Mesure et “boucle fermée” : pourquoi la plupart des plateformes ne distinguent que la moitié du parcours

Imaginons que vous fassiez la promotion de vols vers Lisbonne. Une personne voit votre publicité le mardi en lisant un article de voyage, sans cliquer dessus. Le jeudi, sa recherche du nom de votre compagnie aérienne s’effectue depuis un ordinateur professionnel. Le samedi, la réservation est finalisée sur une tablette à domicile.

Votre plateforme publicitaire a enregistré l’impression du mardi, tandis que votre site web a comptabilisé la réservation du samedi. Reste à savoir si votre reporting peut relier les deux.

Cette rupture est au cœur de la mesure en boucle fermée.

Les annonceurs recueillent déjà d’importants volumes de données sur les impressions, les visites, les achats, les leads et d’autres actions. La difficulté consiste à rattacher ces événements à une même personne lorsqu’elle passe d’un appareil, d’une session ou d’un site à l’autre. La mesure en boucle fermée permet de mieux les réunir au sein d’un parcours unique.

Qu’est-ce que la mesure en boucle fermée ?

La mesure en boucle fermée rattache une exposition publicitaire et un résultat ultérieur à une même personne. L’exposition peut correspondre à une impression ou à une vue de vidéo, et le résultat à un achat, une inscription, l’installation d’une application, une réservation de démonstration ou une vente offline. Dès que ces deux événements peuvent être associés au même utilisateur par résolution d’identité, un lien mesurable est établi entre la publicité et l’action survenue ensuite.

(Vous avez peut-être également rencontré l’expression « attribution en boucle fermée ». La « boucle fermée » décrit alors la qualité et l’exhaustivité du lien établi par la mesure, sans imposer de méthode de répartition du crédit entre les interactions.)

Vous pouvez ensuite recourir à l’attribution au last-click, à l’attribution multi-touch, aux tests d’incrémentalité ou à une autre approche pour déterminer le poids de chaque interaction. Cette décision intervient dans un second temps. Vous devez d’abord disposer de suffisamment d’informations pour établir que la personne exposée à la publicité est bien celle qui a converti.

Où la boucle se rompt

Même lorsque les publicités sont correctement diffusées, que le pixel se déclenche et que l’outil analytics enregistre les conversions, des ruptures peuvent subsister. Le maillon manquant se situe généralement dans le lien entre ces événements.

L’exposition n’est rattachée à aucune identité durable

Prenons une marque de chaussures de running qui diffuse une publicité auprès d’une personne lisant un article sur la préparation de son premier marathon. La plateforme enregistre l’impression sous un identifiant qui, quelques jours plus tard, ne peut plus être relié à l’utilisateur. L’exposition figure toujours dans le reporting, mais sa contribution devient difficile à suivre. Si le lecteur consulte ensuite le site de la marque et achète une paire de chaussures, le lien avec la publicité initiale pourrait ne jamais être rétabli.

La conversion ne peut pas être reliée à une exposition antérieure

Une entreprise SaaS lance une campagne pour promouvoir son logiciel de gestion de projet. Trois semaines plus tard, une personne réserve une démonstration. La demande est visible, mais le chemin qui y a conduit reste plus incertain. L’acheteur a pu rencontrer la marque à plusieurs reprises avant de consulter son site. Si ces expositions sont enregistrées sous des identifiants dissociés, le reporting ne retrace son parcours que bien après la naissance de son intérêt.

L’acheteur change d’appareil

Les comportements cross-device créent les ruptures de mesure les plus évidentes et les plus fréquentes. Imaginons une personne qui voit une publicité pour un hôtel sur son téléphone pendant son trajet domicile-travail. Le lendemain, la comparaison des chambres se poursuit sur un ordinateur portable professionnel, avant une réservation le soir depuis un ordinateur à domicile.

Pour le voyageur, le parcours d’achat est continu. Un système incapable de relier l’activité entre les appareils peut pourtant y voir trois personnes distinctes. L’impression sur téléphone risque alors de ne jamais être rattachée à la réservation sur l’ordinateur personnel.

La publicité a influencé la décision sans générer de clic

Les clics sont faciles à enregistrer. L’influence est plus difficile à mesurer. Une personne peut voir régulièrement des publicités pour une nouvelle carte de crédit avec un programme de récompenses en consultant l’actualité économique, sans jamais cliquer. Une semaine plus tard, sa recherche de la carte la conduit à lire les conditions, puis à déposer une demande. Un reporting fondé sur les clics observe la recherche de marque et la demande, mais ne peut aisément y rattacher les impressions antérieures sans reconnaître le même utilisateur par la suite.

Voici comment ces ruptures peuvent se manifester au cours d’un parcours d’achat :

Que sont les données du pixel ?

Les données du pixel sont les informations enregistrées lorsqu’un pixel de tracking ou un tag détecte une action sur le site d’un annonceur ou sur un autre support numérique qu’il contrôle. Pour une boutique e-commerce, ces actions peuvent inclure :

• Les consultations de produits.
• Les ajouts au panier.
• Les débuts du processus de paiement.
• Les achats.

Une entreprise de logiciels s’intéressera plutôt aux visites de sa page de tarifs, aux inscriptions à un essai ou aux demandes de démonstration.

Le pixel offre une vision détaillée de l’activité sur le site, sans fournir à lui seul l’historique complet de la personne à l’origine d’un événement. Son observation se limite aux environnements où le tracking a été installé. Un profil utilisateur unifié par résolution d’identité prend alors tout son intérêt.

Qu’est-ce qu’un profil utilisateur ?

Un profil utilisateur rassemble les informations connues sur une personne, même lorsque son activité est initialement enregistrée sous plusieurs identifiants.

Une personne qui se renseigne sur des produits pour bébé peut, par exemple, naviguer sur son téléphone, consulter le site d’un retailer depuis un ordinateur portable, puis acheter sur un autre appareil. Ces actions apparaissent d’abord comme des données distinctes. Si le système d’identité établit que les identifiants appartiennent au même individu, l’activité peut être réunie dans un seul profil.

Un segment d’audience répond à une autre logique. Un tel ensemble regroupe des personnes partageant certaines caractéristiques ou certains comportements, comme les « personnes qui se renseignent sur des produits pour bébé ». Le profil utilisateur représente, lui, une personne précise et les signaux ou événements qui lui sont associés.

Le graphe d’identité remplit également une fonction différente. Cette structure conserve les relations entre identifiants et aide à déterminer lesquels appartiennent à une même personne. Le profil rassemble ensuite les informations sur l’utilisateur ainsi reconnu, notamment les contenus consultés, les actions effectuées et les autres signaux pertinents.

Comment la résolution d’identité ferme la boucle

La résolution d’identité rattache les expositions et les résultats à un même enregistrement. Le système de mesure peut alors observer une plus grande partie du parcours ayant conduit à la conversion, et les annonceurs tirer davantage d’enseignements de leurs campagnes.

Une impression jusque-là dissociée d’un achat, d’une inscription ou d’un lead ultérieur peut désormais être intégrée au même parcours client. Le principe s’applique aussi aux interactions sans clic survenues avant la conversion. Les annonceurs comprennent mieux quelles expositions ont jalonné le cheminement vers la décision, tout en limitant la tendance à accorder l’essentiel du crédit à l’interaction finale la plus facile à mesurer.

L’intérêt est encore plus manifeste lorsque l’achat se construit sur plusieurs sessions. Sans enregistrement unifié, chaque nouvelle interaction peut sembler déconnectée des précédentes. Leur rattachement à un même utilisateur rend l’ensemble plus facile à analyser.

La résolution d’identité ne détermine toujours pas le crédit exact à attribuer à chaque interaction. Elle fournit néanmoins à l’attribution et à l’analyse des campagnes un ensemble plus complet d’événements reliés.

Pourquoi une mesure limitée au bidstream peut sous-estimer les performances

Une plateforme programmatique observe généralement une opportunité publicitaire lorsqu’elle entre dans le bidstream. Elle peut alors décider d’enchérir et, si elle remporte l’enchère, enregistrer l’impression. Sa vision de l’acheteur dépend donc naturellement des enchères auxquelles elle a accès.

Imaginons une personne qui prépare l’achat d’une voiture. Pendant plusieurs semaines, ses recherches l’amènent à lire des avis, comparer les financements, vérifier les coûts d’assurance et examiner des modèles concurrents auprès de différents publishers. Votre publicité peut influencer cette réflexion, mais une mesure principalement fondée sur les impressions remportées aux enchères ne retracera pas nécessairement l’ensemble des recherches. Les interactions proches de la conversion risquent ainsi de paraître plus déterminantes qu’elles ne l’ont réellement été.

Une recherche de marque le dernier jour se mesure facilement, tout comme un clic de retargeting peu avant l’achat. Les actions média antérieures ont pu susciter l’intérêt à l’origine de ces comportements, mais leur apport reste difficile à apprécier lorsque le reste du parcours échappe à la plateforme.

Les apports et les limites de la mesure en boucle fermée

La mesure en boucle fermée permet de mieux déterminer quelles expositions publicitaires et quels événements de conversion appartiennent au même parcours client. Le reporting devient plus utile, sans que toutes les incertitudes disparaissent.

Si vos données montrent qu’une personne a vu une publicité, s’est de nouveau intéressée à la catégorie quelques jours plus tard, puis a acheté, vous pouvez établir que ces événements relèvent du même parcours. Leur succession ne prouve pas que la publicité a provoqué l’achat. Une recommandation d’un ami, la comparaison de plusieurs concurrents, d’autres actions marketing ou une intention déjà bien avancée ont aussi pu peser sur la décision.

L’attribution aide donc à estimer le crédit des différentes interactions mesurables, mais reste tributaire des seuls éléments accessibles au système de mesure.

La boucle fermée ne permet pas non plus de retrouver une exposition pour laquelle aucune résolution d’identité n’a été possible. Si l’identifiant associé à une impression ne peut être relié ultérieurement à la personne ayant converti, cette exposition risque de rester hors du parcours mesuré. La même limite vaut pour l’activité située au-delà du périmètre d’observation de la plateforme. Seuls les événements provenant des publishers, appareils, supports numériques des annonceurs et identifiants accessibles à son système d’identité peuvent être reliés.

La valeur de cette approche réside dans une meilleure visibilité sur le parcours client. Relier davantage d’expositions et de résultats fournit des éléments plus solides pour l’analyse des campagnes et l’attribution. Un parcours incomplet n’est pas pour autant parfaitement reconstitué, et une corrélation ne devient pas une preuve de causalité.

Comment auditer votre propre boucle de mesure

Une étude complexe n’est pas nécessaire pour repérer les principales lacunes de votre dispositif. Commencez par cinq questions :

1. Quelle part de vos conversions peut être reliée à une exposition publicitaire antérieure ?

Extrayez un ensemble de conversions récentes et vérifiez combien peuvent être rattachées, par résolution d’identité, à une impression ou à un clic antérieur du même utilisateur. Pour les autres, recherchez l’origine de la rupture. Un identifiant manquant, une exposition sans clic non mesurée, un changement d’appareil ou une activité hors du périmètre d’observation peuvent l’expliquer.

2. Les conversions cross-device sont-elles prises en compte ?

Vérifiez le traitement d’un parcours dans lequel l’exposition a lieu sur un appareil et la conversion sur un autre. Si ces conversions disparaissent du reporting ou apparaissent sous des utilisateurs distincts, une partie du parcours vous échappe.

3. Les conversions view-through sont-elles mesurées ?

Déterminez si votre reporting peut relier une impression à une conversion ultérieure sans clic sur la publicité. Examinez aussi la fenêtre d’attribution view-through. Une plateforme peut mesurer ces conversions tout en appliquant une fenêtre trop courte pour couvrir une grande partie de votre période habituelle de considération.

4. Que se passe-t-il lorsqu’un identifiant manque ?

Demandez comment le système traite une impression ou une conversion lorsque l’identifiant d’origine ne peut pas être relié à un utilisateur. L’événement reste-t-il dissocié du parcours ? Un autre identifiant pris en charge peut-il rétablir le lien ? Une partie du résultat est-elle modélisée ? Les réponses délimitent la mesure fondée sur des événements observés.

5. Le ciblage et la mesure utilisent-ils la même couche d’identité ?

Les identités utilisées pour déterminer qui voit une publicité doivent correspondre à celles qui servent à mesurer la suite du parcours. Si le ciblage rattache plusieurs identifiants à une seule personne, mais que la mesure les traite séparément, la diffusion et le reporting reposent sur des visions différentes du client.

Les points clés à retenir

La mesure en boucle fermée relie les deux extrémités du parcours client. Les données du bidstream attestent la diffusion d’une publicité, tandis que celles du pixel et des conversions décrivent l’activité sur les supports numériques de l’annonceur. La rupture survient lorsque ces événements ne peuvent être rattachés à la même personne.

Un profil utilisateur unifié par résolution d’identité permet de réunir davantage d’expositions et de résultats. Les annonceurs disposent ainsi d’une vision plus claire des étapes précédant la conversion et d’informations plus complètes pour l’attribution et l’analyse. Les limites demeurent toutefois. Une exposition impossible à résoudre peut rester invisible, et le lien observé entre publicité et résultat ne prouve pas leur relation de causalité.

Questions fréquentes (FAQ)

Quelle est la différence entre l’attribution en boucle fermée et l’attribution multi-touch ?

L’attribution en boucle fermée décrit la possibilité de rattacher une exposition publicitaire et un résultat ultérieur au même utilisateur. L’attribution multi-touch répartit le crédit entre les interactions mesurables du parcours. Les deux approches peuvent être utilisées ensemble, mais répondent à des questions différentes.

Peut-on mesurer une boucle fermée sans cookies ?

Oui, les cookies ne constituent qu’un type d’identifiant. Des adresses e-mail hachées, des identifiants publicitaires mobiles, des identifiants de publishers, des identifiants authentifiés ou d’autres références prises en charge peuvent également relier les expositions aux résultats. L’essentiel est de pouvoir rattacher les événements au même utilisateur de manière fiable, avec ou sans cookie.

La mesure en boucle fermée nécessite-t-elle des données personnelles ?

Les données mobilisées dépendent de la conception du système. Le dispositif peut s’appuyer sur des identifiants pseudonymes, des valeurs hachées, des identifiants d’appareils, des identifiants first-party ou d’autres signaux. La mesure en boucle fermée décrit une capacité à relier exposition et résultat, sans imposer les types de données nécessaires à ce rapprochement.

Pourquoi les chiffres de conversion de ma plateforme diffèrent-ils de ceux de mon outil analytics ?

Les deux systèmes peuvent comptabiliser différemment un même parcours. Les fenêtres d’attribution, les règles view-through, la reconnaissance cross-device, les définitions des événements, les fuseaux horaires, la déduplication et les méthodes de résolution d’identité expliquent certains écarts. Chacun peut aussi observer une partie différente du parcours. Examiner la manière dont ils définissent et rattachent une conversion est donc généralement plus instructif que de comparer les seuls totaux.