Google Analytics 4 et Affiliation : le décryptage complet

L’impact de Google Analytics 4 (GA4) sur l’affiliation

Depuis le passage automatique d’Universal Analytics à GA4 le 1ᵉʳ juillet 2023, une transformation majeure s’est opérée dans l’écosystème numérique, suscitant des interrogations quant à l’impact sur le suivi et l’attribution du levier de l’affiliation.

1. Les changements fondamentaux de GA4 

L’attribution au last click : le modèle traditionnel de Google

L’attribution au dernier clic est un modèle d’attribution traditionnel utilisé dans Google Analytics. Il attribue tout le crédit d’une conversion à la dernière interaction avant que l’utilisateur ne réalise l’objectif, que ce soit un achat, une inscription, ou toute autre action souhaitée.

L’Attribution Data-driven : le nouveau modèle par défaut

Le modèle d’attribution basé sur les données est une approche plus sophistiquée et avancée. Plutôt que de se fier à des règles fixes, il utilise l’analyse de données pour attribuer des valeurs à chaque point de contact sur le parcours client en fonction de leur impact réel sur la conversion.

Comment fonctionne le modèle d’attribution basé sur les données dans GA4 :

• Collecte de données : GA4 collecte des données à partir de divers points de contact, tels que les clics publicitaires, les interactions sur le site Web, les différentes sources de trafic… etc.
• Analyse des données : Les données sont ensuite analysées pour comprendre comment chaque interaction a contribué à la conversion. Des algorithmes sophistiqués sont souvent utilisés pour attribuer des valeurs à chaque point de contact.
• Attribution personnalisée : Contrairement aux modèles traditionnels, le modèle d’attribution basé sur les données peut attribuer des valeurs personnalisées en fonction de la contribution réelle de chaque interaction. C’est notamment pour cela que l’on retrouve des valeurs alambiquées dans le nombre de conversions des canaux. 
• Optimisation : Avec ces informations, il est possible d’optimiser les campagnes en concentrant les ressources sur les canaux et les actions qui ont le plus d’impact sur la conversion.

Vous pouvez retrouver leur documentation à ce sujet juste ici.

2. L’attribution chez Affilae 

Chez Affilae, vous avez la possibilité de choisir entre 3 modèles d’attribution : 

• Le modèle au partage : c’est celui que l’on préconise.
  Il divise la commission entre tous les affiliés qui sont intervenus dans le processus de conversion suivant leur « poids » respectifs. C’est le modèle qui se rapproche le plus du fonctionnement du modèle Data-driven de Google. Vous pouvez notamment réaliser une simulation de la répartition des commissions ici.
• Le modèle au last click : il attribue la commission à l’affilié qui a généré le dernier click dans le processus de conversion.
• Le modèle au first click : il attribue la commission à l’affilié qui a généré le premier click dans le processus de conversion.

3. Cas concret d’un client Affilae 

Prenons l’exemple d’un client récent qui utilise à la fois Affilae et Google Analytics 4 (GA4) pour suivre les performances de ses campagnes marketing.
Il est crucial de comprendre que ces deux outils ont des modèles d’attribution différents et peuvent générer des données divergentes.

• Écart d’attribution :

Imaginons que l’utilisateur A ait interagi avec plusieurs canaux avant de convertir, par exemple, en effectuant un achat sur le site du client. Affilae pourrait attribuer la conversion à un affilié spécifique, là où GA4, en fonction de son modèle d’attribution, pourrait attribuer le crédit à un autre canal, voire au dernier clic.

• Prévention sur les écarts de données :

Il est essentiel de souligner que les écarts entre les données d’Affilae et de GA4 ne sont pas nécessairement une indication d’une quelconque irrégularité. Les différences peuvent découler des modèles d’attribution distincts, des retards dans la remontée des données, ou même de la perte de données en raison de diverses raisons techniques.

• Mise en garde contre la comparaison directe :

Il est important de noter que la comparaison directe entre les données d’Affilae et de GA4 peut être trompeuse. Les deux outils ont des méthodologies différentes, aussi bien sur le tracking que pour attribuer des conversions, et cela peut entraîner des variations naturelles dans les résultats.

• Dépendance vis-à-vis de la configuration des utms côté affiliés :

Dans un contexte d’affiliation, la précision des données dans GA4 dépend fortement de la qualité de configuration des utms par les affiliés.
Si les affiliés ne renseignent pas correctement les utms (au caractère près), cela peut conduire à des erreurs d’attribution.
Par exemple, le trafic et les conversions qui devraient être attribués à l’affiliation peuvent se retrouver dans les sources referrals ou même être classés comme trafic direct (moins fréquent mais possible).

Il est essentiel de prendre en compte les nuances et les différences inhérentes aux outils de suivi, en particulier dans le contexte de l’affiliation. Il faut être conscient des variations possibles entre Affilae et GA4, tout en comprenant que ces différences ne reflètent pas nécessairement des problèmes, mais plutôt les particularités des modèles d’attribution et de la configuration des utms. 

4. Astuce sur GA4 pour retracer au mieux l’affiliation 

Créer un rapport d’exploration sur-mesure pour l’affiliation

Une fois rendu dans l’onglet “Explorer” dans GA4, nous vous invitons à créer un rapport personnalisé à partir du modèle de base “Forme libre”.

Dans la 1ʳᵉ colonne Variables, insérez les dimensions : 

• Campagne
• Source
• Moyen

Insérez les métriques : 

• Utilisateurs actifs
• Sessions
• Revenus d’achats
• Total des utilisateurs
• Conversions

Ensuite, dans la 2ᵉ colonne Paramètres, insérez les dimensions suivantes dans la rubrique Lignes : 

• Source
• Moyen
• Campagne

Dans la rubrique Valeurs : 

• Revenus d’achats
• Sessions
• Total des utilisateurs
• Conversions

Toujours dans la colonne Paramètres, vous n’avez plus qu’à appliquer le filtre suivant :

Dans le cas où des affiliés remontent dans les referrals par exemple, nous vous invitons à créer un filtre via une Regex.
La formule serait : Source matches regex affilae|nom de domaine exact de l’affilié 1|nom de domaine exact de l’affilié 2|…

En résumé, l’évolution du modèle d’attribution sur GA4 est relativement intéressante. Elle permet d’un point de vue macro de voir quel est l’impact des canaux.
Cependant, personne ne sait encore comment fonctionne réellement l’algorithme de GA4. Si la plateforme permet de croiser davantage de données que son prédécesseur, il n’en reste pas moins une boîte noire.

De plus, il est crucial de ne pas tomber dans le piège de la comparaison directe entre ces outils. Les écarts entre les différentes plateformes découlent des modèles distincts et de la diversité des pratiques d’attribution.