Ventes et conversion
Personas
E-commerce
ROI
À court terme (< 3 mois)
Voici quelque chose qui vous fera remettre en question tout : j'avais un client qui dépensait 2 000 € par mois en annonces Google Shopping. Le tableau de bord Google Ads montrait un ROAS décent de 2,5. Tout le monde était content.
Jusqu'à ce que je commence à approfondir.
Il s'avère que leur performance "incroyable" sur Google Shopping revendiquait le mérite des ventes organiques, du trafic direct et même des conversions des campagnes par e-mail. L'attribution était tellement défaillante que nous célébrions de faux succès tout en manquant de réelles opportunités d'optimisation.
La plupart des entreprises font la même erreur : elles font confiance à l'attribution des plateformes sans comprendre ce qui se passe réellement en coulisses. Google veut vous montrer de bons chiffres pour vous inciter à continuer à dépenser. Vos analyses racontent une histoire différente. Et le parcours client ? C'est plus compliqué que vous ne le pensez.
Après avoir corrigé la configuration du suivi pour ce client et plusieurs autres, j'ai découvert que le suivi des conversions Google Shopping ne consiste pas seulement à installer un pixel et à espérer le meilleur. Il s'agit de créer un système qui capture le véritable parcours client.
Voici ce que vous apprendrez :
Pourquoi l'attribution des plateformes vous ment (et comment le détecter)
Le système de suivi à 3 niveaux que j'utilise pour voir la vraie performance des achats
Comment mettre en place une collecte de données de première partie que Google ne peut pas manipuler
Mon modèle d'attribution qui révèle quelles campagnes Shopping génèrent réellement des revenus
Les métriques qui comptent plus que les chiffres ROAS gonflés de Google
Fini le théâtre de l'attribution. Suivons ce qui compte vraiment.
Vérifier la réalité
Pourquoi les chiffres de Google ne racontent pas toute l'histoire
Entrez dans n'importe quelle réunion de marketing e-commerce et vous entendrez la même conversation : "Google Shopping fonctionne très bien - regardez ce ROAS de 4x !" Le tableau de bord a l'air impressionnant. Les chiffres sont en vert. Tout le monde se félicite.
L'approche standard de l'industrie pour le suivi de Google Shopping suit ce plan :
Installer Google Analytics et le suivi Google Ads - Configurer le suivi des conversions via l'écosystème Google
Faire confiance à l'attribution au dernier clic - Donner tout le crédit au dernier point de contact avant l'achat
Optimiser en fonction des indicateurs de la plateforme - Utiliser le ROAS rapporté par Google pour prendre des décisions budgétaires
Se concentrer sur la part d'impression et les taux de clics - Poursuivre des indicateurs de vanité qui ont l'air bien dans les rapports
Configurer un e-commerce amélioré de base - Suivre les vues de produits et les achats via GA4
Cette sagesse conventionnelle existe parce que c'est simple. Google rend facile de croire à leur modèle d'attribution. La configuration est simple. Les rapports ont l'air professionnels. Et honnêtement, la plupart des gens ne savent pas qu'il existe une meilleure façon.
Mais voici où cette approche s'effondre : Google Shopping fonctionne rarement en isolation. Un client peut voir votre annonce Shopping, rechercher votre marque, consulter les avis, visiter directement votre site, peut-être même abandonner son panier et revenir par e-mail avant d'effectuer finalement un achat. Le modèle d'attribution de Google donne 100 % de crédit à Shopping pour cette vente, même si c'était juste un point de contact dans un parcours plus long.
Le plus gros problème ? Vous optimisez des campagnes sur la base de données de performance gonflées. Vous êtes en train d'échelonner les mauvais produits, de cibler les mauvais publics et de manquer des opportunités pour améliorer l'expérience client réelle. C'est comme naviguer avec une boussole cassée - vous pourriez avancer rapidement, mais vous allez probablement dans la mauvaise direction.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
J'ai appris cette leçon à mes dépens avec un client Shopify vendant plus de 1 000 produits dans plusieurs catégories. Ils sont venus à moi frustrés parce que leurs campagnes Google Shopping "réussies" ne se traduisaient pas par une véritable croissance des affaires.
Les chiffres racontaient une histoire confuse. Google Ads rapportait de bonnes performances - 3,2 ROAS sur les campagnes Shopping. Mais lorsque j'ai examiné leur croissance réelle des revenus et leurs marges bénéficiaires, quelque chose ne cadrait pas. Ils dépensaient plus en publicités mais voyaient des revenus stagnants. Un signe classique de problèmes d'attribution.
Ma première action a été d'auditer l'ensemble de leur configuration de suivi. Ce que j'ai trouvé était un fouillis de pixels se chevauchant, de conversions comptabilisées deux fois, et aucune collecte de données de première partie. Google revendiquait le mérite des ventes qui provenaient clairement d'autres sources.
Le point de rupture est survenu lorsque j'ai remarqué que leurs campagnes Shopping "performantes" étaient pour des produits avec les marges bénéficiaires réelles les plus faibles. L'algorithme de Google optimisait pour des conversions faciles sur des articles soldés tout en ignorant leurs produits haut de gamme qui apportaient une réelle valeur commerciale.
La situation de ce client était parfaite pour tester une approche différente car il avait suffisamment de volume pour voir rapidement des schémas, plusieurs sources de trafic pour comparer l'attribution, et une volonté de privilégier l'exactitude plutôt que des tableaux de bord impressionnants.
La configuration traditionnelle échouait car ils avaient besoin de comprendre l'impact réel des publicités Shopping sur leur entreprise, pas seulement la version du succès de Google. Ils devaient voir quels produits généraient réellement des bénéfices, quels publics valaient les coûts de clic plus élevés, et comment les campagnes Shopping influençaient leur stratégie globale d'acquisition de clients.
Plus important encore, ils avaient besoin d'un système de suivi qui ne pouvait pas être manipulé par les algorithmes de la plateforme essayant de justifier les dépenses publicitaires.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu de faire confiance à la boîte noire d'attribution de Google, j'ai construit un système de suivi à trois niveaux qui révèle ce qui se passe réellement dans le parcours client.
Niveau 1 : Suivi des revenus indifférent à la plateforme
Tout d'abord, j'ai mis en place un suivi des conversions côté serveur via leur boutique Shopify qui capture chaque achat indépendamment de la source d'attribution. Cela crée une source unique de vérité que aucune plateforme publicitaire ne peut manipuler. J'ai utilisé des paramètres UTM et des cookies de première partie pour suivre le véritable parcours client à travers les sessions.
L'insight clé ici : au lieu de laisser Google définir ce qui compte comme une conversion Shopping, nous le définissons nous-mêmes en fonction des métriques commerciales réelles.
Niveau 2 : Modélisation d'attribution multi-touch
Ensuite, j'ai mis en œuvre un modèle d'attribution personnalisé qui pèse les points de contact en fonction de leur influence réelle sur les décisions d'achat. Les annonces Shopping obtiennent du crédit pour la découverte et l'intérêt initial, mais pas de crédit total pour les conversions qui se produisent plusieurs jours plus tard par le biais du trafic direct.
J'ai suivi les modèles de comportement des clients et j'ai constaté que les annonces Shopping étaient les plus précieuses pour introduire de nouveaux clients à des produits spécifiques, tandis que le trafic direct et les e-mails généraient généralement la conversion finale. Cela a complètement changé la façon dont nous avons évalué la performance des campagnes Shopping.
Niveau 3 : Métriques de performance basées sur le profit
Enfin, j'ai connecté le suivi à leurs coûts de produit réels et à leurs marges bénéficiaires. Au lieu d'optimiser pour le ROAS des revenus, nous avons optimisé pour le ROAS du profit. Cela a révélé que de nombreuses campagnes Shopping « à haute performance » perdaient en réalité de l'argent une fois que l'on prenait en compte les coûts des produits et la valeur à vie.
L'implémentation a impliqué la mise en place d'événements personnalisés dans leurs analyses, la création de rapports automatisés qui combinaient les données Shopping avec les marges bénéficiaires, et la construction d'alertes lorsque les écarts d'attribution dépassaient certains seuils.
Le plus grand changement a été de passer de l'optimisation réactive (« cette campagne montre un bon ROAS ») à l'optimisation prédictive (« cette campagne attire des clients rentables qui effectuent des achats répétés »).
En 6 semaines, nous avions complètement restructuré leurs campagnes Shopping en fonction de données de performance réelles plutôt qu'en fonction de la version de succès de Google.
Configuration côté serveur
Suivez les conversions indépendamment de l'attribution de la plateforme pour voir les données de performance réelles.
Modélisation d'attribution
Pondérer les points de contact en fonction de l'influence réelle plutôt que des hypothèses de dernier clic.
Intégration des profits
Connectez la performance des achats aux marges bénéficiaires réelles et à la valeur à vie des clients.
Surveillance Automatisée
Configurez des alertes lorsque des écarts d'attribution signalent des problèmes de suivi
Les résultats étaient révélateurs et immédiatement exploitables. Dans les 8 semaines suivant la mise en œuvre du nouveau système de suivi, nous avons découvert que le ROAS signalé par Google de 3,2 était en réalité plus proche de 1,8 ROAS lorsqu'il était mesuré par rapport au véritable revenu incrémental.
Plus important encore, nous avons identifié que les campagnes Shopping attiraient 40 % de nouveaux clients mais avec une valeur à vie inférieure de 30 % par rapport aux acquisitions organiques et par e-mail. Cet aperçu a complètement changé la stratégie d'allocation budgétaire.
L'optimisation basée sur le profit a révélé que les campagnes de produits premium avaient été sous-évaluées par l'algorithme de Google. Lorsque nous avons déplacé le budget vers des articles à marge plus élevée en fonction de nos données d'attribution réelles, la rentabilité globale a augmenté de 23 % même avec des chiffres de ROAS signalés plus bas.
Peut-être le plus précieux a été de découvrir que les annonces Shopping avaient des effets de conversion différés forts. Les clients qui cliquaient sur des annonces Shopping achetaient souvent dans les 7 à 14 jours via du trafic direct ou des campagnes par e-mail. Le modèle d'attribution original a totalement manqué cela.
Le système de monitoring automatisé a détecté trois importantes divergences d'attribution rien que lors du premier mois, y compris une semaine où Google comptait double les conversions mobiles et de bureau des mêmes clients.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
La plus grande leçon : l'attribution de la plateforme est conçue pour faire bonne impression sur les plateformes, et non pour vous aider à prendre de meilleures décisions commerciales. Google veut montrer de fortes performances d'achat pour justifier vos dépenses publicitaires, même si cela signifie prendre le mérite des ventes qui se seraient de toute façon produites.
Deuxième clé insight : les données de première partie surpassent toujours les données de plateforme. Lorsque vous contrôlez le suivi, vous contrôlez la vérité. Le suivi des conversions côté serveur ne peut pas être bloqué par des mises à jour de confidentialité ou manipulé par des algorithmes publicitaires.
L'attribution multi-touch n'est pas seulement plus précise - elle est plus actionnable. Comprendre que le Shopping favorise la découverte tandis que l'email favorise la conversion vous permet d'optimiser chaque canal pour ce qu'il fait réellement le mieux.
L'optimisation basée sur les profits change tout. L'optimisation du ROAS de revenus conduit à une course vers le bas sur les marges. L'optimisation du ROAS de profit construit une croissance durable.
Le parcours client est plus long et plus complexe que ce qu'une seule plateforme peut mesurer. Les annonces Shopping influencent les achats qui se produisent des jours ou des semaines plus tard par le biais de canaux complètement différents.
La surveillance automatisée est essentielle car l'attribution échoue constamment. Les mises à jour de confidentialité, les changements de plateforme et les problèmes techniques peuvent corrompre vos données sans avertissement.
Enfin : un suivi précis révèle souvent des chiffres de performance plus faibles au départ, mais cela permet une bien meilleure optimisation au fil du temps. Je préfère avoir des données véridiques montrant un ROAS de 2x plutôt que des données fausses montrant un ROAS de 4x.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les entreprises SaaS utilisant Google Shopping pour des outils ou des services logiciels :
Connectez le suivi Shopping aux inscriptions d'essai et aux conversions payantes, pas seulement aux clics
Suivez la valeur de la durée de vie client des utilisateurs acquis par Shopping par rapport aux autres canaux
Configurez le suivi des événements pour les jalons d'activation clés au-delà de l'inscription initiale
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les boutiques de commerce électronique mettant en œuvre un meilleur suivi des conversions Shopping :
Commencez par le suivi côté serveur pour créer des données de conversion indépendantes de la plateforme
Mettez en œuvre une optimisation basée sur le profit plutôt qu'un suivi du ROAS uniquement sur le revenu
Utilisez des paramètres UTM et des cookies de première partie pour suivre les véritables parcours clients
Configurez des alertes automatisées pour les écarts d'attribution et les problèmes de suivi