Définition et impact de la modélisation GA4 : modélisation de conversion, modélisation du comportement, identité pour le reporting, modèle d’attribution.

Sommaire

GA4 introduit le concept de modélisation.

À travers les données collectées (appelées données observées), l'outil sera capable de modifier et enrichir les rapports pour combler les pertes de données liées aux évolutions technologiques. On pense notamment aux navigateurs qui protègent davantage les utilisateurs (ITP), mais aussi au cadre réglementaire, comme le RGPD pour les annonceurs qui conditionnent GA4 au consentement de l'utilisateur.

Dans cette note, nous passons en revue les différentes fonctionnalités liées à la modélisation et vous présentons les résultats de nos premières analyses.

GA4 intègre dans les rapports principaux et les rapports d'exploration des données de conversions modélisées de manière automatique. Concrètement, cette fonctionnalité permet d'associer la "bonne" source d'acquisition aux différents événements et conversions pour lesquels les informations liées à la source (UTM/gclid, etc.) ne sont pas directement disponibles.

Comment ça marche ?

"Les modèles Google recherchent des tendances entre les conversions directement observées ou non. Par exemple, si les conversions attribuées sur un navigateur sont similaires aux conversions non attribuées d'un autre navigateur, le modèle de machine learning prédit l'attribution globale. Les conversions sont ensuite agrégées sur la base de cette prédiction, et regroupent à la fois les conversions modélisées et les conversions observées."

Cette fonctionnalité permet d'améliorer l'attribution des conversions et de contrer notamment les politiques des navigateurs qui limitent la fenêtre de temps des cookies propriétaires.

Cette fonctionnalité se veut respectueuse des données personnelles :

“Google n'autorise pas les identifiants d'empreintes digitales ou d'autres tentatives d'identification d'utilisateurs individuels. Au lieu de cela, Google agrège des données (telles que les taux de conversion historiques, le type d'appareil, l'heure de la journée, la géographie, etc.) pour prédire la probabilité de conversions.”

Cette fonctionnalité est liée à l'implémentation de Google Consent Mode et concerne les éditeurs qui ont soumis GA4 au consentement de l'utilisateur.

Consent Mode permet de collecter des données de navigation sur les utilisateurs qui n'ont pas donné leur consentement. Il s'agit d'un mode qui permet d'adapter les informations envoyées à Google en fonction du consentement de l'utilisateur :

Les données liées aux utilisateurs qui ont donné leur consentement apparaissent dans les rapports GA4, et on parle de données observées. Celles liées aux utilisateurs qui n'ont pas donné leur consentement permettent d'activer les données modélisées (modélisation des comportements) si les conditions préalables sont respectées (il faut un certain volume de données pour être éligible). La modélisation du comportement (liée à l'implémentation de Consent Mode) permet concrètement de faire apparaître dans les rapports GA4 les données des utilisateurs qui n'ont pas donné leur consentement positif. La modélisation des conversions (fonctionnalité 1) va être appliquée à ces données observées et permettre d'avoir la bonne attribution.

Conditions pour activer la modélisation du comportement :

Cette fonctionnalité, paramétrable dans l'administration de GA4, permet de choisir la méthode pour définir la notion d'utilisateur. C'est également grâce à cette fonctionnalité que l'on peut activer ou désactiver la modélisation du comportement (si celle-ci est éligible après l'implémentation du Consent Mode).

Nous pouvons jouer avec trois options :

➜ Cette fonctionnalité est cruciale à appréhender car elle a un impact majeur sur les données remontées dans les rapports. Elle présente des subtilités :

Enfin, GA4 introduit une nouvelle fonctionnalité qui permet de choisir le modèle d'attribution qui sera appliqué sur les métriques "conversion" et "revenu" en lien avec les dimensions "Attributions" :

À ce jour, il existe 7 modèles d'attribution :

Cette nouvelle fonctionnalité permet de sortir du seul modèle Last Click (hors direct) que proposait GA UA et incite les éditeurs de sites à utiliser le modèle basé sur les données. Ce modèle d'attribution permet de distribuer une conversion et le revenu aux différents leviers qui sont intervenus dans le parcours de l'utilisateur. Il s'appuie sur du machine learning et sur les données de l'éditeur pour distribuer de manière optimale la conversion. Cette fonctionnalité a pour objectif de faire ressortir des leviers qui interviennent dans le parcours de l'utilisateur qui n'étaient pas forcément identifiés dans le modèle Last Click de GA UA, et ainsi permettre aux éditeurs de sites de mieux piloter leurs achats médias et efforts marketing.

Cette fonctionnalité, comme les précédentes, a un impact sur la restitution des données dans l'interface GA4 et le flux de travail lié aux données traitées par l'outil.

Note : Google a annoncé vouloir déprécier la plupart des modèles pour ne conserver que le Data Driven et le Last Click.

Voici une étude sur l'impact de ces fonctionnalités sur le volume de conversion et le poids du levier Google CPC :

note : il s'agit d'une étude réalisée sur un groupe de nos partenaires clients - données non échantillonnées - période mars 2023.

Impact de la modélisation et de l'attribution GA4 :

Cette étude permet de confirmer que les nouvelles fonctionnalités GA4 modifient la manière d'appréhender les données et elles répondent sur le papier aux défis techniques (navigateurs) et réglementaires (RGPD).

Ces fonctionnalités sont relativement techniques et subtiles et le modèle sous-jacent demeure également plutôt opaque (comparable à une "boîte noire"). Cela peut constituer un frein pour les éditeurs qui ne possèdent pas un niveau de maturité suffisant ou qui éprouvent de la méfiance envers Google.

Pour bénéficier de ces fonctionnalités, il vous faudra utiliser les données traitées par GA4 et non l'export BigQuery (données brutes) et dans ce cas, nous recommandons d'utiliser le workflow suivant pour tirer parti de ces fonctionnalités :

Exemple de dashboard mise en place grâce à notre solution Capture (qui repose sur ce workflow) :

Envie d’approfondir le sujet avec nos experts ? Prenez contact avec nous >