Playbook AEO CTV 2025 pour l’assistant créatif IA d’Amazon Ads

Pourquoi ce playbook AEO CTV

Le 18 septembre 2025, Amazon Ads a ajouté un assistant créatif IA dans l’Ad Console pour assembler des pubs CTV à partir d’actifs et de données annonceur. La diffusion démarre sur Disney+ puis s’étend à Netflix à partir de Q4 2025. Objectif de ce playbook AEO CTV: augmenter vos chances de sélection par le modèle, sécuriser la marque et instrumenter une mesure cross écran orientée ventes.

Pour des principes d’alignement créatif côté LLM, voir notre analyse sur l’alignement de style LLM et, pour l’évaluation publicitaire IA, le benchmark GEM Bench 2025.

Architecture AEO des données et des actifs

• Construire un graphe produit créatif reliant SKU, bénéfices, preuves, visuels, séquences vidéo, voix, CTA, prix et contraintes légales. Utiliser des identifiants stables et un schéma de versions.
• Métadonnées indispensables par actif: catégorie, usage, bénéfice primaire, claim validé, contre indications, saisonnalité, mots clés positifs et négatifs, niveau de sensibilité brand safety, droit d’utilisation, durée d’expiration.
• Métadonnées recommandées: audiences visées, étage d’entonnoir, tonalité, émotions ciblées, USP hiérarchisées, résultats de tests précédents, signaux retail propriétaires tels que disponibilité, prix, note moyenne et top questions clients.
• Taxonomie d’intentions CTV: découverte, réassurance, lancement, promotion limitée, retargeting viewers, rattrapage panier. Mapper chaque intention à des combinaisons d’actifs préférées.

Astuce AEO: normaliser vos tags avec une taxonomie contrôlée. Pour les libellés de contenu, vous pouvez vous inspirer de la taxonomie de contenu IAB.

Prompts et instructions pour l’assistant

• Brief de marque de base à charger une fois: qui nous sommes, ton autorisé, claims permis ou interdits, terrains de jeu sémantiques, concurrents à éviter, prononciations de marque, contraintes légales par région.
• Gabarit de prompt Awareness CTV: objectif, public prioritaire, bénéfice clé, preuve, appel à l’action vers le second écran, contraintes de temps, niveau de risque créatif, actifs éligibles, mots clés à inclure et à exclure.
• Gabarit de prompt Performance retail: SKU cible, offre, disponibilité, variantes visuelles autorisées, CTA orienté recherche Amazon et signal QR, priorités d’argumentaire.
• Gabarit voix off et sous titres: style, vitesse, énergie, prononciation, lexique interdit, timing par scène, instructions SSML. Référentiel utile sur les balises SSML de base.

Exemple concis de prompt Awareness CTV:

• Objectif: générer de la notoriété et des requêtes de marque
• Public: parents urbains 25 44
• Bénéfice clé: installation en 5 minutes sans outils
• Preuve: 12 000 avis vérifiés moyenne 4,6
• CTA second écran: scanner le QR pour voir la démo Amazon Live
• Contraintes: 15 s, niveau de risque moyen, exiger packshot et sous titres FR
• Mots clés à inclure: sans outil, sécurisé, garantie 2 ans
• Mots clés à exclure: gratuit, illimité, médical

Préparation des variantes vidéo et audio prêtes IA

• Durées cibles: 6 s, 10 s, 15 s, 30 s. Découper en scènes étiquetées avec objectif par scène et ancrages texte.
• Formats: 16:9 natif, 9:16 et 1:1 en option pour réutilisation cross écran. Livrer pistes séparées pour musique, voix et effets afin de permettre la recomposition.
• End cards modulaires: 3 styles avec CTA variables, emplacement QR, packshot ou UGC. Exporter avec calques nommés pour réécriture dynamique.
• Voix off: banque de scripts alternatifs par scène, 2 à 3 tons par langue, dictionnaires de marques et SSML préréglés pauses, emphase, vitesse. Fournir fichiers source et transcriptions.

Garde fous brand safety, filigranes et conformité

• Listes négatives sémantiques et visuelles par vertical. Baliser tout contenu sensible avec un niveau de tolérance et des règles de substitution d’actifs.
• Filigranes et divulgation IA: watermark discret en bas à droite et mention explicite du recours à un procédé automatisé quand requis par la politique locale. Conserver l’original non altéré et le hash de chaque rendu pour traçabilité.
• Gouvernance claims: aligner chaque promesse à une preuve documentée et à une date d’expiration. Bloquer toute combinaison prompt x asset au delà d’un seuil de risque.
• Modération préalable: check automatique des scripts, sous titres et visuels avec dictionnaires juridiques et santé si applicable. Journaliser motifs de refus et enseignements.

Orchestration CTV Disney+ et Netflix

• Bundles d’actifs par contexte de contenu: famille, sport, cinéma, documentaire. Préparer des variations de ton et de rythme adaptées d’abord à Disney+ puis à Netflix.
• Cadence et pacing: définir objectifs de reach incrémental, fréquence maximale par foyer et parts cibles de diffusion par partenaire selon disponibilité.
• Ciblage et signaux: prioriser signaux shopping et d’intérêt de catalogue pour guider l’assemblage créatif, puis activer des exclusions pour limiter la fatigue.

Pour l’activation agentique côté retail media, voir le playbook RAEO Sparky.

Expérimentation et contrôle qualité

• Stratégie de tests: multivarié sur les scènes critiques début et fin, tests des prompts et des métadonnées en parallèle des visuels. Définir taille minimale d’échantillon et horizon par durée créative.
• Règles d’arrêt et de promotion: seuils de performance et de conformité pour promouvoir une version à l’échelle ou la retirer.
• Traçabilité: identifiant unique par rendu incluant hash des actifs, version du prompt, version du modèle et liste des substitutions effectuées.

KPI et définitions opérationnelles

• Taux de sélection par le modèle = sélections de vos actifs pour des opportunités d’assemblage éligibles divisé par le total des opportunités éligibles. Suivre par intention, par scène et par partenaire.
• Part de diffusion Disney+ ou Netflix = impressions CTV livrées sur le partenaire divisé par impressions CTV totales. Ventiler par format et durée.
• Conformité modération = rendus validés sans retouche divisé par rendus soumis. Suivre motifs de rejet et temps moyen de correction.
• Lift de requêtes Amazon = variation relative des requêtes de marque et de catégorie sur périodes tests versus contrôle géo ou calendrier comparable. Croiser avec parts de visibilité en résultats.
• Ventes Amazon et incrémentalité: ventes attribuées plus ventes incrémentales estimées via tests géographiques ou cohortes contrôles. Séparer effet CTV seul, CTV plus retail media, halo portefeuille.
• Score AEO créatif: indice pondéré combinant taux de sélection, conformité, attention estimée scène 1, CTR QR et part de diffusion premium. Utiliser comme boussole d’itération.

Mesure et reporting

• Cadence: daily pour la santé du pipeline créatif et le pilotage, hebdomadaire pour décisions d’itération, mensuel pour lecture incrémentale et mix.
• Tableaux de bord: vues par scène, par prompt, par partenaire, par SKU. Déclencher des alertes en cas de chute du taux de sélection ou de hausse des rejets de modération.

Plan 0 30 60 90 jours

• Jours 0 7: inventaire des actifs, alignement juridique et brand safety, taxonomie et schéma de métadonnées, gabarits de prompts, nomenclature des fichiers.
• Jours 8 30: production des variantes vidéo et voix, balisage métadonnées, premiers tests d’assemblage, base de référence KPI, mise en place des garde fous.
• Jours 31 60: expérimentation à l’échelle sur Disney+, optimisation des prompts et des scènes, automatisation des rapports, préparation de l’extension Netflix pour Q4 2025.
• Jours 61 90: intégration cross écran avec retail media, modèles d’incrémentalité géo, normalisation du score AEO et règles d’autopilote créatif.

Checklist opérationnelle

• Métadonnées complètes et validées par juridique
• Assets vidéo et audio versionnés et séparés par pistes
• Gabarits de prompts stockés et testés
• Watermark et divulgation configurés
• Listes négatives brand safety actives
• Dashboards reliés aux nouveaux KPI
• Procédures d’escalade en place

Conclusion

L’assistant créatif IA favorise les annonceurs qui structurent données, actifs et garde fous. Un playbook AEO CTV centré sur prompts, métadonnées, variantes prêtes IA, sécurité et mesure crée un avantage durable pour capter la sélection du modèle et convertir cette sélection en requêtes et ventes Amazon.