L'Attribution dans Data Query

Qu'est-ce que l'attribution ?

L'attribution est une méthode d'analyse qui permet de mesurer la contribution de différentes actions ou sources dans le parcours d'un visiteur avant qu'il ne réalise une conversion (transaction, inscription, etc.). Concrètement, elle répond à des questions comme : quelles sources ont amené mes conversions ? Quel poids donner au premier point de contact par rapport au dernier ?

Cela s'appuie sur des modèles d'attribution (premier accès, dernier accès, linéaire, etc.), qui répartissent le crédit de la conversion entre les différentes étapes du parcours.

Dans Data Query, l'attribution va plus loin que l'attribution marketing classique généralement limitée aux seules sources : vous choisissez vous-même la métrique à attribuer et les propriétés sur laquelle répartir cette attribution (une source, mais aussi un article, une bannière, ou toute autre propriété de votre plan de taggage). Cette flexibilité s'accompagne de quelques règles de fonctionnement à connaître, détaillées ci-dessous.

Quelles métriques peuvent être attribuées ?

Toutes les métriques ne sont pas compatibles avec l'attribution. Deux conditions doivent être réunies :

• La métrique doit être une somme (par exemple une somme de revenus, ou le nombre de transactions). Une métrique de type compte distinct (par exemple le nombre de visites, qui repose sur un comptage d'identifiants uniques) ou de type taux (par exemple un taux de rebond) n'est pas compatible.

• La métrique doit être rattachée à un événement de votre plan de taggage (par exemple un événement de lecture vidéo, un clic, une transaction). Une métrique qui ne repose pas sur un événement identifiable ne pourra pas être attribuée.

Cliquez gauche sur une métrique compatible pour activer l’attribution :

Configurer l'attribution

Le scope d'attribution : visite ou événement

Dans les paramètres avancés du panneau d'attribution, vous choisissez un scope :

• Visite (option par défaut) : couvre la grande majorité des cas d'usage, en particulier l'analyse de l'impact des sources sur vos conversions (premier accès, dernier accès, etc.). C'est l'option la plus performante. C’est l’option la plus performante pour les besoins liées à des propriétés visites (Sources, Pays, Devices; retrouvez la liste complète dans votre Data Management).

• Événement : nécessaire dès que vous souhaitez attribuer votre conversion à autre chose qu'une source — par exemple à un article consulté, une bannière vue, ou toute autre propriété portée par un événement.

Sélectionner les événements (scope "Événement")

Lorsque vous utilisez le scope "événement", vous devez sélectionner précisément les événements à prendre en compte dans le calcul. Cette étape a deux intérêts :

• Performance : sur un site à fort trafic, calculer l'attribution sur l'ensemble des événements peut rendre le rapport trop lourd, voire ne renvoyer aucun résultat.

• Fiabilité du résultat : elle vous permet d'exclure les événements qui ne doivent pas influencer votre attribution. Par exemple, si vous analysez la contribution de vos articles à la conversion, vous ne voudrez probablement pas qu'un encart de mise en avant sur votre page d'accueil soit compté comme ayant "contribué", s'il ne correspond pas à une réelle consultation de contenu.

Identity scope : visiteur ou utilisateur

Ce paramètre détermine si l'attribution est calculée à l'échelle du visiteur (identifiant anonyme) ou de l'utilisateur (compte identifié) :

• Visiteur : pertinent notamment pour l'analyse de sources, en particulier si une partie de votre audience n'est pas connectée au moment de sa visite. Il est basé sur le cookie ou l’identifiant mobile.

• Utilisateur : pertinent si vous disposez d'utilisateurs connectés/identifiés. Il est basé sur le User Id.

Modèles d’attribution

Les modèles d'attribution disponibles fonctionnent selon la logique standard de l'attribution marketing. Data Query propose les modèles suivants :

• Première interaction : attribue l'intégralité du crédit à la première interaction du parcours.

• Dernière interaction : attribue l'intégralité du crédit à la dernière interaction avant la conversion.

• Dernière interaction non-directe : attribue chaque conversion à la dernière interaction de trafic non-direct précédant une vente. Si le parcours du consommateur est constitué uniquement d'interactions de trafic direct, la conversion est attribuée au trafic direct.

• Linéaire : répartit le crédit de manière égale entre toutes les interactions du parcours.

• Décroissance temporelle : accorde davantage de crédit aux interactions les plus proches de la conversion dans le temps, et moins aux plus anciennes.

• Basée sur la position : le crédit est réparti entre toutes les interactions de la manière suivante :

  • 40 % pour la première interaction

  • 40 % pour la dernière interaction

  • 20 % répartis entre toutes les autres interactions

• Valeur de Shapley : un modèle basé sur les données et issu de la théorie des jeux, qui répartit le crédit selon la contribution marginale de chaque interaction à travers les combinaisons possibles d'interactions. Le modèle Valeur de Shapley est particulièrement adapté pour comprendre quelles interactions génèrent réellement les conversions, au-delà de leur position dans le parcours.

Fenêtre d'attribution (look-back window)

La look-back window (fenêtre d'attribution) définit jusqu'à combien de temps avant la conversion l'analyse doit remonter. Elle est propre à chaque cas d'usage :

• L'analyse de sources se fait généralement sur une fenêtre assez large (de l'ordre de 30 jours).

• L'analyse d'un contenu à cycle de vie court (un article, par exemple) nécessite en général une fenêtre plus réduite.

Vous pouvez configurer cette fenêtre non seulement en jours, mais aussi en heures ou en minutes, pour des cas d'usage nécessitant une granularité très fine (par exemple : quelle bannière un visiteur a-t-il vue dans les 5 minutes précédant une action précise ?).

Le comportement des filtres avec l'attribution

Point important à bien comprendre : lorsque l'attribution est activée, un filtre appliqué à votre rapport s'applique uniquement sur les visites précédents la conversion, et non sur la visite de conversion.

Exemple : si vous filtrez vos transactions sur "source = Google", le rapport va filtrer sur toutes les visites dont la source était Google avant la conversion. Si vous souhaitez filtrer exclusivement sur les conversions avec comme dernière source Google, vous pouvez appliquer ce segment sur votre métrique avant d’y appliquer l’attribution.

Exemples de cas d'usage

Last updated: August 27, 2026