Dans le paysage num\u00e9rique en \u00e9volution rapide de 2025, l’optimisation publicitaire par IA s’impose comme une pierre angulaire pour les entreprises cherchant \u00e0 maximiser le retour sur investissement publicitaire (ROAS) et \u00e0 stimuler une croissance durable. Cette technologie exploite des algorithmes d’apprentissage automatique pour affiner dynamiquement les campagnes publicitaires, garantissant que chaque dollar investi g\u00e9n\u00e8re des r\u00e9sultats mesurables. Au c\u0153ur de cette d\u00e9marche, l’optimisation publicitaire par IA int\u00e8gre un traitement de donn\u00e9es avanc\u00e9 pour analyser de vastes ensembles de donn\u00e9es en temps r\u00e9el, identifiant des mod\u00e8les que les analystes humains pourraient n\u00e9gliger. Par exemple, les plateformes emploient d\u00e9sormais la mod\u00e9lisation pr\u00e9dictive pour pr\u00e9voir le comportement des utilisateurs, permettant aux annonceurs d’ajuster instantan\u00e9ment les ench\u00e8res, les cr\u00e9ations et les param\u00e8tres de ciblage.<\/p>\n
Le virage vers des approches pilot\u00e9es par l’IA a \u00e9t\u00e9 propuls\u00e9 par l’explosion des donn\u00e9es provenant de sources multicanaux, notamment les r\u00e9seaux sociaux, les moteurs de recherche et les r\u00e9seaux programmatiques. En 2025, avec des r\u00e9glementations sur la confidentialit\u00e9 comme le RGPD et le CCPA plus strictes que jamais, les outils d’IA excellent dans le traitement des donn\u00e9es anonymis\u00e9es, garantissant la conformit\u00e9 tout en offrant des exp\u00e9riences personnalis\u00e9es. Les entreprises adoptant l’optimisation publicitaire par IA signalent des am\u00e9liorations allant jusqu’\u00e0 30 % des taux de conversion, selon les r\u00e9f\u00e9rences de l’industrie provenant de sources comme Google et Meta. Cet aper\u00e7u explore comment l’analyse des performances en temps r\u00e9el, la segmentation de l’audience et la gestion automatis\u00e9e des budgets forment l’\u00e9pine dorsale de ces strat\u00e9gies, permettant aux marketeurs d’atteindre un ciblage pr\u00e9cis et une efficacit\u00e9 accrue.<\/p>\n
De plus, l’IA am\u00e9liore le processus d’optimisation en automatisant les t\u00e2ches routini\u00e8res, lib\u00e9rant ainsi les strat\u00e8ges pour qu’ils se concentrent sur l’innovation cr\u00e9ative. Les suggestions publicitaires personnalis\u00e9es bas\u00e9es sur les donn\u00e9es d’audience, telles que les interactions pass\u00e9es et les informations d\u00e9mographiques, permettent une messagerie hyper-pertinente qui r\u00e9sonne profond\u00e9ment avec les utilisateurs. \u00c0 mesure que nous approfondissons, il devient clair que l’IA non seulement rationalise les op\u00e9rations, mais d\u00e9bloque \u00e9galement de nouvelles opportunit\u00e9s d’am\u00e9lioration du taux de conversion gr\u00e2ce aux tests A\/B \u00e0 grande \u00e9chelle et \u00e0 l’analyse pr\u00e9dictive.<\/p>\n
L’analyse des performances en temps r\u00e9el est essentielle dans l’optimisation publicitaire par IA, fournissant des informations imm\u00e9diates sur l’efficacit\u00e9 des campagnes. Les algorithmes d’IA surveillent des indicateurs tels que les taux de clics (CTR), le co\u00fbt par acquisition (CPA) et les niveaux d’engagement, ajustant les strat\u00e9gies \u00e0 la vol\u00e9e. Par exemple, si une publicit\u00e9 vid\u00e9o sous-performe dans une r\u00e9gion sp\u00e9cifique, le syst\u00e8me peut la mettre en pause et rediriger le budget vers des formats plus performants en quelques secondes. Cette capacit\u00e9 r\u00e9duit le gaspillage et maximise l’impact, des \u00e9tudes montrant une augmentation de 25 % du ROAS pour les campagnes utilisant des ajustements en temps r\u00e9el.<\/p>\n
Des outils tels que Smart Bidding de Google Ads et Sensei d’Adobe int\u00e8grent l’apprentissage automatique pour traiter les donn\u00e9es en streaming, signalant des anomalies telles que des pics soudains de trafic provenant de bots. Les marketeurs b\u00e9n\u00e9ficient de tableaux de bord qui visualisent les tendances, permettant une prise de d\u00e9cision proactive. En int\u00e9grant le traitement du langage naturel, ces syst\u00e8mes g\u00e9n\u00e8rent m\u00eame des rapports en langage clair, d\u00e9mocratisant l’acc\u00e8s \u00e0 des analyses complexes.<\/p>\n
La segmentation de l’audience forme le fondement de l’optimisation publicitaire par IA cibl\u00e9e. L’IA excelle dans la division des audiences larges en micro-segments bas\u00e9s sur des donn\u00e9es comportementales, psychographiques et contextuelles. Par exemple, le regroupement des utilisateurs par historique d’achat et habitudes de navigation permet une diffusion publicitaire sur mesure, comme montrer des \u00e9quipements de fitness aux passionn\u00e9s de sant\u00e9 pendant les p\u00e9riodes de forte motivation comme janvier.<\/p>\n
Les mod\u00e8les d’IA avanc\u00e9s utilisent le filtrage collaboratif, similaire aux recommandations de Netflix, pour pr\u00e9dire les chevauchements de segments et affiner les personas. Cela conduit \u00e0 des am\u00e9liorations du taux de conversion de 15 \u00e0 20 %, comme en t\u00e9moignent les \u00e9tudes de cas de g\u00e9ants du commerce \u00e9lectronique. La segmentation ax\u00e9e sur la confidentialit\u00e9, utilisant l’apprentissage f\u00e9d\u00e9r\u00e9, garantit que les donn\u00e9es restent s\u00e9curis\u00e9es tout en am\u00e9liorant la personnalisation. Les strat\u00e9gies ici incluent le reciblage dynamique, o\u00f9 l’IA met \u00e0 jour les segments en temps r\u00e9el en fonction des parcours des utilisateurs.<\/p>\n
L’optimisation publicitaire par IA brille dans la g\u00e9n\u00e9ration de suggestions publicitaires personnalis\u00e9es bas\u00e9es sur les donn\u00e9es d’audience, transformant des campagnes g\u00e9n\u00e9riques en exp\u00e9riences sur mesure. L’apprentissage automatique scanne les profils des utilisateurs pour recommander des visuels, des textes et des appels \u00e0 l’action qui correspondent aux pr\u00e9f\u00e9rences individuelles. Une marque de d\u00e9tail, par exemple, pourrait utiliser l’IA pour sugg\u00e9rer des manteaux d’hiver aux utilisateurs dans les climats froids ayant r\u00e9cemment consult\u00e9 des v\u00eatements d’ext\u00e9rieur, ce qui entra\u00eene une augmentation de 40 % des conversions.<\/p>\n
L’optimisation cr\u00e9ative implique des outils d’IA g\u00e9n\u00e9rative qui effectuent automatiquement des tests A\/B sur des milliers de variantes. Des plateformes comme Amazon DSP utilisent cela pour it\u00e9rer sur les \u00e9l\u00e9ments publicitaires, en se concentrant sur ceux qui stimulent l’engagement. Des indicateurs tels que le temps pass\u00e9 sur la publicit\u00e9 et les taux d’interaction guident les raffinements, garantissant des scores de pertinence plus \u00e9lev\u00e9s et des co\u00fbts plus bas. Cette approche non seulement am\u00e9liore les conversions, mais renforce \u00e9galement la fid\u00e9lit\u00e9 \u00e0 la marque gr\u00e2ce \u00e0 une messagerie coh\u00e9rente et ax\u00e9e sur la valeur.<\/p>\n
Pour stimuler le ROAS, l’optimisation publicitaire par IA emploie des algorithmes d’optimisation multi-objectifs qui \u00e9quilibrent les gains \u00e0 court terme avec la valeur \u00e0 long terme. Les strat\u00e9gies incluent la mod\u00e9lisation d’audience similaire (lookalike), o\u00f9 l’IA identifie les jumeaux num\u00e9riques des clients \u00e0 haute valeur pour \u00e9tendre la port\u00e9e efficacement. Des indicateurs concrets d’un rapport Forrester de 2024 indiquent que les campagnes optimis\u00e9es par IA atteignent un ROAS 2,5 fois plus \u00e9lev\u00e9 par rapport aux efforts manuels.<\/p>\n
Une autre tactique est la messagerie s\u00e9quentielle, o\u00f9 l’IA s\u00e9quence les publicit\u00e9s pour nourrir les prospects \u00e0 travers l’entonnoir, de la sensibilisation \u00e0 l’achat. En int\u00e9grant le suivi multi-appareils, l’IA garantit des exp\u00e9riences fluides, r\u00e9duisant les abandons. Les entreprises peuvent suivre le ROAS via des formules telles que (Revenus des publicit\u00e9s \/ D\u00e9penses publicitaires) x 100, visant des r\u00e9f\u00e9rences sup\u00e9rieures \u00e0 400 %. La d\u00e9tection automatis\u00e9e des anomalies prot\u00e8ge davantage les budgets en alertant sur les inefficacit\u00e9s d\u00e8s le d\u00e9but.<\/p>\n
La gestion automatis\u00e9e des budgets est un changement de donne dans l’optimisation publicitaire par IA, utilisant des pr\u00e9visions pr\u00e9dictives pour allouer les fonds l\u00e0 o\u00f9 ils comptent le plus. L’IA analyse les donn\u00e9es historiques et les tendances du march\u00e9 pour pr\u00e9voir les performances, ajustant les ench\u00e8res dynamiquement pour capturer le trafic \u00e0 forte intention. Pour les campagnes B2B, cela pourrait signifier prioriser LinkedIn pendant les heures de bureau, optimisant les d\u00e9penses pour une r\u00e9duction de 35 % du CPA.<\/p>\n
Des syst\u00e8mes comme Advantage+ de Facebook emploient l’apprentissage par renforcement pour apprendre des r\u00e9sultats, affinant l’allocation au fil du temps. Les marketeurs d\u00e9finissent des garde-fous, tels que des plafonds quotidiens, tandis que l’IA g\u00e8re les distributions granulaires. Les indicateurs incluent les taux d’utilisation du budget, atteignant souvent 95 % d’efficacit\u00e9, et l’analyse de variance pour pr\u00e9dire les fluctuations du ROI.<\/p>\n
La budg\u00e9tisation multicanal exige que l’IA harmonise les d\u00e9penses sur des plateformes comme Google, Meta et TikTok. Les algorithmes d’optimisation utilisent des mod\u00e8les d’attribution unifi\u00e9s pour cr\u00e9diter les conversions avec pr\u00e9cision, \u00e9vitant les inefficacit\u00e9s cloisonn\u00e9es. Un exemple pratique : l’IA r\u00e9alloue le budget des publicit\u00e9s display sous-performantes vers la recherche pendant les saisons de pointe, am\u00e9liorant le ROAS global de 28 %.<\/p>\n
Les outils fournissent des simulations de sc\u00e9narios, permettant aux testeurs de mod\u00e9liser des budgets ‘et si’. La conformit\u00e9 avec les API des plateformes garantit une int\u00e9gration fluide, tandis que les tableaux de bord offrent une transparence sur les performances multicanaux.<\/p>\n
La mise en \u0153uvre de l’optimisation publicitaire par IA exige des donn\u00e9es de haute qualit\u00e9, car de mauvaises entr\u00e9es conduisent \u00e0 des sorties d\u00e9fectueuses. Les d\u00e9fis incluent les sources de donn\u00e9es cloisonn\u00e9es et les probl\u00e8mes d’int\u00e9gration avec les syst\u00e8mes h\u00e9rit\u00e9s. Les solutions impliquent des pipelines ETL (Extraire, Transformer, Charger) am\u00e9lior\u00e9s par l’IA pour nettoyer et normaliser les donn\u00e9es, atteignant une pr\u00e9cision de 99 % dans le traitement.<\/p>\n
Un cas concret : un d\u00e9taillant de taille moyenne a int\u00e9gr\u00e9 les donn\u00e9es CRM avec les plateformes publicitaires via un middleware d’IA, ce qui a entra\u00een\u00e9 une pr\u00e9cision de ciblage am\u00e9lior\u00e9e de 18 %. Des audits r\u00e9guliers et une validation pilot\u00e9e par l’IA maintiennent l’int\u00e9grit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/p>\n
L’utilisation \u00e9thique de l’IA dans l’optimisation publicitaire n\u00e9cessite de traiter les biais dans les donn\u00e9es d’entra\u00eenement pour \u00e9viter un ciblage discriminatoire. Les strat\u00e9gies incluent la curation d’ensembles de donn\u00e9es diversifi\u00e9s et des algorithmes de d\u00e9tection de biais qui signalent les mod\u00e8les biais\u00e9s. Les r\u00e9gulateurs mettent l’accent sur la transparence, les syst\u00e8mes d’IA \u00e9tant d\u00e9sormais tenus d’expliquer les d\u00e9cisions via l’XAI (IA explicable).<\/p>\n
L’att\u00e9nuation produit des r\u00e9sultats \u00e9quitables, augmentant la confiance et les conversions de 12 %, selon les connaissances de Deloitte. Former les \u00e9quipes aux directives \u00e9thiques garantit un d\u00e9ploiement responsable.<\/p>\n
\u00c0 mesure que l’optimisation publicitaire par IA m\u00fbrit en 2025 et au-del\u00e0, l’ex\u00e9cution strat\u00e9gique d\u00e9finira les avantages concurrentiels. Les entreprises tourn\u00e9es vers l’avenir investissent dans des mod\u00e8les hybrides m\u00e9langeant l’IA avec la supervision humaine pour une cr\u00e9ativit\u00e9 nuanc\u00e9e. Les tendances \u00e9mergentes, telles que l’informatique quantique pour des simulations plus rapides, promettent des efficacit\u00e9s encore plus grandes. En privil\u00e9giant des infrastructures \u00e9volutives et des boucles d’apprentissage continu, les organisations peuvent p\u00e9renniser leurs strat\u00e9gies publicitaires.<\/p>\n
Alien Road, en tant que cabinet de conseil expert de premier plan, permet aux entreprises de ma\u00eetriser l’optimisation publicitaire par IA gr\u00e2ce \u00e0 des audits personnalis\u00e9s et des feuilles de route de mise en \u0153uvre. Nos m\u00e9thodologies \u00e9prouv\u00e9es ont permis d’obtenir des am\u00e9liorations moyennes du ROAS de 50 % pour des clients de tous secteurs. Pour \u00e9lever vos campagnes, planifiez une consultation strat\u00e9gique avec notre \u00e9quipe d\u00e8s aujourd’hui et d\u00e9bloquez tout le potentiel de la publicit\u00e9 pilot\u00e9e par l’IA.<\/p>\n
L’optimisation publicitaire par IA fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 l’utilisation de technologies d’intelligence artificielle pour am\u00e9liorer l’efficacit\u00e9 et l’efficience des campagnes de publicit\u00e9 num\u00e9rique. Elle implique l’automatisation de t\u00e2ches telles que les ench\u00e8res, le ciblage et la s\u00e9lection cr\u00e9ative gr\u00e2ce \u00e0 l’apprentissage automatique, permettant des ajustements en temps r\u00e9el qui am\u00e9liorent des indicateurs tels que le CTR et le ROAS. En 2025, ce processus int\u00e8gre des analyses avanc\u00e9es pour g\u00e9rer des environnements de donn\u00e9es complexes, garantissant que les campagnes s’alignent sur les objectifs commerciaux tout en respectant les normes de confidentialit\u00e9.<\/p>\n
L’analyse des performances en temps r\u00e9el dans l’optimisation publicitaire par IA traite les flux de donn\u00e9es en direct des plateformes publicitaires pour \u00e9valuer instantan\u00e9ment les indicateurs de campagne. Les algorithmes d’IA d\u00e9tectent des mod\u00e8les, tels qu’une baisse de l’engagement, et d\u00e9clenchent des optimisations telles que des ajustements d’ench\u00e8res ou des rotations publicitaires. Cela se traduit par des it\u00e9rations plus rapides, avec des exemples montrant des r\u00e9ductions de 20 \u00e0 30 % des d\u00e9penses gaspill\u00e9es en r\u00e9pondant aux fluctuations en quelques millisecondes.<\/p>\n
La segmentation de l’audience est cruciale dans l’optimisation publicitaire par IA car elle permet un ciblage pr\u00e9cis, augmentant la pertinence et la probabilit\u00e9 de conversion. L’IA divise les utilisateurs en groupes bas\u00e9s sur des donn\u00e9es telles que les int\u00e9r\u00eats et les comportements, permettant des campagnes personnalis\u00e9es qui surpassent le ciblage large jusqu’\u00e0 50 % en taux d’engagement.<\/p>\n
Les strat\u00e9gies pour stimuler les taux de conversion avec l’IA incluent la personnalisation dynamique, o\u00f9 les publicit\u00e9s s’adaptent au contexte de l’utilisateur, et le scoring pr\u00e9dictif des prospects pour prioriser les prospects \u00e0 fort potentiel. Les tests A\/B automatis\u00e9s affinent les \u00e9l\u00e9ments de mani\u00e8re it\u00e9rative, conduisant \u00e0 des augmentations de 15 \u00e0 25 %, soutenues par des indicateurs suivant les parcours des utilisateurs de l’impression \u00e0 l’achat.<\/p>\n
La gestion automatis\u00e9e des budgets dans l’optimisation par IA distribue les fonds efficacement entre les campagnes, utilisant des pr\u00e9visions pour maximiser le ROI. Elle \u00e9vite les d\u00e9penses excessives sur les campagnes sous-performantes et capitalise sur les opportunit\u00e9s, atteignant des efficacit\u00e9s budg\u00e9taires de 90 % ou plus tout en conservant le contr\u00f4le gr\u00e2ce \u00e0 des r\u00e8gles personnalisables.<\/p>\n
L’IA joue un r\u00f4le cl\u00e9 dans les suggestions publicitaires personnalis\u00e9es en analysant les donn\u00e9es d’audience pour recommander du contenu correspondant aux pr\u00e9f\u00e9rences des utilisateurs. En utilisant des techniques telles que le filtrage collaboratif, elle g\u00e9n\u00e8re des cr\u00e9ations sur mesure, am\u00e9liorant les taux de clics de 35 % gr\u00e2ce \u00e0 une pertinence qui favorise la confiance et l’action.<\/p>\n
L’IA am\u00e9liore le ROAS en optimisant chaque aspect de la campagne, du ciblage au timing, via des d\u00e9cisions bas\u00e9es sur les donn\u00e9es. Des strat\u00e9gies telles que les ench\u00e8res bas\u00e9es sur la valeur priorisent les actions \u00e0 haut ROI, avec des exemples concrets d\u00e9montrant des rendements de 2 \u00e0 4 fois gr\u00e2ce \u00e0 des co\u00fbts d’acquisition r\u00e9duits et une valeur \u00e0 vie accrue.<\/p>\n
Les indicateurs cl\u00e9s dans l’optimisation publicitaire par IA incluent le CTR, le CPA, le ROAS et les taux de conversion. Le suivi avanc\u00e9 couvre \u00e9galement la profondeur de l’engagement et les fen\u00eatres d’attribution, fournissant une vue holistique qui informe les raffinements de l’IA et compare les performances aux normes de l’industrie telles que les objectifs de ROAS 4:1.<\/p>\n
Oui, l’optimisation publicitaire par IA est adapt\u00e9e aux petites entreprises, offrant des outils \u00e9volutifs qui \u00e9galisent les chances face aux plus grands concurrents. Des plateformes abordables comme Google Ads fournissent des fonctionnalit\u00e9s d’IA d’entr\u00e9e de gamme, permettant des gains d’efficacit\u00e9 de 20 \u00e0 40 % sans expertise technique approfondie.<\/p>\n
L’IA g\u00e8re la confidentialit\u00e9 dans l’optimisation publicitaire gr\u00e2ce \u00e0 des techniques telles que la confidentialit\u00e9 diff\u00e9rentielle et le traitement anonymis\u00e9, se conformant aux r\u00e9glementations en masquant les donn\u00e9es individuelles. Cela garantit un ciblage \u00e9thique tout en maintenant l’efficacit\u00e9 de la campagne, avec des mod\u00e8les bas\u00e9s sur le consentement am\u00e9liorant la confiance des utilisateurs.<\/p>\n
Les d\u00e9fis courants incluent les silos de donn\u00e9es, les lacunes en comp\u00e9tences et les complexit\u00e9s d’int\u00e9gration. Les surmonter implique d’investir dans des plateformes unifi\u00e9es et la formation, g\u00e9n\u00e9rant des avantages \u00e0 long terme tels que des \u00e9conomies de co\u00fbts de 25 % et des flux de travail rationalis\u00e9s.<\/p>\n
L’IA peut pr\u00e9dire les r\u00e9sultats des campagnes publicitaires en utilisant des donn\u00e9es historiques et des mod\u00e8les d’apprentissage automatique pour pr\u00e9voir des indicateurs tels que les conversions et le ROAS. La pr\u00e9cision atteint 85 \u00e0 90 % pour les syst\u00e8mes bien entra\u00een\u00e9s, permettant des ajustements proactifs pour att\u00e9nuer les risques.<\/p>\n
L’IA am\u00e9liore la publicit\u00e9 multicanal en unifiant les donn\u00e9es sur toutes les plateformes pour une messagerie et une attribution coh\u00e9rentes. Elle optimise les exp\u00e9riences multi-appareils, augmentant les conversions de 30 % gr\u00e2ce \u00e0 des strat\u00e9gies synchronis\u00e9es qui capturent les parcours complets des utilisateurs.<\/p>\n
Les tendances \u00e9mergentes incluent l’int\u00e9gration de la recherche vocale, les publicit\u00e9s AR\/VR et l’IA en p\u00e9riph\u00e9rie pour un traitement plus rapide. D’ici 2025, celles-ci stimuleront l’hyper-personnalisation, avec des am\u00e9liorations quantiques promettant des gains exponentiels en vitesse et pr\u00e9cision d’optimisation.<\/p>\n
Choisir un cabinet de conseil comme Alien Road pour l’optimisation publicitaire par IA fournit des conseils d’experts, des strat\u00e9gies personnalis\u00e9es et des r\u00e9sultats mesurables. Les professionnels naviguent dans les complexit\u00e9s, offrant des am\u00e9liorations de performance de 40 \u00e0 60 % gr\u00e2ce \u00e0 des audits et un soutien continu adapt\u00e9s \u00e0 vos besoins commerciaux.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Comprendre l’\u00e9volution de l’optimisation publicitaire par IA Dans le paysage num\u00e9rique en \u00e9volution rapide de 2025, l’optimisation publicitaire par IA s’impose comme une pierre angulaire pour les entreprises cherchant \u00e0 maximiser le retour sur investissement publicitaire (ROAS) et \u00e0 stimuler une croissance durable. Cette technologie exploite l’apprentissage automatique…<\/p>\n","protected":false},"author":0,"featured_media":17136,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[32],"tags":[],"class_list":["post-1978","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-optimization"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/alienroad.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1978","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/alienroad.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/alienroad.com\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/alienroad.com\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1978"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/alienroad.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1978\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/alienroad.com\/wp-json\/wp\/v2\/media\/17136"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/alienroad.com\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1978"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/alienroad.com\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1978"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/alienroad.com\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1978"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}