Cet article concerne les propriétés Google Analytics 4. Consultez la section "Universal Analytics" si vous utilisez encore une propriété Universal Analytics, qui cessera de traiter les données le 1er juillet 2023 (le 1er octobre 2023 pour les propriétés Analytics 360).

[GA4] À propos de l'attribution et de sa modélisation

Cet article s'adresse à toute personne souhaitant analyser la façon dont ses annonces interagissent sur le chemin avant conversion.

La section "Attribution" des propriétés Google Analytics 4 offre de nouvelles fonctionnalités (comme la modélisation d'attributions au niveau de la propriété) et des améliorations (telles qu'un rapport Chemins de conversion remanié) permettant d'obtenir des insights plus précis et plus exploitables qu'auparavant.

Au sommaire de cet article :

Présentation de la modélisation des attributions

Les internautes peuvent faire plusieurs recherches et cliquer sur plusieurs de vos annonces avant d'effectuer un achat ou de réaliser une autre action intéressante sur votre site Web. En général, tout le crédit de la conversion est attribué à la dernière annonce sur laquelle ils cliquent. Mais est-ce seulement cette annonce qui les a incités à effectuer une conversion ? Qu'en est-il des autres annonces sur lesquelles ils ont cliqué avant ?

Le terme attribution est le mécanisme consistant à attribuer le crédit d'une conversion aux annonces, clics et autres facteurs sur le parcours utilisateur ayant abouti à cette conversion. Un modèle d'attribution peut être une règle, un ensemble de règles ou un algorithme basé sur les données qui détermine comment le crédit des conversions est attribué aux points de contact sur les chemins de conversion.

Trois types de modèles d'attribution sont actuellement disponibles dans les rapports sur l'attribution des propriétés Google Analytics 4 : les modèles basés sur des règles multicanaux, un modèle basé sur des règles "Ads de préférence" et l'attribution basée sur les données.

Pour accéder aux rapports sur l'attribution, cliquez sur Publicité à gauche. Sous Attribution, cliquez sur Comparaison de modèles ou Chemins de conversion.

Remarques :
  • Tous les modèles d'attribution excluent les visites directes : aucun crédit ne leur est attribué (sauf si le chemin avant la conversion est entièrement constitué de visites directes).
  • Les modèles d'attribution ont été introduits à différentes dates (voir ci-dessous). Par conséquent, si vous sélectionnez une plage de dates comprenant une période antérieure à la "date de début" d'un modèle, les données affichées seront partielles.

    • Modèles basés sur des règles multicanaux : 14 juin 2021
    • Attribution multicanal basée sur les données : 1er novembre 2021

Attribution basée sur les données

Attribution basée sur les données : ce modèle répartit le crédit de la conversion selon les données associées à chaque événement de conversion. Il est différent des autres, car il calcule la contribution réelle de chaque clic à l'aide des données de votre compte.

Data-driven model icon Tout modèle basé sur les données est propre à chaque annonceur et chaque événement de conversion.

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 conversions enregistrées. Pour cela, il prend en compte différents facteurs tels que le délai avant conversion, le type d'appareil, le nombre d'interactions avec les annonces, l'ordre d'exposition aux annonces et les types d'assets 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 conversions. Il attribue ensuite le crédit de la conversion à ces points de contact en fonction de cette probabilité.

Remarque : Selon la disponibilité des données, les modèles d'attribution basée sur les données peuvent exploiter des données globales anonymes issues des paramètres de partage des données.

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 de conversion afin d'élaborer des modèles de taux de conversion pour chacun de vos événements de conversion
  • Utilisation des prédictions du modèle de taux de conversion pour alimenter un algorithme qui attribue le crédit des conversions aux interactions avec les annonces

Créer des modèles de probabilité de conversion à partir des données disponibles sur les chemins de conversion

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 effectuent une conversion. Les modèles générés évaluent la probabilité qu'un utilisateur effectue une conversion à un point précis du chemin de conversion, selon son exposition à une interaction spécifique avec une annonce.

Les modèles comparent la probabilité de conversion 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 de conversion entre les points de contact marketing

Le modèle d'attribution basée sur les données attribue le crédit en déterminant la probabilité de conversion estimée en fonction de la présence des différentes interactions avec une annonce sur le chemin. 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 la conversion, le type de format et d'autres signaux associés aux requêtes.

Exemple
 
Dans l'illustration générale ci-dessous, la combinaison de l'exposition à l'annonce 1 (recherche sponsorisée), de l'exposition à l'annonce 2 (réseaux sociaux), de l'exposition à l'annonce 3 (affiliation) et de l'exposition à l'annonce 4 (Réseau de Recherche) génère une probabilité de conversion de 3 %. Lorsque l'exposition à l'annonce 4 n'a pas lieu, la probabilité passe à 2 %. Cela signifie que l'exposition à l'annonce 4 génère une probabilité de conversion de +50 %. Nous répétons cette opération pour chaque interaction avec l'annonce et utilisons les contributions observées pour pondérer l'attribution.
 

Modèles basés sur des règles multicanaux

Last interaction model iconDernier clic multicanal : ce modèle ignore les accès directs et attribue 100 % de la valeur de conversion 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 de conversion :

Exemples
  1. Display > Réseaux sociaux > Recherche sponsorisée > Recherche naturelle → 100 % à la recherche naturelle
  2. Display > Réseaux sociaux > Recherche sponsorisée > E-mail → 100 % à l'e-mail
  3. Display > Réseaux sociaux > Recherche sponsorisée > Accès directs → 100 % à la recherche sponsorisée

Remarque : Il s'agit du seul modèle basé sur le dernier clic que vous pouvez exporter vers Google Ads. Le modèle basé sur le dernier clic Ads de préférence n'est disponible que le reporting.

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.

First interaction model iconPremier clic multicanal : avec ce modèle, tout le crédit de la conversion est attribué au premier canal avec lequel l'internaute a interagi (soit par un clic, soit par une vue volontaire sur YouTube) avant d'effectuer la conversion.

Linear model iconLinéaire multicanal : avec ce modèle, le crédit de la conversion est réparti de manière égale entre tous les canaux avec lesquels l'internaute a interagi (soit par un clic, soit par une vue volontaire sur YouTube) avant d'effectuer la conversion.

Time-decay model iconMulticanal basé sur la position : ce modèle attribue 40 % du crédit à la première et à la dernière interaction, et les 20 % restants sont répartis uniformément entre les interactions intermédiaires.

Position-based model iconMulticanal avec dépréciation dans le temps : ce modèle attribue davantage de crédit aux points de contact qui sont chronologiquement les plus proches de la conversion. Le crédit est réparti selon une demi-vie de sept jours. En d'autres termes, un clic effectué huit jours avant une conversion reçoit une part de crédit inférieure de moitié à celle d'un clic effectué un jour avant la conversion.

Modèle Ads de préférence

Last interaction model iconDernier clic Ads de préférence : ce modèle attribue 100 % de la valeur de conversion 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 multicanal est utilisé à la place.

Exemples
  1. Display > Réseaux sociaux > Recherche sponsorisée > Recherche naturelle → 100 % à la recherche sponsorisée
  2. Display > Réseaux sociaux > EVC YouTube > E-mail → 100 % à YouTube
  3. Display > Réseaux sociaux > E-mail > Accès directs → 100 % à l'e-mail (recours au dernier clic non direct)

Paramètres d'attribution des administrateurs

Les utilisateurs disposant du rôle d'éditeur sur la propriété peuvent désormais sélectionner un modèle d'attribution et une période d'analyse au niveau de la propriété pour les appliquer à un certain nombre de rapports. Pour accéder à ce paramètre, cliquez sur Administration > Paramètres d'attribution. En savoir plus

Remarque : Les paramètres d'attribution des administrateurs n'affectent pas les modèles d'attribution sélectionnés dans les rapports sur l'attribution.

 

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