GA4 et le Modèle Data-Driven : Comprendre le cerveau derrière l’attribution basée sur les données

Par rimbontiffany
20 octobre 2025 · 28 vues
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Qui mérite vraiment le crédit d’une vente en ligne ?
La publicité YouTube qui a éveillé la curiosité ?
Le post Instagram qui a planté la graine ?
Ou le clic final sur le lien de l’annonce Google Ads ?

Pendant longtemps demeurait cette idée simpliste que seul le clic qui a précédé la conversion importait. Mais cette logique du dernier clic, basée sur des règles prédéfinies sans dynamisme et personnalisation est devenue … obsolète !
La complexité et diversité des différents parcours des clients est unique pour chaque organisation et évolue constamment au fil du temps.
C’est ici qu’entre en scène notre ami Google Analytics 4 (GA4), avec sa promesse audacieuse de confier l’attribution marketing à une intelligence artificielle afin de construire un modèle d’attribution basé sur les données, personnalisé pour chaque organisation.

Mais que se passe-t-il réellement derrière ce processus d’apprentissage ?
Comment GA4 “raisonne”-t-il pour décider quel canal mérite du crédit ?
Et jusqu’où peut-on comprendre ce cerveau derrière cette machine complexe ?

De l’ère du dernier clic à l’attribution basée sur les données (data-driven)

Notre bon vieux modèle d’attribution last-click : si simple à utiliser, si traçable, et demandant si peu d’effort ou d’investissement. Il attribue, sans prise de tête, 100% du crédit de la conversion au dernier point de contact, hors direct, avant l’achat ou l’action, ignorant ainsi tous les points de contact précédents, qui ont pourtant influencé le client durant son parcours. 
Utilisé encore par 41% des entreprises (Bianchi, 2025), il est devenu démodé face aux promesses des modèles d’attribution multi-touch tels que le modèle linéaire, à décroissance temporelle, en U, en W et autres lettres de la fin de l’alphabet … Ces modèles partagent pourtant le même point faible que le last-click : ils sont basés sur des règles prédéfinies, fixes et peu personnalisées face à la singularité que représente chaque organisation.  

Un nouveau modèle semble pourtant s’imposer ces dernières années, notamment grâce aux avancées reliées à l’IA : le modèle d’attribution basée sur les données (data-driven). Ce modèle permet d’observer et analyser des milliers de parcours, convertis et non convertis, pour estimer l’impact qu’ajoute chaque canal à la conversion. Les crédits sont attribués aux différents canaux en fonction des apprentissages des données propres à l’organisation, ainsi que l’utilisation d’algorithmes complexes de Machine Learning. L’attribution devient donc plus fidèle à la réalité de l’entreprise et plus dynamique dans le temps, permettant une meilleure optimisation des stratégies et efforts marketing. 

Mais rien de tout cela n’est possible sans notre cher ami GA4. Alors, examinons maintenant comment fonctionne le modèle d’attribution basée sur les données (data-driven) dans notre outil préféré.

L’intérieur de la machine 

Le processus

Tout d’abord, nous pouvons diviser le processus de construction du modèle d’attribution en 3 étapes : 

  • La collecte et analyse des données des parcours
  • L’identification des points de contacts qui augmente la probabilité de conversion
  • La construction du modèle dynamique d’attribution

Les interactions des consommateurs (ex: clic, impression, visite, vidéo, email) sont enregistrées dans le parcours utilisateur jusqu’à la conversion finale, à l’aide de balises de suivis telles que le Google Tag et les paramètres UTM. Ces balises permettent d’identifier la source, support et campagne à l’origine de chaque session.
À l’aide des données collectées, GA4 analyse les chemins qui aboutissent à une conversion et ceux qui n’y mènent pas. Cette comparaison sert de base à l’apprentissage automatique. L’IA identifiera ainsi les combinaisons d’interactions qui augmenteront la probabilité de conversion (Google Support, 2024). L’algorithme examine ensuite l’ordre chronologique des interactions, le temps écoulé entre chacune d’elles, et la fréquence de contact avec un même canal avant de convertir. Il pourra ainsi reconnaître les schémas récurrents des utilisateurs. Par exemple, l’IA pourra mettre en évidence que les utilisateurs exposés à une campagne YouTube reviennent plus souvent via une recherche payante avant d’acheter. Le modèle attribuera davantage d’importance à ce duo d’interactions.

Exemple

Dans l’illustration suivante, la combinaison des expositions publicitaires n° 1 (Recherche payante), n° 2 (Social), n° 3 (Affilié) et n° 4 (Search) génère une probabilité d’événement clé de 3 %. Si l’exposition au point de contact n° 4 ne se produit pas, la probabilité chute à 2 %. Ainsi, le Search génère une probabilité d’événement clé de +50 %. Cette opération, répétée pour chaque interaction, permettra à l’IA d’apprendre sur les contributions de chaque canal afin de calculer leur pondérations d’attribution.

Schéma montrant l'impact marginal de chaque point de contact dans le conversion, notamment le Search qui a une probabilité de contribution supplémentaire à la conversion de 50%.
Schéma illustrant la contribution marginale des points de contacts dans le chemin de conversion

GA4 pourra ainsi estimer l’impact marginal de chaque canal, ou, en d’autre termes, calculer à quel point la suppression d’un canal fera baisser la probabilité de conversion. (Analytify, 2024).
Il modélisera ainsi les chaînes de conversion et identifiera des canaux ayant un impact majeur dans le parcours de conversion. Les résultats sont ensuite traduits en un modèle d’attribution adaptatif qui est propre au compte Analytics de chaque organisation (Caliber Mind, 2024). Ce modèle attribue des pondérations variables aux différents canaux selon leur impact et se réentraîne en continu à mesure que de nouvelles données de conversion sont collectées. Cela garantit une réévaluation constante des performances (GA4 support, 2024).

Le devant de la vitrine : ce que le marketeur voit 

Oui bon, tout cela est bien technique. Mais comment le marketeur crée de la valeur avec tous ces résultats ?
Et bien, ce dernier se retrouve avec des rapports, graphiques et signaux qui sont les fruits de l’apprentissage de l’algorithme en données exploitables. Nous allons en expliquer quelques uns.

Les rapports GA4

Tout d’abord, le rapport de comparaison des modèle, ou Model Comparison Report, affiche la répartition du crédit entre les différents canaux selon le modèle choisi (data-driven, last-click, linéaire, etc.) (Google Analytics Support, 2024). Il offre une vision directe de la valeur de conversion attribuée à chaque canal et permet de mesurer les différences des résultats selon le modèle d’attribution utilisée.

Capture d'écran du Rapport Modèle de comparaison comparant les modèles d'attribution last-click et data-driven. La comparaison est faite sur la conversion et le revenu attribué à chaque source de traffic (exemple: directe, Organic, Cross-network).
Capture d’écran de GA4 du rapport de comparaison des modèles

Le rapport des chemins de conversion, ou Conversion Paths Report, visualise quant à lui les séquences typiques d’interactions menant à une conversion. On peut y observer le rôle des canaux initiateurs (exemple ci-dessous : Organic Search, Referral, Email, Cross-network), des canaux assistants (exemple ci-dessous : Organic Search, Email, Referral), et des canaux “closers” ou finalisant la conversion (exemple ci-dessous : les canaux Direct et Organic Search).

Capture d'écran de Google Analytics 4 montrant le rapport des chemins de conversion. Cela permet de comprendre la contribution de chaque source de traffic à chaque étape du parcours du consommateur.
Capture d’écran de GA4 du rapport des chemins de conversion

Ce rapport aide à comprendre le rôle complémentaire de chaque canal plutôt que de les opposer (Analytify, 2024). Le marketeur pourra ainsi interpréter l’importance et la pertinence de chaque point de contact pour les différentes étapes de l’entonnoir de conversion.

Schéma montrant l'allocation des crédit selon chaque point de contact suite aux calculs de GA4. Le point de contact 1 est le Display et contribue à 30% à la conversion. Le point de contact 2 est le Social et contribue à 10% à la conversion. Le point de contact 3 est le Paid Search et contribue à 40% à la conversion. Le point de contact 4 est l'email et contribue à 20% à la conversion.
Schéma d’un exemple d’allocation des crédit selon chaque point de contact avec le modèle data-driven

Passage à l’action

Avec ces connaissances, le marketeur pour constater quels sont les canaux surévalués et sous évalués, ce qui l’aidera à mieux composer son mix médias et ses efforts et investissements afin d’optimiser sa stratégie marketing en fonction de ses objectifs de conversion.

Mais, comme le souligne Google, ces rapports doivent être interprétés avec recul et vérifiés par l’oeil humain d’un expert. Un modèle, aussi intelligent soit-il, ne remplace pas le jugement humain. Et comme vous pouvez vous y attendre, il y a évidemment des enjeux, des limites et des précautions à prendre avec ce nouveau modèle.

Les enjeux et limites du cerveau artificielle

Non. L’intelligence artificielle n’a pas encore l’esprit critique et les capacités intellectuelles d’un humain. Il est donc essentiel de bien accompagner le Machine Learning dans son processus et surveiller les résultats avec le recul et l’œil d’un humain qualifié afin d’éviter de faire fausse piste.

Nous allons maintenant expliquer plusieurs enjeux, limites et précautions à prendre en considération afin de tirer le meilleur profit de cette technologie.

Le volume de données : le carburant du modèle

Le modèle d’attribution data-driven ne peut fonctionner que si le compte dispose d’un volume suffisant de données sur les conversions et événements utilisateurs.
Selon Google Analytics Support (2024), le modèle requiert un minimum de données historiques pour identifier des tendances fiables. En deçà de ce seuil, GA4 bascule automatiquement vers un modèle plus simple, comme le last-click ou le linéaire. Pour profiter de ce modèle, il faudrait au moins 400 conversions par action de conversion sur les 28 derniers jours et au moins 10 000 chemins de parcours dans la vue de rapport sélectionnée sur les 28 derniers jours (CP Marketing, 2022).
Dans cette même logique, plus le volume de données est élevé, plus le modèle découlant du Machine Learning s’avèrera fiable et précis.

Les biais de tracking

Une autre précaution pour ce modèle d’attribution concerne la précision du marquage (Google Tag, UTM, événements personnalisés). Une erreur de balise, un oubli de paramètre ou une mauvaise configuration peut fausser la chaîne d’attribution. Le moindre écart dans la collecte se traduit par une vision biaisée du parcours réel. C’est un problème courant chez les entreprises qui gèrent plusieurs sources de trafic non uniformisées (NestScale, 2024).

Des données partielles à cause du consentement et des cookies

L’environnement numérique évolue vers plus de confidentialité notamment avec la suppression progressive des cookies tiers, les réglementations sur la protection des données comme la loi 25 au Québec et les systèmes de consentement obligatoires. Ces limites réduisent la quantité de données pouvant être collecté, forçant GA4 à extrapoler et mal interpréter des comportements manquants.
Une prouesse technique, certes, mais la réduction de l’information disponible diminue l’exactitude et la fiabilité des résultats.

Une boîte noire algorithmique

Comme à son habitude, Google ne publie pas la formule exacte utilisée pour pondérer les canaux. Nous n’avons donc pas accès à la logique précise derrière les crédits attribués.
Cette opacité limite ainsi la transparence analytique et complique la justification interne des résultats, surtout pour les entreprises où les décisions marketing doivent être auditées ou partagées (CaliberMind, 2024).

Les points de contact non comptabilisés

Cette limite, nous la connaissions déjà avec les modèles. Certains points de contact échappent encore à GA4. Il s’agit notamment des interactions offline (ex: une publicité sur un abribus), les appels téléphoniques, le bouche à oreille, les visites en magasin, ou encore campagnes menées sur des plateformes non intégrées.
Le modèle reste donc partiellement aveugle à la réalité omnicanale des parcours clients, ce qui peut conduire à sous-estimer certains points de contact clés.

Dépendance et responsabilité

Attention à ne pas donner sa confiance aveugle aux recommandations du modèle à en perdre tout sens critique et dépendre entièrement des décisions de ce système opaque.
L’intelligence artificielle doit servir d’outil d’aide, pas un pilote automatique.
L’enjeu est donc de garder la main sur l’analyse, d’interpréter les données avec discernement et recul, et de comprendre comment et pourquoi l’IA attribue du crédit à tel ou tel canal.

Les enjeux éthiques et environnementaux

Impossible de terminer cette section sans parler des incontournables enjeux éthiques. Non, je vous épargne cela :). Mon article est déjà bien trop long. Je vais seulement vous proposer 2 liens très intéressant à ce sujet.

Assurez-vous simplement d’être conscients de ces enjeux, afin de toujours agir en accord avec vos valeurs et vos convictions.

Conclusion

Personnalisé et dynamique, le modèle d’attribution basée sur les données offre la possibilité de mieux attribuer les crédits selon les canaux, notamment à l’aide l’analyse des données des parcours client. Cela implique l’utilisation du Machine Learning, d’un volume suffisant de données ainsi que l’intervention d’humains qualifiés afin de tirer le meilleur profit des résultats obtenus. Avec de bonnes précautions et la maîtrise de cette technologie, cela permet d’identifier quels canaux et combinaisons de canaux optimisent les meilleurs parcours vers la conversion. Nos amis marketeurs sont désormais dotés d’un outil puissant pour optimiser leur stratégie marketing.

Un nouveau défi en lien avec l’IA et l’analytique semble pourtant s’ouvrir pour eux. Avec l’apparition d’une nouvelle source de trafic provenant des LLMs (exemple: ChatGPT, Claude, Gemini), nos marketeurs font face à de nouveaux questionnements : quels efforts faut-il attribuer au trafic LLMs ? Quelles sont les meilleures pratiques d’optimisation à ce sujet ? Comment maîtriser les nouveaux outils analytiques liés aux LLMs?

Aimerais-tu que j’écrive un article au sujet des LLMs? 
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Sources

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