Les métadonnées manquantes dans la programmation FAST pourraient nuire aux recettes publicitaires.

Dans un streaming en pleine expansion, streaming gratuite financée par la publicité (FAST) continue de gagner du terrain. Le nombre de chaînes FAST disponibles a augmenté de près de 9 % entre le troisième et le quatrième trimestre²⁰²⁵¹, les propriétaires de contenu et les éditeurs élargissant leurs stratégies de distribution afin d'attirer les téléspectateurs dans ce paysage en pleine expansion.

La croissance de FAST n'est pas passée inaperçue auprès des annonceurs, d'autant plus que les prévisions de revenus continuent d'augmenter. Il convient de noter que Goldman Sachs prévoit une croissance annuelle de 15 % de la valeur totale de l'univers FAST jusqu'en 2027. L'essor des chaînes FAST s'inscrit également dans le cadre de l'évolution des modèles économiques, streaming représentant 46,4 % de la télévision financée par la publicité au troisième trimestre 2025, contre 42,4 % au^{premier trimestre 2025}.

L'inconvénient de ce scénario, cependant, est qu'une grande partie des programmes destinés aux chaînes FAST ne sont pas prêts pour les heures de grande écoute, du moins du point de vue publicitaire. En effet, il manque des informations clés qui pourraient être utilisées pour éclairer les décisions d'achat publicitaire. Video Data récentes Gracenote Global Video Data montrent, par exemple, que seulement 43 % des programmes sportifs diffusés sur les chaînes FAST américaines en décembre comprenaient des informations sur la date de diffusion originale, ce qui rendait impossible pour les systèmes programmatiques d'identifier les compétitions sportives en direct.

L'importance des signaux de contenu

Dans le monde de la publicité programmatique, qui est le mode d'achat et de vente de la grande majorité des publicités CTV, tout repose sur les données. Pour les décisions d'achat dans les systèmes programmatiques, les « signaux » métadonnées associés à un contenu fournissent des indications permettant de déterminer si un inventaire spécifique convient à un annonceur.

À ses débuts, FAST était le grand égalisateur de contenu. En effet, toute personne disposant d'une bibliothèque de contenu et d'un partenaire technologique pouvait développer et distribuer une chaîne. Si de nombreuses entreprises médiatiques de premier plan ont désormais largement investi dans des stratégies FAST, les métadonnées standardisées et holistiques restent beaucoup moins présentes sur FAST que sur les chaînes CTV plus établies, notamment les vMVPD et les SVOD.

Le résultat ? Une occasion manquée.

Pour mieux comprendre l'ampleur des opportunités manquées, nous avons analysé la programmation diffusée sur les chaînes FAST dans les quatre marchés qui comptent le plus grand nombre^{de chaînes FAST1}: les États-Unis, la Grande-Bretagne, l'Allemagne et le Canada. Pour cette étude, nous nous sommes intéressés aux programmes sportifs et aux émissions de télévision en raison des tarifs publicitaires élevés que certaines émissions peuvent atteindre. Et surtout, nous avons constaté des écarts importants entre ces deux types de programmation. 

Programmation sportive et informations sur la date de diffusion originale

Les informations relatives à la diffusion originale (c'est-à-dire la première diffusion) d'un programme sont extrêmement importantes, tant pour les événements sportifs en direct que pour les premières de séries. Si les chaînes FAST ne diffusent pas encore beaucoup de programmes originaux, le nombre d'événements sportifs en direct ne cesse d'augmenter. En novembre 2025, 37 % des programmes sportifs étaient diffusés^{en direct1}. 

Malheureusement, les programmes sportifs ne comportent souvent pas les métadonnées indiquant qu'il s'agit d'émissions nouvelles et en direct, deux attributs qui caractérisent les meilleurs inventaires CTV. Dans notre récente étude, seuls 35,4 % des programmes sportifs diffusés sur les chaînes FAST aux États-Unis, en Grande-Bretagne, en Allemagne et au Canada, en moyenne, comprenaient des informations sur la date de diffusion originale lorsqu'ils ont été soumis à Gracenote enrichissement. Les pourcentages étaient nettement plus faibles en Allemagne et au Canada, avec seulement 5,3 % et 17 % respectivement.

L'avantage ici est que les créateurs ont soumis leurs programmes à une normalisation et à un enrichissement des métadonnées, ce qui a considérablement augmenté le pourcentage de programmes contenant ces informations clés. En Allemagne, par exemple, ce processus a augmenté de 94,3 % le pourcentage de programmes sportifs avec une date de diffusion originale.

Signaux contextuels et opportunités publicitaires

Pour les marques et les agences, en particulier celles qui cherchent à élargir leurs stratégies publicitaires avec le ciblage contextuel, les informations relatives à l'audience et au genre deviendront de plus en plus pertinentes dans le paysage de la télévision connectée. Cependant, parmi ces deux attributs, les informations relatives à l'audience, qui peuvent être essentielles pour la sécurité des marques, sont souvent absentes des programmes FAST. Sur l'ensemble des marchés, cette absence est particulièrement notable dans les programmes télévisés en Allemagne et au Canada. L'enrichissement de ces programmes a toutefois entraîné des augmentations de 26,3 % et 54,3 % respectivement.

Des données manquantes à des données uniformes et enrichies

Le manque de métadonnées est un problème mondial, mais il peut être résolu. Il deviendra également de plus en plus important à mesure que les audiences continueront à se tourner vers la CTV pour leurs expériences télévisuelles. Au troisième trimestre 2025, la CTV représentait 51,2 % de l'utilisation totale de la télévision aux^États-Unis3, tandis que le visionnage traditionnel de la télévision en direct représentait 43,3 % (le visionnage en différé représentant le reste).

Outre l'importance de disposer de métadonnées complètes et uniformes, le paysage actuel du contenu aura de plus en plus besoin de métadonnées plus approfondies et plus descriptives pour mener à bien des campagnes de ciblage contextuel. Le genre principal, par exemple, est un bon point de départ, mais un enrichissement plus approfondi des métadonnées offre des possibilités de ciblage contextuel beaucoup plus riches.

Dans FAST, par exemple, 7,1 % des programmes disponibles en décembre appartenaient au^{genre action1}. Cela représente un peu plus de 2 500 programmes individuels. En intégrant des attributs de contenu plus riches, tels que l'ambiance, l'année de production, la classification, le thème et le scénario, le ciblage du contenu devient de plus en plus personnalisé.

Le paysage vidéo est devenu de plus en plus encombré, mais par rapport aux débuts du streaming, les modèles financés par la publicité sont désormais dominants. Dans cette optique, un contenu de haute qualité n'est plus la clé du succès. Le contenu doit être accessible au public, ainsi qu'aux systèmes programmatiques qui sont devenus les gardiens de la plupart des transactions publicitaires sur la télévision connectée.

Notes

1.  Gracenote Mondial Video Data
2. NielsenThe Gauge
3. Données Nielsen Insights (Nielsen , Nielsen Impact)