En bref : la fréquence publicitaire n’a de sens que lorsqu’elle est mesurée dans son contexte, et non comme un repère universel.

Les marketeurs cherchent souvent à connaître la fréquence publicitaire « optimale », mais la réponse dépend de bien plus que du nombre d’impressions vues par une personne. Le moment de diffusion, l’audience, la création, les objectifs de campagne et la méthodologie de mesure déterminent tous si la répétition des expositions génère une valeur incrémentale ou des rendements décroissants.

Découvrez pourquoi la fréquence doit être considérée comme un élément d’une stratégie de mesure plus large — et comment une approche plus nuancée peut conduire à de meilleures décisions média.

Jusqu’à récemment, je détenais un plan d’épargne retraite auprès d’un ancien employeur. J’y avais continué à cotiser pendant des années et j’étais un client satisfait, sans même vraiment y penser. Puis j’ai commencé à voir de façon répétée leurs publicités sur YouTube, qui m’encourageaient à regrouper mes fonds de retraite.

Je les ai vues si souvent que la campagne a produit l’effet recherché, mais aussi un effet inattendu : j’ai transféré mes fonds et les ai regroupés ailleurs — parce que ce genre de chose peut m’agacer et que, peut-être à mon détriment, je prends souvent des décisions pour marquer le coup.

Mon expérience ne prouve pas que la fréquence publicitaire soit nuisible. Elle soulève toutefois une question importante pour les marketeurs : à quel moment une impression supplémentaire cesse-t-elle d’être utile et commence-t-elle à nuire aux performances de la campagne ? La réponse est plus complexe que ne le laisse penser cet indicateur.

Que mesure réellement la « fréquence » ?

Un rapport récent de Google, The Effectiveness Equation, présente un graphique indiquant une « couverture optimale » de 58 % et une « fréquence optimale » de cinq. Le graphique illustre une surface de réponse couverture-fréquence, le profit variant en fonction de ces deux variables d’exposition média. Surtout, le rapport précise que ce graphique est fourni à titre illustratif et que les surfaces de réponse réelles sont influencées par les contraintes budgétaires, le ciblage, la faisabilité pratique des combinaisons couverture/fréquence et les interactions entre canaux. La légende de la figure est ici particulièrement importante.

Mais cet axe de « fréquence » soulève une question évidente : cinq quoi ? Cinq impressions par jour ? Cinq par semaine ? Cinq par mois ? Cinq sur toute la durée de la campagne ? Cinq sur une seule plateforme ? Cinq sur l’ensemble des médias ? Cinq impressions diffusées, impressions visibles, vues complètes, expositions attentives ou expositions mémorisées ?

Le problème, c’est que la « fréquence » n’est pas toujours mesurée comme la plupart des gens l’imaginent. Dans le langage courant, la fréquence décrit le nombre de fois où quelque chose se produit dans le temps. Sur la plupart des plateformes publicitaires, elle désigne toutefois le nombre moyen d’impressions diffusées à chaque personne comptabilisée dans la couverture, sur une période de reporting donnée.

*Le terme « unique » pouvant désigner une personne, un compte, un appareil, un navigateur ou un foyer, selon la plateforme et le ciblage

Cette distinction est importante, car modifier la fenêtre de reporting modifie la fréquence déclarée. Une campagne affichant une fréquence moyenne de cinq sur une semaine est très différente d’une campagne affichant une fréquence moyenne de cinq sur six mois. La plateforme peut indiquer la même moyenne, mais l’expérience client ne sera probablement pas la même.

Une campagne peut sembler répétitive et intrusive, tandis que l’autre passera presque inaperçue. Ces schémas d’exposition différents créent des possibilités différentes en matière de mémorisation de la marque, de fatigue publicitaire et d’irritation des clients. La fréquence indique combien d’impressions ont été diffusées — pas si ces impressions ont créé de la valeur.

Pourquoi la fréquence moyenne ne dit pas tout

C’est important, car la publicité ne fonctionne pas de la même manière dans toutes les situations. Un même nombre d’impressions peut produire des effets très différents selon leur répartition dans le temps, la qualité de la création, l’audience, la catégorie de produit et le fait que la personne soit ou non en phase d’achat.

Voyez les choses ainsi : votre perception d’une marque serait-elle la même si vous voyiez la même publicité 50 fois sur une année ou 50 fois en une seule semaine ?

Le même principe s’applique à la couverture. La couverture indique combien de personnes uniques ont vu votre publicité sur une période de reporting donnée, mais ce chiffre est lui aussi lié au temps. Il est impossible d’additionner simplement les chiffres de couverture hebdomadaire pour calculer la couverture mensuelle, car bon nombre des mêmes personnes ont pu être exposées au cours des deux semaines. Le défi est encore plus grand lorsqu’on cherche à estimer la couverture sur plusieurs plateformes qui ne partagent pas d’identifiant utilisateur commun.

Le rapport de Google le reconnaît, mais un chiffre illustratif comme « cinq » peut facilement être pris pour une règle. Il présente la couverture et la fréquence comme des variables de planification décrivant la répartition des budgets média, notamment selon qu’une campagne privilégie une large exposition de l’audience ou des expositions répétées auprès d’un groupe plus restreint. Il donne un exemple simple : 1 000 impressions peuvent toucher 1 000 personnes une fois, 250 personnes quatre fois, ou une personne 1 000 fois. Le nombre total d’impressions est identique, mais le résultat commercial probable ne l’est clairement pas.

C’est le principal enseignement. Le nombre total d’impressions ne suffit pas à déterminer si une campagne est efficace — mais la fréquence moyenne non plus. Pour comprendre les performances, les marketeurs doivent aller au-delà des indicateurs de diffusion et examiner comment les personnes vivent réellement ces impressions.

Ce que les marketeurs devraient réellement mesurer

Au lieu de demander « Quelle est la fréquence publicitaire optimale ? », les marketeurs devraient poser une autre question : Quelle valeur chaque impression supplémentaire crée-t-elle ?

La réponse dépend de la personne qui voit la publicité, du moment où elle la voit et de l’objectif visé. Une deuxième ou une troisième impression peut améliorer la mémorisation de la marque ou inciter quelqu’un à passer à l’action. À la dixième impression, en revanche, vous dépensez peut-être simplement davantage pour toucher une personne qui a déjà pris sa décision.

C’est pourquoi il est si important de définir la réussite avant de lancer une campagne. Des objectifs clairs et les bons KPI apportent le contexte nécessaire pour déterminer si une exposition supplémentaire génère des résultats commerciaux significatifs ou ne fait que gonfler les indicateurs de diffusion. Ce contexte permet de déterminer si une exposition supplémentaire génère des résultats commerciaux significatifs — ou ne fait que gonfler les indicateurs de diffusion.

Les premières impressions peuvent avoir peu d’effet mesurable parce que l’audience n’a pas remarqué la marque ou ne l’a pas associée à un besoin. À mesure que l’exposition augmente, la notoriété, la familiarité et la considération peuvent progresser. Mais, à terme, ces gains commencent à ralentir. Les impressions supplémentaires peuvent devenir inefficaces et, dans certains cas, même contre-productives.

Mon exemple du plan d’épargne retraite relève clairement de cette dernière catégorie. La campagne a certes renforcé ma connaissance du message de la marque, mais la notoriété n’est pas toujours positive. Chaque impression supplémentaire ne me rapprochait pas du résultat recherché par l’annonceur : elle me rendait plus déterminé à partir. Pour moi, le rendement de ces dernières impressions n’était pas seulement faible. Il était négatif.

C’est pourquoi une « fréquence optimale » ne doit pas être traitée comme une règle universelle. Elle résulte d’un modèle précis, construit pour une audience, une campagne et un objectif commercial précis. Modifiez ces conditions, et la réponse change elle aussi.

Qu’est-ce qui détermine le niveau optimal d’exposition publicitaire ?

Il n’existe pas de « fréquence optimale » universelle. Le niveau d’exposition approprié dépend de votre audience, de votre création, de votre objectif et du cycle d’achat.

Au minimum, les marketeurs devraient prendre en compte ces six facteurs :

Ce dernier point est particulièrement important dans la publicité digitale. Les systèmes d’optimisation des plateformes peuvent naturellement identifier les personnes peu coûteuses à toucher ou qui semblent déjà susceptibles de convertir. Si cela peut améliorer l’efficacité à court terme, cela peut aussi conduire à diffuser davantage d’impressions auprès de la même audience au lieu de toucher de nouveaux clients potentiels.

Google souligne ce risque dans The Effectiveness Equation, en mettant en garde contre le fait de « prêcher des convaincus ». Se concentrer excessivement sur les personnes déjà susceptibles de convertir peut améliorer les indicateurs de campagne tout en négligeant l’audience plus large nécessaire à la croissance à long terme.

Ces variables ne se résument pas facilement dans un seul graphique, et c’est précisément pourquoi les marketeurs ne devraient pas se fier à une unique « fréquence optimale ». Une meilleure mesure peut être plus complexe, mais elle conduit à de meilleures décisions.

Pourquoi l’incrémentalité compte davantage que les indicateurs de diffusion

C’est ici que la différence entre efficience et efficacité devient importante. Une campagne peut sembler efficiente parce qu’elle touche de façon répétée des personnes déjà susceptibles de convertir. Mais si ces personnes auraient converti de toute façon, les impressions supplémentaires ne créent peut-être que peu de valeur incrémentale.

C’est pourquoi les marketeurs accordent de plus en plus d’importance à l’incrémentalité : il s’agit de déterminer si la publicité a réellement modifié le comportement des clients, plutôt que de simplement observer ce qui s’est produit ensuite.

Imaginons par exemple une personne qui avait déjà prévu d’acheter votre produit. Si elle convertit après avoir vu votre campagne, il est tentant d’attribuer la vente à la publicité. Mais sans savoir ce qui se serait passé si elle ne l’avait pas vue, il est difficile de déterminer si la publicité a réellement influencé le résultat.

C’est pourquoi la couverture et la fréquence sont surtout utiles lorsqu’elles s’inscrivent dans une stratégie de mesure plus large. Le rapport de Google recommande de combiner les tests d’incrémentalité, l’attribution et la modélisation du mix marketing (MMM), plutôt que de s’appuyer sur une seule approche de mesure. Chaque méthode répond à une question différente et, ensemble, elles offrent une vision beaucoup plus complète des performances.

L’enseignement pratique est simple : les marketeurs doivent éviter de traiter la « fréquence optimale » comme une règle universelle. Le niveau d’exposition approprié dépend de votre audience, de votre création, de vos objectifs et du contexte dans lequel les personnes rencontrent votre publicité.

Le reporting peut lui aussi être amélioré. Plutôt que d’affirmer qu’une campagne affichait « une fréquence de cinq », il est plus utile de préciser qu’elle a généré en moyenne cinq impressions par utilisateur touché sur une période de 28 jours. Mieux encore, les marketeurs devraient aller au-delà de la moyenne en indiquant comment les impressions ont été réparties — par exemple, combien de personnes ont vu une publicité une fois, deux à trois fois, quatre à six fois ou plus de dix fois.

Surtout, reliez l’exposition aux résultats commerciaux. Si la cinquième impression génère un profit incrémental, elle a de la valeur. Si la sixième n’apporte rien, c’est du budget gaspillé. Si la dixième détériore la perception de la marque, elle n’est plus simplement inefficace — elle agit activement contre votre campagne.

Ce que les marketeurs devraient faire maintenant

La couverture et la fréquence restent de précieux indicateurs de planification. Mais la fréquence, telle qu’elle est généralement présentée, n’est qu’une pièce du puzzle de la mesure. Sans comprendre quand les impressions ont été diffusées, qui les a reçues et quel résultat commercial vous cherchez à influencer, il est impossible d’affirmer qu’une fréquence donnée est « optimale ».

Au lieu de rechercher un repère universel, les marketeurs devraient construire des cadres de mesure qui relient la diffusion média à de véritables résultats commerciaux. Cela implique de définir des objectifs clairs, de sélectionner les bons KPI et d’aller au-delà des indicateurs des plateformes pour comprendre ce qui génère réellement des performances incrémentales.

Les meilleures stratégies de mesure ne réduisent pas le marketing à un seul chiffre : elles fournissent le contexte nécessaire pour prendre de meilleures décisions. C’est pourquoi nous estimons que les marketeurs doivent considérer les indicateurs comme la fréquence comme un point de départ pour l’analyse, et non comme la réponse finale.

À mesure que les plateformes publicitaires évoluent, notre façon de mesurer la réussite doit elle aussi évoluer. Chez DAC, nous aidons les marketeurs à relier les indicateurs média à de véritables résultats commerciaux grâce à des mesures, des analyses et des expérimentations plus intelligentes, afin qu’ils puissent prendre de meilleures décisions d’investissement en toute confiance.