La précision du ciblage géographique.
Tous les moteurs de recherche offrent l'option de cibler un marché spécifique avec une annonce. La plupart des moteurs de recherche utilisent l'adresse IP comme critère pour déterminer l'origine d'un utilisateur. Ils peuvent également recourir à d'autres informations pour être sûr de la précision de ces données.
Les adresses IP ont leurs faiblesses pour identifier exactement où un utilisateur est localisé. Elles fonctionnent assez bien au niveau d'un pays, mais sont moins précises au niveau d'une ville. "Si vous voulez cibler un pays spécifique, vous serez capable d'atteindre un haut niveau de précision, supérieur à 98 pour cent", d'après Mark Van Der Linden, qui travaille pour l'entreprise Realmapping d'Amsterdam.
Regardons plus en détails la précision / imprécision du ciblage à travers les IP. Comme décrit dans l'article: “The Accuracy of IP Targeting” par ClickZ NetworK:
- Le premier (et plus grand) problème est que, pour plusieurs raisons, toutes les IP ne peuvent pas être attribuée à un endroit précis. Prenez toutes les IP associées à un utilisateur d'AOL, par exemple. Tout le monde qui a vu un report de WebTrends sait que les utilisateurs d'AOL semblent toujours venir d'un endroit situé en Virginie (États Unis). C'est parce que ces utilisateurs d'AOL utilisent un proxy pour gérer leur requête sur Internet.
- Un second problème que nous avons par rapport à la précision au niveau d'une ville: "Quelqu'un qui travaille à IBM visite un des sites de votre campagne. Le serveur de l'annonce reçoit sa requête et trouve qu'il a accès à Internet à partir d'un domaine IBM. Que fait il maintenant? Comment la base de donnée peut distinguer un employé de New York ou du New Jersey?
C'est où les problèmes de qualité de la base de donnée viennent s'installer. Celui qui maintient le système de gestion des annonces utilisent une de ces trois solutions:
1. Enlever ces IP de la base de donnée ou les ignorer.
2. Essayer de déterminer comment IBM a mis en place son réseau et en prendre les conséquences.
3. Deviner quel pourcentage d'un groupe d'IP est à New York et utiliser ce pourcentage comme niveau de précision.
Quand l'empreinte géographique devient plus petite, vous pouvez voir comment la précision ou le ciblage peut être compromis.