Le concept de DCO, abréviation de « dynamic creative optimization » en anglais, désigne la pratique consistant à ajuster de manière automatique et en temps réel les contenus publicitaires numériques tels que les bannières, les publicités sur Facebook, les vidéos, etc., afin d’optimiser continuellement leur performance pendant leur diffusion. L’objectif principal de la DCO est d’augmenter le taux de clics et/ou le taux de conversion sur le site de l’annonceur.

En pratique, on distingue deux niveaux de DCO. Le premier niveau, appelé « DCO simple », implique une adaptation en temps réel des contenus publicitaires en fonction des données individuelles et contextuelles telles que la localisation, l’heure, la météo, etc. Cette personnalisation peut conduire à la création de multiples versions uniques, comme par exemple une publicité affichant la distance jusqu’au point de vente la plus proche. Un exemple concret d’application de la DCO simple serait une campagne utilisant la géolocalisation pour promouvoir un film en affichant les horaires des séances de cinéma.

Le deuxième niveau, nommé « DCO complexe », va plus loin en permettant de tester différentes variations de variables telles que la couleur, l’appel à l’action, etc., auprès d’une même audience grâce à un processus d’optimisation automatisé. Ce niveau avancé de DCO repose sur l’utilisation d’algorithmes connectés aux serveurs publicitaires pour ajuster et tester les éléments constitutifs des contenus publicitaires en temps réel. Dans le cadre de grandes campagnes publicitaires, des milliers voire des dizaines de milliers de versions différentes de bannières peuvent être déployées.

La DCO complexe permet d’optimiser les contenus publicitaires en continu en s’appuyant sur des techniques d’apprentissage automatique, révélant parfois des préférences insoupçonnées a priori, comme l’efficacité de certaines couleurs en fonction de la région géographique. Le processus d’optimisation de la DCO intègre à la fois des