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GA4 ET AFFILIATION : LES RECOMMANDATIONS DE KWANKO

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Google analytics 4
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1

mars
2024

Au milieu de l’année 2023,  Google Analytics est passé d’Universal Analytics à Google Analytics 4 (GA4). Suite à cela, une évolution significative a eu lieu dans le domaine numérique, soulevant des questions sur les répercussions sur le suivi et l’attribution des activités d’affiliation.

Dans cet article, nous vous expliquons pourquoi vous rencontrerez plus de différences entre vos campagnes d’affiliation avec cette nouvelle version de Google Analytics. Nous vous rassurons sur le fait que notre tracking fonctionne toujours de manière robuste, puisque rien n’a changé dans ce domaine. Afin de pouvoir suivre les données avec précision, il est fondamental de comprendre ces différences.

Les différences entre UA et GA4

Tout d’abord, vous noterez qu’il existe de nombreuses différences entre UA et GA4, que nous énumérons ci-dessous, mais le changement le plus important concerne le modèle d’attribution. 

Par défaut, GA4 utilise le modèle Attribution basée sur les données (DDA = Data Driven Attribution), qui est légèrement différent du modèle du dernier clic indirect utilisé par UA.  Ce changement a un impact significatif sur les divergences entre le suivi des réseaux d’affiliation et ce qui est enregistré du côté de GA4. 

En effet, GA4 est basé sur les événements. Cela signifie que des événements distincts (tels que des pages vues, des interactions) sont considérés comme une seule session tant qu’ils sont contenus dans la période de 30 minutes. Il s’agit d’une configuration par défaut qui peut être modifiée. Pour UA, une interaction avec un lien d’affiliation était considérée comme une session unique dans les paramètres de GA. Dans UA, si de nouveaux paramètres utm étaient collectés au milieu de la session (et qu’ils étaient différents des paramètres initiaux), la session était interrompue, alors que dans GA4, la session se poursuit.

Ce changement se traduit non seulement par une diminution du nombre de sessions enregistrées, mais aussi par une baisse des conversions attribuées aux affiliés. GA4 attribue une session à la première source du clic. La conversion quant à elle dépend du modèle d’attribution choisi. 

Vous pouvez consulter les principaux changements ci-dessous :

Dans GA4, vous avez le choix entre 3 modèles d’attribution différents :

  • Attribution basée sur les données – comme mentionné ci-dessus, il s’agit du modèle d’attribution par défaut
  • Dernier clic sur les canaux payants et naturels
  • Dernier clic sur les canaux payants Google.

Data-driven attribution : ce modèle répartit le crédit de la conversion selon les données associées à chaque événement de conversion. Il utilise les données du compte du client pour calculer la contribution de chaque interaction de clic.*

Il s’agit d’une interprétation des données basée sur l’apprentissage automatique et non de la conversion réelle enregistrée.

Dernier clic sur les canaux payants et naturels :  ce modèle ignore les accès directs et attribue 100 % de la valeur de conversion au dernier canal avec lequel l’utilisateur a interagi.*

Exemples*

  1. Display > Réseaux sociaux > Recherche sponsorisée > Recherche naturelle → 100 % à la recherche naturelle
  2. Display > Réseaux sociaux > Recherche sponsorisée > E-mail → 100 % à l’e-mail
  3. Display > Réseaux sociaux > Recherche sponsorisée > Accès directs → 100 % à la recherche sponsorisée.

Notez que le dernier clic payant et organique (GA4) et le dernier clic non direct (UA) sont deux noms pour le même modèle d’attribution.

Dernier clic sur les canaux payants Google : ce modèle attribue 100 % de la valeur de conversion au dernier canal Google Ads sur lequel l’internaute a cliqué avant d’effectuer la conversion.*

Comme indiqué ci-dessus, le modèle d’attribution DDA défini par défaut est la principale cause des écarts de suivi importants, car les réseaux de marketing d’affiliation utilisent généralement un modèle d’attribution au dernier clic. 

En outre, d’autres facteurs peuvent affecter les chiffres, tels que :

  • Différentes fenêtres de conversion : la fenêtre d’attribution pour le GA4 est de 30 jours. Pour les réseaux d’affiliation, elle peut varier en fonction des accords conclus avec le client, ce qui signifie que l’affiliation peut attribuer des conversions à des canaux qui ont eu lieu en dehors de la fenêtre de suivi du GA4.
  • Différentes définitions des canaux : Les réseaux de marketing d’affiliation et GA4 peuvent avoir des définitions différentes des canaux. Par exemple, les réseaux de marketing d’affiliation peuvent considérer l’email marketing comme un canal différent de la recherche sponsorisée, alors que GA4 peut combiner ces deux canaux en un seul canal “d’acquisition payant ».
  • Délais des données : Il peut y avoir un délai entre le moment où une conversion se produit et celui où elle est signalée dans GA4. En effet, GA4 doit traiter les données avant qu’elles ne soient disponibles dans les rapports.
  • Qualité des données : La qualité des données collectées par le GA4 peut affecter l’exactitude des rapports. Par exemple, s’il y a beaucoup de données manquantes ou inexactes, le rapport peut être inexact.
  • Échantillonnage des données : Le GA4 peut avoir recours à l’échantillonnage de données pour réduire la quantité de données qu’il doit stocker et traiter. Cela peut entraîner des fluctuations dans les données déclarées.
    • Session Source / Medium – donne des informations sur le trafic uniquement et n’est disponible que dans le cadre de l’acquisition de trafic.
    • Source / Medium – donne plus d’informations sur l’attribution de la conversion. Cependant, vous ne trouverez pas cette information dans le rapport, mais vous devez aller dans le menu Explorer et/ou Publicité. Cette vue offre des informations utiles pour mieux comprendre où vont les conversions.
  • Consentement : en l’absence de consentement de l’utilisateur, GA4 ne peut pas attribuer de sources de trafic et le trafic est automatiquement attribué en tant que trafic direct.

Les Recommandations Kwanko 

Afin de mieux suivre les performances, nous vous recommandons d’effectuer les actions suivantes :

  1. Utilisez la convention de nommage de Google Analytics dans le suivi UTM (medium, source).

Pour un meilleur suivi, nous vous conseillons de paramétrer les UTM comme suit: 

   utm_source=Kwanko

   utm_medium=affiliation

   utm_campaign=Publisher_ID

  1. Déclenchez la balise marketing dans le même déclencheur que l’événement de conversion (Argann qui est votre identifiant de transaction “transaction_id’ envoyé dans le tracking Kwanko).
  2. Utilisez le nom de l’événement de conversion pour ajouter le paramètre nécessaire (ceci est important pour l’analyse des conversions).
  3. Créez la définition personnalisée basée sur le nouveau paramètre créé. Ce point est très important, car ce n’est que grâce à la dimension personnalisée qui contient l’identifiant de la transaction que vous pourrez comprendre où se trouvent exactement les conversions et à quel canal elles ont été attribuées. Veillez à ce que le “transaction_id” soit correctement envoyé à GA. 
  4. Pensez à exclure les sites référents qui ne doivent pas être pris en considération pour l’analyse des conversions, tels que les domaines de paiement (PayPal ou autres).
  5. Utilisez un modèle d’attribution au dernier clic plutôt que le DDA. Cela ne fera pas disparaître tous les écarts, mais cela sera plus proche du suivi réel. Allez dans : Administration > Affichage des données > Paramètres d’attribution > sélectionnez l’option « Canaux payants et naturels: Dernier clic ».  
  6. N’hésitez pas à contactez notre équipe en cas de doutes ou de questions.

En Résumé…

Le passage à Google Analytics 4 entraîne des différences notables dans le suivi des campagnes d’affiliation, principalement en raison du modèle d’attribution DDA. Pour optimiser le suivi, Kwanko recommande l’utilisation de conventions de nommage précises, le déclenchement de balises marketing avec les événements de conversion, et l’utilisation de modèles d’attribution au dernier clic. Ces mesures permettent une meilleure interprétation des données et une optimisation des stratégies d’affiliation. 

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