Le principe GIGO — Garbage In, Garbage Out est simple :
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.
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.