Au début de la publicité numérique, c’était assez simple. Insérez des mots-clés, définissez des budgets et suivez vos clics et votre taux de clics.
À mesure que les plateformes publicitaires évoluaient pour mesurer les conversions réelles, nous avons amélioré nos publicités PPC pour mieux atteindre nos objectifs commerciaux.
Ces dernières années, les plateformes publicitaires ont encore évolué, introduisant des options d'enchères intelligentes qui permettent aux annonceurs de contrôler les enchères pour générer le plus de conversions, la valeur de conversion la plus élevée ou le coût par conversion le plus bas.
Cependant, lorsque vous utilisez ces stratégies d'enchères, les performances de vos annonces ne peuvent être aussi efficaces que si vos données sont correctes.
Vous avez peut-être entendu le terme GIGO – garbage in, garbage out. Dans l'analyse des données, si nous mettons de mauvaises données dans le système, quel que soit leur avancement, les données que nous extrayons de ce système ne seront pas exactes.
Quelle est la précision des données que nous transmettons à ces systèmes publicitaires ?
Prenons l'exemple du ROAS cible (retour sur les dépenses publicitaires). Supposons que les données sur les revenus que nous transmettons à la plateforme publicitaire soient incorrectes. Dans ce cas, notre calcul du ROAS sera incorrect et pourrait faussement gonfler ou dégonfler le ROAS, entraînant des coûts potentiellement plus élevés pour une campagne.
Les utilisateurs créent des inexactitudes dans les données
Malgré tous les efforts de votre organisation, il y a fort à parier que les employés ont créé des inexactitudes dans les données.
Du balisage incorrect des URL de destination aux balises de suivi manquantes sur les pages clés du site Web en passant par l'application de mauvaises actions de conversion dans les campagnes, votre organisation présente inévitablement certaines inexactitudes dans les données.
Voici un exemple que j'ai récemment trouvé pour un nouveau client Google Ads. Dans ce scénario, le client utilise à la fois le pixel Google et l'événement d'achat GA4 pour suivre les conversions d'achat dans Google Ads.
Les deux événements d'achat (basés sur les pixels et basés sur les événements GA4) sont tous deux comptabilisés comme une conversion d'achat dans Google Ads, et leur valeur de conversion combinée compterait comme la valeur totale de la conversion d'achat.
Cela signifie que même si le total réel de conversion d'achat est de 14, il sera compté comme 28 et la valeur de conversion, qui devrait être de 1 464,60 $, sera doublée pour atteindre 2 929,20 $.
Examinons comment ces inexactitudes affectent les performances de la campagne.
Pour une campagne qui utilise une stratégie d'enchères au CPA cible, la campagne utiliserait les 28 conversions d'achat comme total au lieu des 14 conversions d'achat réelles.
Si nous fixons notre CPA cible à 10 $/conversion, la campagne estime alors que le coût total de la campagne devrait atteindre 2 800 $ pour 28 conversions ; alors que le coût total ne devrait être que de 1 400 $ pour les 14 conversions réelles. Des données incorrectes peuvent entraîner des dépenses de campagne trop élevées par rapport à nos objectifs déclarés.
Les organisations doivent minimiser les inexactitudes pour garantir que les données renvoyées aux plateformes publicitaires sont aussi correctes que possible. Effectuez un audit analytique et publicitaire et vérifiez que les données sont transmises correctement.
Le suivi des cookies crée une inexactitude des données
En plus de l'inexactitude des données créées par l'utilisateur, le suivi des cookies, qui est traditionnellement la façon dont nous mesurons les conversions des publicités numériques, peut également créer une inexactitude des données. Les cookies, de par la nature même de leur fonctionnement, ont des limites quant à la visibilité de leurs données.
Voici un exemple de la manière dont les cookies peuvent conduire à l'inexactitude des données. Dans le cas de ce client, il exécute Microsoft Ads et effectue le suivi avec la balise Microsoft UET. Le client envoie également des promotions par courrier électronique à sa liste de diffusion. Les deux chaînes sont également suivies à l'aide d'événements dans GA4.
L'entreprise a effectué un achat pour 253,53 $. Dans GA4, la source de session pour cette conversion du 14/12 était une campagne de marketing par e-mail.
Cependant, dans Microsoft Ads, le même événement d'achat a été suivi par le pixel et attribué à l'annonce Microsoft d'origine, sur laquelle l'acheteur a cliqué le 6/12, même s'il n'a acheté qu'après l'e-mail du 14/12.
Le pixel de Microsoft Ads revendique la conversion d'achat entièrement pour Microsoft Ads, car le pixel n'a pas la vue globale que nous avons dans GA4, où nous suivons les performances de plusieurs canaux.
Si la publicité a contribué à la conversion, elle n’a finalement pas été le dernier canal tactile. En réalité, Microsoft Ads ne devrait probablement disposer que de 50 % du crédit pour cet achat, mais comme le pixel ne peut pas voir toutes les données, il attribue 100 % du crédit à Microsoft Ads.
Si nous avons dépensé 126,77 $ pour la campagne et généré les 253,53 $ de revenus déclarés, alors notre ROAS est de 200 %. Mais si nous suivions et attribuions la vente pour ne donner que 50 % à la publicité Microsoft, le ROAS réel ne serait que de 100 %.
Ainsi, si notre stratégie d'enchères est un ROAS cible de 200 %, le pixel suppose que nous avons atteint ce seuil alors que ce n'est peut-être pas le cas.
Bien qu'il s'agisse d'un parcours client simple en deux étapes, de nombreux parcours client sont beaucoup plus complexes, avec plusieurs étapes intermédiaires.
De plus, si votre organisation n'utilise pas une source unique de vérité (SSOT), telle que GA4, pour les rapports, chaque gestionnaire de canal peut alors attribuer les mêmes conversions à son canal.
Dans notre exemple client, le gestionnaire Microsoft Ads et le gestionnaire de messagerie compteraient tous deux cet achat unique comme un revenu de 253,53 $ pour un total sur les deux plates-formes de 597,06 $ de revenus générés, ce qui ne correspondra pas à nos revenus d'achat réels.
Le suivi des cookies tiers est progressivement supprimé
Les cookies de plateforme publicitaire sont considérés comme des cookies tiers car ce ne sont pas des cookies générés directement par votre site Web.
Pour se conformer davantage aux diverses lois sur la confidentialité, Google est en train de supprimer progressivement le suivi des cookies tiers.
Même si le suivi des cookies n'a pas toujours fourni les données les plus précises, il constitue le cheval de bataille sur lequel nous nous appuyons en tant que spécialistes du marketing numérique. Cependant, votre organisation devrait adopter une nouvelle option dès maintenant, avant l'élimination progressive des cookies, pour garantir la continuité et l'exactitude des données.
Les API de conversion corrigent l'inexactitude du suivi des cookies
Si vous faites de la publicité sur Google, Facebook, LinkedIn, TikTok, Pinterest ou Snapchat, vous avez peut-être vu leurs tentatives pour que les annonceurs adoptent leurs API de conversion.
Contrairement aux cookies tiers, qui dépendent du navigateur pour être définis et lus, le suivi basé sur l'API de conversion envoie des informations sur l'utilisateur directement depuis le serveur de la plateforme.
Étant donné que la méthode API de conversion fonctionne côté serveur et ne repose pas sur le navigateur, elle peut fournir des données plus précises car elle n'est pas confrontée à certaines limitations, telles que les logiciels de blocage des publicités et des cookies et la vision tunnel qu'implique le suivi des pixels.
Obtenir les bonnes données
Votre organisation peut désormais prendre deux mesures principales pour consolider vos données de conversion avec les plateformes publicitaires.
- Tout d’abord, auditez vos annonces pour vous assurer que les utilisateurs marquent et suivent correctement les conversions. Recherchez les faux pas courants, similaires à l'exemple d'achat Google Ads.
- Deuxièmement, convertissez-vous en méthode API de conversion (CAPI). La mise en œuvre de CAPI peut être un peu technique, vous aurez donc peut-être besoin de l'aide de votre développeur Web.
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