Lancement du standard GARM/Ad Net Zero

Le 17 juin dernier, Ad Net Zero (ANZ) et le GARM (Global Alliance for Responsible Media) ont publié la première version du Global Media Sustainability Framework - une série de normes visant à améliorer la mesure cohérente et comparable des émissions de gaz à effet de serre des campagnes Digitales, Télé, Print, Radio/Audio, Affichage et Cinéma.

Ce référentiel est le résultat d'un effort d'engagement mondial de 12 mois pour construire une série de processus de mesure communs et comprend les premières versions des formules, ainsi que des outils pour aider à collecter efficacement les données d'émissions des entreprises tout au long de la chaîne d'approvisionnement des médias. Jusqu'à présent, il n'existait pas de cadre de mesure cohérent et convenu à l'échelle du secteur.

Ce framework international s'aligne avec l'ensemble des travaux initiés par les instances interprofessionnelles françaises et ce depuis 2 ans. En effet, l’Union des Marques (UDM), le SRI (Syndicat des Régies Internet), le SNPTV (Syndicat National de la Presse Télévisée) ou encore l’Alliance Digitale ont été partie prenante de ces travaux et y ont apporté des briques fondatrices.

Les marques peuvent désormais s'appuyer en France sur le référentiel Oneframe de l'UDM, totalement compatible avec le Global Media Sustainability Framework et avoir ainsi une vision globale de leurs campagnes (TV, Digital et OOH pour la partie globale à ce stade).

En s'appuyant sur des normes internationales pour évaluer les émissions carbone des médias, chacun a maintenant son rôle à jouer.

1. Les annonceurs sont invités à vérifier que leurs partenaire qui mesurent les émissions de gaz à effet de serre de leurs activités média utilisent ce référentiel ou celui de l'union des Marques, totalement compatible.

2. Les agences peuvent s'assurer que leurs propres outils ou partenaires utilisent aussi ce périmètre et que les émissions de GES sont prises en compte dans tous les plans médias.

3. Les éditeurs et régies peuvent fournir les données demandées avec autant de granularité que possible, en améliorant continuellement la qualité des éléments au fil du temps.