Si vous gérez des campagnes en ligne ou analysez les performances numériques d’une entreprise, vous avez probablement déjà rencontré cette situation :
« Dans GA4, je vois une chose, dans Meta, j’en vois une autre, et dans Google Ads, je vois quelque chose de complètement différent… Que se passe-t-il ?»
Ne vous inquiétez pas, vous n’êtes pas seul. C’est l’un des doutes les plus courants dans le monde du marketing numérique, et l’explication réside dans un élément fondamental que nous négligeons souvent :
👉 Chaque plateforme utilise son propre modèle d’attribution.
Qu’est-ce qu’un modèle d’attribution ?
Un modèle d’attribution est la méthode par laquelle une plateforme décide à quel canal attribuer une conversion. Autrement dit, à qui revient le mérite d’un utilisateur effectuant un achat, remplissant un formulaire ou effectuant une action pertinente.
Chaque outil utilise sa propre logique pour répondre à cette question, et c’est là que commence le chaos des chiffres incohérents.
Comment chaque plateforme mesure
Examinons de plus près les attributs des principales plateformes :
🔹 GA4 (Google Analytics 4) :
Par défaut, il utilise un modèle de dernier clic par canal, mais il peut être personnalisé pour utiliser des modèles basés sur les données ou des règles.
🔹 Google Ads :
Attribute les conversions au sein de son écosystème, en privilégiant les modèles tels que le dernier clic, basé sur les données ou celui que vous configurez dans votre compte. Elle cherchera toujours à privilégier son impact publicitaire, comme il se doit.
🔹 Meta (publicités Facebook/Instagram) :
Mesure les conversions post-clic et post-vue. Cela signifie que vous pouvez attribuer une conversion même si l’utilisateur a simplement vu l’annonce sans cliquer, mais a finalement effectué un achat.
🔹 Plateformes e-commerce (comme Shopify) :
Elles enregistrent simplement la vente, quel que soit le mode d’arrivée de l’utilisateur. Elles ne procèdent pas à l’attribution ; elles rapportent simplement ce qui s’est passé.
Alors… qui a raison ?
Tout le monde et personne.
Et c’est là toute la clé.
Chaque plateforme a sa propre vérité, selon la façon dont elle interprète les données. L’erreur consiste à comparer les indicateurs comme s’ils étaient équivalents.
Si nous ne comprenons pas cela, nous courons le risque de :
❌ Cesser d’investir dans des canaux qui fonctionnent, mais qui ne semblent pas fonctionner.
❌ Prendre des décisions sur la base de données mal interprétées.
❌ Embrouiller le client (ou l’équipe) avec des rapports croisés qui « ne collent pas ».
Que pouvons-nous faire pour éviter de devenir fous ?
🧠 L’important n’est pas de trouver le « vrai chiffre », mais plutôt de standardiser un critère d’analyse. Voici nos recommandations de Fran&Clau :
1. Définir un modèle d’attribution de référence
Choisir un outil principal comme source officielle pour l’analyse des résultats. GA4 est souvent une bonne option, car il est plus neutre et personnalisable. À partir de là, évaluer les performances avec une logique cohérente.
2. Alignez les attentes dès le départ.
Avertissez le client ou l’équipe :
« Les données ne concordent pas, et ce n’est pas grave. Ce qui compte, c’est la façon dont nous les interprétons.»
Vous éviterez les discussions inutiles et favoriserez une culture analytique plus mature.
3. Travaillez avec des cadres, pas avec des chiffres approximatifs.
Les données sont inutiles si elles ne sont pas contextualisées. N’analysez pas Google Ads et Meta comme s’il s’agissait de deux ennemis en compétition pour une vente. Comprenez leurs interactions et évaluez l’intégralité du parcours utilisateur.
Le crédit n’a pas d’importance, c’est le parcours qui compte
Considérez une conversion comme un parcours :
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Les métadonnées présentent le produit.
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Google Ads Remember.
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La recherche organique le confirme une fois de plus.
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Et l’utilisateur achète.
À qui revient le mérite ?
Cela dépend de la personne à qui vous posez la question.
Mais l’essentiel est de comprendre comment ce parcours et comment chaque canal apporte de la valeur à différents niveaux Étapes.
Ce que vous devriez faire maintenant
Au-delà de la plateforme que vous utilisez ou du nombre qui vous convient le mieux, l’essentiel est de comprendre le contexte derrière chaque donnée.
Si vous connaissez le fonctionnement de chaque modèle d’attribution, vous prendrez des décisions plus éclairées, éviterez les mauvaises surprises dans vos rapports et, surtout, optimiserez votre budget judicieusement.
Dans un environnement de plus en plus fragmenté, l’essentiel n’est pas de choisir un « gagnant », mais plutôt d’aligner votre analyse sur une approche claire, partagée et cohérente Vision.
Regardez-vous bien vos chiffres… ou comparez-vous des pommes et des oranges ?
