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 :
le taux de conversion par session
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 !
Migration en vue ou besoin d’un paramétrage impeccable de GA4? Echangez avec un expert Alphalyr
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.
“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 !
Besoin de paramétrer votre compte GA ? Echangez avec un expert Analytics !
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-anonymisationintégrale 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.
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 :
L’absence de transfert de l’adresse IP vers les serveurs de l’outil de mesure.
Le remplacement de l’identifiant utilisateur par le serveur de proxyfication
La suppression de l’information de site référent (ou « referer ») externe au site ;
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) ;
Le retraitement des informations pouvant participer à la génération d’une empreinte (ou fingerprint), tels que les « user-agents ».
L’absence de toute collecte d’identifiant entre sites (cross-site) ou déterministe (CRM, id unique)
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.
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!) :
Comme annoncé récemment, Google Analytics 3 va arrêter de fonctionner en juillet 2023.
Concrètement, vous n’avez donc plus que quelques semaines pour organiser votre migration vers GA4, faute de quoi vous perdrez votre historique à N-1.
Eh oui, il faut s’y prendre dès maintenant !
Voici les dates clés à retenir à ce jour :
1er juillet 2023 : les propriétés Universal Analytics existantes ne seront plus disponibles.
1er octobre 2023 : Le traitement des propriétés Google Analytics 360 sera prolongé une seule fois, et ce jusqu’au 1er octobre 2023.
Passé cette date, les nouveaux appels ne seront plus traités dans Universal Analytics, mais il sera toujours possible d’accéder aux données récoltées précédemment, « pendant une période de 6 mois au minimum ».
Toutefois, Google recommande fortement d’exporter l’historique des rapports pour les entreprises concernées, afin d’éviter toute mauvaise surprise.
Et ensuite ?
Google n’a pas encore fixé la date d’arrêt définitif de l’ancienne version d’Analytics. Ce jour marquera l’impossibilité d’accéder aux rapports de données, ni depuis l’interface, ni depuis l’API.
Pour rappel, Google mise sur cette version GA4 pour se mettre en conformité et sortir de l’illégalité CNIL/UE, d’où une accélération de la transition : “les versions précédentes et actuelles de Google Analytics ne permettent pas d’anonymiser l’adresse IP de l’internaute sans les héberger d’abord en dehors de l’UE. GA4, lui, en est capable…Google Analytics 4 ne stockera plus les adresses IP”
Notre recommandation : migrer vers GA4 à partir de juillet 2022
Pour avoir au minimum N-1 d’historique, il est essentiel de migrer vers Google Analytics 4 d’ici à début juillet.
Exemple de planning de migration :
Activation du tracking standard GA4
Activation du tracking Ecommerce amélioré (si le plan de taggage est déjà implémenté)
Activation du tracking personnalisé GA4: events / objectifs/ rapports et dashboards / dimensions personnalisées / etc.
Le planning de migration est bien sûr à adapter en fonction de votre profil spécifique.
Vous souhaitez organiser votre migration sans perte de données (ni prise de tête?) Echangez dès maintenant avec un expert Analytics
Un événement GA4 = toute action
Couplé aux colonnes présentant les 2 types de conversions, vous obtiendrez ainsi une vue holistique plus globale.
