

• Le design est revisité, plus fluide et coloré.

• Le positionnement est repensé, centré sur le lifestyle et la représentation féminine.

Cette démarche illustre une logique marketing de précision : partir d’un indice faible, l’évaluer à la lumière de dynamiques structurelles, puis déployer une stratégie alignée sur les nouvelles attentes culturelles.

On commence à comprendre que le succès du Quencher ne relève ni d’un hasard viral, ni d’un simple repositionnement esthétique.

L’industrialisation du succès

Après avoir décodé les mutations sociétales, compris la bascule des usages et identifié l’émergence d’un nouveau rapport à la consommation, la marque a enclenché une nouvelle dynamique stratégique.

Non pas à travers une simple campagne publicitaire, mais via un système d’actions marketing intégré, pensé comme un tout cohérent.

Entre 2019 et 2024, plusieurs leviers ont été activés.

Focalisons-nous sur les trois principaux (et les plus facilement réplicables) :

• Un rebranding et un repositionnement assumés

• Une stratégie d’influence millimétrée

• Une stratégie de rareté inspirée du streetwear

L’objectif n’était plus de suivre un plan marketing figé,

mais de créer un cycle d’amplification continu, capable de nourrir la désirabilité dans le temps… et donc la croissance.

Pilier n°1 : Un rebranding et un repositionnement assumés

La première étape, c’est la transformation du produit… mais surtout du récit de marque.

Stanley garde son slogan “Built for life”, mais lui donne une nouvelle signification.

Il quitte le terrain de la performance technique pour rejoindre celui du capital culturel.

La durabilité ne désigne plus seulement la robustesse d’un objet : elle devient le symbole d’un style de vie responsable, où l’éthique et l’esthétique se réconcilient.

Ce glissement n’a rien d’un hasard.

Entre 2019 et 2024, Stanley a opéré un rebranding méthodique pour sortir de son image d’outdoor masculin et entrer dans une culture plus inclusive et contemporaine.

L’objectif : faire passer la marque du statut “d’héritage patrimonial” à celui de “culturel- tendance”.

Le Quencher devient le pivot de cette mutation.

D’un outil utilitaire, il devient un produit statutaire, ancré dans la vie moderne :

• Fabriqué en acier recyclé, sans BPA, gage d’éthique et de transparence,

• Décliné en couleurs pastel et acidulées, héritées du wellness design,

• Doté de finitions mates, inspirées des univers beauté et déco,

• Et d’un format ergonomique pensé pour une vie hybride… du bureau à la salle de sport.

Cette transformation se reflète jusque dans l’expérience digitale.

À partir de 2021, le site web abandonne le champ lexical de l’outdoor pour adopter celui du quotidien, de la convivialité et du style.

Les visuels montrent désormais des femmes, souvent dans des environnements urbains ou domestiques, et les teintes se font plus pop, lumineuses et joyeuses.

Stanley ne vend plus un outil de performance, mais un accessoire de vie : un objet qui allie utilité, esthétique et identité.

Pilier n°2 : Une stratégie d’influence millimétrée

Comme amorcé plus haut, le succès du Quencher ne vient pas d’une publicité massive, mais d’une stratégie relationnelle précise.

La marque a créé une première chambre de résonance en misant sur un réseau d’influenceuses qu’on commence à connaître : les “Mom Bloggers” du site The Buy Guide.

Elles sont les premières à défendre le produit sur les réseaux, en l’inscrivant dans leurs routines de vie réelle.

Stanley collabore avec elles via un accord commercial.

Au lieu d’un paiement traditionnel pour une publication sponsorisée, Stanley a proposé un modèle commercial basé sur l’achat et la revente :

• The Buy Guide a eu le droit d’acheter des lots importants de Quencher (5 000 unités) à prix de gros.

• The Buy Guide revend ensuite ces gobelets directement à sa communauté.

Ce point de départ confère à la campagne une crédibilité organique et donne au produit une légitimité d’usage : le message ne vient pas d’une marque, mais de “femmes qui l’utilisent vraiment”.

Une fois ce cercle initial activé, le contenu devient viral sans budget additionnel.

Des milliers d’utilisatrices imitent, commentent, ou recréent leurs propres versions du produit.

En quelques mois, TikTok et Instagram se saturent de vidéos de “hydration goals”, de collections de couleurs et de comparaisons d’éditions.

Puis pour assurer son succès, l’entreprise investit dans les Spark Ads : un format publicitaire qui permet d’amplifier les vidéos d’utilisatrices ordinaires directement depuis le comptes Tiktok de l’entreprise.

Les équipes marketing intègrent les contenus UGC les plus puissants dans leurs campagnes officielles, et chaque interaction devient un point d’entrée dans le récit de marque.

Résultat : un contenu perçu comme authentique, mais diffusé à des millions de personnes ciblées.

L’exemple le plus emblématique reste celui du Quencher retrouvé intact, dans la voiture calcinée d’une femme aux États-Unis.

Stanley réagit immédiatement !

• La marque prend contact avec la propriétaire

• Elle fait don d’un véhicule neuf

• Et relais la vidéo sur ses réseaux sous le hashtag #BuiltForLife

Avec cette vidéo, la boucle est bouclée : le marketing du lifestyle rencontre la promesse originelle : #BUILTFORLIFE (construit pour durer).

Une fois la boucle relationnelle installée, la valeur du produit n’évolue plus par sa technique, mais par sa propagation sociale.

C’est à ce moment que la marque atteint la masse critique de désirabilité.

Dans la logique des réseaux, ce point désigne l’instant où la densité des interactions sociales rend la marque auto-réplicative.

Chaque nouvelle utilisatrice ne consomme plus seulement un produit… elle renforce sa légitimité collective.

C’est le principe même de la viralité pilotée : la marque ne pousse plus le message, elle gère son écosystème de propagation.

Plus la marque se diffuse, plus elle devient statutaire !

Pilier n°3 : Créer la tension pour amplifier la demande

La dernière clé du succès de Stanley, c’est sa façon d’orchestrer le désir.

Là où la plupart des marques misent sur la disponibilité, Stanley choisit la rareté et la frustration comme moteur émotionnel.

Inspirée du streetwear et de la beauté, elle s’approprie les codes du drop : des lancements limités, imprévisibles, pensés pour créer la FOMO — la peur de manquer.

Une première collaboration réussie avec Starbucks a confirmé la pertinence de cette stratégie.

Stanley lance une édition limitée et provoque une première émeute dans les centres commerciaux.

Stanley enchaîne ensuite avec LoveShackFancy (mode), Barbie, Jennie (BLACKPINK) et des drops saisonniers ultra-limités.

L’achat devient une victoire, et la possession, un signe d’appartenance.

L’effet psychologique est immédiat : on ne se demande plus si l’on a besoin du thermos, mais si l’on aura la chance de l’obtenir.

L’exploitation du FOMO et de la rareté est la technique marketing la plus agressive et la plus efficace utilisée par Stanley pour générer une croissance à 750 millions de dollars.

Cette stratégie pousse non seulement à l’achat du premier produit, mais aussi à la course pour compléter la collection de couleurs, augmentant ainsi le revenu par client.

Avant 2019, la valeur de Stanley résidait dans l’acier (la performance).

En activant le FOMO, Stanley a déplacé cette valeur vers l’appartenance sociale.

Cette stratégie n’est pas la cerise sur le gâteau de Stanley, elle est l’ingrédient principal de sa recette de croissance, en transformant l’outil fonctionnel en un actif convoité, collectionnable et à forte valeur sociale.

CONCLUSION

Donc oubliez l’idée du miracle viral.

Le succès de Stanley, c’est la preuve ultime qu’une marque peut exploser sans révolutionner son produit historique.

Sous l’impulsion de Terrence Reilly, la marque a recommencé à écouter son marché et à observer les signaux faibles.

En résumé, Stanley a réappris à faire du marketing : comprendre les usages, parler au bon public, tester, ajuster, amplifier.

Avant les datas et les algorithmes, le marketing servait à être vu, à marquer, à vendre.

Et c’est comme ça qu’en trois ans, Stanley est passée de 70 à 750 millions de dollars.

Pas grâce à un produit révolutionnaire, mais parce qu’elle a réappliqué une vérité oubliée : écouter le marché, agir avec son temps et mesurer les résultats

Chez Coudac, c’est le même schéma qu’on retrouve chez nos clients qui franchissent un nouveau palier de croissance :

• une écoute du marché pour identifier les moments d’acquisition à fort potentiel,

• un timing juste

• et une exécution méthodique, au millimètre près.

Les croissances, comme celle de Stanley, ne sont pas régulières, ni toujours à la même échelle.

Si vous pensez que votre marque aussi a un virage digital à prendre, n’hésitez pas à réserver un appel avec un spécialiste sur le site de l’agence (Coudac) ;)

Comment une campagne annoncée comme un désastre peut finir en cas d’école marketing ?

Chez Coudac, on travaille plus d’une centaine d’annonceurs sur leurs stratégies d’acquisition digitale pour un peu plus de 50 millions d’euros investis chaque année.

Aujourd’hui, on a décidé de vous parler d’une pub qui a défrayé la chronique ces dernières semaines, et intéressé nos clients. Celle d’American Eagle avec Sydney Sweeney.

Loin d’être un buzz involontaire, cette campagne révèle une stratégie redoutable : la marque a transformé l’obsession médiatique pour la polémique en machine à visibilité gratuite.

I. Une campagne polémique

En juillet, la marque de jeans American Eagle dévoile sa campagne avec Sydney Sweeney, actrice de la série Euphoria et star des réseaux sociaux.

Le concept : “Sydney Sweeney has great jeans” : un double sens provocateur entre les mots “jeans” et “genes” (pour ”gênes” en français).

La campagne déclenche une tempête médiatique. Selon Adweek, elle a littéralement “cassé Internet” le jour de sa sortie.

Mais l’attention n’est pas que positive. En jouant sur l’homophone « good genes », la campagne déclenche des réactions enflammées sur les réseaux sociaux. Les médias s’emparent immédiatement du sujet, et l’industrie s’inquiète.

“Certains acheteurs pourraient être refroidis par la publicité et son retentissement,” affirme la dirigeante d’un cabinet spécialisé en retail. Un analyste de JP Morgan abaisse même ses prévisions sur le cours en bourse de l’entreprise.

CNN, Fox News, The New York Times… tous les médias couvrent l’histoire. Les journalistes y voient un scandale potentiel et un débat de société à alimenter.

Plus de 3 000 articles sont publiés dans les jours qui suivent la mise en ligne de la pub. Des millions de mentions sur les réseaux sociaux, et un débat qui remonte même jusqu’au président Trump !

La presse raffole de ce type de sujets : une star hollywoodienne associée à une polémique sur un jeu de mots qui fait scandale, c’est la recette assurée pour faire du clic.

De nombreux experts prédisent alors une campagne nuisible à l’image de marque d’American Eagle, qui pourrait impacter ses ventes.

En réalité, beaucoup de ces réactions reflètent le propre prisme des médias et des experts : la peur du bad buzz, les conséquences sur l’image de la marque, ou encore la lecture politique d’un jeu de mots.

La cible, elle, y a surtout vu une pub légère, et provocatrice, portée par une actrice ultra populaire. C’est en tout cas ce que montrent les chiffres.

II. Un succès fulgurant

6 semaines plus tard, les premiers résultats tombent : près de 800 000 nouveaux clients, et des ventes en hausse de 10%.

Les différentes pubs d’American Eagle ont généré plus de 40 milliards d’impressions.

Craig Brommers, le directeur marketing, parle d’un “momentum national” et d’une “acquisition client sans précédent”.

La catastrophe annoncée n’a pas eu lieu. La réaction des consommateurs est très majoritairement positive. Les clients achètent des 4 coins des Etats-Unis, sans distinction d’origine, et les études d’opinion sur la marque confirment cette dynamique.

Le cours de bourse de l’entreprise grimpe de + de 20% à l’annonce de ces premiers résultats.

Ce qui passait pour un bad buzz dans les médias est devenu un levier d’adhésion pour les consommateurs.

Mais ce succès n’est pas dû au hasard. L’entreprise avait un plan.

Craig Brommers, le CMO d’American Eagle, avait fixé trois objectifs pour cette campagne, la plus coûteuse de l’histoire de l’entreprise.

D’abord, créer un phénomène culturel qui fasse parler. Ensuite, réaffirmer l’héritage denim de la marque et sa position de référence auprès de la Gen Z. Enfin, ramener ces consommateurs en magasin avant la période cruciale de la rentrée scolaire.

Brommers sait qu’une énième pub avec un mannequin anonyme et un slogan aseptisé n’aura pas cette résonnance. Alors il fait un choix audacieux.

Avec Sydney Sweeney, icône de la Gen Z aux 25 millions d’abonnés sur Insta, la marque s’associe à une figure qui parle naturellement à sa génération, renforce son attrait et le sentiment de proximité.

Le slogan, volontairement simple et accrocheur, agit comme un rappel constant de l’ADN denim de la marque. Son côté provocateur amplifie l’écho sur les réseaux sociaux et dans les médias, décuplant la visibilité de la campagne.

Enfin, le choix du timing – en plein back-to-school, période stratégique où les adolescents et étudiants renouvellent leur garde-robe – a permis de transformer la visibilité en ventes concrètes.

Ces choix créatifs n’étaient pas neutres : ils garantissaient que la campagne reste attirante pour la Gen Z, même sous le feu des critiques médiatiques.

Malgré les prédictions de nombreux médias, la campagne d’American Eagle avec Sydney Sweeney a touché sa cible.

III. Quand les médias travaillent pour vous

Les médias et les consommateurs fonctionnent selon deux logiques différentes.

Le jeu d’incentive de la presse est structurellement construit pour relayer les sujets polémiques et les faillites annoncées. La raison est simple : les sujets négatifs génèrent presque 2x plus d’engagement, comme le confirment plusieurs études.

Pour être repris par tous les médias, il faut donc leur donner ce qu’ils cherchent : un sujet controversé qui génère du clic.

Les consommateurs, eux, ne fonctionnent pas au scandale mais à l’émotion. Ils réagissent à ce qui les amuse, les touche, ou les valorise. Une égérie qu’ils aiment, une blague qui leur parle, une pub qui les fait sourire.

Ce désalignement crée une fenêtre d’opportunité : créer une campagne qui coche toutes les cases du scandale médiatique pour profiter d’une visibilité massive - tout en restant désirable et sympathique pour la cible.

Et c’est précisement sur ce point d’équilibre qu’a réussi à se positionner American Eagle.

L’impact est considérable. Au-delà de l’énorme visibilité gratuite, la mécanique de rejet de la campagne dans les médias crée mécaniquement un effet tribu chez ceux qui la défendent.

Les retombées sont énormes.

Mais le phénomène n’est pas nouveau. En 2011, la campagne Unhate de Benetton met en scène des dirigeants politiques et religieux qui s’embrassent. Elle dérange les médias traditionnels qui relaient massivement la polémique partout dans le monde. De son côté, les jeunes urbains progressistes, coeur de cible de la marque, y voit simplement une initiative audacieuse et fidèle à son ADN provocateur. Le buzz est mondial et la marque est relancée.

Pour autant, trouver ce sweet spot n’est pas facile.

Car si le sujet est trop polémique, il crée également un rejet côté consommateurs. C’est ce qu’il se passe en 2017 quand Pepsi lance une pub avec Kendall Jenner, accusée de banaliser Black Lives Matter. Provocant un tollé immédiat, la campagne a été retirée en 24h.

A l’inverse, un sujet trop peu polarisant pour les médias n’aura aucune retombée. C’est le sort de milliers de campagnes chaque année.

La calibration est essentielle.

IV. Comment faire une bonne controverse :

Pour fonctionner, cette stratégie doit s’appuyer sur plusieurs principes.

Connaitre les limites de sa cible :

Une étude du Harvard Business Review révèle qu’au-delà d’un certain niveau de controverse, le niveau de réaction et d’adhésion décroit. La polémique doit être assez forte pour être reprise par les médias ou sur les réseaux, mais assez acceptable pour votre cible pour qu’elle s’y engage.

Pour American Eagle, le double sens provocateur arrive à un moment où ses clients commencent à fatiguer de l’hyper-politisation de tout, comme l’explique la sociologue Jean Twenge dans son livre Generations.

Créer des aimants à polémique :

En associant un double sens provocateur à une actrice aussi bankable que Sydney Sweeney, la marque américaine sait qu’elle crée le carburant pour enflammer les réseaux et la presse. Leur association a servi d’amplificateur à la polémique. Même sans le même budget pour une égérie, identifiez vos “figures polarisantes accessibles”, vos “sujets clivants à potentiel” et vos “doubles sens possibles”.

S’associer aux débats déjà existants

American Eagle a surfé sur le débat “woke vs anti-woke” et les représentations des standards de beauté dans l’industrie publicitaire. Des sujets déjà vivants dans l’opinion, que les médias alimentent constamment. Inutile de chercher à créer une polémique de toutes pièces, quand vous pouvez surfez sur des débats qui font déjà rages dans la presse.

Cultiver l’ambiguïté sur ses intentions

Depuis le départ, American Eagle entretient volontairement le flou autour du double sens de “genes”. Puis face à la polémique naissante, la marque n’a pas réagi immédiatement. Tout cela était prévu. L’incertitude sur l’intentionalité de la controverse alimente les analyses et amplifie le buzz.

Placer le produit au coeur de la campagne

“Sydney Sweeney has great jeans” : le slogan associe la marque, le produit et son bénéfice en 5 mots. Impossible de séparer la controverse du produit vendu. Résultat : chaque article, tweet ou reportage télé qui critique la campagne contenait son slogan et renforçait l’association. Pas de “buzz pour rien”. C’est redoutablement bien exécuté.

Créer une campagne efficace même sans polémique

Retirez le jeu de mots de la campagne American Eagle, et que reste-t-il ? Une icône de la Gen Z, une esthétique travaillée au service du produit, et un message aspirationnel : tous les ingrédients d’une pub classique réussie. Le côté controversé ne doit être que l’amplificateur d’une base déjà efficace.

VI. La fenêtre d’opportunité

Près de 800 000 nouveaux clients en six semaines. Le chiffre parle de lui-même.

American Eagle a rappelé quelque chose que la plupart des marques ignorent : le désalignement entre le traitement des médias et la perception de ses clients crée une fenêtre d’opportunité aux résultats décuplés.

Pendant que les journalistes s’indignent, la Gen Z achète.

Si la campagne d’American Eagle n’est bien sûr pas adaptable à toutes les marques, certains principes peuvent se répliquer dans une stratégie créa, et mérite de s’y attarder.

Comment utiliser l’effet polarisation entre le grand public et vos clients pour renforcer votre marque ? Comment transformer les valeurs qui vous rendent unique en messages créatifs qui soudent votre communauté ?

Si ces sujets vous intéressent, ou tout simplement que vous souhaitez savoir comment nous pouvons vous aider pour augmenter votre chiffre d’affaires en ligne, vous pouvez réserver un appel avec un de nos consultants via ce lien. Il se fera un plaisir de vous apporter des recos concrètes sur votre stratégie d’acquisition.

On approfondit le sujet dans notre dernière vidéo Youtube dispo ici :

Ce résultat s’est accompagné d’une entrée directe dans le Top 100 des marques les plus performantes de la plateforme.

Ces chiffres posent une question simple : quelle place TikTok Shop est-il en train de prendre dans le marketing mix des e-commerçants ?

Pour y répondre, nous organisons un webinaire exclusif (sans rediffusion) afin de partager les enseignements clés de cette expérience.

Nous reviendrons sur les enjeux de TikTok Shop, le processus d’inscription et de mise en place, les méthodes utilisées pour recruter des créateurs affiliés, lancer des live shopping, et piloter les campagnes ads.

Enfin, nous approfondirons le use case Iniya Professional, et ses résultats.

Ce sera également l’occasion de poser vos questions en direct sur ce nouveau canal.

📅 Rendez-vous le jeudi 2 octobre à 11h

Lien d’inscription : https://streamyard.com/watch/Ft5Bhw2wBj2u

Hâte de vous y voir !

Une déclaration surprenante pour une marque qui a atteint 200 millions de CA en moins de 7 ans.

Air up, c'est l'histoire d'une gourde qui fait boire de l'eau en sentant la pastèque ou le cola. Un phénomène Gen Z qui a accompagné Inoxtag sur l'Everest et s'affiche désormais chez Carrefour. 6 millions de clients, 14 pays, 300 collaborateurs.

Pourtant, de l'aveu même de son cofondateur, air up s'est construite à l'opposé des règles du e-commerce. Quand tout le monde optimise pour la conversion immédiate, eux ont choisi d'investir massivement dans leur image de marque.

Chez Coudac, on accompagne plus d'une centaine d'annonceurs sur leurs stratégies d'acquisition digitale pour un peu plus de 50 millions d'euros investis chaque année.

On a décidé de vous parler de air up car c'est un exemple public d'un sujet que nos consultants adressent avec nos marques qui veulent casser le plafond de verre en ligne : comment transformer des investissements branding en machine à croissance sans faire exploser les coûts d'acquisition.

I. La révolution d’une gourde

L'histoire commence en 2018 dans une université allemande. Deux étudiants, Lena Jüngst et Tim Jäger, ont passé trois ans à développer plus de 200 prototypes pour résoudre un problème simple : comment faire boire plus d'eau aux jeunes sans ajouter de sucre ?

Leur solution exploite un phénomène physiologique fascinant : la rétro-olfaction. 80% de nos capteurs de goût sont en réalité... olfactifs. La gourde air up utilise ce principe : une paille crée un appel d'air qui parfume l'eau avec une capsule aromatique - le "pod" - donnant l'illusion de boire de la pastèque, du cola ou même un virgin mojito.

Les premiers retours sont très prometteurs. La première production de 80 000 gourdes se vend en 6 semaines.

Pour partir à la conquête du marché et toucher ses futurs clients, air up fait le choix de commercialiser uniquement son produit via son site internet.

C’est ce que l’on appelle le modèle DNVB ou DTC pour direct-to-consumer (ou vente directe en français). En clair, une marque qui vend ses produits exclusivement via son propre site e-commerce, sans passer par des distributeurs, des marketplaces ou des magasins physiques.

Un modèle, aux préceptes marketing déjà bien établis et fondé sur une approche très ROIste. Mais dont air up va prendre un contre-pied stratégique majeur.

II. Le modèle DNVB : la promesse séduisante

Revenons d’abord sur le mode de fonctionnement classique d’une DNVB.

Popularisée dans les années 2010 par des entreprises comme Dollar Shave Club, Tediber ou Respire en France, le modèle Direct-to-Consumer promet tout ce dont rêve une jeune marque : contrôle total de l'expérience client et du storytelling, marges maximales sans intermédiaires, et surtout : la capacité de tracer précisément chaque euro investi en marketing.

Pour développer leur croissance, ces marques investissent majoritairement sur des campagnes de conversion sur Meta, Google et Tiktok, dites de “bas de funnel”.

Arrêtons-nous un instant sur la notion de funnel. Le funnel marketing se visualise comme un entonnoir en trois étapes. En haut, la phase de notoriété, pour faire connaître la marque au maximum de personnes. Au milieu, la phase de considération qui sert à éduquer les prospects sur le produit et créer de l'intérêt. Enfin, en bas, la phase de conversion : pour transformer les prospects intéressés en acheteurs.

Les DNVB se concentrent sur les campagnes “bas de funnel” pour toucher les prospects les plus prompts à acheter. La promesse est simple. Vous indiquez à Meta ou Google : "Je veux des achats". L'algorithme se charge du reste. Il analyse des milliers de signaux - historique de navigation, comportements d'achat, données démographiques - pour identifier les personnes les plus susceptibles de commander : ces quelques pourcents de clients déjà prêts à acheter votre produit.

Résultat : vos publicités touchent automatiquement les prospects les plus qualifiés. Ceux qui ont déjà cherché votre type de produit, qui ont visité des sites concurrents ou dont le profil correspond à vos meilleurs clients.

Cette approche s'accompagne d'un écosystème optimisé pour la conversion immédiate : landing pages avec un seul call-to-action, créa centrée sur la promesse produit, codes promo pour créer l'urgence. Chaque visiteur doit devenir acheteur le plus rapidement possible.

Bien exécuté, ce modèle est particulièrement efficace, et permet de générer rapidement du chiffre d’affaires. Ces audiences "chaudes" alimentent les premières années de croissance des DNVB.

Mais seulement, il y a un problème. Et air up l’a bien compris.

III. Le plafond de verre des DNVB

“En parlant avec d’autres startups”, explique Simon Nüesch, le CMO d’air up, “on s’est rendu compte qu’il y avait un plateau à 10 ou 20 millions d’euros de revenus au-delà duquel les niches ciblées via Facebook ou Google Ads s’assèchent et les coûts par achat grimpent.”

Quel que soit le montant (il dépend des secteurs et des pays), beaucoup de DNVB finissent par atteindre un plateau, un plafond de verre au-delà duquel la croissance ne suit plus.

Elles ont optimisé leurs campagnes search et social, maximisé leur part d'impressions et ajusté leur budget performance avec précision. Mais la croissance plafonne. Chaque euro supplémentaire rapporte un peu moins. Le retour sur investissement publicitaire (le ROAS) baisse, tandis que le coût d’acquisition client s’envole.

Ce phénomène s'explique par une logique mathématique implacable : l'épuisement des audiences "chaudes". Les campagnes de conversion ne touchent que les quelques pourcents de personnes intéressées et déjà prêtes à acheter votre produit. Ces prospects qualifiés constituent le carburant des premières années : ils convertissent facilement, à des coûts d'acquisition attractifs. Mais ce réservoir n'est pas infini.

Une fois ces audiences épuisées, les algorithmes doivent chercher plus loin. Ils élargissent automatiquement le ciblage vers des prospects moins qualifiés : des personnes qui ne connaissent pas votre marque, n'ont jamais cherché votre type de produit et sont moins disposées à acheter immédiatement. Ces nouvelles audiences sont plus coûteuses à convertir.

Au-delà d'un certain seuil, l'acquisition devient structurellement non-rentable. C'est ce mur invisible que rencontrent les DNVB à un certain niveau de chiffre d'affaires : leurs audiences qualifiées sont épuisées, mais élargir le ciblage coûte trop cher pour rester rentable. Le modèle performance-only révèle alors ses limites structurelles.

IV. Le pari du branding

Dès son lancement, air up prend un chemin diamétralement opposé : investir massivement, dès le départ, dans un actif immatériel mais particulièrement précieux : son capital de marque.

“L’objectif était que la marque, qui était inconnue du grand public lors de son lancement en France, devienne facilement reconnaissable.” précise Margod de Montfort, Country Manager France à l’époque.

"Nous avons commencé par alimenter le upper funnel, en nous focalisant sur les valeurs, l'image et de la notoriété de marque."

Pour cela, l’entreprise s’engage dans une stratégie de partenariats avec des créateurs de contenu, sélectionnés pour leur large couverture et leur engagement sur la cible visée ainsi que leur affinité avec la marque.

L’entreprise assume ce choix audacieux. Près de 45% de son budget marketing est consacré à ces campagnes.

A ce stade, pas d’appel à l’action ni de code promo. Le produit s’intègre dans le quotidien du créateur. Plutôt que de chercher le ROI immédiat, l’objectif est de développer la familiarité avec la marque, la confiance et la notoriété auprès d’un maximum de futurs clients.

Et cela, l’entreprise a compris que cela se jouait sur le temps long.

“Les one-shot commerciaux avec un influenceur, ce n’est pas notre stratégie”, rappelle Florian Nock, l’ancien responsable e-commerce de la marque.

La même vision est appliquée côté publicités. Les créas, pop et colorées, jouent sur l’effet de mode, de découverte et reflètent les valeurs de la marque, comme “Excite the Ordinary” (ou “Bouscule l’ordinaire” en français).

Là encore, air up s’engage sur un chemin différent. L’explication du produit et de ses bénéfices arrivera dans un deuxième temps - une fois la cible familière. L’entreprise veut d’abord accroître son image de marque et créer un lien émotionnel avec son audience.

“Chaque créa doit refléter la promesse de simplicité et de fun du produit. Qu’il s’agisse d’une publicité display, d’un packaging ou d’une collab TikTok, nous voulons que les gens ressentent la même émotion.”, explique Nima Akbari, le directeur créatif de air up.

Mais investir en brand ne veut pas dire “dépenser sans mesurer”. air up A/B teste et track rigoureusement l’impact de toutes ses opérations : développement de la notoriété sur la cible visée, augmentation des recherches de marque, engagement sur les réseaux sociaux, nombre de vues, perception de la marque…

Objectif : élargir la base de consommateurs prêts à recevoir et comprendre le message de la marque.

V. Une stratégie à étages

Bien sûr, air up ne s’arrête pas là. En parallèle, l’entreprise coordonne des campagnes sur les autres étapes de son funnel pour sensibiliser les prospects désormais familiers de la marque.

“Quand nous avons commencé, personne ne comprenait ce qu’était la rétro-olfaction. Le storytelling a été indispensable pour expliquer et crédibiliser notre proposition.”, se souvient Lena Jüngst, la cofondatrice de la marque.

“Nous devons donc éduquer les consommateurs tout en les séduisant.”

Pour vendre, air up doit faire comprendre son concept. Mais c’est plus efficace - et moins coûteux - de le faire auprès d’une audience déjà sensible au produit.

C’est la phase de considération. Une étape également très importante dans la stratégie de l’entreprise.

La marque le sait, sa technologie Scentaste, peut être "assez compliquée à expliquer". Sur ces campagnes, elle collabore alors avec des créateurs aux profils différents, capables de simplifier et de communiquer efficacement ce concept innovant.

L’objectif est de générer du trafic vers le site, mais sans forcément chercher à augmenter les ventes.

Les UGC et les ads suivent la même logique. Elles permettent de faire découvrir l'univers de la marque, éduquer sur le produit, créer de l'intérêt qualifié.

Les messages s’adaptent selon l’âge de la cible, grâce à des études réalisées en amont et de nombreux tests A/B.

Les plus jeunes sont sensibles au côté magique et trendy du produit. Tandis que des messages autour des bienfaits pour la santé, l'hydratation et le 0 calorie ciblent les millenials.

Dans les deux cas, l’objectif est d’habituer le consommateur à la gourde et lui faire comprendre la valeur du produit.

Petit aparté ici, mais ça, c'est exactement le genre d'enjeux sur lequel travaille notre équipe de choc au Labo, notre studio créatif chez Coudac. Si vous voulez prendre rdv avec un de nos experts pour décortiquer votre stratégie créa et identifier des pistes d'amélioration concrètes, voici le lien pour le faire.

Revenons à air up. Grâce à sa stratégie haut de funnel, l'entreprise touche avec ces campagnes des audiences déjà familières de la marque. Et donc plus prompts à écouter le message.

Habitués à la marque, et désormais convaincus par la valeur du produit, les prospects sont alors prêts à passer à l’achat. Vient le temps de la conversion, avec notamment des activations particulières sur certains temps forts : rentrée, Black Friday, Noël, etc.

C’est le moment des codes promo et des call-to-action pour pousser à l’achat dans les UGC. Des ads sur les éditions limitées, les nouveaux pods ou les offres spéciales. Du retargeting et des campagnes SEA.

Cette approche globale transforme la logique d'acquisition. Au lieu de forcer la conversion sur des prospects froids, air up convertit des prospects pré-qualifiés qui ont été nourris pendant des mois.

VI. Dépasser l’effet “plateau”

Les résultats sont sans appel : air up passe de 20 à 200M€ de chiffre d’affaires en 3 ans. La gourde olfactive affiche une croissance insolente.

L’entreprise a réussi une chose rare : casser le plafond de verre auquel se heurtent de nombreuses marques en ligne.

Comment ? En réussissant à étendre son marché adressable.

Pour comprendre, reprenons la manière dont fonctionne une campagne de conversion.

On l’a vu, une campagne de conversion ne touche qu’une part minimale de votre marché. Uniquement les prospects que Meta ou Google juge comme les plus prompts à convertir.

On tend donc naturellement vers un plateau, qui est le moment où un prospect vous coûte plus cher qu'il ne vous rapporte.

C’est ici que l’approche “haut de funnel” de air up prend tout son sens. En investissant massivement dans des campagnes de notoriété et de considération, air up a élargi progressivement la part de clients familiers - et donc susceptibles d'être ciblés par des campagnes de conversion sur Meta et Google.

Conclusion : la part des prospects prêts à l’achat augmente. Les coûts d’acquisition se maintiennent tandis que les ventes continuent d’augmenter.

VII. Quand la machine s’emballe

L’entreprise n’est plus un “simple site qui vend une gourde sur internet”, mais devient une marque à part entière, reconnue et appréciée, symbole d’une génération. air up a changé de dimension.

Devenues progressivement un phénomène chez la Gen Z, les gourdes se retrouvent dans les sacs de cours, sur les terrains de sport et dans les story Instagram. Enthousiastes, les clients en deviennent les premiers ambassadeurs - contribuant d’autant à son expansion.

Sur TikTok notamment, de nombreuses tendances ont émergé spontanément autour d’air up : des défis comme « faire deviner le parfum du pod les yeux fermés », ou des réactions filmées de parents essayant la gourde pour la première fois. Savamment encouragées par la marque, ces vidéos amusantes ont récolté des millions de vues cumulées, renforçant la viralité du produit.

Et les résultats sont très concrets : près de la moitié des clients de air up viennent du bouche-à-oreille. C’est autant de budget mis en moins en acquisition, et de points de marge supplémentaires.

Poussée par une campagne RP efficace (air up y consacre près de 10% de son budget marketing), la presse repère le phénomène. Les médias appuient le discours, offrent de nouvelles fenêtres de visibilité et renforcent la crédibilité, notamment auprès des parents.

De son côté, air up veut amplifier le phénomène. La marque commence à diversifier ses canaux, avec des campagnes d’affichage, radio et TV, selon la maturité de ses marchés. Mais toujours dans une logique centrée sur la construction de la marque.

Une nouvelle étape est franchie lorsque air up accompagne Inoxtag sur le toit de l’Everest. La gourde est positionnée comme un allié dans sa quête du sommet. Les chiffres sont sans appel. Kaizen cumule 45 millions de vues et un passage sur TF1. Et la gourde en édition limitée co-créée avec Inoxtag génère plus de 5 millions de vues au lancement.

L’aventure pour air up ne s’arrête pas là. Poussée par la force de la marque, air up est désormais engagée dans une stratégie retail et arrive chez Carrefour.

Une stratégie upper funnel bien exécutée crée des effets de réseau impossibles à reproduire avec de la performance pure.

Conclusion :

L'histoire d'air up révèle un paradoxe que peu de marques en ligne maîtrisent aujourd’hui : au-delà d'un certain seuil, les investissements en branding deviennent plus “ROIste” que ceux en performance pure.

Pour continuer à croître et briser les effets de plateau, les DNVB doivent sortir de leur obsession de la conversion immédiate. Elles doivent accepter d'investir comme de véritables marques à part entière, même si les retours ne sont pas mesurables à très court terme.

Cette stratégie demande du courage, de la vision et des moyens. Mais elle offre en retour quelque chose que peu parviennent à construire : une préférence de marque authentique, un marché adressable qui s’agrandit, et des clients qui reviennent - même lorsque les investissements en pub sont coupés.

La vraie question n'est plus "faut-il choisir entre branding et performance ?" mais "comment les articuler intelligemment selon sa phase de croissance ?"

Chez Coudac, nous aidons nos clients à répondre à ces questions. Si vous voulez discuter de comment appliquer cette approche à votre secteur, vous pouvez réserver un appel de découverte avec l’un de nos stratégistes via ce lien.

On approfondit le sujet dans notre dernière vidéo Youtube dispo ici :

Ce que l’on a remarqué, c’est qu’un Q4, c’est avant tout quatre étapes - bien distinctes les unes des autres - dont l'enchaînement et la maîtrise est primordial au succès de ce trimestre décisif.

Les comportements clients et celui des annonceurs n’ont rien à voir entre début octobre et mi-décembre. Pourtant, tout est lié.

Ne pas les anticiper, c’est s’exposer à des erreurs stratégiques ou tactiques qui finissent par avoir d’énormes conséquences en fin de trimestre.

On va décortiquer aujourd'hui les mécanismes côté annonceurs et les comportements clients des 4 étapes qui structurent la période. Pour comprendre comment faire les bons choix, et éviter les erreurs coûteuses, sur ce trimestre stratégique.

Chapitre 1 : La pré-saison (septembre à début novembre)

Q4 se structure en 4 phases.

Parfois oubliée de certains annonceurs, la pré-saison - de septembre à début novembre - c'est déjà votre moment de vérité.

Là où se joue une partie de votre Q4. En novembre, quand tout le monde se battra pour les mêmes audiences, ce sera probablement trop tard.

Côté consommateurs, vos clients sont majoritairement en lèche-vitrine. Ils regardent, comparent, mettent en favoris ou créent des paniers. Ils notent des idées pour Black Friday ou leurs futurs cadeaux de Noël. Mais ils n'achètent pas encore. Les taux de conversion sont naturellement bas. Et c'est normal.

Côté annonceurs, les CPM sont encore "bas" - enfin, bas par rapport à ce qui vous attend. C'est votre fenêtre d'opportunité.

Comment l’exploiter ?

#1. Ne pas chercher à "pousser" la vente. C'est contre-intuitif, mais septembre-octobre, ce n'est pas le moment d'optimiser pour la vente. La plupart de vos clients ne sont pas dans une logique d’achat. À la place, profitez de CPM encore abordables pour acquérir des leads et remplir votre CRM.

Newsletter, lead magnet, concours, création de wishlist, accès VIP à vos futures meilleures offres... Tout ce qui vous permet de capturer un contact qualifié à coût réduit.

Des leads que vous allez nourrir progressivement via votre CRM. Et activerez plus tard quand ils seront chauds.

C'est mathématique : un lead acquis en septembre coûte une fraction de ce qu'il coûtera en novembre.

#2. "Chauffer" vos audiences de considération. Utilisez des objectifs de campagne comme le ThruPlay sur Meta ou le DemandGen sur Google. L'idée n'est pas de convertir immédiatement, mais de nourrir des audiences qui deviendront prêtes à l'achat le moment venu.

Une audience qui a vu vos contenus pendant 2 mois a un comportement complètement différent qu'une audience froide le jour J. Elle vous connaît, vous fait confiance. La conversion suit plus naturellement.

Et cela vous évitera de vous battre pour les mêmes audiences de conversion que tout le monde - au moment où les CPM exploseront.

#3. Pousser du contenu adapté au comportement client. Vos clients comparent ? Donnez-leur des outils de comparaison. Créez du contenu qui les aide dans leur réflexion : guides d'achat, comparatifs produits, avis détaillés, diagnostics, simulateur…

Ce type de contenu aide à vous positionner top-of-mind dans l’esprit de vos clients. Et sont un excellent moyen de récolter des leads.

#4. Affiner les offres et les assets marketing. Septembre-octobre, c'est votre laboratoire. Testez vos offres avec de "mini promos". AB testez vos créas et vos landing pages. Analysez les performances passées, si possibles, pour identifier vos futurs best-sellers.

Ce sera la base de votre arsenal Q4.

#5. Valider vos équations financières. En novembre, quand les CPM s’envoleront, vous voulez pouvoir prendre des décisions budgétaires en temps réel basés sur des éléments fiables.

Calculez vos marges réelles, vos coûts d'acquisition max par lead, vos projections de LTV. Par exemple, un client acquis via une promo Black Friday a parfois une LTV inférieure à un client acquis en période normale. Si sa LTV passe de 80€ à 120€, votre CPA acceptable doit s'ajuster.

Chapitre 2 : Black Friday / Cyber Monday

On entre dans le cœur du réacteur.

Côté consommateurs, les gens veulent dépenser. L’année dernière, on estime à 265 € le budget moyen des français sur la période.

Dépenser, oui ? Mais pas n’importe comment. Porté par le FOMO, les clients recherchent LA bonne affaire. Quitte à consulter des dizaines d’offres. Si ce n'est pas chez vous, ce sera chez votre concurrent.

Mais Black Friday n’est pas que pour se faire plaisir. 79% des Français profitent de la période pour anticiper leurs achats de Noël.

Côté annonceurs, tout le monde se bat pour les mêmes audiences de conversion. Les CPM s'envolent. Les consommateurs sont littéralement inondés de messages publicitaires et de promos. C'est une bataille constante pour capter l'attention.

Comment l’exploiter ?

#1. Piloter vos budgets quotidiennement. L’analyse des données de milliers de sites e-commerce montrent que les intentions d’achat sont maximales dès les premières heures - portées par la FOMO et les stocks limités.

Les algorithmes publicitaires suivent cette logique : plus vous investissez tôt et fortement, plus ils identifient rapidement les audiences qui convertissent.

#2. Activer vos efforts de pré-saison. Après des semaines de lèche-vitrine, les clients sont prêts à passer à l’achat. C'est le moment de rentabiliser le travail fait en septembre-octobre.

Activez vos leads CRM et vos audiences chaudes en retargeting.

Privilégiez une stratégie en plusieurs temps : teasing, lancement, puis relances. L’urgence de la fin de promo crée souvent un pic de ventes.

Pendant que vos concurrents bataillent pour toucher des audiences froides avec des CPM qui s’envolent, vous activez vos audiences qui vous connaissent déjà à coût maîtrisé.

#3. Des offres simples et fortes. Les clients cherchent LA bonne affaire. Ou, au moins, l’illusion de la bonne affaire. Vos offres doivent être parmi les meilleures de l'année. Simples à comprendre. Elles vont être instantanément mises sur le grill et comparées.

-50%, -60%, 2 achetés = 1 offert. Pas de calculs compliqués. L'émotion prime sur la réflexion pendant ces périodes d'achat impulsives.

#4. Chouchouter vos meilleurs clients. Une part importante du CA de Black Friday vient des clients existants. Créez des offres VIP, des accès anticipés. Ils dépenseront plus et avec plaisir s'ils se sentent privilégiés.

#5. Cibler les achats pour soi et pour les autres. Le Black Friday n'est plus uniquement réservé à l’achat pour soi. Une partie significative des consommateurs profitent de ces promos pour anticiper leurs cadeaux de Noël. Adaptez vos créas en conséquence.

En fonction des audiences, créez des angles "cadeau" et des angles valorisant l’achat perso.

#6. Adapter ses créas à l'univers Black Friday. Dans le bruit ambiant de cette période, il faut se démarquer visuellement pour exister.

Direction artistique, codes couleurs, focus sur FOMO... Vos créas doivent respirer Black Friday. Pas juste un bandeau "PROMO" sur vos visuels habituels.

Chapitre 3 : L’échéance de Noël

Côté consommateurs, l’approche des fêtes continue de faire grimper les ventes et les taux de conversion. En 2024, on estimait à près de 500 € le budget moyen prévu par les français pour Noël.

Sauf qu’à la différence du reste de l’année, on n’achète plus pour soi. On achète principalement pour les autres. Avec un objectif : trouver l’idée et le cadeau parfait pour chacun.

Côté annonceurs, les CPM restent toujours très hauts. Surtout sur les campagnes de conversion. La pression concurrentielle est maximale.

Comment l’exploiter ?

#1. Montrer que vos produits feront de super cadeaux. C’est notre obsession commune à Noël : s’assurer que le cadeau que l’on offre va toucher juste.

Face à des clients en manque ou en recherche d’idées, multipliez les créas pour vos différentes cibles de cadeaux : "Le cadeau parfait pour maman", "Ce que votre ado va adorer"...

Créez du contenu spécifique : guides cadeaux, idées par budget, par relation.

Côté ciblage, soyez créatifs : pensez au sexe opposé à votre produit sur Meta, TikTok pour toucher les parents via les enfants qui influencent les achats…

#2. Jouer sur l'urgence de livraison. "Commandez avant le 19 décembre pour recevoir avant Noël". A mesure que la date approche, l’urgence de la livraison garantie devient un levier de plus en plus efficace.

#3. Orienter une partie de vos créas pour le self-gifting. "Offrez-vous le cadeau que vous méritez". Le self-gifting représente une part non négligeable des achats de Noël. C’est une tendance qui mérite d’être explorée.

#4. Thématiser pour l'esprit de Noël. Ambiance festive, codes couleurs, références culturelles... Vos créas doivent respirer Noël. Cela vous permettra d’attirer l’attention et d’augmenter vos CTR dans une période surchargée.

Chapitre 4 : le Q5

Ce que l’on appelle en interne le Q5, c’est cette période qui s’étale d’après Noël jusqu’à la mi-janvier.

Côté consommateurs, c’est le moment des cadeaux de dernière minute. Des premières utilisations des cartes cadeaux et de l'argent reçu pendant les fêtes. C’est aussi la période des bonnes résolutions. L'intention d'achat reste marquée mais change de nature.

Côté annonceurs, la pression publicitaire redescend drastiquement. Ce qui crée une opportunité encore largement sous-exploitée par de nombreuses marques.

Comment l’exploiter ?

#1. Gardez une (petite) partie du budget. Passée la frénésie des fêtes, les CPM redescendent. Et bien que les intentions d’achat baissent, la corrélation avec la diminution des coûts publicitaires, laisse une fenêtre d’opportunité pour les marques - qui peut être intéressante à exploiter.

#2. Toucher les “déçus” de Noël. Cela arrive plus que l’on pense. Et c’est l’occasion de parler à tous ceux qui n’ont pas eu le cadeau rêvé pendant cette période !

Selon les secteurs, des angles comme “A vous de vous faire plaisir” ou “Offrez-vous le cadeau que vous méritez” obtiennent des résultats intéressants.

#3. New Year, New Me. Le début d’année, c’est le moment des bonnes résolutions. Où l’on prend soin de soi. Où l’on se fixe de nouveaux objectifs. Cela favorise structurellement certains secteurs : santé, sport, bien-être interne, changement de carrière, etc.

Mais cela peut aussi être un moyen de thématiser vos créas pendant cette période.

Conclusion :

Le Q4, avec son enchaînement Black Friday, Cyber Monday puis montée jusqu’à Noël, c’est vraiment une période charnière.

Le moment où certaines actions peuvent vous amener à un trimestre record. Ou bien vous faire vous demander, début janvier, ce qu’il a bien pu se passer.

Si vous souhaitez vous assurer que votre équipe marketing est prête pour ce passage, je vous invite à réserver un appel de découverte via ce lien. On se fera un plaisir de tout analyser et vous proposer des recos concrètes, et directement applicables, pour Q4.

On approfondit le sujet dans notre dernière vidéo Youtube dispo ici :

Cette citation, c'est celle de Jim Mollica, le CMO de Bose, au festival Cannes Lions - le salon mondial de la publicité.

Une phrase qui résume ce que beaucoup de marketeurs pensent tout bas depuis des années.

Juin 2025. Bose suspend ses campagnes Google Ads dans 50% des États-Unis. Les ventes ne bougent pas.

L'expérience de Bose confirme ce que les données suggéraient : une part importante du search payant sur votre propre marque pourrait être de l'argent jeté par la fenêtre.

Chez Coudac, on gère les campagnes de plus d'une centaine de marques avec un peu plus de 50 millions d'euros investis chaque année.

La problématique du search de marque, et son impact incrémental sur les ventes revient souvent dans nos discussions avec nos clients. Pour que vous ayez une idée de comment on leur répond, on a décidé de documenter le cas d'une marque bien connue qui a aussi rencontré ce problème : Bose.

L'intuition de départ

Quand Jim Mollica arrive comme CMO chez Bose, il hérite d'une machine marketing qui semble parfaitement rodée. Des millions de dollars s'investissent chaque année dans Google Ads, principalement sur des mots-clés évidents comme "Bose", "Bose headphones" ou "Bose QuietComfort".

Les équipes lui présentent fièrement des dashboards où les conversions s'accumulent et le ROI apparaît solide. Pourtant, Mollica n'est pas convaincu par cette apparente réussite. Ce qui le dérange, c'est la nature même de ces conversions tant célébrées.

Quand quelqu'un tape "Bose QuietComfort Ultra" dans Google, cette personne a déjà fait ses devoirs : elle connaît la marque, le modèle exact, et a probablement comparé les prix sur trois sites différents. Bose paie alors Google pour lui dire d'aller sur Bose.com - une destination où elle se rendait de toute façon.

Cette réflexion amène Mollica à distinguer deux types de recherches fondamentalement différents :

Les recherches génériques comme "headphones" où l'utilisateur explore et compare. Là, une publicité peut influencer sa décision et créer une vente.

Les recherches de marque comme "Bose QuietComfort Ultra" où l'utilisateur sait ce qu'il veut. La publicité ne fait qu'intercepter une vente déjà acquise.

Cette distinction n'est pas révolutionnaire - tout marketeur digital la connaît. Mais Mollica veut aller au-delà du bon sens et obtenir des données concrètes. Il prépare son test tandis que les études existantes confortent son intuition.

Une étude sectorielle de 2023 révèle que jusqu'à 40% des clics sur les annonces de marque ne génèrent aucune vente incrémentale. Ces ventes auraient eu lieu même sans la publicité. Plus parlant encore : les recherches génériques affichent un ROI 2 à 3 fois supérieur aux recherches de marque.

Ces chiffres confirment ce que Mollica soupçonne : Bose paie pour intercepter ses propres clients. Les dashboards Google Analytics racontent l'histoire de conversions "réussies", mais cachent une réalité moins reluisante. Il est temps de tester à grande échelle.

Le test

Début 2024, Mollica transforme son hypothèse en expérience. Il lance un test contrôlé dans certains marchés pilotes américains. La moitié garde ses campagnes Google Ads habituelles. L'autre moitié voit ses enchères sur "Bose" tomber à zéro du jour au lendemain.

Cette méthodologie rigoureuse crée une fenêtre d'opportunité pour la concurrence. Sans les annonces Bose pour bloquer l'espace publicitaire, Sony, Apple et Sennheiser peuvent théoriquement apparaître quand quelqu'un cherche "Bose". C'est le risque calculé que Mollica accepte de prendre.

Les premiers résultats arrivent après trois mois d'observation minutieuse. Dans les zones sans Google Ads, les ventes Bose maintiennent leur trajectoire habituelle. Pas de décrochage. Les clients continuent d'acheter au même rythme qu'avant.

Face à ces données encourageantes, Mollica pousse l'expérience plus loin. Zone après zone, l'expérience s'élargit. En juin 2025, Bose franchit un cap symbolique : la moitié des États-Unis fonctionne désormais sans search payant sur la marque.

Cette montée en puissance progressive révèle la confiance de Bose dans ses résultats. Une entreprise qui perd des ventes n'étend pas son test. Elle l'arrête. Le fait que Bose continue et amplifie suggère que les données confirment l'hypothèse initiale : ces dépenses n'apportaient pas de valeur réelle.

Mollica reste mesuré dans ses déclarations publiques. Il reconnaît que les liens sponsorisés peuvent jouer un rôle défensif - ce fameux "mur de liens" qui protège la marque. Mais sa question coupe court aux justifications habituelles : "Si ces dépenses n'ont aucun impact réel sur nos ventes, pourquoi ne pas les rediriger vers des efforts de branding plus utiles ?"

Pour répondre à cette question de manière rigoureuse, Bose ne se contente pas de couper les budgets et d'observer. Ils développent en parallèle un modèle prédictif sophistiqué qui doit analyser précisément quand le search payant apporte une vraie valeur. Ce système examine chaque variable : quels mots-clés génèrent des ventes véritablement incrémentales, dans quels contextes concurrentiels la présence défensive se justifie, comment la force de la marque varie selon les régions. L'ambition est claire : distinguer scientifiquement les dépenses utiles des dépenses superflues. Les conclusions complètes sont attendues fin été 2025.

Le phénomène de cannibalisation

Le succès apparent du test Bose s'explique par un phénomène que tout marketeur connaît mais que peu mesurent vraiment : la cannibalisation entre le payant et l'organique.

Prenons l'exemple de Marie qui veut acheter un Bose QuietComfort Ultra. Elle tape le nom exact du produit dans Google et l'écran lui présente d'abord une publicité Bose, puis immédiatement en dessous, le lien naturel vers le même site Bose.com.

Marie clique sur le premier lien - la publicité. Bose débourse 3 dollars pour ce clic tandis que Google Analytics célèbre une conversion réussie et que les dashboards affichent un ROI positif. En surface, tout fonctionne parfaitement.

Sauf qu'il y a un problème fondamental dans ce scénario. Sans la publicité, Marie n'aurait pas abandonné son achat. Elle aurait simplement cliqué sur le lien juste en dessous - le même site Bose.com, mais gratuit cette fois. En payant pour ce clic, Bose vient d'acheter quelque chose qu'il possédait déjà : l'intention d'achat de Marie.

Multipliez ce scénario par des millions de recherches annuelles. Les 3 dollars deviennent des millions. Et ces millions ne créent aucune vente supplémentaire - ils ne font qu'intercepter des ventes qui allaient déjà se produire.

Le problème fondamental vient des outils de mesure. Google Analytics ne peut pas vous dire ce qui se serait passé sans la pub. Il enregistre seulement ce qui s'est passé avec. Résultat : des millions de "conversions" attribuées qui n'en sont pas vraiment.

Le contre-argument classique à cette analyse repose sur le risque concurrentiel. Selon cette logique, supprimer le search de marque ouvre la porte aux opportunistes : les concurrents peuvent enchérir sur votre nom, les revendeurs peuvent promettre des prix cassés, Amazon et autres marketplaces peuvent détourner vos clients. Certains professionnels estiment que le SEO ne récupère qu'une fraction du trafic perdu - parfois seulement 15% - le reste partant vers ces acteurs tiers.

Mais Mollica retourne la question. Si protéger ces 15% coûte des millions, le jeu en vaut-il vraiment la chandelle ? Surtout quand l'étude de 2023 suggère que 40% de vos clics payants sont de la pure cannibalisation. Les maths deviennent intéressantes.

Les précédents

L'histoire du marketing digital est jalonnée de marques qui ont fait la même découverte que Bose. À chaque fois, l'industrie s'étonne. Puis oublie. Puis recommence.

Uber, 2017. L'histoire d'Uber commence par une simple expérience de Kevin Frisch, leur responsable marketing performance, qui décide de réduire le budget publicitaire de 10% pour voir ce qui se passe. Quand les installations de l'app restent stables malgré cette coupe, son intérêt est piqué. Il creuse davantage et finit par identifier 100 millions de dollars de dépenses suspectes - environ deux tiers du budget acquisition total - qu'il supprime progressivement.

Le résultat défie toute logique marketing : selon Frisch, cette coupe massive n'a eu "aucun changement" sur le nombre de nouveaux utilisateurs. L'enquête qui suit révèle l'ampleur du problème : fraude publicitaire généralisée, réseaux publicitaires qui généraient des clics fantômes et s'attribuaient des installations d'utilisateurs qui auraient téléchargé l'app naturellement. Uber payait des fortunes pour des conversions qui se produisaient d'elles-mêmes.

Airbnb, 2020. La pandémie frappe de plein fouet le secteur du voyage. Face à l'urgence, Airbnb prend des décisions radicales : 541 millions de dollars de marketing coupés, soit 58% du budget total. Une mesure de survie qui va se transformer en révélation stratégique.

Contre toute attente, le trafic du site ne s'effondre pas. Il ne baisse que de 5%. Plus surprenant encore : au quatrième trimestre 2020, 90% des visites proviennent de canaux directs ou organiques. Les utilisateurs tapent "Airbnb" directement dans leur navigateur ou cliquent sur les résultats gratuits de Google.

Cette découverte change la vision de Brian Chesky. Il comprend qu'Airbnb a construit quelque chose de plus précieux que du trafic payant : une marque que les gens cherchent spontanément. Il qualifie ce moment de "décisif" et réoriente toute la stratégie marketing. Fini l'achat de trafic. Place au storytelling et aux relations presse. Cette nouvelle approche génère 500 000 articles gratuits en 2020. Même en 2025, Airbnb maintient cette stratégie, dépensant toujours moins qu'avant la pandémie tout en continuant de croître.

Procter & Gamble, 2017. Quand P&G parle, le monde écoute. Marc Pritchard lâche une bombe : 200 millions coupés en digital. Ses raisons sont précises : impressions vues par des bots, placements dans des contextes douteux, audiences fantômes qui n'existent que sur le papier.

L'industrie s'attend au pire. Mais P&G annonce exactement l'inverse : "Aucun impact négatif sur les ventes." Comment est-ce possible ? En réallouant ces 200 millions vers des médias vérifiés et des audiences réelles, P&G découvre qu'ils augmentent même leur portée de 10%.

Le paradoxe s'explique : ils touchent moins de bots mais plus d'humains. Moins d'impressions au total mais plus de vraies personnes atteintes. P&G vient de prouver que la qualité des contacts vaut mieux que leur quantité.

Pourquoi l'industrie n'apprend pas

Ces histoires de millions gaspillés se répètent avec une régularité troublante, mais l'industrie du marketing digital semble incapable d'en tirer les leçons. Chaque nouvelle révélation provoque un émoi temporaire avant que tout le monde ne retourne à ses vieilles habitudes.

Plusieurs forces maintiennent ce statu quo dysfonctionnel.

D'abord, le système d'attribution favorise ceux qui en profitent. Les agences et plateformes s'attribuent volontiers toutes les conversions qu'elles peuvent revendiquer, gonflant artificiellement leur contribution. Ensuite, les entreprises persistent à évaluer le succès marketing sur des métriques d'activité - clics, impressions, conversions attribuées - plutôt que sur l'impact business réel.

Mais le frein le plus puissant reste peut-être la peur. Couper des millions en search payant demande un courage que peu possèdent. Même si les exemples d'Uber, Airbnb ou P&G suggèrent que ces dépenses sont inutiles, personne ne veut être celui qui débranche la machine et découvre qu'il avait tort. Le risque personnel dépasse largement la récompense potentielle. Résultat : on préfère maintenir des dépenses douteuses plutôt que de risquer d'être le responsable d'une catastrophe.

Les marques qui s'en sortent ont compris quelque chose de crucial : l'argent économisé n'est que la première étape. Uber a transformé ses 100 millions récupérés en investissement dans la traque systématique de la fraude publicitaire. Airbnb a converti ses économies en machine à générer du contenu organique, récoltant 500 000 articles de presse gratuits. P&G a migré ses budgets vers des médias traditionnels et des plateformes où ils peuvent vérifier qui voit vraiment leurs publicités.

Cette réallocation intelligente fait la différence entre une coupe budgétaire aveugle et une optimisation stratégique. Le test de Bose s'inscrit dans cette lignée - ils ne cherchent pas simplement à économiser, mais à comprendre où leur argent crée vraiment de la valeur.

Les implications concrètes

Le test de Bose révèle des vérités inconfortables sur l'acquisition digitale moderne. La première frappe fort : une grande partie de vos conversions "attribuées" n'existent que dans vos dashboards. L'écart entre ce que Google Analytics raconte et la valeur réellement créée peut se chiffrer en millions.

La deuxième vérité concerne le coût de la protection territoriale. Certains estiment que le SEO ne récupère que 15% du trafic après suppression du search payant. Cette estimation soulève une question économique cruciale : dépenser des millions pour garder 15% de clients vaut-il vraiment le coup ?

La troisième découverte secoue les priorités budgétaires. Les données montrent une tendance claire : le search générique tend à générer un ROI significativement supérieur au search de marque. Pourtant, les allocations budgétaires reflètent rarement cette réalité - les mots-clés de marque continuent d'absorber une part disproportionnée des investissements.

Ces constats expliquent pourquoi le test de Bose attire tant l'attention. L'extension à 50% du territoire américain suggère que leurs hypothèses se confirment - une entreprise ne prend pas ce risque si les premiers résultats sont catastrophiques.

Conclusion

Les résultats complets du test Bose ne seront connus qu'à la fin de l'été 2025, mais l'extension à la moitié du territoire américain suggère déjà que leurs hypothèses se vérifient. Cette expérience marque un tournant dans la façon dont l'industrie envisage le search payant.

La démarche de Bose révèle une transformation plus profonde dans notre rapport à la mesure marketing. L'obsession des conversions attribuées masque souvent l'absence de valeur réelle créée - un dashboard vert ne garantit pas un impact business positif.

L'exemple de Bose est un enseignement pour les marques qui veulent sortir du piège de l'attribution flatteuse. Il ne s'agit plus seulement d'optimiser des campagnes mais de repenser fondamentalement où et comment créer de la valeur.

La question reste ouverte pour chaque marque : combien payez-vous pour intercepter vos propres clients ? Et surtout, que pourriez-vous faire de plus utile avec ces dépenses ?

Chez Coudac, c'est exactement ce type de réflexions sur lesquelles on travaille avec nos clients quand on audite leur stratégie d'acquisition. Car, notre travail n'est pas de faire tourner des campagnes, c'est de faire croître des marques. Si ces problématiques vous parlent, n'hésitez pas à réserver un appel avec un de nos stratégistes sur ce lien.

On approfondit le sujet dans notre dernière vidéo Youtube dispo ici :