L’IA agentique dynamise les performances de création

Les annonceurs qui utilisent Amazon Ads aujourd'hui ont accès à des signaux plus riches que jamais : une portée authentifiée, de véritables comportements d'achat et un engagement en streaming lié à de vrais foyers. Le problème le plus difficile à résoudre a été l’exploitation de ces données de manière créative, à la vitesse et à l'échelle qu'exigent les campagnes modernes.

L’agent de création Amazon Ads permet désormais de produire, en quelques heures plutôt qu'en quelques semaines, des variantes de créations basées sur les signaux pour le Streaming TV, le display et la vidéo. Pourtant, de nombreux annonceurs utilisent encore l'analyse des signaux uniquement pour atteindre leurs audiences, tandis que les créations publicitaires restent génériques. Les audiences sont précises. Les messages sont génériques.

Les outils d’IA agentique relient les signaux aux décisions et prennent des mesures pour atteindre des objectifs définis. Dans le contexte d'Amazon Ads, cela signifie que les signaux d'achat, de navigation et de streaming sont transformés en stratégies de création qui évoluent en continu en fonction des performances, ce qui crée un cycle où l'intelligence de l'audience façonne le contenu créatif proprement dit, et pas seulement les personnes qui le voient.

Conseil 1 : Adaptez votre proposition de valeur unique au moment opportun

L'adéquation produit-marché n'est pas statique. Elle évolue constamment en fonction de l'ensemble des concurrents et des audiences spécifiques que vous atteignez. Votre plus grande opportunité consiste à associer une proposition de vente unique à chaque segment de clients en fonction de leur position dans le parcours client.

Lorsque vous touchez des audiences susceptibles de comparer votre produit à ceux de vos concurrents, mettez en avant les points sur lesquels votre produit se distingue véritablement, que ce soit en matière de fonctionnalités, d'esthétique, de prix ou de performance. La communication destinée à des audiences qui ne connaissent pas la catégorie doit être nettement différente de celle adressée à des audiences proches de l’achat.

Prenons l'exemple d'une marque premium de bœuf séché. Auparavant, la marque diffusait la publicité générique « Snack riche en protéines » pour tous les segments, sans tenir compte de l'intention. En repensant la création publicitaire au niveau de l'audience, l’annonceur adopte le message « 100 % nourri à l'herbe » pour les acheteurs qui parcourent déjà la catégorie afin de mettre en avant une qualité supérieure par rapport aux solutions alternatives transformées. Quant aux audiences en haut de l'entonnoir qui ne connaissent pas encore la marque, elles reçoivent le message « Sans additifs. Uniquement du bœuf. », qui présente la marque par l’intermédiaire d’une narration simple, axée sur des ingrédients sains. Le message s’adapte à l’audience et à son intention de recherche.

La mise en œuvre de cette approche revient à abandonner les formats publicitaires automatisés en environnement e-commerce qui s’appuient sur des contenus génériques de pages produits, au profit de formats permettant un contrôle créatif plus granulaire et une structuration plus intentionnelle des éléments de ligne, afin de mieux cibler les bons segments avec des créations adaptées. Les agents jouent ici un rôle essentiel : ils synthétisent des signaux non structurés pour que les publicités basées sur des composants soient alignées sur les propositions de vente à grande échelle. Amazon DSP rend ce niveau de précision gérable.

Conseil 2 : Analysez les ressources de créations publicitaires sur tous les canaux plutôt qu'en silos

La plupart des annonceurs s'appuient sur l'optimisation dynamique de créations côté éditeur pour ses avantages en matière de performances dans un canal donné, mais ils ne synthétisent pas les données entre les canaux. Résultat : une stagnation des performances, des résultats multicanaux incohérents et des briefs créatifs qui ne parviennent jamais vraiment à anticiper le problème.

Amazon Marketing Cloud permet d'identifier les contenus créatifs qui ont généré des résultats sur l'ensemble du parcours d'achat, ce qui permet la détection de tendances qu'un rapport canal par canal ne permettrait pas de repérer. En tant que partenaire Amazon Ads, Skai va encore plus loin avec notre solution Creative Attributes Intelligence, qui analyse les performances au niveau atomique pour détecter les éléments spécifiques (couleur d'arrière-plan, nombre de personnes et ton des messages) permettent de booster les résultats.

Prenons l’exemple d’une marque d’enceintes connectées premium qui cherche à toucher des audiophiles sur un positionnement à 400 $. En utilisant Creative Attributes Intelligence sur les canaux Amazon DSP, de réseaux sociaux payants et de télévision connectée, la marque pourrait découvrir que les vidéos montrant un homme entre 35 et 55 ans se détendant dans les cinq premières secondes génèrent des taux de clic 15 % plus élevés auprès des segments d'amateurs de son haute fidélité, et que les arrière-plans de bannières à dominante bleue augmentent les conversions d'ajout au panier sur Amazon DSP de 8 % par rapport aux autres couleurs. Une fois ces attributs gagnants identifiés, des outils comme l’Agent de création Amazon Ads permettent d'agir à grande échelle, en produisant des variantes de créations basées sur les signaux pour le Streaming TV, le display et la vidéo, adaptées à différentes audiences.

Conseil 3 : Associez l'exposition au Streaming TV à des résultats en bas de l'entonnoir

Les campagnes de télévision connectée (CTV) sont souvent planifiées et exécutées de manière isolée, ce qui entraîne une mauvaise allocation du budget, une saturation publicitaire et l'absence de lien clair entre l'exposition en haut de l'entonnoir et les résultats en bas de l'entonnoir.

Prenons l'exemple d'une marque de restauration rapide qui diffuse une campagne CTV à grande portée sans plafonnements de fréquence universels. Les spectateurs voient la même publicité plus de 30 fois, ce qui augmente le CPM sans action supplémentaire. L’approche agentique structure cela différemment : une publicité d'offre à durée limitée générale atteint les téléspectateurs sportifs avec un plafonnement de fréquence de trois par foyer. Les foyers qui atteignent ce plafonnement ou qui ont déjà été exposés à 10 bannières publicitaires ou plus au cours de la semaine précédente sont exclus des dépenses CTV supplémentaires et redirigés vers une publicité Sponsored Display du bas de l’entonnoir assortie d'un code de coupon spécifique. Le budget passe des impressions en baisse aux offres axées sur la conversion afin d’atteindre des audiences qualifiées.

Les données d'Amazon Marketing Cloud permettent à Skai d'analyser les performances à un niveau plus approfondi afin de recommander et d'appliquer automatiquement des plafonnements de fréquence optimaux au niveau des lignes, de sorte que les annonceurs n'ont pas à prendre seuls des décisions coûteuses.

Comment mettre cette capacité en pratique

La technologie existe aujourd'hui. Le graphe authentifié Amazon Ads connecte les audiences et les foyers grâce à des relations de confiance par le biais des propriétés d'achat, de streaming et de divertissement d'Amazon. Les outils d'IA agentique comme l’Agent de création fournissent les données et les capacités de génération créative nécessaires pour agir en conséquence. Les annonceurs qui adoptent ces capacités dès maintenant ne se contenteront pas de mener de meilleures campagnes ; ils pourront également aider à combler l’écart entre la création de marque et des résultats commerciaux mesurables.

La précision et l'échelle ne sont plus en conflit. L'infrastructure opérationnelle qui permet d'agir simultanément sur les deux est ce qui ouvre des opportunités significatives pour la nouvelle génération d'annonceurs.

Kevin Weiss, VP commerce et médias, Skai

Kevin Weiss est le vice-président commerce et médias chez Skai et a une expérience de plus de dix ans dans le domaine de l'e-commerce et du numérique. Avant de rejoindre Skai, il était directeur associé d'une agence marketing spécialisée dans Amazon à Boulder, Colorado, où il a aidé l'entreprise à atteindre la 182e place du classement Inc 5000 avant son acquisition. Il possède une expertise approfondie en commerce, et est passionné par le développement des équipes et des clients.