Présentation
Les clients peuvent effectuer plusieurs recherches et cliquer sur plusieurs de vos annonces avant d'effectuer un achat ou de réaliser une autre action importante sur votre site Web ou dans votre application. En règle générale, tout le crédit de l'action importante, appelée événement clé, est attribué à la dernière annonce sur laquelle les clients ont cliqué. Mais est-ce seulement cette annonce qui les a incités à interagir avec un événement clé sur le chemin d'événement clé ? Qu'en est-il des autres annonces sur lesquelles ils ont cliqué avant ?
Attribution is the act of assigning credit for important user actions to different ads, clicks, and factors along the user's path to completing the action.
An attribution model can be a rule, a set of rules, or a data-driven algorithm that determines how credit is assigned to touchpoints along a user's path to completing important actions.
Trois modèles d'attribution sont disponibles dans les rapports sur l'attribution des propriétés Google Analytics 4 :
- Attribution basée sur les données
- Dernier clic sur les canaux payants et naturels
- Dernier clic sur les canaux payants Google
Atteignez vos objectifs marketing
Utilisez les insights Google Analytics dans Google Ads pour présenter votre entreprise aux bons clients sur le Réseau de Recherche, YouTube et ailleurs.
Accéder aux rapports sur l'attribution
Pour accéder aux rapports sur l'attribution :
- Dans Google Analytics, cliquez sur Publicité à gauche.
- Sous Attribution, cliquez sur Modèles d'attribution ou sur Chemins d'attribution.
Attribution basée sur les données
Attribution basée sur les données : ce modèle répartit le crédit de l'événement clé selon les données associées à chacun de ces événements. Il est différent des autres, car il calcule la contribution réelle de chaque clic à l'aide des données de votre compte.
Tout modèle basé sur les données est propre à chaque annonceur et chaque événement clé.
Comment fonctionne l'attribution basée sur les données ?
L'attribution utilise des algorithmes de machine learning pour déterminer les chemins de conversion et de non-conversion. Le modèle basé sur les données qui en résulte analyse l'impact des différents points de contact sur les résultats des événements clés. Pour cela, il prend en compte différents facteurs tels que le délai avant l'événement clé, le type d'appareil, le nombre d'interactions avec les annonces, l'ordre d'exposition aux annonces et les types de composants de création. En adoptant une approche contrefactuelle, le modèle compare les données réelles avec les données hypothétiques pour identifier les points de contact les plus susceptibles de générer des événements clés. Il attribue ensuite le crédit à ces points de contact en fonction de cette probabilité.
Méthodologie d'attribution basée sur les données (niveau avancé)
La méthodologie d'attribution basée sur les données comprend deux parties principales :
- Analyse des données disponibles sur les chemins afin d'élaborer des modèles de taux d'événements clés pour chacun de vos événements clés
- Utilisation des prédictions du modèle de taux d'événements clés pour alimenter un algorithme qui attribue le crédit aux interactions avec les annonces
Créer des modèles de probabilité d'événement clé à partir des données disponibles sur les chemins
L'attribution basée sur les données utilise les données sur les chemins de conversion (issues des utilisateurs ayant effectué ou non une conversion) pour déterminer si la présence de certains points de contact marketing et le moment où ils se produisent peuvent avoir un impact sur la probabilité que les utilisateurs interagissent avec un événement clé. Les modèles générés évaluent la probabilité qu'un utilisateur interagisse avec un événement clé sur un chemin d'événement clé à un point précis du chemin, selon son exposition à une interaction spécifique avec une annonce.
Les modèles comparent la probabilité d'événement clé des utilisateurs exposés à l'annonce à celle des utilisateurs similaires qui ne l'ont pas vue. Dans un jargon plus technique, les modèles calculent les gains contrefactuels des expositions aux annonces Google en s'entraînant sur des données issues d'essais contrôlés aléatoirement.
Utiliser un algorithme pour répartir le crédit entre les points de contact marketing
Le modèle d'attribution basée sur les données attribue le crédit selon la façon dont l'ajout de chaque interaction avec une annonce au chemin modifie la probabilité d'événement clé estimée. Pour calculer ce crédit, l'algorithme d'attribution basée sur les données utilise des facteurs comme le délai entre l'interaction avec l'annonce et l'événement clé, le type de format et d'autres signaux associés aux requêtes.
Dernier clic sur les canaux payants et naturels
Dernier clic sur les canaux payants et naturels : ce modèle ignore les accès directs et attribue 100 % de la valeur de l'événement clé au dernier canal avec lequel l'utilisateur a interagi (soit par un clic, soit par une vue volontaire sur YouTube) avant la conversion. Vous trouverez ci-dessous des exemples d'attribution de la valeur d'un événement clé :
- Display > Réseaux sociaux > Recherche sponsorisée > Recherche naturelle → 100 % à la recherche naturelle
- Display > Réseaux sociaux > Recherche sponsorisée > E-mail → 100 % à l'e-mail
- Display > Réseaux sociaux > Recherche sponsorisée > Accès directs → 100 % à la recherche sponsorisée
- Direct → 100 % au trafic direct
- Dernier clic sur les canaux payants et naturels et Dernier clic indirect sont deux noms désignant le même modèle d'attribution.
Une vue volontaire est comptabilisée dans l'attribution basée sur les données lorsqu'un utilisateur :
- regarde une annonce pendant 30 secondes (ou jusqu'à la fin si elle dure moins longtemps) ;
- clique sur une fiche d'accroche ;
- clique sur la bannière associée ou sur le mur de vidéos ;
- clique sur une expression comportant une incitation à l'action ;
- clique sur l'écran de fin ;
- clique pour accéder au site Web de l'annonceur.
Dernier clic sur les canaux payants Google
Dernier clic sur les canaux payants Google : ce modèle attribue 100 % de la valeur de l'événement clé au dernier canal Google Ads sur lequel l'internaute a cliqué avant d'effectuer la conversion. Si le chemin ne comprend pas de clic Google Ads, comme dans l'exemple 6, le modèle d'attribution basé sur le dernier clic sur les canaux payants et naturels est utilisé à la place.
- Display > Réseaux sociaux > Recherche sponsorisée > Recherche naturelle → 100 % à la recherche sponsorisée
- Display > Réseaux sociaux > EVC YouTube > E-mail → 100 % à YouTube
- Display > Réseaux sociaux > E-mail > Accès directs → 100 % à l'e-mail (recours au dernier clic non direct)
- Direct → 100 % au trafic direct
Sélectionnez des paramètres d'attribution
The Attribution settings page lets you choose how Google Analytics assigns credit to different ads, clicks, and other factors before users trigger key events and Google Ads web conversions.
To select attribution settings:
- Sign in to Google Analytics.
- Dans Admin, under Data display, click Attribution settings.
Le lien précédent ouvre la dernière propriété Analytics à laquelle vous avez accédé. Vous pouvez modifier la propriété à l'aide du sélecteur de propriété.Vous devez être responsable marketing (ou avoir un rôle supérieur)au niveau de la propriété pour select the attribution settings.
- Select these attribution settings:
- Click Save.