Modèles d’attribution GA4 et Google Ads : comprendre vos conversions

Quand un internaute réalise une conversion sur votre site, quel canal marketing faut-il réellement remercier ?

Google Ads ? Les réseaux sociaux ? Une campagne e-mail ? Le référencement naturel ? Ou simplement la dernière visite effectuée juste avant la conversion ?

La réponse est rarement aussi simple qu’elle en a l’air.

Avant de devenir client, un internaute peut être exposé à votre marque à plusieurs reprises et utiliser différents canaux avant de passer à l’action. Comprendre ces parcours est essentiel pour mesurer correctement les performances de vos actions webmarketing et prendre de meilleures décisions budgétaires.

C’est précisément le rôle des modèles d’attribution marketing.

Google Analytics 4 intègre notamment une section dédiée à l’attribution et à l’analyse des chemins de conversion afin d’obtenir des informations plus précises sur le rôle joué par les différents leviers marketing.

Ecoutez un résumé de l’article

Qu’est-ce qu’un modèle d’attribution marketing ?

Un modèle d’attribution est une méthode permettant de déterminer comment le crédit d’une conversion doit être réparti entre les différents points de contact du parcours d’un utilisateur.

Prenons un exemple.

Un internaute :

1. découvre votre entreprise grâce à une annonce Google Ads ;
2. revient une semaine plus tard depuis un réseau social ;
3. consulte ensuite votre site après avoir cliqué sur un e-mail ;
4. revient finalement directement sur votre site et réalise un achat de 100 €.

Le document illustre précisément ce parcours multicanal : Google Ads → réseau social → e-mail → accès direct → achat.

La question devient alors :

À quel canal doit-on attribuer les 100 € de chiffre d’affaires ?

C’est ici qu’intervient le modèle d’attribution.

Selon le modèle choisi, la réponse peut être totalement différente.

Et cette différence n’est pas anodine : elle influence directement votre perception de la rentabilité de Google Ads, des réseaux sociaux, de l’e-mailing, du SEO ou encore de vos autres campagnes marketing.

Pourquoi l’attribution est-elle devenue indispensable en webmarketing ?

Les parcours utilisateurs sont rarement linéaires.

Un futur client peut découvrir une entreprise sur Instagram, effectuer une recherche sur Google quelques jours plus tard, consulter plusieurs pages du site, cliquer sur une campagne de remarketing puis revenir directement pour acheter.

Si l’on attribue systématiquement toute la conversion au dernier point de contact, on risque de conclure que certains canaux ne servent à rien.

Alors qu’ils ont peut-être joué un rôle déterminant dans la découverte ou la considération de la marque.

L’attribution permet donc de répondre à plusieurs questions essentielles :

• quels canaux génèrent réellement les conversions ?
• quels leviers contribuent à faire découvrir l’entreprise ?
• quels canaux interviennent plutôt en fin de parcours ?
• quelles campagnes assistent les conversions sans les générer directement ?
• où faut-il augmenter ou réduire les investissements marketing ?

L’objectif n’est donc pas seulement de savoir d’où vient la dernière visite, mais de comprendre comment les différents leviers participent à la conversion.

Les principaux modèles d’attribution marketing

Il existe plusieurs manières de répartir le crédit d’une conversion.

Pour comprendre leur fonctionnement, conservons notre parcours :

Google Ads → Réseaux sociaux → E-mail → Direct → Conversion de 100 €

1. Le modèle de dernière interaction

Le modèle de dernière interaction attribue 100 % de la conversion au dernier point de contact avant la vente.

Dans notre exemple :

Direct : 100 %

Google Ads, les réseaux sociaux et l’e-mail ne récupèrent aucun crédit.

Le document illustre cette logique en attribuant l’intégralité de la vente au canal Direct lorsqu’il constitue la dernière interaction.

Avantage

Le modèle est extrêmement simple à comprendre.

Limite

Il ignore complètement le travail effectué par les canaux ayant permis de faire découvrir la marque ou de faire progresser l’utilisateur dans son parcours.

Le canal qui termine le parcours n’est pas nécessairement celui qui a créé la demande.

2. Le modèle de première interaction

Le raisonnement est exactement inverse.

Le modèle de première interaction attribue 100 % de la conversion au premier canal ayant permis d’acquérir l’utilisateur.

Dans notre exemple :

Google Ads : 100 %

Tous les autres canaux obtiennent 0 %.

Le premier point de contact récupère ainsi la totalité du crédit de la vente.

Avantage

Cette approche permet de valoriser les leviers qui génèrent de la découverte et recrutent de nouveaux visiteurs.

Limite

Elle ignore tout ce qui se passe ensuite.

Un canal ayant simplement généré une première visite peut obtenir l’intégralité du mérite alors que plusieurs autres campagnes ont été nécessaires pour convaincre l’internaute.

3. L’attribution linéaire

Le modèle d’attribution linéaire considère que tous les points de contact ont participé de manière équivalente à la conversion.

Avec quatre interactions :

• Google Ads : 25 %
• Réseaux sociaux : 25 %
• E-mail : 25 %
• Direct : 25 %

Chaque canal reçoit donc la même part du crédit. C’est également la répartition présentée dans l’exemple du document.

Pour une vente de 100 €, cela reviendrait à attribuer fictivement :

25 € de valeur à chaque canal.

Avantage

On reconnaît enfin le caractère multicanal du parcours.

Limite

Toutes les interactions n’ont pas nécessairement la même importance.

Un simple clic effectué plusieurs semaines avant l’achat peut ainsi avoir autant de poids qu’une campagne ayant directement convaincu l’utilisateur de passer commande.

4. Le modèle du dernier clic non direct

Ce modèle ignore les visites directes et attribue la conversion au dernier canal identifiable ayant précédé la conversion.

Dans notre parcours :

Google Ads → Réseaux sociaux → E-mail → Direct → Achat

Le trafic direct est écarté.

L’e-mail récupère donc :

100 % de la conversion.

Le principe est également décrit dans le document : les accès directs sont ignorés et le crédit revient au dernier canal sur lequel l’utilisateur a cliqué avant de convertir.

Cette approche repose sur une idée intéressante : lorsqu’un utilisateur revient directement sur un site qu’il connaît déjà, le canal Direct n’est pas nécessairement celui qui l’a convaincu.

5. L’attribution par dépréciation dans le temps

Le modèle de dépréciation dans le temps accorde davantage d’importance aux interactions ayant eu lieu à proximité de la conversion.

Plus une interaction est récente, plus son poids augmente.

L’exemple présenté dans le document illustre une répartition progressive :

• première interaction : 5 %
• deuxième interaction : 15 %
• troisième interaction : 30 %
• dernière interaction : 50 %

L’idée est simple :

plus l’internaute se rapproche de sa décision d’achat, plus les interactions sont considérées comme influentes.

Pour quel type de stratégie ?

Ce modèle peut notamment être intéressant lorsque le parcours de décision est relativement long et que plusieurs campagnes interviennent successivement avant la conversion.

6. L’attribution basée sur la position

L’attribution basée sur la position cherche à donner davantage de valeur aux deux moments clés du parcours :

• la découverte ;
• la conversion.

Dans le modèle présenté dans le document :

40 % du crédit revient à la première interaction.

40 % revient à la dernière interaction.

Les 20 % restants sont répartis entre les points de contact intermédiaires.

Pour un parcours comportant quatre interactions, cela donne par exemple :

Cette méthode considère donc que l’acquisition initiale et la transformation finale jouent un rôle particulièrement important, tout en reconnaissant les actions marketing intermédiaires.

7. Le dernier clic sur une annonce Google Ads

Ce modèle attribue l’intégralité du crédit au dernier clic effectué sur une annonce Google Ads avant la conversion.

Dans notre exemple, le clic Google Ads obtient donc :

100 % du crédit.

C’est également le principe illustré dans le document : le dernier clic sur le canal publicitaire Google reçoit l’intégralité du crédit de la vente.

Ce type d’approche permet notamment d’analyser les performances sous l’angle de l’acquisition payante Google.

Mais là encore, elle ne donne qu’une lecture particulière du parcours utilisateur.

L’attribution basée sur les données : une approche plus intelligente

Les modèles précédents reposent sur des règles définies à l’avance :

• 100 % au premier clic ;
• 100 % au dernier clic ;
• 25 % pour chaque interaction ;
• davantage de crédit aux interactions récentes ;
• etc.

L’attribution basée sur les données, ou Data-Driven Attribution, fonctionne différemment.

Au lieu d’appliquer systématiquement la même règle à tous les parcours, elle cherche à analyser les données de conversion afin d’évaluer la contribution des différents points de contact.

Le document la définit comme un modèle répartissant le crédit de conversion en fonction des données associées aux événements et cherchant à calculer la contribution effective des différents clics.

C’est un changement de logique important.

On passe de :

« Je décide arbitrairement quel canal mérite la conversion »

à :

« J’utilise les données disponibles pour mieux comprendre quels points de contact ont contribué à la conversion. »

Exemple : pourquoi le modèle d’attribution change complètement votre analyse

Imaginons un e-commerce générant une commande de 1 000 € après le parcours suivant :

Google Ads → Instagram → Newsletter → Direct → Achat

Selon le modèle utilisé, votre rapport marketing pourrait raconter des histoires totalement différentes.

On comprend immédiatement le problème.

Si votre entreprise regarde uniquement la dernière interaction, elle pourrait décider :

« Instagram et Google Ads ne génèrent pas de ventes. Arrêtons les campagnes. »

Pourtant, sans ces campagnes, l’utilisateur n’aurait peut-être jamais découvert l’entreprise.

Un mauvais modèle de lecture peut donc conduire à de mauvaises décisions d’investissement.

Modèle d’attribution et parcours client : ne confondez pas conversion et contribution

C’est probablement le point le plus important.

Un canal peut contribuer à votre chiffre d’affaires sans être le dernier canal utilisé avant l’achat.

Prenons quelques exemples.

Le SEO

Un internaute découvre votre entreprise grâce à un article de blog. Quelques semaines plus tard, il revient directement sur votre site et demande un devis.

Le SEO a contribué à générer la demande, même si la conversion finale est enregistrée après une visite directe.

Les réseaux sociaux

Une personne découvre votre marque grâce à une campagne Instagram, ne clique pas immédiatement, puis recherche votre nom sur Google quelques jours plus tard.

La conversion pourrait être associée à Google alors que le réseau social a joué un rôle déterminant dans la découverte.

Google Ads

Un internaute clique sur une annonce, compare plusieurs prestataires, reçoit ensuite une newsletter et revient directement sur votre site.

Attribuer toute la vente à la dernière visite reviendrait à sous-estimer l’influence de Google Ads.

C’est pour cette raison qu’une analyse webmarketing pertinente ne doit jamais s’arrêter à une seule métrique.

Comment analyser ses chemins de conversion dans GA4 ?

Google Analytics 4 permet d’aller au-delà d’une lecture basique des sources de trafic en étudiant les chemins empruntés avant les conversions.

Le rapport de chemins de conversion permet notamment de comprendre comment différents points de contact interviennent au cours du parcours utilisateur ; cette évolution fait partie des améliorations apportées à l’approche Attribution de GA4.

L’objectif est notamment d’identifier :

• les canaux qui interviennent au début du parcours ;
• les canaux utilisés en phase de considération ;
• les leviers qui interviennent juste avant la conversion ;
• le nombre d’interactions nécessaires avant l’achat ;
• les associations de canaux les plus fréquentes.

Pour un responsable marketing, cette lecture est souvent beaucoup plus intéressante que de regarder uniquement un tableau présentant le nombre de conversions par source.

Attribution marketing : attention à la qualité du tracking

Un modèle d’attribution, aussi sophistiqué soit-il, ne peut être pertinent que si les données utilisées sont suffisamment fiables.

Avant même d’interpréter l’attribution, il faut donc s’assurer que le dispositif de mesure fonctionne correctement.

Cela implique notamment de vérifier :

• la configuration de GA4 
• les événements et conversions suivis 
• le paramétrage de Google Tag Manager 
• les balises Google Ads 
• les paramètres UTM des campagnes 
• le suivi des formulaires 
• le tracking e-commerce 
• le consentement utilisateur 
• la cohérence des sources et supports 
• les éventuelles pertes de données entre plusieurs domaines.

Une stratégie d’attribution performante commence donc par un tracking correctement construit.

Si vos données d’entrée sont incorrectes, votre analyse le sera également.

Quel modèle d’attribution choisir ?

Il n’existe pas un modèle parfait applicable à toutes les entreprises.

Le choix dépend notamment :

• du nombre de canaux d’acquisition utilisés 
• de la durée du cycle de vente 
• du nombre d’interactions nécessaires avant une conversion 
• du volume de conversions 
• du type de produit ou service 
• des objectifs marketing poursuivis.

Un site e-commerce proposant des produits achetés rapidement ne possède pas le même parcours qu’une entreprise B2B dont la décision commerciale peut nécessiter plusieurs semaines.

Le principal objectif doit donc rester le même :

comprendre la contribution réelle des différents leviers plutôt que chercher uniquement à attribuer une vente à un seul canal.

Les erreurs fréquentes dans l’analyse de l’attribution

1. Regarder uniquement le dernier clic : C’est l’erreur la plus fréquente. Elle favorise naturellement les leviers de fin de parcours et peut sous-estimer les canaux de découverte.
2. Comparer les plateformes sans comprendre leurs règles d’attribution : Google Ads, Meta Ads et GA4 peuvent présenter des résultats différents. Cela ne signifie pas nécessairement que l’une des plateformes se trompe : elles peuvent simplement observer et attribuer les conversions selon des logiques différentes.
3. Couper une campagne uniquement parce qu’elle génère peu de conversions directes : Une campagne peut avoir un rôle important dans la découverte ou l’assistance à la conversion. Avant de réduire un budget, il faut donc analyser son rôle dans l’ensemble du parcours.
4. Négliger la configuration Analytics: Une mauvaise configuration des conversions, des événements ou des balises peut rendre toute analyse d’attribution peu fiable.

L’attribution doit servir les décisions marketing, pas uniquement le reporting

L’intérêt d’un modèle d’attribution ne consiste pas à produire un tableau supplémentaire dans GA4.

La véritable question est :

que vais-je changer dans ma stratégie grâce à cette information ?

Une bonne analyse de l’attribution peut permettre de :

• mieux répartir les budgets entre SEO, SEA et Social Ads 
• identifier les campagnes qui initient les parcours de conversion 
• comprendre quels leviers finalisent les ventes 
• éviter de supprimer une campagne qui contribue indirectement aux résultats 
• améliorer les stratégies de remarketing 
• mieux comprendre la durée du parcours client 
• analyser la complémentarité entre les différents canaux.

C’est donc un outil d’aide à la décision.

En résumé : mieux attribuer pour mieux investir

Le parcours d’un client est rarement résumé à un seul clic.

Entre la découverte d’une entreprise et la conversion, plusieurs interactions peuvent intervenir : Google Ads, référencement naturel, réseaux sociaux, e-mailing, accès direct et bien d’autres.

Les différents modèles d’attribution permettent d’interpréter ce parcours de différentes manières :

• première interaction 
• dernière interaction 
• dernier clic non direct 
• attribution linéaire 
• dépréciation dans le temps 
• attribution basée sur la position 
• attribution liée à Google Ads 
• attribution basée sur les données.

Mais au-delà du choix du modèle, l’enjeu consiste surtout à ne plus analyser les canaux marketing indépendamment les uns des autres.

SEO, SEA, Social Ads, e-mail et trafic direct font souvent partie d’un même parcours.

Pour prendre de meilleures décisions, il faut donc croiser trois éléments : un tracking fiable, une lecture correcte de l’attribution et une analyse globale du parcours de conversion.

C’est cette combinaison qui permet de passer d’un simple reporting de trafic à une véritable logique de Performance Marketing pilotée par la donnée.

Contactez-nous pour en savoir plus concernant le tracking et les analyses de vos conversions

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