Pourquoi le tracking probabilistique est devenu la norme en influence et affiliation ?

Tracking probabilistique : la réponse aux limites du tracking traditionnel

Dans un monde où le ROI est roi, mesurer l’impact réel de l’influence et de l’affiliation est devenu un enjeu central pour les annonceurs. Les budgets augmentent, la pression sur le ROI aussi. 

Face à cette réalité, l’industrie a déjà adopté une nouvelle approche, le tracking probabilistique.
Loin d’être une approximation hasardeuse, il s’agit aujourd’hui de la norme pour garantir une mesure plus fiable et représentative des performances des affiliés, créateurs de contenu.

Si la tentation est forte de vouloir une réponse chiffrée à 100 %, la réalité n’est pas aussi parfaite, le tracking parfait n’existe pas. Et ce n’est pas une faiblesse, c’est une opportunité.

Aujourd’hui, des acteurs tels que Google, Meta, TikTok, les plateformes d’affiliation, s’appuient sur des méthodes dites probabilistes pour mesurer la performance. Voici pourquoi.

Le mythe du tracking parfait

Pendant des années, l’affiliation et l’influence se sont appuyées sur des outils “déterministes”, chaque clic ou conversion était censé être traqué individuellement.

Les parcours d’achat sont de plus en plus fragmentés, un utilisateur découvre un produit sur Instagram, clique sur son téléphone, fait ses recherches sur son ordinateur, puis finalise l’achat quelques jours plus tard sur son mobile ou sa tablette.

Le contexte technologique et légal a également profondément changé :

• les blocages de cookies par les navigateurs (ITP/ETP)
• les restrictions iOS et Android,
• Les Adblockers empêchent le déclenchement des pixels,
• les règles de consentement RGPD / CNIL,
• L’absence de tracking des conversions in-app,
• etc.

Résultat une partie des ventes passe toujours “sous le radar” en échappant aux systèmes de tracking classiques. Selon l’APMA (UK), près de 50 % des éditeurs identifient le suivi non fiable comme leur principal frein à la croissance, et les pertes pour le marché se chiffreraient en centaines de millions chaque année.

Un estimation prudente se trouve dans une fourchette de 30 à 50 % de conversion non trackées. Ces pertes ont des impacts économiques directs, particulièrement sur le ROI, la motivation des éditeurs et la stratégie globale d’affiliation.

Pourquoi le tracking probabilistique est devenu la norme ?

Le tracking probabilistique ne cherche pas à tout voir de manière mécanique. Il utilise des modèles statistiques pour estimer l’impact réel des campagnes.

Voici 4 raisons principales pour lesquelles il s’impose aujourd’hui :

• Les parcours clients sont multi-appareils et multi-sessions

70 % des acheteurs en ligne utilisent plusieurs devices avant d’acheter. Sans probabilistique, une bonne partie de l’influence disparaît des radars.

Exemple : Sophie découvre une lampe dans une story déco, l’ajoute à sa wishlist sur mobile et finalise l’achat trois jours plus tard sur son laptop.
Sans probabilistique, la vente pourrait ne pas être rattachée à l’influenceuse.

• Il compense les limites techniques

Les bloqueurs de cookies, ITP/ETP (Safari, Firefox), les usages multi-écrans ou encore l’absence de tracking des conversion in-app rendent le tracking déterministe incomplet.
Le probabilistique corrige cette perte d’information.

Exemple : une story TikTok génère un clic, mais l’achat se fait via l’app mobile du marchande pixel web n’enregistre rien.

• C’est le standard des grands acteurs

Google Analytics, Meta, TikTok, les plateformes d’affiliation tous intègrent des modèles probabilistes pour attribuer correctement la valeur aux campagnes.

Exemple : Google Analytics 4 attribue déjà une part des conversions via des modèles probabilistiques. 

• Cela reflète mieux l’incrémentalité

Au lieu de gonfler ou sous-estimer artificiellement une source, le probabilistique permet d’estimer plus justement ce qui n’aurait pas eu lieu sans le créateur de contenu.

Il faut rappeler que dans la plupart des industries, la mesure est déjà probabilistique (TV, panels consommateurs, études médias, etc.). L’influence et l’affiliation s’alignent ainsi sur des pratiques éprouvées.

En clair : pour un créateur de contenu, le probabilistique garantit que ses ventes réelles ne disparaissent pas simplement parce qu’elles se concrétisent sur un autre device, dans une app, ou avec un délai.

L’impact pour les annonceurs

Adopter le tracking probabilistique, ce n’est pas “perdre en précision”, c’est au contraire gagner en fiabilité.

Cela implique de :

• Répartir équitablement les investissements. Sans probabilistique, certaines ventes sont attribuées uniquement au SEA ou au direct par exemple, alors que l’influence a initié le parcours.
  Le modèle corrige cette distorsion et permet de mieux arbitrer les budgets entre leviers.
• Renforcer la collaboration entre annonceurs, plateformes et data teams pour valider et fiabiliser les modèles.
• Mieux mesurer le ROI réel en corrigeant les biais et éviter de sous-évaluer l’influence et l’affiliation.
• Pérenniser le levier influence en rémunérant les créateurs de contenu en fonction de leur juste valeur et de l’impact sur le ROI qu’ils peuvent avoir.

En clair, pour un annonceur, le probabilistique est une assurance contre la sous-valorisation de l’influence / affiliation et un levier pour arbitrer ses budgets avec pertinence.

Ce qu’il faut retenir sur le tracking probabilistique

Comme l’ensemble du marketing digital, l’influence et l’affiliation doivent composer avec un environnement où le tracking déterministe est devenu illusoire.

Le probabilistique n’est pas une approximation : c’est le standard aujourd’hui.

Il reflète mieux la réalité, sécurise vos investissements et valorise l’impact réel de vos partenaires influenceurs et affiliés.

Chez Affilae, nous faisons de notre approche probabilistique une force. Notre rôle est de sécuriser vos investissements et de valoriser au mieux l’impact de vos partenaires influenceurs et affiliés, en toute transparence.