Google Analytics 4 pour les geeks se dote d’un  nouvel outil : le modèle d’attribution basé sur les données ! Ce dernier sert à mieux comprendre le poids de chacun des points de contact qu’à un prospect ou client dans son chemin vers le graal de la conversion. Ce modèle automatique peut être comparé à celui plus traditionnel du dernier clic (modèle par défaut) et donné ainsi plus de contexte à l’analyste. Pour le  trafic manager, l’association avec google ads de ce DDA peut devenir un  levier d’action sur la stratégie d’enchères.

A quoi sert ce modèle DDA ? (data Driven attribution)

Ce modèle d’attribution basé sur les données attribue des crédits de  conversion en fonction des données associées à chaque événement de conversion. Il diffère des autres produits en ce qu’il calcule la contribution réelle de chaque clic en fonction des détails du compte. Cela aide les spécialistes du marketing à mieux comprendre l’importance de chaque point de contact pour les conversions.

Cette attribution utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour déterminer les chemins de conversion et de non-conversion. Ce type de  modèle  analyse le poids  d’une variété de points de contact sur les conversions collectées. Il prend en compte divers facteurs tels que le délai de conversion, le type d’appareil utilisé, le nombre d’interactions publicitaires, l’ordre dans lequel les annonces se sont affichées et les types d’éléments créatifs. Dans une approche contrefactuelle, le modèle compare les données réelles aux données virtuelles pour identifier les points de contact les plus susceptibles de conduire à des conversions. Ensuite, en fonction de cette probabilité, attribuer le plus fort poids  à ces points de contact. Dans l’illustration ci dessous, s’il n’y a pas d’impressioin d’annonce sur le réseau de recherche, cela entraîne 1% de moins de conversion problable.

Mieux comprendre le poids des leviers d'acquisition dans le chemin de conversion

Mieux comprendre le poids des leviers d’acquisition dans le chemin de conversion

Gardons à l’esprit qu’en fonction de la disponibilité de vos données, il est possible d’ obtenir les mêmes résultats avec les modèles d’attribution au dernier clic basés multicanaux qu’avec celui sur les données. Si le compte ne dispose pas de suffisamment de données pour avoir du sens en termes de volume et de pertinence, le modèle multicanal est au final utilisé.

Qu’est-ce que la méthodologie du modèle d’attribution basé sur les données  plus précisément ?

D’une part, un modèle de taux de conversion est créé pour chaque événement de conversion analyse les données disponibles dans le chemin de conversion, et d’autre part, un algorithme contrôle l’interaction avec les conversions en utilisant un modèle de prédiction.

L’attribution basée sur les données utilise les données du chemin de conversion (que vous convertissiez ou non) pour déterminer si  un point de contact marketing particulier peut avoir un impact sur  les performances. Le modèle généré évalue la probabilité qu’un utilisateur réalise des conversions à une étape en particulier du chemin de conversion, en fonction de son exposition à une interaction particulière avec une annonce. Afin de procéder au calcul de ce crédit, l’algorithme d’attribution DDA  utilise des critères  tels que le temps écoulé entre l’interaction  et la conversion avec l’annonce, le type de format  d’annonces et d’autres signaux liés à la requête. Par conséquent, le modèle compare le potentiel de conversion des utilisateurs exposés à une annonce avec le potentiel de conversion d’utilisateurs similaires qui n’ont jamais vu cette annonce.

Comment procéder à l’activation de l’attribution basée sur les données ?

Le modèle d’attribution multicanal basé sur les données (DDA)  est désormais disponible dans les rapports d’attribution  sur la publicité dans GA4 (chemins de conversion et comparaisons de modèles).

Configuration du modèle d'attribution par les données dans ga4

Configuration du modèle d’attribution par les données dans ga4

Le DDA et tous les modèles d’attribution basés sur des règles sont ajoutés au sélecteur de modèle d’attribution dans le rapport de  niveau de  propriété Gérer > Paramètres d’attribution. Un utilisateur avec le rôle d’éditeur peut modifier ce paramètre. Cela s’applique aux mesures de conversion totale, de revenu total, de revenu publicitaire total et de revenu d’achat pour les rapports qui peuvent utiliser des dimensions de trafic au niveau de l’événement (campagnes, sources, support).

Comment s’intègre ce modèle d’attribution dans GA4 ?

Les modifications de ce modèle auront un impact sur les données de l`historique et celles enregistrées par la suite. Elles seront reflétées dans les rapports incluant des données sur les conversions et les revenus. Les données sur les utilisateurs et les sessions ne seront pas impactées.

Comment avoir plus d’informations sur les conversions collectées dans GA4  ?

Pour lire les rapports sur l’attribution, allez  sur Publicité à gauche, sous Attribution, il faut cliquer sur Comparaison de modèles ou Chemins de conversion.

Rapport du modèle d'attribution basé sur les donnéesdans GA4

Rapport du modèle d’attribution basé sur les donnéesdans GA4

Rappels sur les modèles d’attribution

Quelle utilité du modèle  attributif  au final pour l’analyste   ?

Les internautes peuvent effectuer des recherches et cliquer sur plus d’une de vos annonces avant de faire un achat ou  une autre action intéressante sur un site Web. Normalement, l’intégralité de la conversion compte comme la dernière annonce sur laquelle l’utilisateur a cliqué. Mais  cette publicité était-elle la seule qui les a conduits à des conversions ? Qu’en est-il des autres annonces sur lesquelles ils ont pu cliquer auparavant ?

Le mot « attribution » signifie l’acte d’attribuer le crédit de chaque conversion aux  clics, aux annonces et à d’autres facteurs liés au chemin qu’un utilisateur prend avant la conversion. Un modèle d’attribution peut être représenté comme une règle ou plusieurs  règles ou un algorithme qui se base sur la data et qui détermine la façon dont les crédits de conversion sont alloués aux points de contact sur le chemin de conversion.

Trois types de modèles d’attribution dans GA4

Trois  types de modèles d’attribution sont actuellement disponibles dans les rapports sur l’attribution des propriétés Google Analytics 4 :

  1. les modèles basés sur les données (vue plus haut) : conçus sur de l’algorithmique et probabiliste
  2. les modèles multicanaux : basé sur des règles détermistes

Illustrations de ces chemins (source google 🙂 )

  • Canal Display > Réseaux sociaux > Liens commerciaux > Recherche naturelle → 100 % à la recherche naturelle
  • Canal Display > Réseaux sociaux > Liens commerciaux > E-mail → 100 % à l’e-mail
  • Canal Display > Réseaux sociaux > Liens commerciaux > Accès directs → 100 % aux liens commerciaux
  1. un modèle basé sur des règles « Ads de préférence » : Dernier 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 (voir illustration selon google ci-dessous)
  • Campagne Display > Réseaux sociaux > Liens commerciaux > Recherche naturelle → 100 % aux liens commerciaux
  • Canal Display > Réseaux sociaux > EVC YouTube > E-mail → 100 % à YouTube
  • Canal Display > Les Réseaux sociaux > L’ E-mail > Accès directs → 100 % à l’e-mail (recours au dernier clic non direct)

Attention : Tous les modèles d’attribution excluent les visites directes. Aucun crédit ne leur est  attribué, sauf si le parcours avant conversion comprend que des visites directes.

Pour conclure sur l’attribution dans ga4

Plus il y a de la donnée, mieux les algorithmes délivrent des statistiques utiles à l’analyse. N’oublions pas que pour fournir ce genre de rapports , les sources d’acquisition doivent être entièrement suivis et notamment celles des campagnes Adhoc , via l’ajout de variables « UTM » afin de déterminer le canal et la source du trafic sur le site web ou l’application.