Définition : In-image advertising

Histoire

Le terme "In-Image Advertising" (ou publicité par image) est apparu pour la première fois en 2011 lorsque la société américaine GumGum a lancé sa plateforme de publicité par image, qui a été le premier exemple pratique d'utilisation de l'image à des fins publicitaires. L'idée était de fusionner les images, le contenu et la publicité pour offrir aux annonceurs une nouvelle façon de cibler des publicités spécifiques aux utilisateurs. Depuis, l'utilisation des images pour la publicité en ligne a considérablement augmenté et les grands réseaux de publicité numérique tels que Facebook, Twitter et Google ont commencé à intégrer des images publicitaires à leurs différents moteurs de recherche et canaux de diffusion. Grâce à l'utilisation des informations sur le comportement des consommateurs et aux algorithmes avancés, les annonceurs peuvent cibler des publicités qui s'adressent à un public précis. De plus, de nouvelles technologies telles que la reconnaissance d'image, les technologies de détection et l'intelligence artificielle sont en train de changer la façon dont le marketing par image est utilisé, ouvrant la porte à une nouvelle ère de publicité axée sur la cible et entraînant une croissance rapide du marché.

Technique

L'in-image advertising est devenu l'une des principales stratégies de marketing numérique. Les marques modernes l'utilisent pour gagner en visibilité et en authenticité. La publicité par image est particulièrement efficace pour les activités liées à l'image, telles que les produits cosmétiques, les produits alimentaires et les produits de mode. Les annonceurs peuvent cibler des publicités uniques à des audiences spécifiques en utilisant des informations telles que le trafic, l'historique des achats et le comportement des utilisateurs. Les annonces peuvent être placées sur des sites Web, des blogs, des réseaux sociaux et des plateformes publicitaires en ligne pour atteindre les personnes qui sont les plus susceptibles d'être intéressées par leurs produits ou services. Les marques peuvent également mesurer la performance de leurs annonces pour déterminer leur impact auprès de l'audience cible et ajuster leur stratégie en conséquence. Les annonceurs peuvent également utiliser des technologies telles que le ciblage comportemental et le ciblage par mots clés pour cibler leur publicité avec précision.

Conseil Pratique

L'utilisation du marketing in-image peut être extrêmement efficace pour atteindre un public ciblé de façon rentable et mesurable. Pour réussir, il est essentiel de mettre en place une stratégie claire afin de maximiser l'impact de la campagne. Les annonceurs doivent commencer par identifier leur public cible et comprendre ses besoins et préférences. Cela pourrait inclure des informations sur le trafic, l'historique des achats et le comportement des utilisateurs. Une fois que les annonceurs ont une bonne compréhension des intérêts de leur public cible, ils peuvent créer des messages publicitaires ciblés qui répondent aux intérêts de leur public. Les annonceurs doivent également s'assurer que les publicités s'intègrent bien aux contenus en ligne existants et soient mises à jour régulièrement pour rester pertinentes. Enfin, les annonceurs doivent mesurer les performances de leurs annonces pour déterminer leur impact auprès de l'audience cible et ajuster leurs messages en conséquence afin d'obtenir les meilleurs résultats.

Tendance

Les annonceurs se tournent de plus en plus vers l'in-image advertising, les technologies émergentes permettant la personnalisation, le ciblage et la mesure des performances des publicités. Les annonceurs intègrent des images à des contenus en ligne pour promouvoir leurs produits, services et marques, et les consommateurs sont de plus en plus à l'aise avec l'utilisation de cette forme de marketing. Les annonceurs peuvent adapter leurs messages publicitaires pour s'adapter aux tendances de la consommation et aux préférences des différents consommateurs. Les nouvelles technologies, telles que le deep learning et l'apprentissage automatique, permettent aux annonceurs de mieux comprendre le comportement et les intérêts des consommateurs et d'optimiser leurs messages publicitaires pour qu'ils soient les plus pertinents possibles. Les annonceurs peuvent également utiliser des technologies telles que la publicité programmatique pour cibler leurs audiences le plus précisément possible et obtenir un meilleur retour sur investissement. L'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique a également permis aux annonceurs de mieux comprendre l'impact de leurs annonces sur les consommateurs.