Google Analytics : son futur et ses limites

26 mai 2022

Google Analytics à l’aube de sa révolution

Sous la pression bienveillante 😉 de la Commission Européenne et de ce cher RGPD, Google est contraint de bouger, et d’abord sur l’un de ses outils-phare : l’incontournable Google Analytics (85% de part de marché estimée sur l’analyse des audiences web).

Ainsi, fin 2023, les données entrantes des propriétés Universal Analytics (la version historique  de Google Analytics) ne seront plus traitées. En lieu et place entrera en vigueur sa nouvelle version : GA4.

Qu’est-ce que Google Analytics 4 ?

Goole Analytics 4, c’est d’abord un changement de paradigme : alors que le modèle de Universal Analytics était basé sur la session et principalement les pages vues, le modèle de données Google Analytics 4 est basé sur l’événement : entendez par là  tout comportement de l’utilisateur sur une page, un contenu, un bouton… Dans l’absolu, tout est trackable dans GA 4.

Chic alors, ça a l’air cool ! Et du coup, ça permet à Goole de nous envoyer plein de nouveaux metrics

Google Analytics: les nouveaux metrics

En voici la liste, sans doute pas exhaustive…

L’engagement utilisateur :  la durée pendant laquelle votre page est active ou exécutée au premier plan. Cela permet de savoir quand l’utilisateur affiche directement votre site web ou votre application mobile.

Le churn probability : la probabilité qu’un utilisateur récemment actif au cours des sept derniers jours sur votre site ou application ne le soit plus dans des sept prochains jours. Peut-être que Google en profitera pour vous suggérer d’adresser cette audience par Google Ads ou par une campagne de retargeting.

Le cycle de vie :  une nouvelle section de rapport dans GA4 pour  mieux appréhender le parcours client, autour de notions d’acquisition, d’engagement, de monétisation et de fidélisation des utilisateurs.

La durée de vie de l’utilisateur :  pour analyser le comportement des utilisateurs pendant la période où ils ont été « clients » de votre site ou de votre application. Cela est utile pour afficher par exemple les utilisateurs à fort potentiel dans vos campagnes actives.

Evénements collectés automatiquement : ils sont déjà paramétrés. Parmi eux : les pages vues, la première visite, les clics vers les liens sortants, certains types de recherches sur le moteur de recherche interne, l’interaction avec des vidéos Youtube ou le téléchargement de fichiers.

Evénements recommandés : si une interaction qui vous intéresse (par ex. l’ajout au panier, le paiement ou la livraison) n’existe pas dans les événements collectés automatiquement, vous pouvez passer par les événements recommandés.

Probabilité d’achat : l’IA  de GA4 permet de recevoir des alertes lorsque certaines tendances sont découvertes. Le machine learning doit aider à faire remonter ces données. Parmi les statistiques prédictives, il existe la probabilité d’achat. Elle prédit automatiquement la possibilité que les utilisateurs de votre site ou de votre application achètent dans les sept prochains jours.

Taux d’engagement : le taux d’engagement reprend l’indicateur des sessions avec engagement. Celles-ci intègrent les sessions ayant duré au moins 10 secondes, ayant enregistré au moins un événement de conversion ou ayant comptabilisé au moins deux pages ou écrans vus. Le taux d’engagement est plus précis et plus juste que le taux de rebond. Rappelons que le rebond désigne une session qui ne déclenche qu’une seule demande au niveau du serveur analytics : avec le taux de rebond, un utilisateur ayant consulté pendant 20 minutes une page d’un site et étant sorti directement est comptabilisé avec un rebond de 100% et un temps passé sur la page de 0 seconde.

Si vous êtes gourmand d’en savoir plus, l’imbattable JDN vous en dit plus dans cet article.

Google Analytics, CNIL et RGPD

Pourquoi cette petite révolution ? Parce que Universal Analytics était un peu beaucoup dans le viseur du RGPD… et aussi parce que notre chère CNIL a sorti en Février 2022 son arme de dissuasion massive, en mettant en demeure un gestionnaire de site web – Auchan, semble-t-il, sans que ce soit officiellement confirmé – de se mettre en conformité avec les règles régissant le transfert de données. En cause donc, son utilisation de Google Analytics, dont l’anonymisation des datas est jugée insuffisante vu leur traitement aux Etats-Unis, où les autorités peuvent avoir libre accès aux données des internautes. D’autres CNILs européennes avaient par ailleurs précédé ou suivi cette démarche, pour les mêmes raisons…

Google banni du marché européen ? Du côté de Mountain View, ça ne semblait pas une bonne idée… Google a donc revu sa copie sur l’anonymisation des données. Enter Google Analytics 4, dont la technologie permet pas d’anonymiser l’adresse IP de l’internaute.

Tout va donc pour le mieux, dans le meilleur des mondes (de la privacy) possible ?

Des événements utilisateurs tracés de manière très granulaire, avec un total respect de la vie privée, le tout largement alimenté par l’IA de Google, c’est le pied, non ?

Sur le papier, oui, mais comment en tirer des informations actionnables pour la segmentation ? Parce que de mémoire,  c’est à ça que sert le web analytics.

Ah, mais Google a aussi pensé à ça avec Topics : pour chaque utilisateur, le navigateur définira des thèmes (topics) principaux associés à la somme de toutes les pages visitées dans la semaine. Google base Topics sur sa propre taxonomie pour associer un même nom de domaine à plusieurs thématiques liés (par ex. un site avec « tennis » comme nom de domaine relèverait de tennis mais également de sport et pourquoi pas life style… Au bout de 3 semaines, 15 topics seront listés, mais seuls 3 (un par semaine), sélectionnés au hasard, seront activables par les partenaires publicitaires.

Pas sûr que ça aide beaucoup les CMOs et les traffic managers européens (et français), cela dit :

« Quel est le degré de granularité ? La taxonomie est-elle suffisamment dynamique ? » Jürgen Galler, CEO et cofondateur de 1plusX, éditeur de plateformes de gestion de données (DMP). « 

Car en se basant uniquement sur les noms de domaine (et non sur les url) pour établir la corrélation avec les centres d’intérêt, Google ne se servira pas de l’apport de gros sites multi-secteurs comme Amazon ou Youtube.

Là encore, le JDN éclaire le débat.

Google, IA et dépendance

Google, le taulier indêtrôné du web mondial, injecte toujours plus d’IA et de Machine learning dans ses solutions : Google Search (91%de part de marché.. et carrément 97% sur les mobiles), Google Ads (37% de part de marché) et dorénavant Google Analytics.

Et oui, ça ressemble un peu à une blackbox à des fins concurrentielles, notamment sur le marché publicitaire, en suralimentant les éditeurs de sites et les annonceurs de données… made in Google.

Chez Nexize, on n’a jamais été très fans de la dépendance aux Gafams et même si on apprécie de se servir plutôt bien de la puissance de Google sur toutes ses solutions, on ne peut qu’inciter nos clients, et ceux qui ne le sont pas encore, à rester maîtres de leur connaissance client (oui, oui, celle qui dort un peu dans les bonnes vieilles bases de données dites first-party) et d’établir des passerelles entre cette data à la papa et l’écosystème digital.

On ne dit pas que c’est facile, on dit juste que ça devient urgent… et on y travaille. Si c’est aussi votre cas, on peut en parler 😉

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