L’attribution augmentée désigne une famille d'algorithmes d’attribution qui étendent l’attribution “classique” (basée sur des événements et des impressions observées) en y intégrant des signaux d’exposition modélisés et des mécanismes de calibration issus d’études de performance.
Objectif : mesurer l’impact post-view à grande échelle, sans dépendre de l’instrumentation pixel, tout en rendant l’algorithme cohérent avec les preuves business (MMM, incrémentalité, etc.).
Pourquoi “Augmentée” ?
1) Remplacer les impressions déterministes par des impressions modélisées
Dans de nombreux contextes, les impressions ne sont pas observables de manière déterministe (limitations techniques, privacy, environnements sans pixels, restrictions de certaines plateformes).
Le MTA Augmenté répond à ce problème en substituant aux impressions mesurées par "pixel” des impressions modélisées, construites à partir de signaux disponibles (données agrégées quotidiennes.
Ce que ça change :
nous restituons un signal d’exposition même quand l’impression n’est pas mesurée au niveau utilisateur ;
nous pouvons attribuer le post-viewsans effort de déploiement de pixels ;
nous couvrons 100% des plateformes, y compris les walled gardens, avec une approche compatible avec leurs contraintes
2) Calibration : remettre la vérité business au cœur de l’algorithme
Un modèle d’attribution peut être mathématiquement cohérent mais business-incohérent si ses estimations divergent des autres systèmes de mesures disponibles côté Annonceur (incrémentalité mesurée, MMM, études de lift…).
Le MTA Augmenté introduit donc une capacité de calibration, c’est-à-dire la possibilité d’ancrer (ou “contraindre”) la modélisation post-impression sur des références externes.
Tests d’incrémentalité (geo tests, conversion lift, holdout…) : mesures causales de lift, par canal / plateforme / campagne.
Études de performance média (panel, brand lift, études propriétaires…) : signaux de sensibilité, d’efficacité relative, ou de seuils.
Ce que signifie “réintégrer les scoring”
Concrètement, on personnalise un coefficient d'atténuation dans l’algorithme d’attribution pour :
réconcilier l’attribution post-view avec l’incrémentalité observée,
répondre aux biais structurels (sur/sous-attribution de certains environnements),
stabiliser les résultats dans le temps et rendre les comparaisons plus fiables.
La calibration ne remplace pas l’attribution : elle la guide. L’algorithme conserve la finesse multi-touch, tout en respectant une “vérité terrain” issue d’approches causales ou macro.
Bénéfices clés
Post-view mesurable sans pixels : réduction drastique de la dépendance à l’instrumentation.