Dans un précédent article, nous avons évoqué le constat de la complexité grandissante de la mesure de performance : baisse du consentement, fin progressive des cookies tiers, plateformes peu transparentes, etc. Face à ces défis, de nouvelles approches émergent pour redonner de la fiabilité aux données, qu’il s’agisse d’une approche hybride, d’un Marketing Mix Modeling (MMM) modernisé ou de tests incrémentaux plus fréquents. Découvrez dans cet article des solutions innovantes pour reprendre le contrôle de la performance de vos campagnes.
GA4 a remplacé l’ancienne version de Google Analytics, mais subit les mêmes contraintes liées à la privacy et au consentement. Beaucoup d’utilisateurs trouvent l’interface déroutante, les cookies first-party étant soumis au consentement de l’internaute. Le volume de données collectées s’en trouve réduit, imposant une extrapolation et un manque de précision, notamment sur le post-view ou les usages multi-browsers.
Sans cookies tiers, GA4 ne peut compenser la difficulté à mesurer l’après-exposition publicitaire : l’impact d’une bannière vue, d’une vidéo regardée ou d’un passage via le navigateur in-app d’une plateforme reste partiellement invisible. Ainsi, GA4 n’offre pas la solution magique qui résoudrait l’ensemble des problèmes de consentement et de tracking.
Les approches historiques peinent elles aussi à rester pertinentes. L’attribution multi-touch (MTA), qui recompose le parcours digital jusqu’à la conversion (exposition, clic, etc.), reste aujourd’hui incomplète. Le post-view, rendu complexe par les blocages de cookies et la fragmentation des navigateurs, fausse souvent la répartition des budgets entre les canaux. L’attribution multi-touch est en grande partie obsolète dans un contexte de fragmentation et de restrictions, ce qui limite considérablement leur fiabilité.
Du côté du Marketing Mix Modeling (MMM), le format d’étude ponctuelle (une fois par an) s’inscrit mal dans un univers digital changeant et rapide. Sans granularité ni mise à jour régulière, le MMM classique ne répond plus aux attentes des annonceurs qui ont besoin d’orientations concrètes et adaptables en temps réel.
Les solutions analytiques traditionnelles ne peuvent recueillir qu’une partie restreinte des parcours, compte tenu du consentement limité et des blocages imposés par certains navigateurs ou environnements mobiles. On estime parfois qu’à peine 30 % des données soient vraiment fiables. Cela fausse les arbitrages médias et entraîne un fort risque de sous-investir des canaux pourtant performants, ou de surinvestir ceux qui semblent attirer l’essentiel des conversions par effet de last-click.
Piloter ses campagnes uniquement via un analytics historique ou via les statistiques internes de Google/Facebook peut conduire à une surestimation du rôle joué par tel ou tel levier. Une mesure tierce, plus globale et indépendante, devient cruciale pour allouer les budgets de manière équitable et ajuster son mix média.
Face à la baisse des consentements, à la fragmentation des données et aux nouvelles normes de privacy, une approche hybride devient essentielle pour retrouver une mesure fiable. Cette stratégie combine des méthodes déterministes, basées sur des cookies et des données consenties, et des approches probabilistes, s’appuyant sur la modélisation des comportements des internautes non consentants.
Concrètement, il s’agit d’exploiter le server-side tracking qui permet la collecte de l’information de votre audience de manière sécurisée. Ensuite, la modélisation des données reconstitue le parcours des visiteurs refusant le consentement et Privacy Sandbox se pose en alternative aux cookies tiers pour les utilisateurs de Chrome. L’intégration des walled gardens pour aussi capter les données des plateformes comme Meta, TikTok ou Snapchat.
En combinant ces différentes sources, on recrée une vision cohérente qui ouvre la voie à une nouvelle forme d’attribution multi-touch (MTA) ou à un MMM 2.0, mieux adapté aux contraintes du marché publicitaire. Des solutions telles qu’Hybrid Pulse cherchent d’ailleurs à agréger l’ensemble de ces données (IDs, cookies first-party, Privacy Sandbox, signaux contextuels) pour toucher un plus grand nombre de profils et maintenir la performance malgré les blocages et la fragmentation.
Grâce à cette hybridation, les annonceurs récupèrent davantage de profils et d’informations, même lorsque le consentement se fait plus rare. L’enjeu est d’éviter la vision incomplète des analytics historiques ou les reportings internes de certaines plateformes parfois opaques. Au contraire, une approche fondée sur des signaux multiples permet de mieux décider, même dans un contexte complexe. Les annonceurs obtiennent alors une vue plus fidèle de la contribution réelle de chaque canal et peuvent répartir leur budget de manière plus pertinente.
Le Marketing Mix Modeling traditionnel, reposant sur des études ponctuelles et une granularité limitée, ne répond plus aux attentes actuelles. Un MMM 2.0 plus agile et continu peut s’alimenter en temps réel, plutôt que de s’appuyer sur des données passées d’une unique période.
Il devient ainsi possible d’analyser l’impact de chaque canal, chaque produit ou chaque point de vente, puis de réagir rapidement en cas de changement majeur : hausse des coûts de la télévision linéaire, apparition d’un nouveau format publicitaire ou virage macroéconomique. Cette approche modernisée offre également des simulations de scénarios et un ajustement potentiel au mois le mois, voire plus fréquemment.
Les MMM doivent être calibrés, doivent être fiabilisés avec des tests incrémentaux qui viendront éclairer le modèle.
Les solutions d’attribution multi-touch réinventées, le MMM modernisé et les tests incrémentaux émergent complémentaires. L’attribution, dans sa version actualisée, garde une vision opérationnelle et court terme sur le pilotage online, tandis que le MMM propose une lecture plus macro, intégrant des canaux offline ou simulant différents scénarios d’allocation de budget. Les tests incrémentaux, de leur côté, permettent de consolider l’analyse lorsque la data manque de fiabilité ou qu’un canal nouveau n’a pas encore fait ses preuves.
Il s’agit de lister les hypothèses clés (performance d’un nouveau canal, nouveau format d’affichage), de programmer un calendrier d’expérimentation (tests incrémentaux, ajustement des budgets) et de programmer des bilans réguliers. Ce calendrier d’expérimentations permet de reprendre le contrôle budgétaire, de consolider la connaissance approfondie des canaux et d’ajuster l’allocation au fil des résultats et des contraintes privacy.
Dans un paysage publicitaire traversé par la disparition des cookies tiers, la complexité grandissante du tracking et l’émergence des IA publicitaires, les solutions traditionnelles ne suffisent plus. L’hybridation devient incontournable pour relever les défis de consentement, de post-view et de fragmentation des parcours.
En parallèle, un MMM 2.0 plus flexible, soutenu par des tests d’incrémentalité et une attribution revisitée, offre une vision macro et micro à la fois. De la mise en place d’un « learning agenda » aux combinaisons d’approches, les annonceurs peuvent aujourd’hui retrouver un pilotage data-driven.
