Google Analytics a abandonné les modèles d’attribution traditionnels.
Fin des Modèles d’Attribution Premier Clic, Linéaire, Décroissance Temporelle et Basée sur la Position depuis octobre 2023.
Google Analytics reste une plateforme en constante évolution qui cherche incessamment à perfectionner ses outils d’analyse de données pour offrir aux entreprises des insights toujours plus pertinents. Dans l’une de ses mises à jour récentes, qui pourrait redéfinir la manière dont les marketeurs mesurent le succès de leurs campagnes, Google a annoncé qu’il abandonnerait plusieurs modèles d’attribution traditionnels – y compris les modèles Au Premier Clic, Linéaire, Dépréciation dans le Temps et Basé sur la Position – sur toutes les propriétés depuis mi-octobre 2023. Cette transition significative confirme la volonté de Google de s’orienter vers une approche d’attribution plus sophistiquée et pilotée par les données, qui utilise l’apprentissage automatique pour mieux refléter la complexité des paysages numériques actuels.
En tant que professionnels de l’analyse numérique, les implications de tels changements sont considérables et méritent une analyse approfondie. Examinons le contexte, les implications et les stratégies pour s’adapter à ce changement fondamental dans le paysage de l’analytique.
Avant toute chose, il est important de noter que ces changements affecteront uniquement les rapports (GA4, Looker Studio…) basés sur des dimensions d’attribution, comme source, support, campagne. Dimensions disponibles dans les rapports GA4 de conversions. Les dimensions des rapports standards, comme source de la session ou premier support de l’utilisateur ne sont pas affectées par ces changements, car elles sont basées sur une attribution dernier clic indirect.
Comprendre le changement dans les modèles d’attribution de Google Analytics.
Pour gérer l’impact de la décision de Google, il est d’abord nécessaire de comprendre ce que sont les modèles d’attribution et pourquoi ils sont essentiels pour les digital marketers. Les modèles d’attribution permettent aux marketeurs de déterminer la valeur ou le « crédit » accordé aux différents points de contact dans le parcours utilisateur menant à une conversion. Ces modèles visent à élucider le chemin emprunté par les utilisateurs avant de réaliser un objectif ou un achat.
Il est crucial de reconnaître les modèles qui ont disparu et les rôles qu’ils ont joués dans l’analytique :
- Au premier clic : Attribue tout le crédit pour une conversion au premier point de contact.
- Linéaire : Distribue le crédit également sur tous les points de contact.
- Dépréciation dans le temps : Favorise les points de contact qui se produisent plus près dans le temps de la conversion.
- Basé sur la position : Accorde plus de crédit aux premiers et derniers points de contact, avec une répartition parmi les interactions intermédiaires.
Ces modèles, bien qu’utiles en leur temps, ne capturent souvent pas la complexité et la finesse des interactions des consommateurs avec les campagnes de marketing digital multicanaux.
Pourquoi ce changement ?
Google s’oriente vers l’attribution pilotée par les données, guidée par les progrès de l’apprentissage automatique et par la nécessité d’une plus grande précision dans les rapports et les insights. L’attribution basée sur les données utilise vos données pour calculer la contribution réelle de chaque point de contact dans le chemin de conversion. C’est un modèle dynamique qui reflète les parcours clients non linéaires et complexes de l’ère Internet.
Les avantages de la transition vers une attribution basée sur les données incluent :
- Amélioration de la précision : Elle fournit une vue plus fiable de la contribution des différents efforts marketing.
- Adaptabilité : Le modèle se met à jour et s’adapte en fonction des nouvelles données pour refléter les changements dans le comportement des consommateurs.
- Vue holistique : La DDA prend en compte toutes les interactions, offrant une image complète du parcours client.
S’adapter à la transition.
Avec le retrait des modèles traditionnels et l’attribution ‘Paid and organic data-driven’ devenant centrale, les marketers et les entreprises doivent adapter leurs stratégies analytiques.
Voici comment les professionnels peuvent se préparer pour la transition :
- Éduquer votre équipe : Assurez-vous que tout le monde est au courant du changement à venir et comprend le nouveau modèle.
- Tester et expérimenter : Faites des comparaisons entre les anciens modèles et la DDA pour comprendre comment vos rapports d’attribution seront affectés.
- Intégrer avec votre analyse marketing : Assurez-vous que les autres outils et plateformes marketing que vous utilisez sont en phase avec ce changement de modèle d’attribution dans Google Analytics.
Adopter l’Attribution Pilotée par les Données.
Le passage à des modèles d’attribution basés sur les données n’est pas sans défis : ces modèles nécessitent une quantité robuste de données et peuvent être complexes à comprendre. Cependant, ce changement apporte l’opportunité de tirer parti d’insights plus raffinés pour optimiser les stratégies marketing. Une concentration sur les décisions basées sur les données peut en fin de compte se traduire par des dépenses publicitaires plus efficaces, une compréhension plus claire du comportement des clients et une amélioration du ROI.
Le retrait des modèles Au Premier Clic, Linéaire, Dépréciation dans le Temps, et Basé sur la Position marque la fin d’une ère pour certaines pratiques traditionnelles d’analyse web, et ouvre la voie à un avenir plus centré sur les données. La transition vers l’attribution pilotée par les données nécessite préparation et adaptation, mais elle promet une compréhension plus sophistiquée des parcours clients et de l’efficacité des campagnes.
En embrassant cette mise à jour, les entreprises et les professionnels peuvent affiner leurs pratiques analytiques pour s’aligner sur un monde numérique plus nuancé, appuyant leurs décisions stratégiques avec des algorithmes d’apprentissage automatique avancés. Restez informés et préparés pour assurer une transition en douceur vers ces nouveaux horizons en analyse numérique.