Modèles d’attribution en e-commerce : dernier clic, linéaire et autres

Un modèle d’attribution est la règle qui décide quels points de contact marketing reçoivent le crédit d’une commande. En e-commerce, le dernier clic donne tout le crédit au dernier clic avant l’achat, le premier clic le donne au premier clic, le modèle linéaire le répartit à parts égales, et les modèles basés sur les données le répartissent à partir de statistiques issues de nombreux parcours client.

Le modèle que vous choisissez peut modifier le ROAS d’un canal plus que n’importe quel changement de campagne. Ce guide fait passer un même parcours client par chaque modèle courant, chiffres à l’appui. Il explique ensuite l’attribution basée sur les données dans Google Ads, pourquoi chaque plateforme publicitaire se crédite elle-même, les douze modèles de ROASaurus et quel modèle utiliser pour quelle question.

Qu’est-ce qu’un modèle d’attribution ?

Avant la plupart des commandes en ligne, un client entre plusieurs fois en contact avec votre marketing. Chaque visite issue d’une publicité, d’un e-mail ou d’un lien avec un identifiant de clic ou des paramètres UTM est un point de contact. Un modèle d’attribution prend les points de contact situés dans une fenêtre d’attribution, par exemple les 7 jours précédant la commande, et répartit entre eux le chiffre d’affaires de la commande. Les parts d’une même commande totalisent toujours la commande entière.

Tous les exemples de ce guide reposent sur le même parcours. Un client passe une commande de $120 :

Modèles à contact unique : dernier clic et premier clic

Dernier clic

Le dernier clic donne 100% de la commande au point de contact le plus récent. Dans ce parcours, l’e-mail de panier abandonné reçoit $120 et les trois publicités ne reçoivent rien. Le dernier clic est simple et facile à vérifier, et il montre quels canaux concluent les ventes. Sa faiblesse est tout aussi claire : il ne crédite jamais les publicités qui ont fait découvrir le client. Avec le dernier clic, les campagnes de prospection paraissent faibles, tandis que la recherche de marque, le retargeting et l’e-mail paraissent forts.

Premier clic

Le premier clic donne 100% de la commande au premier point de contact dans la fenêtre. Dans ce parcours, la publicité TikTok reçoit $120. Le premier clic montre quels canaux amènent de nouvelles personnes. Il ignore tout ce qui s’est passé après la première visite, y compris le retargeting et l’e-mail qui ont ramené le client. Il dépend aussi de la fenêtre : avec une fenêtre de 4 jours, le clic TikTok survenu cinq jours avant la commande en sort, et la publicité Meta devient le premier clic.

Modèles multi-touch : linéaire, décroissance temporelle et basé sur la position

Les modèles multi-touch répartissent la commande entre plusieurs points de contact. Ils diffèrent par la façon de pondérer chacun d’eux.

Linéaire

Le modèle linéaire répartit la commande à parts égales. Avec quatre points de contact, chacun reçoit 25%, soit $30. Il est facile à expliquer et traite tous les canaux de la même façon. Il donne aussi à un e-mail de relance le même crédit qu’à la publicité qui a fait découvrir le client.

Décroissance temporelle

La décroissance temporelle donne plus de crédit aux points de contact proches de la commande. Une version courante utilise une demi-vie de 7 jours : un clic survenu 7 jours avant la commande pèse moitié moins qu’un clic le jour de la commande. Dans ce parcours, les poids sont de 0.61 pour TikTok, 0.74 pour Meta, 0.91 pour Google et 1.00 pour l’e-mail. Divisés par leur total de 3.26, ils donnent à TikTok 18.7%, à Meta 22.8%, à Google 27.8% et à l’e-mail 30.7% des $120.

Basé sur la position

Le modèle basé sur la position, aussi appelé en U, donne 40% au premier point de contact, 40% au dernier, et répartit les 20% restants entre les points de contact intermédiaires. Dans ce parcours, TikTok et l’e-mail reçoivent $48 chacun, et Meta et Google $12 chacun.

Un même parcours client passé dans tous les modèles

Voici la même commande de $120 sous chaque modèle, y compris Total Impact, qui utilise aussi la réponse au sondage et qui est expliqué plus bas.

Sur un mois, ces écarts s’additionnent. Un canal qui lance les parcours peut paraître non rentable au dernier clic et rentable en linéaire, avec les mêmes commandes et les mêmes dépenses.

L’attribution basée sur les données dans Google Ads

Un modèle basé sur les données n’applique pas de règle fixe. Il apprend la répartition à partir de vos données. Google Ads décrit sa version comme une répartition du crédit à partir de vos données passées pour chaque action de conversion. Il compare les parcours des clients qui convertissent à ceux des clients qui ne convertissent pas, et donne plus de crédit aux mots clés, publicités et campagnes qui rendent une conversion plus probable.

Le modèle basé sur les données est désormais celui par défaut pour la plupart des actions de conversion dans Google Ads. Google n’y prend plus en charge les modèles du premier clic, linéaire, à décroissance temporelle et basé sur la position. Les actions de conversion qui les utilisaient ont été passées au modèle basé sur les données : le choix dans Google Ads se limite donc au modèle basé sur les données ou au dernier clic. Le modèle fonctionne avec moins de données, mais pour de meilleurs résultats, Google recommande au moins 200 conversions et 2,000 interactions publicitaires sur 30 jours.

Deux limites comptent pour une boutique en ligne. Premièrement, le modèle ne voit que les interactions avec vos publicités Google. Il répartit le crédit entre vos campagnes Google, mais ne peut pas peser Google face à Meta, TikTok ou l’e-mail. Deuxièmement, vous voyez le résultat mais pas la règle : vous ne pouvez donc pas vérifier pourquoi une campagne a reçu plus de crédit qu’une autre.

L’auto-attribution des plateformes : pourquoi chacune s’attribue le crédit

Chaque plateforme publicitaire applique sa propre attribution, sur ses propres données, avec ses propres fenêtres. Le réglage d’attribution par défaut de Meta pour les nouveaux ensembles de publicités est de 7 jours après un clic ou 1 jour après une vue, et son API de reporting peut aussi renvoyer 1 jour après un clic, 28 jours après un clic et 1 jour après une vue engagée. Google Ads utilise le modèle basé sur les données ou le dernier clic sur les interactions Google. Chaque plateforme ne voit que ses propres points de contact : chacune s’attribue donc l’intégralité de la commande qu’elle a touchée.

C’est pourquoi les totaux de vos comptes publicitaires dépassent en général le chiffre d’affaires de votre boutique. Le rapprochement complet se trouve dans pourquoi Ads Manager affiche plus de ventes que Shopify. Pour comparer les canaux entre eux, il vous faut un modèle qui s’appuie sur vos propres données de commande et qui attribue chaque commande une seule fois.

Les modèles d’attribution dans ROASaurus

ROASaurus enregistre comme point de contact chaque visite qui arrive avec un identifiant de clic ou des paramètres UTM. Quand une commande arrive, il crédite les points de contact du visiteur associé situés dans votre fenêtre d’attribution. S’il n’y a aucun point de contact dans le navigateur, par exemple à cause d’un bloqueur de publicités ou parce que le visiteur a refusé les cookies marketing, il se rabat sur les identifiants de clic et les UTM de l’adresse de la page d’arrivée enregistrée avec la commande. Shopify enregistre cette adresse avec chaque commande, et les autres boutiques en ligne peuvent l’envoyer via l’API des commandes. ROASaurus ne l’utilise que dans ses propres rapports ; elle n’est pas envoyée aux plateformes publicitaires. Les commandes sans aucun point de contact comptent comme du direct. Vous pouvez choisir parmi douze modèles dans le rapport d’attribution. Ces six-là fonctionnent comme dans le parcours ci-dessus :

Les six autres sont le dernier clic non direct, qui compte aussi les visites issues de la recherche organique, des réseaux sociaux et des sites référents ; le linéaire payant, qui répartit la commande entre les seuls clics publicitaires payants ; n’importe quel clic, qui donne toute la commande à chaque canal cliqué, si bien que ses lignes dépassent votre chiffre d’affaires ; Clicks & views, qui ajoute des vues publicitaires modélisées aux clics ; et deux modèles pilotés par les données.

Les modèles pilotés par les données dans ROASaurus

Les modèles chaîne de Markov et valeur de Shapley apprennent la répartition à partir des parcours de votre propre boutique. Chaque commande avec ses clics est un chemin qui a converti, et les clics qu’aucune commande n’a suivis dans la fenêtre d’attribution sont des chemins qui n’ont pas converti. Le modèle de Markov crédite chaque canal selon la probabilité de conversion perdue quand ce canal est retiré. Le modèle de Shapley crédite chaque canal selon sa contribution moyenne sur les combinaisons de canaux de vos parcours. Contrairement au modèle de Google Ads, ils mettent Google en balance avec Meta, TikTok et l’e-mail. Ils s’entraînent sur au moins 90 jours et, avec moins de 30 commandes avec clics, ou des clics d’un seul canal, ils répartissent le crédit de façon linéaire et l’indiquent au-dessus du rapport.

Comment Total Impact utilise le sondage post-achat

Les clics ne voient pas une partie de ce qui déclenche une vente : un podcast, la recommandation d’un ami, ou une publicité vidéo vue mais sans clic. Total Impact ajoute ce que dit le client. Sur Shopify, ROASaurus propose un bloc de sondage post-achat pour la page de remerciement, qui demande « Comment avez-vous entendu parler de nous ? ». Les réponses comme Facebook ou Instagram, TikTok, recherche Google, YouTube, un ami, e-mail ou un podcast sont associées à des canaux. D’autres plateformes peuvent envoyer des réponses à l’API des sondages.

Dans ce parcours, le client a répondu TikTok. La part du sondage, 50%, va à TikTok, et les quatre clics se partagent les 50% restants, soit $15 chacun. TikTok finit avec $60 + $15 = $75. Si le client avait répondu « un podcast », le podcast recevrait $60, un canal qu’aucun clic ne montre. Dans le rapport de campagne, la part du sondage apparaît sur une ligne à part sous le canal, car une réponse désigne un canal, pas une campagne. Attribution par sondage post-achat explique comment configurer la question et ses réponses.

Fenêtre d’attribution et limites

Chaque boutique a sa propre fenêtre d’attribution, de 1 à 90 jours, 7 jours par défaut, ou illimitée. Le rapport peut basculer entre 1, 7, 14, 28, 30, 60 et 90 jours, pour que vous voyiez combien de crédit se déplace quand la fenêtre s’élargit. Les conversions après vue ne comptent que dans Clicks & views, ou lorsque vous ajoutez des vues modélisées à un autre modèle : ROASaurus place les achats après vue que déclarent les plateformes publicitaires sur des commandes sans clic de cette plateforme, sous forme d’estimation qu’il signale comme telle. Les détails se trouvent dans comment fonctionne l’attribution.

Quel modèle d’attribution faut-il utiliser ?

Aucun modèle n’est vrai pour toutes les questions. Choisissez celui qui convient à la décision que vous devez prendre, et gardez la même fenêtre quand vous comparez.

Trois habitudes gardent les comparaisons de modèles honnêtes. Ne changez qu’une chose à la fois : ne modifiez jamais le modèle et la fenêtre en même temps. Comparez les canaux au sein d’un même modèle, pas le chiffre au dernier clic d’un canal avec le chiffre linéaire d’un autre. Et jugez la rentabilité sur le bénéfice brut, pas sur le chiffre d’affaires : un canal avec un ROAS élevé sur des produits à faible marge peut quand même perdre de l’argent.

Sources

1. Google Ads Help: About attribution models
2. Google Ads Help: About data-driven attribution
3. Meta for Developers: Ads Insights API Metric Availability Updates
4. Meta Business Help Center: How conversions are attributed in Commerce Manager

Dans ROASaurus

• L’attribution dans ROASaurus
• Aide : comment fonctionne l’attribution
• Suivi côté serveur

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