[GA4] Modélisation du comportement pour le mode Consentement

Cet article s'adresse aux propriétaires de sites Web ou d'applications qui utilisent une bannière de consentement aux cookies, un widget de consentement ou une autre solution de gestion du consentement, et qui s'inquiètent de ne pas obtenir de données provenant des utilisateurs qui n'accordent pas leur consentement. 

Si vous implémentez une bannière de consentement pour votre site Web ou application, Analytics n'obtiendra pas de données concernant les utilisateurs qui refusent de donner leur consentement. La modélisation du comportement en mode Consentement fait appel au machine learning (apprentissage automatique) pour modéliser le comportement des utilisateurs qui refusent les cookies analytiques, en se basant sur le comportement des utilisateurs similaires qui acceptent ces cookies. Les données modélisées vous permettent d'obtenir des insights utiles dans vos rapports Analytics, tout en respectant la confidentialité des utilisateurs.  

Par exemple, la modélisation du comportement permet d'estimer les données qui peuvent être impossibles à observer lorsque les identifiants (comme les cookies ou les ID utilisateur) ne sont pas entièrement disponibles. Pour cela, elle prend en compte les métriques sur les utilisateurs et les sessions telles que les utilisateurs actifs par jour et le taux d'événements clés. Elle vous aide à répondre à des questions importantes, par exemple :

  • Quel est le nombre d'utilisateurs actifs par jour ?
  • Combien de nouveaux utilisateurs ai-je acquis avec ma dernière campagne ?
  • Quel est le parcours utilisateur, de l'arrivée sur mon site Web jusqu'à l'achat ?
  • Combien de visiteurs de mon site se trouvent en Allemagne ou au Royaume-Uni ?
  • Quelle est la différence entre le comportement des utilisateurs sur mobile et celui des visiteurs du site Web ?
Modeling in Google Analytics 4

Différences entre les données modélisées et celles observées

Lorsque des utilisateurs visitent votre site et autorisent les cookies Analytics, ou s'ils ne désactivent pas la personnalisation à l'aide de l'identifiant publicitaire dans les paramètres Android, Analytics associe leur comportement à différents identifiants pour ne pas interrompre les mesures. Nous considérons ce type de données comme étant observables, car elles proviennent d'utilisateurs qui ont autorisé Analytics à observer leur comportement.

Lorsque les utilisateurs ne consentent pas à cette observation, les événements ne sont pas associés à un identifiant utilisateur persistant. Par exemple, si Analytics collecte 10 événements de page vue, il ne peut pas observer ni indiquer si 10 utilisateurs ou un seul en sont à l'origine. Analytics applique alors le machine learning pour estimer le comportement de ces utilisateurs en fonction du comportement d'utilisateurs similaires qui acceptent les cookies Analytics ou les identifiants d'applications équivalents.

Les données d'entraînement utilisées pour la modélisation sont basées sur les données utilisateur observées de la propriété où la modélisation est activée.

Comment Google modélise-t-il le comportement ?

Google modélise le comportement en appliquant les bonnes pratiques de machine learning suivantes.

Nous vérifions la précision et indiquons les changements

La validation avec retenue ("holdback validation") assure l'exactitude des modèles Google. Les données utilisateur estimées sont comparées à une partie des données utilisateur observées qui étaient retenues lors de l'entraînement du modèle. Les informations sont ensuite utilisées pour ajuster les modèles. Google vous communiquera les changements qui pourront avoir un impact important sur vos données.

Nous veillons à créer des rapports rigoureux

La modélisation du comportement n'est incluse que lorsque la qualité du modèle est vraiment fiable. Par exemple, si le trafic autorisé n'est pas suffisant pour alimenter le modèle, les événements déclenchés par des utilisateurs n'ayant pas donné leur consentement ne sont pas pris en compte. Cela permet d'assurer l'exactitude des données.

Nous nous adaptons à votre entreprise

L'algorithme de modélisation générique de Google est appliqué séparément afin de représenter les activités et les comportements des clients propres à votre entreprise.

Conditions préalables

Comme le modèle est entraîné avec les données observées pour votre propriété Google Analytics 4, celle-ci doit disposer de suffisamment de données afin d'effectuer cet entraînement. Pour être éligible à la modélisation du comportement, votre propriété doit répondre aux critères suivants :

  • Le mode Consentement est activé sur toutes les pages de vos sites et/ou sur tous les écrans de vos applications.
  • Le mode Consentement pour les pages Web doit être implémenté pour que les balises se chargent avant que la boîte de dialogue de recueil du consentement n'apparaisse. Les balises Google se chargent dans tous les cas, et pas seulement si l'utilisateur donne son consentement (intégration avancée).
  • La propriété collecte au moins 1 000 événements par jour, avec le paramètre analytics_storage='denied' défini pendant au moins sept jours.
  • La propriété compte au moins 1 000 utilisateurs par jour envoyant des événements, avec le paramètre analytics_storage='granted' défini pendant au moins sept des 28 jours précédents. 
    • À partir du moment où le seuil de données est atteint, il peut s'écouler plus de sept jours dans cette période de 28 jours avant que le modèle ne soit bien entraîné. Cependant, il est possible que même les données supplémentaires ne puissent pas permettre à Analytics d'entraîner le modèle.

La modélisation du comportement commence à la date à laquelle une propriété devient éligible.
 

Remarque : Le fait de remplir toutes les conditions préalables à la modélisation du comportement listées ci-dessus ne garantit pas l'éligibilité, car la qualité du modèle de machine learning (apprentissage automatique) sous-jacent joue également un rôle. Nous nous efforçons constamment d'améliorer le modèle et d'élargir l'éligibilité sans sacrifier la qualité. Les propriétés qui ne sont pas éligibles aujourd'hui en raison d'une qualité de modèle insuffisante pourront peut-être l'être à l'avenir.

Dans de très rares cas, il peut arriver qu'une propriété ne remplisse plus les conditions préalables à la modélisation du comportement. Les données estimées ne sont alors plus disponibles. Si, par la suite, la propriété remplit à nouveau les conditions préalables, les données estimées seront à nouveau disponibles. Les données estimées ne seront disponibles qu'à partir de la date à laquelle la propriété a été de nouveau éligible.

Afficher ou masquer les données modélisées dans les rapports

Pour afficher les données modélisées dans vos rapports, sélectionnez l'identité pour le reporting "Mélangée". Vous devez être administrateur pour contrôler ce paramètre :

  1. Dans Administration, sous Affichage des données, cliquez sur Identité pour le reporting.
  2. Sélectionnez Mélangée.
  3. Cliquez sur Enregistrer.

Pour ne plus voir de données modélisées, sélectionnez une autre option. L'option retenue n'a aucune incidence sur la collecte ni le traitement des données. Vous pouvez passer d'une option à l'autre à tout moment, sans que cela n'affecte les données de façon permanente. En savoir plus sur l'identité pour le reporting

Affichage de la modélisation du comportement dans Google Analytics

Analytics intègre parfaitement les données modélisées et observées dans vos rapports. Si Analytics inclut des données modélisées, vous constaterez probablement des différences avec les rapports qui ne comprennent que des données observées (par exemple, un nombre d'utilisateurs supérieur dans les rapports contenant des données modélisées).

Utilisez l'icône de qualité des données (voir ci-dessous) pour savoir quand les données modélisées sont intégrées.

Le tableau suivant récapitule les messages que vous pouvez voir depuis l'icône.

État de l'icône de qualité des données Description
Avec les données utilisateur estimées Depuis le [date d'entrée en vigueur de la modélisation], Analytics estime les données qui manquent en raison de facteurs tels que le consentement aux cookies.
Avec les données utilisateur estimées

Depuis le [date d'entrée en vigueur de la modélisation], Analytics estime toutes les données possibles qui manquent en raison de facteurs tels que le consentement aux cookies.

Avec les données utilisateur estimées

Depuis le [date d'entrée en vigueur de la modélisation], Analytics estime les données qui manquent en raison de facteurs tels que le consentement aux cookies.

* Les données estimées de la veille ne sont peut-être pas encore disponibles.

Sans les données utilisateur estimées Le paramètre d'identité pour le reporting de votre propriété ne permet pas à Analytics d'estimer les données qui manquent en raison de facteurs tels que le consentement aux cookies. Sauf si vous utilisez le paramètre Mélangée, vos rapports n'incluront que les données disponibles pour les personnes qui ont consenti à l'utilisation d'identifiants.
Données utilisateur estimées non disponibles La période actuellement sélectionnée est antérieure à la date à laquelle la propriété est devenue éligible aux données estimées.
Données utilisateur estimées non disponibles Ce rapport inclut des données sur la fidélisation ou un segment incluant une séquence. Par conséquent, il n'inclut pas de données estimées.
Données utilisateur estimées non disponibles Votre propriété ne répond pas aux critères d'éligibilité pour utiliser les données estimées.

Certaines pages de l'interface Analytics afficheront également une bannière contenant des informations sur l'état de la modélisation.

Le tableau suivant récapitule les messages que vous pouvez voir dans une bannière.

Message de la bannière Emplacement de la bannière
La plupart des modèles ne comprennent que les données des personnes qui ont consenti à l'utilisation d'identifiants, sauf les modèles de type Format libre et Chevauchement de segments qui incluent les données des utilisateurs estimés. Page d'accueil "Explorations"
Si une exploration inclut un segment avec une séquence, seules les données des personnes qui ont consenti à l'utilisation d'identifiants seront affichées. Page d'informations sur l'exploration
[Ce rapport/Cette exploration/Cette audience] n'inclut que les données des utilisateurs qui ont consenti à l'utilisation d'identifiants. Page d'informations sur l'exploration
Si ce segment inclut une séquence, seules les données des utilisateurs qui ont consenti à l'utilisation d'identifiants seront affichées. Outil de création de segments

Modélisation dans les explorations

La modélisation dans les explorations du chemin et de l'entonnoir ne s'applique pas de la même façon que dans les rapports. Dans les rapports, la modélisation s'applique aux métriques comme le nombre d'utilisateurs, de sessions et de nouveaux utilisateurs. Elle ne s'applique pas au nombre d'événements, tels que page_view, first_visit et session_start. Si les utilisateurs n'autorisent pas Analytics à leur associer un identifiant permanent, Analytics ne peut pas détecter si les événements correspondent à l'action d'un même utilisateur. Par conséquent, les événements first_visit et session_start sont plus nombreux pour ces utilisateurs, car ils sont envoyés chaque fois qu'ils chargent une page.

En revanche, dans l'exploration du chemin ou de l'entonnoir, la modélisation s'applique aux événements first_visit et session_start. Si les utilisateurs n'autorisent pas Analytics à leur associer un identifiant permanent, Analytics estimera le nombre réel d'événements first_visit et session_start. Par conséquent, les événements first_visit et session_start sont moins nombreux dans les explorations du chemin et de l'entonnoir que dans les rapports.

Fonctionnalités non compatibles

Les fonctionnalités suivantes ne sont pas compatibles avec les données comportementales modélisées :

  • Audiences
  • Explorateur d'utilisateurs, exploration des cohortes et de la durée de vie des utilisateurs
  • Segments avec une séquence
  • Rapports sur la fidélisation
  • Métriques prédictives
  • Exportation de données (par exemple, BigQuery Export)

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