Comment ChatGPT diffuse des publicités

• Dans le flux de réponse de ChatGPT, des objets d’unité publicitaire sont insérés parmi la sortie du modèle, et sont transmis via l’événement SSE delta sous la forme single_advertiser_ad_unit
• L’image et le favicon des cartes publicitaires sont chargés depuis bzrcdn.openai.com, et les liens avec target.open_externally: false s’ouvrent dans la webview interne de ChatGPT, ce qui maintient dans le même flux le clic puis le passage vers la page du marchand
• Même avec un même compte, des annonceurs différents sont associés selon le sujet de la conversation ; selon des contextes comme un voyage à Pékin, des vols, les playoffs NBA, la mode ou la productivité, Grubhub, GetYourGuide, Axel, Gametime, Aritzia et Canva ont été observés respectivement
• Les publicités et les URL de clic transmettent aussi des identifiants basés sur des jetons Fernet ; ads_spam_integrity_payload, oppref, olref et ad_data_token servent à la vérification de l’intégrité des clics et au flux d’identification, et oppref est stocké pendant 30 jours dans le cookie __oppref
• La page du marchand charge le SDK OAIQ et envoie des événements measure à bzr.openai.com, ce qui complète une boucle d’attribution où, après un clic depuis ChatGPT, les événements côté marchand reviennent vers OpenAI

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Insertion des publicités et flux de clic

• Dans le flux de réponse de ChatGPT, des objets publicitaires de type single_advertiser_ad_unit sont mélangés à la sortie du modèle
  • Lors d’une requête de conversation, une réponse SSE s’ouvre sur chatgpt.com/backend-api/f/conversation, et certaines publicités sont transmises via des événements delta
  • L’objet publicitaire contient notamment ads_request_id, ads_spam_integrity_payload, advertiser_brand, carousel_cards et ad_data_token
  • advertiser_brand.id semble être un identifiant de compte marchand au format adacct_<32-hex>
• Le favicon de la marque et l’image des cartes publicitaires sont tous deux chargés depuis bzrcdn.openai.com
  • Cela montre une architecture où les créations publicitaires sont hébergées côté OpenAI plutôt que chez le marchand
• Les liens avec target.open_externally: false s’ouvrent dans la webview interne de ChatGPT
  • Le flux menant après le clic à la page du marchand peut ainsi aussi être observé directement par OpenAI
• Les URL de clic incluent des paramètres comme utm_source=chatgptpilot ainsi que oppref et olref
  • Un exemple de lien s’ouvre sous la forme https://grubhub.com/?utm_source=chatgptpilot...&oppref=...&olr…=...

Ciblage et chaîne d’attribution

• Même avec le même compte, des annonceurs différents sont envoyés selon le sujet de la conversation
  • Pour un projet de voyage à Pékin, Grubhub avec « Get Chinese Food Delivered » apparaît
  • Pour une réservation de visite à Pékin, GetYourGuide avec un tour de la Grande Muraille et ad_id=beijing003 apparaît
  • Pour des vols vers Pékin, Axel apparaît avec utm_term=vflight_beijing_03
  • Pour les playoffs NBA, Gametime apparaît avec utm_campaign=nba&utm_content=playoffs
  • Pour la mode printanière et les tendances, Aritzia apparaît avec utm_campaign=chatgptpilot_trav3
  • Pour des conversations sur la productivité et les slides, Canva apparaît avec utm_campaign=…link-clicks_products
• Cette observation met en évidence un ciblage basé sur le contexte de la conversation
  • Il n’a pas été vérifié si l’historique des conversations précédentes est aussi pris en compte
• Quatre jetons Fernet sont transmis avec chaque publicité
  • ads_spam_integrity_payload n’apparaît que dans le SSE et est présenté comme une valeur utilisée pour une vérification d’intégrité côté serveur contre les clics falsifiés
  • oppref est ajouté à l’URL de clic et le SDK OAIQ le copie dans le cookie __oppref avec une durée de 720 heures, soit 30 jours
  • olref est ajouté à l’URL de clic avec oppref, mais n’est pas stocké dans le SDK observé
  • ad_data_token est structuré pour contenir un autre jeton Fernet à l’intérieur d’un JSON encapsulé en base64
• Les 9 premiers octets d’un jeton Fernet sont publics, ce qui permet de reconstituer l’heure d’émission sans la clé
  • Ils incluent l’octet de version 0x80 et un timestamp Unix big-endian sur 8 octets
  • L’URL de clic Home Depot capturée a été émise le 2026-04-26 à 11:30:08 UTC, et le navigateur a chargé la page du marchand à 11:31:43, ce qui donne un délai de 95 secondes

SDK de suivi côté marchand

• La page du marchand charge le SDK OAIQ https://bzrcdn.openai.com/sdk/oaiq.min.js
  • La version observée est 0.1.3
  • Le code d’initialisation est de la forme oaiq('init', { pid: '<merchant pixel ID>' });
  • La mesure de page est appelée sous la forme oaiq('measure', 'contents_viewed', { ... });
• Au moment de init, OAIQ lit la valeur ?oppref= de l’URL et l’écrit dans le cookie first-party __oppref
  • Le cookie __oaiq_domain_probe est également défini en parallèle
• Ensuite, tous les appels à measure envoient le JSON par POST vers https://bzr.openai.com/v1/sdk/…
  • Cela complète la boucle d’attribution dans laquelle, après un clic, les événements côté marchand retournent vers OpenAI
• Deux domaines et deux cookies sont explicitement présentés comme des cibles de blocage ou d’inspection

  • bzrcdn.openai.com,bzr.openai.com

    • __oppref, __oaiq_domain_probe