Aujourd’hui, la plateforme de fans Fandom, une bibliothèque de contenus de jeux et de divertissement alimentée par les utilisateurs, a dévoilé sa nouvelle solution de ciblage contextuel, Helix.
Le produit utilise l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour taxonomiser les 50 millions de pages de contenu de Fandom, permettant à l’éditeur de diffuser des publicités contextuellement pertinentes aux utilisateurs et d’ouvrir de nouvelles audiences non intuitives pour les annonceurs, selon Jeremy Steinberg, directeur des revenus de Fandom.
« Ce que Helix fera, c’est fournir aux annonceurs davantage d’informations en temps réel et les connecter directement aux stratégies d’activation, ce qui éclairera les segments d’audience créatifs et la capacité de cibler des publics auxquels ils n’avaient même pas pensé auparavant à grande échelle », € Steinberg a dit.
Helix est une extension de l’offre FanDNA de Fandom, qui compile et distille les données comportementales des utilisateurs en informations exploitables pour les annonceurs. L’éditeur prévoit de publier un certain nombre d’ajouts réguliers à la suite de produits Helix au cours de l’année prochaine, notamment des solutions spécifiques à la plate-forme, des packages concernant des époques spécifiques et un ciblage automatique par rapport aux tendances.
Cette offre est la dernière d’une série de produits publicitaires contextuels sophistiqués apparus ces dernières années, les préoccupations concernant la durabilité du ciblage basé sur l’utilisateur ayant contraint le secteur à améliorer ses offres contextuelles.
La société de médias Dotdash Meredith, par exemple, a connu trois trimestres consécutifs de croissance de la publicité numérique à deux chiffres, en grande partie grâce au succès de son produit contextuel D/Cipher.
À l’intérieur de l’ADN d’Helix
Fandom dispose d’un pool de données riche et exclusif, mais jusqu’au lancement d’Helix, sa capacité à transformer ces informations en stratégies publicitaires pour les marques était limitée, selon Steinberg.
Fandom fonctionne comme un wiki, et ce format non structuré rend difficile la catégorisation efficace de son contenu. Historiquement, il s’est concentré sur le ciblage basé sur les moments, le ciblage par visites croisées et les prises de contrôle.
Avec Helix, Fandom utilise l’IA pour analyser tout le contenu d’une page donnée (y compris le texte, la vidéo, l’art et les sentiments) et taxonomiser sa vaste bibliothèque.
Cela permet à l’éditeur de comprendre les pages selon des liens évidents, tels que le genre, le personnage et les thèmes. Plus important encore, cela révèle également des liens moins évidents, tels que les facteurs de motivation émotionnelle qui poussent les fans à consommer des éléments de contenu spécifiques.
Jeanne est une journaliste de 27 ans qui se passionne pour le cinéma et la culture pop. Elle adore dévorer des séries Netflix et se tenir au courant des dernières news sur les célébrités du moment. Jeanne a toujours été intéressée par l’écriture, et elle aime travailler comme journaliste car cela lui permet de partager sa passion pour la narration avec les autres.