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Avec l'essor des réglementations en matière de protection des données, comme le Digital Markets Act (DMA), les entreprises font face à des défis de taille pour évaluer l’efficacité de leurs investissements publicitaires tout en respectant les choix de confidentialité des utilisateurs. Ces changements nécessitent de nouvelles approches de mesure publicitaire et d’attribution. Voici les recommandations de fifty-five pour répondre aux contraintes posées par le DMA et maximiser la performance des campagnes.
Les Consent Management Platforms (CMP) jouent un rôle essentiel dans la gestion des préférences de confidentialité. Des solutions comme Didomi ou Axeptio permettent aux utilisateurs d’accepter ou de refuser le suivi de leurs données publicitaires et analytiques, déterminant ainsi comment leurs informations sont utilisées. Ce choix est crucial pour répondre aux exigences du DMA tout en maintenant une mesure fiable des campagnes.
Le DMA introduit des obligations strictes pour limiter le partage de données personnelles. Ainsi, les utilisateurs peuvent désactiver le partage de leurs données entre différents services de Google, impactant directement les capacités de ciblage et la personnalisation publicitaire. En conséquence, ce processus entraîne une restriction dans la collecte et le partage du Google Click ID (GCLID), un identifiant unique généré par Google Ads pour suivre les clics sur les annonces. Ce paramètre est ajouté automatiquement à l'URL lorsqu'un utilisateur clique sur une annonce diffusée via Google Ads, permettant ainsi un suivi précis des conversions et de la performance des campagnes publicitaires.
Lorsque les utilisateurs choisissent de refuser le suivi via la CMP, les plateformes publicitaires sont limitées dans la mesure des sources de trafic, ce qui réduit la compréhension de l’efficacité des investissements publicitaires. L’absence de données sur le trafic opt-out empêche une vue complète sur le parcours client, laissant des lacunes dans les analyses et les rapports média.
En plus de limiter la personnalisation, le data sharing opt-out bloque également la lecture du GCLID par Google Analytics via le linking avec Google Ads. Ce GCLID permet notamment à GA4 de lier une visite à un achat de mot-clé sur Google Ads, et associe les informations ad-centric à cette visite dans les rapports GA (e.g. le nom de campagne, nom d’adgroup, coûts média associés). Cela complique encore davantage l’attribution, car GA4 n’a plus accès aux données nécessaires pour une analyse précise. Par conséquent, certains clics payants sont alors mal attribués, se retrouvant parfois classés dans le canal "organic search" dans GA4 au lieu de "paid search", faussant ainsi la compréhension de l'efficacité des investissements publicitaires.
Le Consent Mode de Google prend le relai lorsque le user opt-out sur la CMP et adapte automatiquement le fonctionnement des balises et SDK (par exemple, dans Google Analytics 4, Google Ads, Floodlight) en conséquence. Si l'utilisateur n'accorde pas son consentement, Google ne collecte pas de données personnelles directement. En remplacement, Google modélise les conversions pour estimer les performances et les conversions média sur l’ensemble du trafic. Cela permet aux entreprises d'obtenir une estimation de la performance de leurs campagnes, bien que les utilisateurs ayant refusé ne soient pas mesurés individuellement.
Depuis le 6 mars 2024, en réponse aux nouvelles exigences du DMA, la version 2 de Consent Mode transmet désormais les préférences de consentement tout en tenant compte des restrictions légales. Le Consent Mode v2 introduit des signaux supplémentaires, notamment ad_user_data et ad_personalization. De son côté, l'annonceur se doit de bloquer le partage de tout identifiant permettant de tracer l'utilisateur de manière individuelle lorsque l'utilisateur refuse la personnalisation. Cependant, ce mode ne résout pas entièrement la non transmission du GCLID, ce qui reste un obstacle pour l’attribution précise dans GA4. Cela limite la visibilité sur certains clics provenant de Google Ads, rendant nécessaires des alternatives pour garantir l’efficacité des analyses.
Pour pallier l’absence du GCLID dans GA4, Fifty Five, à l’instar de Google, recommande l’utilisation de paramètres UTM, en complément de l’auto tagging. En ajoutant des UTM à chaque lien de campagne, les entreprises peuvent suivre les sources de trafic et attribuer plus précisément les conversions, même lorsque le consentement pour la personnalisation est refusé. Cette approche de mesure par cohortes garantit un suivi fiable dans un contexte de limitations de consentement.
Bien que le contexte actuel de réglementation des données impose des restrictions importantes, il est encore possible d’effectuer une mesure publicitaire efficace. Grâce aux outils comme le Consent Mode et aux paramètres UTM, les entreprises peuvent continuer à optimiser leurs campagnes, améliorer l’attribution et évaluer leurs investissements publicitaires de manière conforme et responsable. Ces actions permettent de maximiser la précision des données de performance tout en respectant les préférences des utilisateurs. De plus, Google prévoit un script automatisé dans Google Ads qui extrait directement les paramètres UTM, simplifiant ainsi la gestion des campagnes et assurant la conformité aux exigences légales.
En outre, pour garantir la qualité et la cohérence de la structure des campagnes, une attention particulière à la taxonomie est primordiale. À cet égard, notre outil Taxonomy Checker aide nos clients à organiser leurs campagnes de façon rigoureuse, en veillant à une catégorisation claire et efficace de ces dernières. Chez fifty-five, nous accompagnons nos clients dans l’intégration de ces bonnes pratiques, afin de renforcer la fiabilité de la mesure publicitaire. Si vous souhaitez en savoir plus, ou si vous avez besoin de conseils pour adapter vos stratégies aux nouvelles réglementations, n’hésitez pas à nous contacter !
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