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Tracking : des écarts de comptage entre les outils

Publié le par Maxime Ollivier - mis à jour le

Quelles sont les différentes technologies de tracking à maîtriser pour être en mesure de limiter les écarts statistiques entre les outils ?

Quels sont les éléments à vérifier en matière de tracking pour limiter les écarts statistiques ?

Noella Boulay Directrice déléguée chez CPA, Emmanuel Brunet, CEO d'Eulerian Technologies ainsi que Côme Filippi de chez MisterFly, sont les intervenants de cette conférence One-to-One Biarritz 2019 portant sur le tracking.

Quels sont les écarts de comptage entre les technologies de tracking ?

En marketing digital, un annonceur dispose de trois sources de données :

  • les vendeurs de trafic ;
  • les solutions de mesure ;
  • son propre back office.

On observe en conséquence que les deux types d’écarts principaux sont d’une part ceux entre ce que les vendeurs de trafic vont facturer et les solutions de mesure, et d’autre part entre les solutions de mesure et les back offices.

D’où quatre cas concrets pour exemplifier les problématiques de l’annonceur :

  • le reporting du traindesk totalise beaucoup plus d’impressions que la solution de mesure ;
  • la solution de retargeting revendique beaucoup plus de clics que la solution d’attribution ;
  • la plateforme d’affiliation comptabilise plus de transactions que la solution d’analytics ;
  • toutes les ventes du back office e-commerce ne remontent pas forcément dans la solution d’attribution.

Qu’est-ce qui explique ces écarts ?

Responsables de tels écarts, nous pouvons identifier des sources exogènes et des sources endogènes. Parmi les premières, on recense les navigateurs dont les fonctionnalités diffèrent. Du point de vue endogène, les écarts sont souvent dus au paramétrage de la solution analytics (déduplication, taggage sur le site de l’annonceur, durée de vie des cookies, cross-device ou méthode de comptage).

Impact des cookies sur le tracking

Dans 99% des cas, le cookie est encore au fondement de ce qui est fait en tracking (hors cas des applications mobiles). Les cookies ont tous la même nature et ne deviennent de « première partie » ou de « tierce partie » que dans un certain contexte de fonctionnement. Si le cookie est lié au nom de domaine visité par l’internaute, il est situé en première partie ; dans le cas contraire, il se retrouve en tierce partie.

Impact de l’ITP sur le tracking

Dans le cas du navigateur Safari, l’ITP 1.0 est sorti en 2017 afin de limiter la durée d’utilisation des cookies tiers à 24 heures. Un an plus tard, sur l’ITP 2.0, Safari n’accordera plus aucun délai pour les cookies tiers, ce qui aura un énorme impact sur le tracking et la publicité des utilisateurs.

Puis le navigateur s’attaquera aux cookies first qui, eux, émanent d’un domaine autre que celui visité par l’internaute, en limitant son emploi à son tour à 24 heures. Dernièrement, l’ITP 2.3 intégrait la limitation du local storage à 7 jours.

Apple a annoncé la même chose, contrairement à Chrome et à Firefox. Ce dernier bloque uniquement les cookies de l’industrie publicitaire (disconnect list) et le finger printing (récupération des informations sur un ordinateur pour tenter d’en faire une clé unique).

Impact des adblocks

Les adblocks sont une extension du navigateur. Certains sont orientés business, d’autres sont gratuits mais bloquent tout. Tous fonctionnent grâce à des listes (comme EasyList Privacy) qui agrègent un ensemble de domaines tiers. On trouve également des adblocks sur mobiles, natifs, et intégrés avec leurs propres listes ou même sans listes. Aujourd’hui, ces adblocks sont très performants.

Comment régler les problèmes induits ?

Afin de les contrer et de fluidifier le tracking, il faut systématiquement identifier d’où viennent les erreurs, ce qui nécessite du temps et un peu de curiosité. Ainsi fiabilise-t-on l’ensemble de sa chaîne de données marketing.

Pour comprendre les écarts engendrés, la méthode est assez simple. Il faut dans un premier temps analyser les biais de chaque solution, puis faire une comparaison point par point de chaque biais. Certaines combinaisons de biais de part et d’autre amènent à de très grands écarts. Dans d’autres cas, les deux solutions seront amenées à cohabiter, et donc à minimiser les écarts.

Il y a essentiellement trois points de vigilance spécifiques à surveiller :

  • la logique d’écart sémantique : il y a une différence entre clics régis et clics rentrants qui sont comptés à deux moments distincts, différence à laquelle la latence du site peut donner beaucoup d’importance. La définition de visite joue également, selon qu’une durée fixe ou une durée réinitialisée en cours de session est assignée par la solution. De même, la définition d’une impression diffère entre l’IAB (une seconde sur 50% de la surface) et les solutions.
  • le tag management et les CMP : le tag manager, installé sur un site, conditionne l’appel d’autres sites, ce qui simplifie l’intégration de nouveaux tags de tracking, et la CMP gère les consentements de l’internaute. Au cas où ces deux technologies sont bloquées, le tracking est forcément faussé ;
  • les distorsions du cross-device : il se peut que l’on constate que deux chemins de conversion ont été réalisés par le même utilisateur via deux navigateurs différents. Il faut réconcilier ces deux chemins sans quoi il y aura une mauvaise répartition des ventes en fonction des solutions et des devices, d’où des écarts d’attribution.

Cas pratiques

Voici quelques cas pratiques à prendre en compte.

Nombre de visites incohérent

L’écart entre le nombre de visites comptabilisées par un apporteur de trafic et une solution d’analytics doit être évalué en fonction du blocage éventuel de l’un ou l’autre par un adblock ou par Firefox, puis par vérification du taggage. Si la solution n’est pas bloquée et que l’apporteur de trafic est whitelisté, il n’y a pas d’écart de tracking de plus de 5%.

CA différent entre solutions et back office

Il faut ici se poser les mêmes questions que précédemment, mais en ajoutant la vérification de l’implémentation de la solution sur tous les créneaux de vente e-commerce et son éventuelle intégration dans un TMS bloqué.

Écarts entre plateforme d’affiliation et solution d’attribution

En plus des questions usuelles, il faut savoir si tous les modèles d’attribution fonctionnent correctement. Les distorsions dans le tracking peuvent alors provenir des mêmes causes que précédemment, mais aussi de modèles d’attribution trop spécifiques.

Attribution cross-device (Facebook)

L’écart constaté entre les solutions d’analytics et Facebook est de plus en plus évoqué. En plus du reste, il faut ici prendre en considération le fait que Facebook possède un cross-device très puissant. Facebook récupère en outre beaucoup de ventes initiées sur mobile et terminées sur desktop.

Emmanuel Brunet conclut ainsi : « il y a trois priorités pour les annonceurs : comprendre les différences entre les solutions, saisir les spécificités de chacune, être capable de suivre les avancées technologiques. »

Intervenants : 

Noella BOULLAY, Directrice Déléguée - CPA

Emmanuel Brunet - CEO - Eulerian Technologies

Côme Filippi, Acquisition & Webanalytics Manager - MisterFly

6 / 8 oct. 2020 Biarritz

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