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Attribution au dernier clic : est-ce toujours une bonne idée ?

A l’heure où les campagnes Google / Microsoft Ads sont de plus en plus automatisées, les questions se multiplient sur le modèle d’attribution associé à ces pratiques. En effet, après avoir testé les enchères intelligentes, ou même un simple script maison, nombre d’annonceurs restent un peu sur leur faim côté performance. Principaux mis en cause, la data mais surtout, les modèles sur lesquelles les données sont traitées. Explications.

Automatisation & attribution, la grande remise en cause

Nous les exposons régulièrement sur ce blog, quasiment toutes les innovations Google Ads sont fondées sur le machine learning. Objectif, offrir des outils de gestion des campagnes plus simples, plus accessibles, et aussi, plus normés. En fond, des modèles d’apprentissage, qui se nourrissent des données des campagnes.

Or, comme leur nom l’indique, ces modèles apprennent en continu des données qui leur sont transmises. Si ces données sont discutables, les décisions qui en découlent le sont tout autant.

Prenons un exemple concret. Le modèle de gestion des enchères automatisées analyse, en temps réel, les données d’historique relatives au taux de clic. Il examine donc toutes les conditions de recherches de l’utilisateur, ainsi que les attributs d’annonces les plus performants. De ces statistiques, le modèle déduit, par prédiction, les meilleures conditions pour l’enchère. Décision qu’il affinera au fil du temps.

Mais que se passe-t-il lorsque le machine learning se base sur des données biaisées ? Comment vous assurer que votre modèle prend les bonnes décisions ?

La réponse est dans votre suivi de conversion ainsi que dans le modèle d’attribution.

Modèle d’attribution, priorisez le parcours client !

A moins que votre marque ait une notoriété indécente et un produit unique, il est fort probable qu’un consommateur se lance dans plusieurs recherches et multiplie les points de contact avant de concrétiser son achat. Ainsi, si un parcours d’achat peut être ponctué par des centaines d’étapes, nous pouvons les schématiser en 4 principales phases :

  • La prise de conscience du besoin
  • L’appétence à la marque
  • La considération du problème à résoudre
  • La finalisation de l’achat

Globalement, les consommateurs empruntent ces différentes étapes avant de conclure un achat. Se baser sur un modèle d’attribution au dernier clic ne tient pas compte du chemin emprunté pour se focaliser uniquement sur la conversion. Les points de contact antérieurs à la conversion sont ignorés, alors même que ce sont eux qui ont conduit le prospect vers l’achat.

Si nous traduisions ce parcours client en requêtes, nous obtiendrions, par exemple :

  • Requête 1 : Machine à laver que choisir > De nombreuses possibilités sur le marché…
  • Requête 2 : Machine à laver LG > La marque a su créer un intérêt chez l’internaute
  • Requête 3 : Machine à laver LG4500XX pas cher > L’utilisateur cherche la meilleure opportunité
  • Action 4 : Finalisation de l’achat, chez un revendeur LG, qui propose des tarifs plus bas…

Un gestionnaire de compte Google Ads dispose de l’expertise et de la sensibilité nécessaires pour faire le tri dans l’ensemble des requêtes. Le Machine Learning, paramétré sur un modèle d’attribution au dernier clic, va lui considérer uniquement la requête qui précède la vente et abandonner les requêtes amont qui ont conduit l’internaute à l’achat.

Faut-il abandonner l’automatisation ?

A priori, la réponse ne se trouve pas dans l’abandon des automatisations, toujours plus présentes. Il s’agit plutôt de garder la main sur son compte et utiliser ces précieux outils pour faciliter la gestion par l’humain.

L’automatisation offre un gain de temps important et permet de traiter massivement les données, il serait dommage de se priver de ces facilités. Néanmoins, les bonnes pratiques doivent être adaptées en conséquence.

Le modèle d’attribution au dernier clic est désormais révolu et ne correspond plus à la complexité des parcours client. Lui laisser plein pouvoir, c’est risqué de compromettre vos données et donc, d’automatiser des décisions biaisées. Soyez vigilant !

Les Account Managers peuvent vous aider à repérer les écueils de votre compte Google Ads, contactez l’agence 😉

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