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Google Ads Agentur und Microsoft Advertisement Elite Partner
Eric Hinzpeter
Eric Hinzpeter ·

Les différences de suivi entre Google Ads et Analytics

Quiconque utilise Google Ads et Google Analytics sera à un moment donné confronté au fait que les données diffèrent considérablement. La question se pose alors : quel est le résultat correct et, surtout, pourquoi y-a-t-il des différences quant aux résultats de ces deux outils de tracking ?

Il existe plusieurs raisons. La raison la plus importante et en même temps la plus complexe est l’attribution. Par conséquent, cet article sera entièrement dédié à ce sujet.

Pour que les choses soient claires dès le départ : Il n’y a pas de « vérité absolue ».

S’ils sont correctement mis en œuvre, les deux outils produisent des résultats corrects – même s’ils ne sont pas identiques.

Bien entendu, en tant qu’« annonceur » et donc « payeur », vous prêtez un grand intérêt à ce que votre budget publicitaire soit utilisé là où il a le plus d’effet. Mais la première impression peut être extrêmement trompeuse et des mesures inadéquates sont souvent prises en raison d’interprétations incorrectes des données.

Mais pourquoi est-ce ainsi ?

Pour vous donner une réponse très brève : AdWords mesure le succès de la publicité et Google Analytics mesure le comportement des utilisateurs sur le site web.

Google Analytics convient pour observer le visiteur sur le site web. Mais l’outil ne convient que dans une mesure limitée pour mesurer l’efficacité publicitaire. Toutefois il est parfois utilisé pour mesurer cette dernière faute de « meilleure option ». Mais l’efficacité publicitaire ne peut être mesurée avec Google Analytics que lorsqu’une seule campagne publicitaire ou des campagnes publicitaires peu chevauchantes sont mises en place en même temps. La mise en œuvre d’une deuxième campagne publicitaire peut entraîner des chevauchements et fausser l’exactitude des données. Si vous utilisez simultanément le marketing par e-mail, le marketing d’affiliation, les comparateurs de prix de prix et AdWords, de nombreux visiteurs entrent inévitablement en contact avec plusieurs campagnes publicitaires. Une multitude de campagnes publicitaires signifie plus de chevauchements et une inexactitude croissante dans la mesure du succès. En même temps, le gain de clientèle devient plus probable, car la publicité multiple est généralement plus efficace.

Étant donné que Google Analytics surveille uniquement les internautes du site Web, seules les commandes passées en ligne peuvent être enregistrées. Et là aussi, les commandes ne sont presque jamais complètes. Google Analytics affiche souvent moins que ce qui a été réellement généré. Les commandes par e-mail ou via des mesures hors ligne ne peuvent pas être enregistrées sans effort supplémentaire.

Par conséquent, Google Analytics n’est pas du tout destiné et adapté pour remplacer le back-end de la boutique, bien que certains opérateurs de boutique en ligne le supposent encore. Rien que le fait que l’on ne puisse pas utiliser un statut différent de commande en commande et qu’une commande créée au mois A ne peut être clôturée qu’au mois B illustre cela.

Le bon ou mauvais déroulement doit toujours être jugé sur la base des données du système de gestion du magasin.

Perspectives Analytics – AdWords – Attribution

Google Analytics est l’outil idéal pour enregistrer les activités d’utilisateurs sur le site et fournir des conseils sur la façon dont vous pouvez améliorer l’expérience utilisateur sur votre propre site web.

AdWords au contraire, pour le dire franchement, ne se soucie pas du site. AdWords enregistre uniquement si un internaute, venu sur le site via des publicités AdWords, a également effectué un achat.

Fig.1 : Représentation schématique – par ex. Mesures de publicité en ligne attribution de clients

L’internaute commence son parcours en haut à gauche du Google SERP (page de résultats de recherche). Par souci de simplicité, seuls les visiteurs AdWords sont pris en compte. Les flèches entièrement orange sont des visiteurs AdWords. Les internautes amenés sur la page par AdWords peuvent acheter immédiatement après la consultation ou passer à un autre site web avant d’acheter. Le changement est indiqué par la flèche orange avec une bordure bleue qui va de la boutique à la zone bleue « autres pages, e-mails, visiteurs directs ». Google Analytics « observe » uniquement la zone de la boutique dans laquelle il est implémenté – ici la zone en vert clair avec la bordure rouge en pointillé. Google Analytics segmente les internautes en sources. Cette segmentation se fait à l’aide des informations que chaque internaute porte avec lui. Chaque internaute indique à la page de destination de quelle page il provient. Dans le cas d’Analytics, le domaine précédent est indiqué en tant que source, ce qui est logique. Si Analytics ne reconnaît pas de domaine précédent, l’internaute est déclaré « client direct », ce qui peut être la première source d’erreur. Cette attribution peut être imaginée comme des portes par lesquelles les internautes entrent dans la boutique. Celles-ci sont représentées par des zones en vert fluo avec une bordure en pointillés rouges. La segmentation est conservée, comme un tampon sur le front de l’utilisateur, pour toutes ses actions sur la page pendant la session. Il est communiqué au serveur Google Analytics -> flèches en pointillés rouges. Si le visiteur passe à une autre page web avant d’effectuer un achat (par exemple pour chercher des bons de réduction) et retourne ensuite à la boutique, l’ancien tampon est supprimé et un nouveau tampon est mis en place. Peu importe si le visiteur a trouvé / utilise un bon d’achat. Dans le schéma ci-dessus, l’utilisateur accède à la boutique via la flèche orange (tampon : « cpc »), puis passe de la boutique à « Autres pages, e-mails, visiteurs directs » avec une flèche orange avec une bordure bleue puis revient de là. Dans l’exemple mentionné, il passerait alors par la « porte » « referrer ».

Google AdWords, d’autre part, enregistre le clic sur le SERP Google, ce qui signifie qu’AdWords sait que le visiteur est venu via AdWords, et quand il achète quelque chose, il est transmis que précisément ce visiteur a acheté quelque chose. Il serait raisonnable que la valeur des ventes soit également répercutée.

Cette méthodologie peut être illustrée par un exemple du monde hors ligne.

Imaginons que différents types de publicité hors ligne sont placés pour un événement. Les entrées sont désormais attribuées aux billets en fonction de la mesure publicitaire correspondante. Selon l’endroit où les visiteurs ont acheté leurs billets, ils doivent entrer dans le stade par l’entrée correspondante. Pour ce faire, nous attribuons différents numéros de téléphone pour chacune des mesures publicitaires hors ligne. En fonction du numéro composé par l’acheteur, il recevra un ticket avec l’entrée attribuée en conséquence. Donc, si le client achète son billet immédiatement après avoir vu l’affiche (en composant le numéro sur l’affiche), il passera par l’entrée no. 1. S’il n’a pas encore décidé d’acheter des billets après avoir vu l’affiche, mais seulement après un deuxième contact – par exemple après avoir écouté un spot radio, il ne se souvient plus du numéro sur l’affiche et compose celui mentionné dans le spot radio. Il ne se soucie pas de l’endroit où il achète son billet – l’essentiel est qu’il en ait encore. Il passe donc par l’entrée no. 2. Cela donnerait à son tour l’impression que les billets ont été vendus uniquement grâce à la publicité radiophonique. L’effet de l’affiche est complètement perdu. La publicité sur panneau d’affichage semble être une dépense publicitaire inutile. Cependant, le fait que les images sur l’affiche aient un effet beaucoup plus fort que le spot, car elles sont visuelles, est complètement négligé. Pourtant, sans avoir vu l’affiche, le client n’aurait pas reconnu / perçu le spot radio et ensuite acheté les billets.

De même, vous auriez pu voir l’affiche et un ami exprime quelques jours plus tard le souhait de s’y rendre. Maintenant l’affiche redevient intéressante. Mais personne ne reviendrait à l’affiche pour commander des billets, si on peut simplement composer le numéro mentionné dans un spot radio ou chercher sur Internet.

Fig.2 : Représentation schématique – Exemple d’affectation client pour la publicité hors ligne

Dans cette analogie, Google Analytics serait le personnel qui scanne les cartes aux entrées du stade et détermine ensuite que, par exemple, 100 visiteurs sont passés par l’entrée 1. Les visiteurs de l’entrée 1 ont été définis comme de la « publicité par affiche ». Le fait que 20 autres clients passent par l’entrée 2, ayant appelé, pour des raisons quelconque, seulement après avoir entendu l’annonce radio, est par définition négligeable. Si l’exploitant du stade aligne désormais le budget publicitaire en fonction des constats faits aux portes, il prendra la mauvaise décision. Il économisera sur les affiches et se concentrera plutôt sur le spot radio. Mais comme la radio comporte un risque de dispersion très élevé, cette décision aura l’effet inverse. D’une part, cela réduira le nombre de visiteurs qui passent par l’entrée 1, mais cela réduira aussi le nombre de visiteurs qui passent par l’entrée 2.

La raison est très simple : les gens ont une perception sélective et sont plus enclins à entendre quelque chose qu’ils ont déjà entendu ailleurs. C’est à ce moment-là que vous passez à l’écoute active pour pouvoir en parler ou même acheter. Dans notre exemple, moins de publicité par affiche signifie moins de visiteurs directs (déjà activés par l’affiche) et aussi moins de visiteurs qui se le rappellent par d’autres mesures publicitaires et achètent en raison du premier contact « par affiche ».

Avec Google Analytics, vous regardez depuis votre boutique à l’extérieur et ne pouvez voir que la dernière station avant la consultation de la page. Avec AdWords vous regardez depuis l’extérieur sur votre site Web, et enregistrez le premier point de contact avec une annonce. Vous voyez donc deux approches complètement différentes.

L’attribution décrit la division ou la répartition des ventes ou des demandes de renseignements selon la provenance des visiteurs.

Chaque consultation est comptée comme une session (anciennement Visites dans Analytics. Pour chaque session, entre autres, la provenance et le support sont enregistrés. Si le visiteur quitte la page ou si aucune activité n’est enregistrée pendant 30 minutes, la session est fermée. Selon les services / produits, les visiteurs consultent le site Web souvent plus d’une fois – le même jour ou pendant plusieurs jours. Si le même visiteur revient plus tard, la session est attribuée à la session précédente par l’intermédiaire de cookies. Et vous voilà sur les traces d’un court Customer-Journey. Le « parcours client ».

Vous pouvez voir dans Google Analytics sous Conversions – Entonnoirs multicanaux – Longueur du chemin d‘accès combien de commandes ont nécessité plusieurs visites et combien de jours se sont écoulés entre la première visite et la finalisation.

Google Analytics utilise le modèle d’attribution du « dernier clic non direct ». Cela signifie que les ventes des visiteurs sans page de référence pour la session sont affectées à la page de référence de la dernière visite. S’il n’y a pas de page de référence, « direct » est défini comme source. Le dernier clic « non direct » avant l’achat / la demande est valide.

Voici quelques exemples :

Fig. 5 : Exemple d’attribution de parcours client – Google Analytics

TENTATIVE D’EXPLICATION:

Le traitement des données et le comportement de Google Analytics sont dus au fait que le développement date de nombreuses années. À l’époque, le suivi était principalement effectué à l’aide de cookies. À cette époque, il y avait également l’opinion que le dernier clic était celui auquel les demandes de renseignements ou les ventes devaient être attribuées. Inutile de dire que les opinions à l’égard de la répartition du succès ont changé. En même temps, Google Analytics est très orienté économie – vous pouvez également dire du fait que les visites « directes » n’écrasent pas les autres sources et donc les falsifient. Les visiteurs « directs » sont généralement gratuits et supprimeraient les ventes / demandes des canaux payants, ce qui réduirait leur efficacité.

Si vous regardez les principaux chemins d’accès de conversion dans Google Analytics, vous pouvez voir le parcours client. Comme vous pouvez le voir, certains utilisateurs ont besoin de consulter la page plusieurs fois avant de passer une commande ou une demande.

Mais maintenant se pose la question élémentaire du marketing en ligne :

À qui attribuer le succès ?

La réponse la plus récente est « l’attribution à base de données », qui n’est pas abordée d’avantage. Ce qui est clair, cependant, c’est qu’un client qui lors du contact initial est passé par un canal payant, mais venu acheter via « direct », n’a peut-être jamais découvert le site, c’est-à-dire n’aurait jamais acheté. Surtout pour les mots clés qui sont mal classés en organique, car la probabilité qu’un visiteur consulte un résultat de recherche organique se trouvant ailleurs que sur la première page est extrêmement faible. 

Il existe un outil de comparaison d’attribution dans le domaine des conversions. Cependant, il n’est pas possible de modifier le modèle d’attribution pour tous les rapports dans la version gratuite de Google Analytics. Cette action n’est disponible que dans la version premium payante.

Un autre fait important est que Google Analytics considère toutes les pages comme des pages de référence. Cependant, certaines pages de référence sont automatiquement attribuées avant d’être affichées dans Google Analytics. Les moteurs de recherche connus de Google sont affichés comme « organiques ». De plus, les paramètres sont également pris en compte dans l’URL. Un exemple serait les paramètres automatiques d’AdWords ou les paramètres UTM, qui peuvent être utilisés, par exemple, pour marquer une coopération directe avec des pages spéciales. Là, vous avez la possibilité, entre autres, de déterminer vous-même le nom de la source. Vous pouvez soit obtenir une meilleure vue d’ensemble dans Google Analytics, soit ruiner complètement les données en cas d’utilisation incorrecte.

Dans AdWords, nous avons la possibilité de modifier le modèle d’attribution si souhaité. Les réussites, les conversions, ne peuvent pas être attribuées à un autre canal, car AdWords peut seulement s’autoévaluer. Le même phénomène existe pour différentes campagnes. Une campagne représente le premier contact et l’achat est ensuite effectué via l’autre campagne. AdWords vérifie uniquement si un clic sur une annonce a entraîné une conversion sous 30 jours maximum ou non. La dernière page consultée par l’utilisateur avant la conversion ou ce que l’internaute a acheté n’a aucune importance. AdWords mesure l’efficacité de la publicité. Ceci se traduit en « un visiteur déclenche une conversion au plus tard 30 jours après le clic ». Si tel est le cas, la publicité est réussie.

Si un autre modèle d’attribution que « dernier clic » est utilisé dans AdWords, d’autres facteurs entrent en jeu, tels que les décalages horaires. Avec « premier clic », cela signifie que la conversion est attribuée au premier clic AdWords, qui a eu lieu au cours des 30 jours précédents. Analytics, en revanche, attribue toujours les ventes au jour où elles ont été transmises au serveur Google Analytics via le code de suivi e-commerce.

Cela devient plus évident lorsque des méthodes de suivi obsolètes de Google Analytics sont utilisées à la place du suivi universel. Les discordances sont régulièrement affichées ici. Les ventes / demandes de renseignements sont souvent attribuées aux prestataires de services de paiement ou aux « pages profiteurs ». Par « pages profiteurs », nous entendons les pages de bons d’achat, qui pour la plupart ne génèrent pas de trafic supplémentaire réel, mais qui sont affichées car les utilisateurs cherchent souvent un bon d’achat peu avant la transaction pour économiser.

L’explication est aussi simple que compréhensible. Google Analytics enregistre le mouvement du site à observer, c’est-à-dire votre site, au fournisseur de services de paiement ou à la page du bon d’achat. Ensuite, l’utilisateur revient sur la page et Google Analytics fait exactement ce qu’il devrait : il enregistre la consultation en provenance d’une page apparemment « nouvelle » et note la page de référence comme source. Ceci est suivi de la conclusion (les achats ou la demande de renseignement). Ceux-ci sont ensuite attribués au prestataire de services de paiement ou à la page des bons d’achat. Lors du développement d’Analytics, Google ne pouvait pas savoir que nous ne voulions pas de ces pages comme sources. Avec Universal Tracking, cependant, Google Analytics a créé un moyen d’exclure de telles pages de référence.

Les prestataires de services de paiement typiques sont paypal.com (PayPal) et sofort.com (SofortÜberweisung). Giropay est également répandu. Vous ne pouvez pas exclure un domaine giropay ici, car giropay est implémenté en tant que sous-domaine des banques.

Vous pouvez les reconnaître à des très rares sessions et un taux de conversion extrêmement élevé.

Ce chiffre d’affaires appartient en fait à une source différente qui, s’il est payé, se voit attribuer un ratio coût / chiffre d’affaires pire qu’il ne le mérite réellement. L’efficacité publicitaire peut être très bonne, mais si toutes les ventes sont faites par giropay, on pourrait croire que la publicité n’est pas rentable.

La liste d’exclusion de sites référents se trouve dans Google Analytics sous Administration – Informations de suivi – Liste d’exclusions de sites référents (dans la colonne Property).

Même sans les attributions incorrectes, il y aurait toujours des raisons pour lesquelles les utilisateurs et donc leurs achats / demandes de renseignements ne pourraient pas être suivis.


Eric Hinzpeter
Eric Hinzpeter
Content Marketing Manager

Eric Hinzpeter ist Content Marketing Experte bei der führenden Google Ads und Microsoft Ads Agentur Smarketer. Er ist Produzent und Host des Smarketer Performance Podcast und erstellt regelmäßig Video- und Textinhalte rund um das Thema Onlinemarketing.


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