Le nouveau modèle d’attribution Data Driven de Google Adwords va-t-il évincer celui du Last Click ?

« Dans le cadre unique du SEA, le modèle d’attribution basé sur les données prend du sens sur le pilotage, l’optimisation et le reporting. »

Disponible depuis l’été dernier sur certains comptes, le nouveau modèle d’attribution d’Adwords entend mettre fin au règne du Last Click qui reste majoritaire sur le marché publicitaire. Basé sur des modèles algorithmiques, ces nouveaux modes d’attribution s’appuient sur des équations mathématiques pour pondérer l’impact de chaque point de contact avant de réaliser une action sur site (achat, lead, etc). Le but de ce processus étant de valoriser chaque maillon de la chaine au lieu de se focaliser sur le dernier levier ayant permis la conversion. Néanmoins, l’ensemble des facteurs pris en compte dans ces calculs et le poids de chacun des éléments restent assez flous et ont peu de chance d’être dévoilés, à la manière du calcul du Quality Score par exemple.

Comment le Data Driven (DDA) se démarque des autres modèles d’attribution ?

Les modèles last click / first click

Les modèles de « last click » et « first click » sont deux modèles valorisant la fin et le début du processus de conversion de l’internaute. Avec ces modèles, les leviers intermédiaires ne sont pas pris en considération, ce qui ne permet pas de déterminer les optimisations à effectuer sur ce créneau (mots clés dans le cas du Search).

Exemple :  Est-ce que je dois laisser actif un mot clé ayant eu de mauvaises performances ? Dois-je investir plus sur certaines campagnes ?

 

Pour ces deux cas, le modèle du Data Driven viendra compléter les zones d’incertitude et de donner plus de visibilité aux différents mots clés ayant permis de réaliser une conversion.

Les modèles continus : dépréciation et linéaires

Les modèles continus ressemblent grandement au modèle Data Driven puisqu’ils prennent en compte l’ensemble des points de contact et leur attribuent une partie de la conversion. Cependant, l’attribution de la conversion s’appuie sur des modèles de calcul simples, que l’on peut aisément remettre en question.

  • Dépréciation dans le temps :


 

Pour ce modèle, doit-on accorder autant d’importance à la 1ère interaction ?

  • Linéaire :


 

Sur celui-ci, tous les points de contacts ont-ils réellement eu la même importance dans le processus de décision de l’internaute ?

Le problème des modèles d’attribution continus demeure celui de la pertinence du poids de chacun des points de contact dans le tunnel de transformation. C’est ce sujet auquel va principalement répondre le modèle Data Driven. Il va fournir un modèle d’attribution personnalisé en fonction des annonceurs, mais également en fonction de l’infinité de combinaisons possibles entre le premier clic de l’internaute et la conversion finale. Concrètement, lorsque 4 points de contact seront activés, il y aura une pondération différente dans chaque cas, ce qu’un modèle classique ne peut pas fournir.

Les modèles Data Driven

 

ou

 

La modélisation de l’attribution basée sur les données est ainsi infinie et adaptée ou personnalisée pour chaque cas.

Qu’apportent ces changements de modèle ?

Sortir du modèle du dernier clic a pour principal avantage de changer le prisme d’optimisation. Avec un modèle continu, et notamment un modèle Data Driven, les prises de décisions laisseront moins de place au doute. Par exemple :

Campagne

Clics

CPC

Coût

Conversions Last Clic

Conversions Modèle Data Driven

CAC Last Clic

CAC Modèle Data Driven

A

150

0,5 €

75 €

1

3

75 €

25 €

B

150

0,5 €

75 €

1

1

75 €

75 €

 

Dans ce cas fictif, nous observons que la campagne A et B enregistrent des performances égales. A première vue, Il est difficile d’arbitrer la campagne à privilégier. Cependant, en basculant sur des conversions Data Driven (DDA), nous observons que la campagne A enregistré plus de conversions. Cette campagne enregistre peu de conversions dans la dernière interaction mais elle dispose d’un bon impact dans la prise de décision des internautes dans leur tunnel de conversion. Cette sous-pondération de A sera réévaluée, ce qui permettra de mettre l’accent sur la campagne A plutôt que sur la B.

Le modèle d’attribution basé sur les données permet ainsi d’évaluer sous un angle différent la pertinence d’une campagne, d’un mot-clé ou d’un groupe d’annonces. Ce changement de modèle impactera aussi bien la vision de l’Account Manager en charge des optimisations, celle des algorithmes interne à Adwords (Ecpc, target ROAS.. etc) et également  celle qui est présente sur DoubleClick Search sur lequel le modèle est disponible.

Néanmoins, pour passer sur le modèle Data Driven, il vous faudra passer un seuil de conversions durant un délai de 30 jours afin de donner assez de données à l’algorithme pour étudier et créer un modèle pertinent. Si ce n’est pas le cas, il est toujours possible de passer sur un modèle « Linéaire » afin d’avoir une vision de l’impact des points de contacts intermédiaires.

L’analyse et l’optimisation sur un modèle Data Driven, n’induit pas systématiquement de « reporter » avec. En effet, pour de nombreux annonceurs, Google Adwords n’est pas l’outil faisant foi. L’outil Sitecentric ou l’Adserver peuvent être aussi des outils de référence. L’impact sur le reporting est donc indirect dans de nombreux cas. Cependant, avant de basculer sur un reporting s’appuyant sur un modèle basé sur l’attribution des données, il sera indispensable de réévaluer l’ensemble des KPIs afin de conserver une analyse pertinente.

Doit-on absolument sortir du modèle Last Click ?

Cette lecture des performances en Last Click est majoritairement adoptée par le marché. Elle restait notamment pertinente car il était difficile de mesurer efficacement les interactions multiples d’un internaute avec un annonceur. En effet, deux clics d’un internaute sur une annonce depuis un même appareil mais depuis 2 navigateurs différents (Chrome et Firefox par exemple) étaient perçus par les outils comme deux individus différents par les outils.

Les dernières évolutions qui permettent de relever les données pertinentes, comme le tracking par ID, sont en mesure de gommer cette vision et de relancer ainsi les discussions autour des modèles personnalisés et d’une attribution plus juste entre les différents points de contacts. Dans le cadre unique du SEA, le changement de modèle d’attribution prend du sens sur le pilotage, l’optimisation et le reporting. Mais cette réflexion ne peut se limiter au cadre unique du SEA et doit être abordé sous un aspect plus large (multileviers) par les annonceurs.