si vous injectez de mauvaises données dans un système, vous obtiendrez de mauvaises décisions en sortie.
Dans la publicité digitale moderne, ce phénomène devient critique.
On l’appel aussi RIRO : Rubbish in, rubbish out, ou encore JIJO : Junk In, Junk out, ce qui donne en bon Francais, données pourries, décisions pourries.
Pourquoi le GIGO est devenu un problème majeur
Les plateformes publicitaires utilisent désormais :
- du machine learning ;
- des algorithmes automatisés ;
- des optimisations prédictives ;
- des signaux CRM ;
- des conversions importées.
Mais ces systèmes apprennent uniquement à partir des données reçues.
Que se passe-t-il si les données sont mauvaises ?
Si vos campagnes envoient :
- des faux leads ;
- des conversions artificielles ;
- des signaux CRM pollués ;
- du trafic faible qualité ;
…alors les algorithmes peuvent progressivement amplifier le problème.
Les conséquences du GIGO
- augmentation du media waste ;
- faux ROAS ;
- mauvais ciblage ;
- campagnes trompeusement rentables ;
- perte de confiance marketing / sales.
Comment limiter le GIGO
- nettoyer les données CRM ;
- qualifier les conversions ;
- analyser les comportements post-clic ;
- croiser plateformes et business réel.
Conclusion Adnostik : dans un monde piloté par l’IA publicitaire, la qualité des données devient un avantage concurrentiel majeur.