Le ciblage comportemental utilise les données collectées sur les comportements en ligne des internautes — historique de navigation, recherches effectuées, contenus consommés, achats réalisés — pour afficher des publicités correspondant à leurs intérêts présumés. Cette approche permet d'améliorer significativement la pertinence des annonces par rapport au ciblage contextuel (basé sur le contenu de la page) ou démographique, en se fondant sur des signaux d'intérêt réels plutôt que présumés.
Le ciblage comportemental opère à deux niveaux : le ciblage first-party, basé sur les données comportementales collectées directement par l'annonceur sur ses propres propriétés (site, application, emails), et le ciblage third-party, basé sur des données agrégées par des data brokers ou des plateformes publicitaires à partir de la navigation sur l'ensemble du web. Ce dernier est en déclin accéléré avec la disparition des cookies tiers (Chrome Privacy Sandbox, suppression des cookies Safari/Firefox).
L'évolution réglementaire (RGPD en Europe, CCPA en Californie) et technique impose une transformation des pratiques de ciblage comportemental vers des modèles respectueux de la vie privée : exploitation des données first-party avec consentement explicite, recours aux audiences lookalike basées sur les clients existants, contextual targeting enrichi par l'IA, et adoption des API de ciblage privacy-preserving proposées par les plateformes. Les annonceurs qui investissent dans la qualité de leur stack de données first-party seront les moins impactés par cette transition.