« IL N'Y A PAS DE MODÈLE PARFAIT (IL N'EXISTE PAS), MAIS VOUS POUVEZ VOUS TROMPER MOINS. »
L’attribution est un sujet qui m’obsède depuis que je travaille en média numérique et je suis donc content que ce sujet devienne l’un des plus chauds en 2017.
J’ai eu la chance d’assister au plus grand rassemblement de spécialistes SEM au monde, le HeroConf 2017 à Los Angeles, et le sujet de l’attribution était omniprésent dans la plupart des conférences.
Quelques jours à peine après l’événement, Google s’est prononcé envers ses partenaires sur l’utilisation du modèle « Last-Click » en insistant sur le fait que ce type de modèle serait rapidement désuet. Pourquoi changer le modèle par défaut utilisé depuis des années du jour au lendemain? Est-ce que l’optimisation du « Last-Click In-Platform » est révolu?
Si vous n’êtes pas familier avec les modèles d’attribution, je vous recommande cette excellente ressource pour commencer.
Passons maintenant aux choses sérieuses
La majeure partie de l’industrie média numérique en 2017 utilise encore le modèle par défaut qui est celui du « Last Non-Direct ». Lorsque vous utilisez les rapports de standard de Google Analytics (Audience, Acquisition Comportement et Conversions) vous regardez des rapports basés en « Last Non-Direct ».
Ce modèle est encore tout à fait viable si vous souhaitez avoir une compréhension globale de vos performances. Cependant, si vous vous en tenez purement à ce rapport pour juger de la performance de vos canaux et tactiques, il est possible que vous ayez pris des décisions qui nuiront à la totalité de vos campagnes : par exemple, vous pourriez avoir coupé un groupe d’annonces parce qu’il ne performait pas en « last click », sans savoir qu’il soit un réel premier point d’interaction avec votre marque pour plusieurs utilisateurs. Des trésors sont souvent cachés dans vos données! (Article en anglais seulement.)
L’avantage du « Last-Click »
Ce n’est pas sans raison que le modèle d’attribution par défaut d’AdWords est en « Last Click » depuis des années. Ce modèle est très fidèle à la vision d’Avinash Kaushik qui prône de toujours saturer le bas du funnel de conversion avant d’investir vers le haut du funnel. Ce modèle permet donc d’optimiser sur les mots-clés et tactiques qui permettent de finaliser la vente.
La question qui est à se poser devient donc : est-ce que je veux uniquement optimiser sur ce qui finalise la vente où visualiser sur tous les points de contact qui peuvent mener à une vente?
L’avantage d’un modèle « Multi-Touch »
Trois modèles qui permettent une attribution sur les multiples points de contact qui génèrent une vente ou un lead sont présentement disponibles dans AdWords et Google Analytics. Les modèles « Multi-Touch » ont comme avantages de considérer l’ensemble des points de contact du « Buyers’ Journey ».
Je vous invite à découvrir les trois modèles d’attribution en question, soit l’Attribution linéaire, Dépréciation dans le temps et Attribution basée sur la position.
L’avantage d’un modèle « First-Click »
Ce modèle est particulièrement utile lorsqu’on cherche à rejoindre une nouvelle clientèle « In-Market ».
Lorsqu’on y réfléchit bien, la majorité des investissements sur AdWords se font sur des campagnes génériques qui servent à faire connaître la marque à des utilisateurs en recherche active d’un produit ou service. Prenons par exemple une campagne Générique X qui a pour but de faire connaître la marque. Pour ce faire, nous voulons donc exclure les utilisateurs qui ont déjà visité le site pour cibler uniquement de nouveaux utilisateurs afin de maximiser les investissements. Dans ce cas, il est très pertinent d’optimiser au « First-Click », car c’est l’objectif primaire de la campagne : remplir le haut du funnel!
L’utilisateur en question peut donc faire une recherche, cliquer sur une annonce, visiter le site, comparer avec des compétiteurs, pour finalement procéder à la conversion. Ces « touchpoints » ne sont que quelques exemples du parcours typique d’un utilisateur.
Pour revenir à notre exemple, si nous utilisons les modèles de base « Last-Click », aucune valeur de conversion ne sera attribuée à la campagne générique. En revanche, si nous approchons cet exemple avec le modèle “First-Click”, nous pourrions optimiser la campagne afin de générer plus de premières interactions et ainsi augmenter les ventes globales pour ces produits ou services.
Voici un exemple de parcours utilisateurs où il y a beaucoup plus que 3-4 interactions avant une conversion.
Avant de se lancer dans une campagne média et de se fixer des objectifs par canaux, il faut donc bien choisir son modèle d’attribution.
Pour vous aider, voici une infographie des différents modèles d’attribution en fonction de leur objectif.
Il n’existe malheureusement pas encore de recette miracle pour choisir le meilleur modèle d’attribution. Afin de choisir le modèle le plus optimal pour vous, je vous conseille de comparer vos différentes tactiques/campagnes à travers différents modèles. Cette comparaison peut se faire à la fois dans Google AdWords et Google Analytics.
Une autre chose importante lorsque nous utilisons les modèles d’attribution est de choisir la bonne période d’analyse. La période d’analyse représente le nombre de jours antérieurs que le modèle regardera afin de trouver la première interaction. Ceci est très important en fonction de votre domaine. Certains produits ou services tels que l’achat d’un t-shirt ne peuvent prendre que quelques minutes, alors que l’achat d’une voiture peut prendre quelques semaines, même quelques mois.
Lorsque vous aurez analysé vos données et arrêté votre choix sur un modèle en particulier, vous pourrez changer le modèle d’attribution par conversion directement AdWords.
Lors de la conférence, nous avons appris que Google a lancé un nouveau modèle d’attribution « Data-driven attribution models » qui, avec le « machine learning », attribue dynamiquement le bon poids de conversion à chaque joueur. L’utilisateur de ce nouveau modèle a cependant des requis assez importants, afin que l’algorithme aie assez d’informations pour fonctionner, soit 15 000 clics et 600 conversions dans les 30 derniers jours.
Bref, le modèle parfait n’existe pas et il faut toujours revoir le modèle d’attribution en fonction de son objectif marketing. Le fait de regarder les données d’un point de vue différent va possiblement vous faire réaliser que vos campagnes sont plus rentables que vous le pensez!
-1.png)
