Affiliation & GA4 : comprendre et résoudre les différences de chiffres

Affiliation & GA4 : comprendre et résoudre les différences de chiffres

Si vous vous interrogez sur l’écart des chiffres (sessions, chiffre d’affaires, etc.) entre Google Analytics 4 (GA4) et Universal Analytics (UA), vous n’êtes pas seul !

Les statistiques sur GA4 peuvent souvent sembler sensiblement plus basses que celles sur UA, suscitant des interrogations légitimes. Pas de panique : on vous explique ce qu’il se passe !

Pourquoi cette différence ?

La clé de cette disparité réside dans la manière dont GA4 et UA enregistrent les sessions. Contrairement à UA, GA4 ne comptabilise pas les changements de sources de trafic au sein d’une même session. Autrement dit, un changement de source de trafic au cours d’une session sur GA4 ne déclenche pas le début d’une nouvelle session.

Qu’est-ce que cela implique concrètement ?

Prenons un exemple concret : un client arrive sur votre site via une publicité Facebook, remplit son panier, accède au checkout, puis décide d’utiliser un code promo trouvé sur un site d’affiliation qui le redirige vers votre site.

  • Sur Universal Analytics, ce parcours serait comptabilisé comme deux sessions distinctes avec deux sources de trafic différentes (Facebook Ads et le site d’affiliation), et le chiffre d’affaires serait attribué à l’affiliation. 
  • Sur Google Analytics 4, si ce parcours se déroule dans les 30 minutes suivant la première visite, GA4 ne prend en compte que la première source de trafic, attribuant le chiffre d’affaires en conséquence à Facebook Ads

Quelles solutions existent pour obtenir une attribution précise des leviers d’affiliation ?

  • Utiliser une solution d’attribution comme Marketing Studio : cette solution va au-delà de la simple attribution last-clic. Elle offre une vision plus complète grâce à son modèle d’attribution business-driven, permettant de mieux comprendre les performances des leviers. 
  • Google BigQuery : Utilisez des requêtes dans Google BigQuery pour contourner ce problème. Ces requêtes peuvent générer des tableaux où l’attribution des conversions est similaire à celle d’Universal Analytics

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Disparition de 4 modèles d’attribution GA4 et Google Ads : que faire ? ​

Disparition de 4 modèles d’attribution GA4 et Google Ads : que faire ? ​

Disparition de 4 modèles d'attribution GA4 et Google Ads : que faire ?

La saga GA4 continue…

 *** roulement de tambours***

Dernier rebondissement en date, et ça vous concerne TOUS : Google abandonne bientôt 4 des modèles d’attribution qui vous sont proposés actuellement sous Google Analytics et Google Ads. 

Qui est concerné ?

 

  • Le first click

  • Le linéaire

  • Le time decay

  • Le position-based

Google justifie cette évolution par une faible adoption et la promesse d’une augmentation des conversions de 6%. 

 

Resteront donc : 

—> Le last click (rires de la salle en mode “Friends” et années 90)

—> Le modèle basé sur les données (passion black box)

 

les traffic managers be like :

 

En d’autres termes : un gros problème pour les annonceurs, d’autant que le roll-out est rapide puisqu’il sera déroulé sur GA4 dès le mois de mai et sur Google Ads le mois suivant  . 

Si on résume ce qui se profile, vous allez devoir passer au modèle basé sur les données (vu l’inutilité du last click…), autant dire un modèle opaque sur lequel vous n’aurez pas de contrôle.

Quelle solution pour gérer l’attribution et le pilotage du ROI de vos campagnes ? 

Utiliser une solution d’attribution externe connectée à vos sources de données et votre installation Google Analytics, à l’image de Marketing Studio

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Comment la notion de conversion évolue entre UA et GA4

Comment la notion de conversion évolue entre UA et GA4

Vous êtes passé à Google Analytics 4 (GA4) et ne comprenez pas fonctionnent les conversions remontent par rapport à Universal Analytics ? 

On fait le point dans cet article.

Ce que vous voyez apparaître aujourd’hui comme conversion sous Google Analytics 4 (GA4) correspond globalement aux anciens objectifs sous Universal Analytics.  

Ce que l’on va (entre autres) aborder :

  • les exemples d’événements que vous pouvez marquer comme conversions
  • les nouvelles métriques à votre disposition 
  • les réflexes à adopter pour le set up 
  • le piège à éviter (conversion globale)

Le socle fondateur de GA4 : tout est événement 

La nouvelle architecture analytics de Google a une particularité : tout est basé sur les événements. Certains d’entre eux seront marqués comme conversions, d’autres non.

Ce qu’il faut retenir, c’est que les conversions GA4 vont donc désigner l’ensemble des objectifs que VOUS estimez être des conversions importantes pour votre business :

  • inscription à la newsletter
  • ajout panier
  • téléchargement
  • inscription au programme de fidélité
  • création d’un compte client 
  • création d’une wishlist… 

… etc. 

Pour que ces actions remontent comme des conversions lorsque vous consultez vos données, vous devez marquer spécifiquement ces types d’événements. 

Vous pouvez donc complètement choisir quel événement a de la valeur pour vous. Cela permet de sortir d’une analyse purement basée sur les ventes ! 

On récapitule : 

➡️ Un événement GA4 = toute action

➡️ Un événement : PAS un objectif

➡️ Avant (UA) : l’objectif visait à tracker la valeur économique, l’event évaluait le comportemental sur le site 

➡️ Désormais (GA4) : une multitude d’événements peuvent être marqués comme des conversions, qu’ils soient ou non liés directement au revenu.

OK, maintenant qu’on a passé les bases en revue, voici quelques conseils de paramétrage très importants côté analyse et rapports

Analyse du taux de conversion : attention au réflexe “global” ! 

Google Analytics 4 vous permet de visualiser deux types de taux de conversion : un taux de conversion global site, mais aussi un taux de conversion sur une action précise (ex : un add to cart).

Par défaut, c’est la donnée globale qui remonte. Pensez à bien faire apparaître la data sur les actions plus spécifiques pour éviter les erreurs d’analyse. 

Autre conseil : modifiez aussi votre rapport pour visualiser un pourcentage de conversions, et non pas seulement un nombre brut tel qu’Analytics le fait apparaître par défaut.  

👉Couplé aux colonnes présentant les 2 types de conversions, vous obtiendrez ainsi une vue holistique plus globale.

2 nouvelles métriques de conversion à suivre

Google Analytics a (très) récemment ajouté 2 métriques qui n’existaient pas sur UA :

  1. le taux de conversion par session 
  2. le taux de conversion par utilisateur 

Dans le 1er cas, si un utilisateur réalise 2 sessions et qu’il convertit 2 fois sur ces 2 sessions (soit 2 actions de conversion), le taux se calcule sur la base session de la conversion / toutes les sessions x 100 

Dans le 2e cas, si un utilisateur réitère la conversion, il a converti une fois (nombre de visiteurs qui ont converti / tous les visiteurs).

Exemple : vous avez ajouté l’add to cart comme une conversion .1 utilisateur ajoute 5 produits, soit 5 add to carts . Si on se base sur le taux de conversion par session, GA4 compte 5 sessions converties.

Si c’est par utilisateur : c’est une conversion sur le total

👉 Vous vous apercevrez peut-être que vous avez des “super utilisateurs” qui convertissent bien, mais un site qui ne convertit pas tant que ça ! 

Alors les conversions GA4, bonne évolution ou casse-tête ?

En réalité, l’évolution de la définition et de la gestion des types de conversions est un apport très positif de GA4 :

  • les conversions sont bien plus maniables et flexibles
  • vous pouvez sortir des objectifs autrefois très limités (liste réduite de nomenclatures et types sous UA, là où GA4 permet d’aller loin dans les filtres et conditions)

Un “petit” hic tout de même : bien qu’il soit possible d’exporter votre historique de données vers votre BigQuery, le suivi de la conversion, lui, va repartir de zéro

Eh oui, au vu des évolutions, les chiffres ne seront pas les mêmes… migrez tôt pour reconstruire de la donnée

Des questions ou premiers retours d’expérience sur le suivi de la conversion avec Google Analytics 4 ? On vous écoute ! 

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Celui qui voulait comprendre la différence entre taux de rebond et taux d’engagement sur GA4

Celui qui voulait comprendre la différence entre taux de rebond et taux d’engagement sur GA4

Si vous êtes sur cette page, c’est que vous l’avez forcément remarqué : le taux de rebond tel qu’on le connaissait avant (précision importante) a disparu de Google Analytics 4 et laissé place à un taux d’engagement aux critères différents. 

Ce changement a déconcerté de nombreux adeptes du suivi du taux de rebond “classique” auquel ils étaient habitués jusque-là. Si vous en faites partie, on compatit (mais ça va bien se passer).

Premier rappel important : au lancement de GA4, le taux de rebond avait tout bonnement disparu. 

***Google : “pouf, tour de magie, on passe au taux d’engagement”***

*** panique des gens***

***petit flottement dans les échanges***

*** Google remet le taux de rebond, mais pas celui d’avant***

Le nom est resté, mais la métrique a fortement évolué entre Universal Analytics et GA4. 

Taux d’engagement vs taux de rebond… vs taux de rebond version GA4 

Avant, le taux de rebond se calculait ainsi : un internaute arrive sur une page, scrolle mais ne déclenche aucune interaction (clic par exemple). UA prend ça comme un rebond. Sur GA4, le rebond est l’inverse de l’engagement. 

Le taux d’engagement que vous voyez désormais remonte de manière simple : si une personne reste au moins 10 secondes sur une page OU comporte un événement de conversion, OU enregistre au moins deux pages vues ou deux vues d’écran.

Formule taux d’engagement -> Sessions engagées / Toutes les sessions

On récapitule :

  • taux d’engagement : sessions qui dépassent les 10 secondes (avec ou sans clic, etc.), 1 événement de conversion ou au moins 2 pages ou écrans vus
  • taux de rebond version GA4 : inverse du taux d’engagement (-10 secondes si pas d’interaction).

Point intéressant : contrairement a UA, où s’il y a rebond vous obtenez 0 en durée de session, GA4 vous permet de toujours accéder à la durée de session de l’utilisateur.

Pourquoi le taux d’engagement est potentiellement bien plus intéressant que le bounce rate 

Certes plus familier, le taux de rebond est extrêmement limité pour évaluer la pertinence réelle d’une page. 

Limiter l’engagement à un clic ou au visionnage d’une vidéo exclut de fait les pages très axées “contenu” (article de blog, comparatif, FAQ de sites marchands, assistance, etc.). 

30% de rebond pour une page produit ciblée, c’est beaucoup. Mais 85% sur un site de contenu peut être un très bon indicateur ! 

Autre point limitant dans la version précédente du taux de rebond GA : il ne prenait pas en compte la durée des sessions. Que quelqu’un reste quelques secondes ou de longues minutes ne comptait pas dans les rapports.

Et pour rappel (extrait de cet excellent article) :  

La durée de consultation d’une page correspond au temps écoulé entre l’entrée sur cette page et l’entrée sur une nouvelle page du fait qu’il n’y a pas de page suivante, le temps est inconnu (et donc enregistré à 0). Ainsi, pour des sessions ou les utilisateurs ne consultent qu’une seule page (ce que l’on appelle un rebond), la durée de session est de 0. Ce n’est pas parce que Google sait qu’il sont partis immédiatement, c’est simplement qu’il ne sait pas mesurer la durée avant que l’utilisateur ne parte. Dans ce cas, le système considère ce manque de donnée comme signifiant 0.

Le taux d’engagement permet de sortir de ces critères limitants. Il prend plus de choses en compte et permet d’accompagner les autres métriques. Le reste peut être suivi via des clics sur des événements déclenchés (à condition bien sûr de bien paramétrer son Analytics). 

Donc notre conseil : prenez le temps de vous familiariser avec le taux d’engagement, ce qu’il tracke et révèle permet d’aller plus loin dans la compréhension des interactions entre l’internaute et votre contenu.

On se retrouve bientôt sur d’autres thématiques GA4 : audiences prédictives, tracking/events… stay tuned !

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Google Analytics & RGPD : la proxyfication seul moyen d’être conforme ?

Google Analytics & RGPD : la proxyfication seul moyen d’être conforme ?

Vous l’avez peut-être vu passer: la Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés (CNIL)  a publié sur son site officiel des informations complémentaires pour être conforme au RGPD – et cela passe par une méthode de proxyfication.

Dans ce contexte, qu’est-ce que la proxyfication et comment allez-vous pouvoir continuer à tracker et mesurer l’audience de votre site sans risquer de pénalités ?

Pourquoi Google Analytics est jugé non conforme au RGPD

Cela fait 2 ans que la Cour de justice de l’UE a invalidé le Privacy Shield (arrêt du 16 juillet 2020), le dispositif qui permettait d’encadrer les transferts de données personnelles entre l’Europe et les Etats-Unis, estimant que le risque d’accès à ces dernières par les autorités américaines ne respectait pas le droit des ressortissants européens.

Vous connaissez la suite et notamment les événements plus récents : le dépôt de plaintes multiples dans différents Etats-Membres par l’association NOYB a entre autres conduit la CNIL à remettre en cause l’utilisation de Google Analytics par différentes entreprises françaises. 

Pour ne citer que quelques exemples, Sephora et Auchan ont fait l’objet de mises en demeure. Dans les faits, n’importe quel site Web français peut faire l’objet d’un contrôle et écoper d’une pénalité s’il ne met pas rapidement en conformité ses données GA.  

Les 2 soucis majeurs qui ressortent à l’heure actuelle avec GA aux yeux de la CNIL sont donc les suivants : 

  • La non-anonymisation intégrale des données collectées par l’outil de mesure d’audience. Bien qu’une fonctionnalité d’anonymisation des adresses IP soit bien proposée par Google, elle ne couvre pas l’intégralité des transferts et rien ne garantit qu’elle soit effectuée avant l’envoi de la data vers les Etats-Unis… ce qui laisse potentiellement le champ libre aux autorités américaines pour un accès sans protection de la vie privée.
  • Le fait que les données collectées soit hébergées sur les serveurs de sociétés dont le siège est installé aux Etats-Unis. Google s’est d’abord défendu en avançant que la situation était théorique, mais dans les faits, les renseignements américains peuvent obtenir facilement un accès aux données d’une entreprise dont le siège social est sur le territoire.

Le problème est donc double : l’anonymisation n’est pas systématiquement mise en œuvre puisqu’optionnelle ET elle risque d’avoir lieu après le transfert, donc les autorités peuvent avoir accès aux données d’IP en clair (notamment si la requête est initiée depuis le terminal de l’utilisateur; elle n’est dans ce cas pas qu’un critère d’identification, mais aussi de localisation)

Note importante : cela signifie que bien que le focus soit mis sur Google Analytics, tout outil de mesure statistique américain aujourd’hui est concerné par les mêmes questions ! 

La proposition de la CNIL : une méthode complexe de proxyfication

Premier constat de l’autorité française : “une simple modification du paramétrage est insuffisante“.

Et de détailler :

“Une autre idée souvent avancée est celle du recours au « chiffrement » de l’identifiant généré par Google Analytics, ou bien du remplacement de celui-ci par un identifiant généré par l’opérateur du site (…) Les requêtes qui en résultent permettent à ces serveurs d’obtenir l’adresse IP de l’internaute ainsi que de nombreuses informations sur son terminal. Celles-ci peuvent, de manière réaliste, permettre une réidentification de celui-ci et, en conséquence, l’accès à sa navigation sur l’ensemble des sites ayant recours à Google Analytics.

Seules des solutions permettant de rompre ce contact entre le terminal et le serveur peuvent répondre à cette problématique. Au-delà du cas de Google Analytics, ce type de solution pourra également permettre de concilier l’usage d’autres outils de mesure avec les règles du RGPD sur le transfert de données.”

Voilà, c’est posé et on ne peut plus clair. 

Alors que faire ? 

La CNIL préconise une solution pour éviter le contact direct entre le terminal de l’internaute et les serveurs de l’outil. En d’autres termes, elle conseille d’avoir recours à un proxy, donc un serveur mandataire. 

Cette proxyfication doit servir d’étape indispensable de pseudonymisation des données avant leur transfert vers les serveurs de Google (ou autre outil de mesure d’audience dont le siège est aux US).

Pour ce faire et rendre l’ensemble de l’installation conforme, la proxyfication doit assurer qu’en aucun cas une personne ne pourra être de nouveau identifiée une fois les informations transmises.

© CNIL 

Les critères précis pour une proxyfication conforme de votre installation

La CNIL présente plusieurs mesures qu’elle estime nécessaire pour que le processus soit conforme au RGPD : 

  1. L’absence de transfert de l’adresse IP vers les serveurs de l’outil de mesure. 
  2. Le remplacement de l’identifiant utilisateur par le serveur de proxyfication
  3. La suppression de l’information de site référent (ou « referer ») externe au site ;
  4. La suppression de tout paramètre contenu dans les URL collectées (par exemple les UTM, mais aussi les paramètres d’URL permettant le routage interne du site) ;
  5. Le retraitement des informations pouvant participer à la génération d’une empreinte (ou fingerprint), tels que les « user-agents ».
  6. L’absence de toute collecte d’identifiant entre sites (cross-site) ou déterministe (CRM, id unique)
  7. la suppression de toute autre donnée pouvant mener à une réidentification.

Les conditions d’hébergement du proxy font également l’objet de recommandations.

Quelles alternatives si tout cela vous paraît trop complexe ?

Nous recommandons depuis plusieurs semaines de mettre en place dès maintenant un module complémentaire Matomo (basé en Europe), afin de pouvoir collecter de la donnée conforme dès maintenant et migrer complètement si le besoin s’en faisait sentir… et ce sans perte d’historique et avec un système similaire à votre installation actuelle Google Analytics (3 puis 4) !  

Contactez-nous pour en parler, nos experts tracking & Analytics sont à votre disposition pour toute question et besoin d’accompagnement sur ce sujet.

Sans filtre : les solutions exemptées de consentement

Sans filtre : les solutions exemptées de consentement

Marie-Lou Cipolat, co-fondatrice de Marketing Studio, fait le point sur les confusions et malentendus qui règnent autour des solutions exemptées de consentement. Cela fait suite à son post LinkedIn :

j’en ai marre des solutions qui te vendent la lune en te disant « En fonction du paramétrage de notre solution, tu peux tracker les personnes qui ont dit non aux cookies »

On lui a demandé de nous expliquer le problème et voilà ses réponses concrètes (vous pouvez écouter l’audio ou regarder la vidéo, comme vous le préférez!) :

Vous pouvez aussi regarder l’interview ici :