L’attribution marketing digital est peut-être le sujet le plus débattu – et le plus mal compris – de tout l’écosystème publicitaire. Pas une conf sans que quelqu’un pose la question. Pas un budget media sans que la réponse soit bancale. Emmanuel Brunet, CEO d’Eulerian (ex-Leryane), une boîte de techno spécialisée dans la collecte et l’exploitation des données campagnes, a passé une grosse partie de son épisode sur Banouz à déminer ce sujet. Et franchement, certaines de ses réponses m’ont surpris.
Parce que là où on attend du dogme – ‘le last click c’est mort’, ‘il faut passer au multi-touch’ – on a eu quelque chose de beaucoup plus inconfortable. Une posture empirique, presque philosophique. Tester d’abord. Comprendre avant d’algorithmiser. Ce qui, dans un secteur qui vend du dashboard sur PowerPoint depuis 20 ans, ça détonne.
Le podcast Banouz, c’est deux épisodes sur trois qui finissent par ‘c’est compliqué’. Et là, exception : on est sortis avec des trucs actionnables. Cinq conseils concrets. Un cadrage attribution vs contribution qui tient la route. Et une question qui reste ouverte – est-ce que les deux tiers des e-commerçants qui font de l’attribution aujourd’hui le font vraiment bien ?
Attribution vs contribution : la distinction que personne ne fait clairement
Le truc c’est que les deux termes sont utilisés en interchangeable dans 90% des briefs. Ce n’est pas du tout la même chose.
L’attribution, dans sa forme classique, c’est déterministe. Tu as une vente. Tu cherches l’événement publicitaire – un clic, une impression, une ouverture de mail – auquel tu vas coller cette vente. Une règle. Un gagnant. Dernier clic payant : c’est le clic affiliation juste avant la conversion qui prend tout. Le clic SEO d’avant ? Ignoré.
« La contribution, elle a un objectif qui est déjà plus compliqué à atteindre et un peu plus diffus, qui est de dire que pour chaque événement commercial – vente, remplissage de devis ou autre – on a un certain nombre d’événements publicitaires et on va essayer, à travers la méthode contributive, d’aller donner une forme de pourcentage de contribution ou score de contribution à chacun des événements. »
Dit comme ça, ça a l’air simple. Mais creuse un peu.
La contribution, c’est statistique. Tu prends une distribution – la courbe en U par exemple, celle qui surpondère le premier et le dernier contact dans le parcours – et tu l’appliques à l’ensemble de tes transactions. Chaque levier reçoit un score. Le SEO n’est plus à zéro. Le retargeting n’est plus à 100. C’est plus honnête. C’est aussi beaucoup plus difficile à interpréter quand tu dois défendre un budget devant un DAF.
Brunet va plus loin : le vrai modèle, ce n’est ni l’un ni l’autre. C’est les deux, plus l’analyse du customer journey – cette vision du milieu du parcours que ni l’attribution simple ni la contribution ne couvrent vraiment bien. (Et c’est souvent là que ça coince dans les projets réels.)
Pourquoi l’attribution marketing digital reste utile même quand elle est « fausse »
Question de Mathieu dans l’épisode, et elle est bonne : si on sait qu’un utilisateur est exposé à plusieurs canaux avant d’acheter, pourquoi ne pas aller directement à la contribution ? Pourquoi passer par l’attribution, intellectuellement contestable ?
« La logique d’attribution pour moi ne doit pas servir à attribuer à un levier – c’est pas la finalité. Le fait d’attribuer à un et de jouer avec plusieurs modèles te permet de comprendre les interactions entre eux des différents événements publicitaires. »
Voilà. Et c’est là où la pensée de Brunet est plus fine qu’elle n’y paraît.
L’attribution simple, c’est un outil de comparaison. Tu prends ta règle historique – disons dernier clic payant. Tu la gardes comme référence. Ensuite tu testes : qu’est-ce qui se passe si j’exclus les clics en cours de session ? Qu’est-ce qui change si je dépriorise les mots-clés marque ? Chaque variation t’apprend quelque chose sur la cannibalization entre tes leviers.
Le problème du modèle algorithmique pur, selon lui : soit tu fais confiance à un truc clé-en-main qui « fait soi-disant que papa Noël – généralement sur PowerPoint ça marche mais après c’est plus difficile » – soit tu construis ton propre modèle contributif. Et pour ça, il faut avoir fait le travail de compréhension en amont. Sinon tu vas dans le mur.
Ce qui m’agace dans beaucoup de pitchs de solutions d’attribution, c’est exactement ça : on vend la destination avant même que le client ait une carte. L’attribution marketing digital bien faite, c’est d’abord une démarche de questions – pas une interface avec des camemberts colorés.
Le cookie, les adblockers, le cross device : où sont vraiment les angles morts
Sujet qui revient dans cet épisode – et qui avait déjà été abordé sous l’angle des bloqueurs de publicité et leur impact sur le marketing digital dans un précédent Banouz. La question : est-ce que les limites techniques du cookie rendent l’attribution marketing digital inutile ?
Réponse courte : non. Mais il faut rentrer dans le détail.
Brunet distingue cookie first party (lié au domaine de l’annonceur) et cookie tiers. Sur du first party, l’ad block n’est pas le vrai problème. La vraie limite, c’est le post-impression sur certains navigateurs. Rien d’insurmontable pour la majorité des cas d’usage.
« Là où on va être limité – pas forcément avec les ad blocks, plutôt avec le traitement tiers des cookies – on va plus être limité sur la récupération du post-impression. Après la faiblesse du cookie, quand on travaille bien sur du cookie première partie, elle va avant tout être sur le post-impression, sur certains navigateurs. »
C’est exactement le problème. Pas de panique générale, juste un angle mort identifié.
Sur le cross device, c’est plus nuancé. En mode déterministe – l’utilisateur se logue, on récupère un identifiant pivot – les taux de réconciliation sur les clients actifs sont élevés. Le vrai problème : les nouveaux clients, ceux qui visitent peu le site, qui convertissent sur desktop après avoir cliqué sur mobile. Là, oui, des événements publicitaires disparaissent de la fenêtre d’attribution. Brunet est honnête là-dessus.
Et la logique probabiliste pour le cross device ? Il ne la recommande pas dans un contexte d’attribution. Trop de bruit. (Ce qui est rare dans le secteur, où le probabiliste est souvent vendu comme la solution magique.)
À quelle taille faut-il se lancer – et pourquoi la question est mal posée
300 euros de budget paid. C’est le seuil qu’Emmanuel Brunet cite. Pas 300 000. 300.
Du jour où tu commences à dépenser 300 euros, tu as intérêt à savoir si cet argent va au bon endroit. Le frein réel, c’est le coût d’entrée technologique et humain – pas la pertinence de la démarche. Un site de niche finance avec peu de visites mais un panier moyen à 2000 euros a un intérêt évident à faire de l’attribution marketing digital. Un site avec 500 000 visiteurs par mois dont 95% viennent du SEO organique… beaucoup moins.
Il y a aussi la question de l’organisation côté annonceur. Dans les grandes boîtes, un spécialiste data et solutions technos gère le sujet. Dans les structures moyennes, c’est souvent un responsable acquisition avec quelqu’un dédié analytics. Dans les petites équipes, c’est le directeur marketing qui pilote directement. Les enjeux ne sont pas les mêmes – mais la démarche, si.
Ce qu’il faut retenir – enfin, ce que j’aurais voulu qu’on me dise quand je couvrais ces sujets il y a 10 ans – c’est que la taille n’est pas le bon critère. La bonne question, c’est : est-ce que tu investis sur plusieurs leviers payants en même temps ? Si oui, tu as besoin de savoir lesquels fonctionnent vraiment.
Une enquête du CPA citée dans l’épisode (réalisée environ un an et demi avant l’enregistrement, soit autour de 2017-2018) montrait qu’un peu plus de la moitié des annonceurs répondants étaient entrés dans une logique d’attribution et contribution avancée – plusieurs modèles, customer journey, approche contributive. Les autres restaient au last click ou n’avaient pas de solution d’attribution. Brunet estimait au moment du podcast que les deux tiers des e-commerçants importants (au-delà du top 100) avaient commencé un projet sérieux. Ça veut dire qu’un tiers ne l’avait pas encore fait. En 2019. Pour des entreprises qui dépensent des centaines de milliers d’euros en paid.
L’attribution marketing digital : les 5 conseils d’Emmanuel Brunet (version sans bullshit)
Brunet a donné cinq conseils en fin d’épisode. Je les reprends – pas comme une checklist propre – mais avec ce qui m’a vraiment frappé dans chacun.
1. Valider la qualité de la donnée avant tout. Un mauvais tagging, une app non trackée, une version mobile oubliée – et tous tes rapports d’attribution marketing digital sont construits sur du sable. Les plus beaux dashboards du monde ne compensent pas une donnée incomplète.
2. Garder un maître-étalon. Ta règle historique – dernier clic payant, ou n’importe quoi d’autre – reste la référence. Sans elle, tu ne peux pas mesurer si les nouveaux modèles t’apportent quelque chose. C’est basique. Et pourtant, la moitié des projets commencent sans ça.
3. Ne pas brûler les étapes. Comprendre le cycle consommateur avant d’aller vers l’algorithmique. L’attribution, c’est d’abord une démarche humaine de compréhension d’un comportement d’achat. Brunet l’a dit avec une formule que j’aime bien : « on peut pas faire une croix là-dessus ».
L’email retargeting est un bon exemple de levier où cette logique s’applique directement : avant de lui attribuer une contribution, il faut comprendre à quel moment du parcours il intervient vraiment.
4. Démarrer avec des questions concrètes et quantifiées. « Est-ce que je dois couper tel investissement ? Est-ce que ce nouveau budget rapporte vraiment ? » Pas « construire le modèle d’attribution parfait ». Des questions simples. Des succès rapides en cours de projet pour maintenir l’élan.
5. Intégrer les données utilisateur, pas seulement les sources de trafic. C’est le point qui m’a le plus frappé.
« On a tendance à avoir des rapports d’attribution qui sont des formes d’évangile et on oublie que dans le même rapport, il est construit avec de la donnée d’une mère de famille qui a fait son premier achat, d’un étudiant qui avait déjà acheté 10 fois, d’une mère de 87 ans qui avait aussi acheté une dizaine de fois. Et au final on finit par comparer des choux et des carottes. »
Voilà. Segmenter les rapports d’attribution par profil – client primo-acheteur, client fidèle, prospect froid – c’est pas une sophistication. C’est une condition de validité. Mélanger les comportements d’un client à 10 achats avec un nouveau visiteur dans le même rapport, c’est produire des conclusions qui ne correspondent à aucune réalité.
Ce que ça change – et ce que ça ne résout pas
Brunet est clair sur les limites. L’attribution marketing digital ne répond pas à toutes les questions. Elle est meilleure pour challenger des arbitrages existants que pour construire des stratégies from scratch. Elle a des angles morts sur le cross device pour les nouveaux clients. Et elle ne détecte pas la fraude automatiquement – mais des règles d’attribution simples peuvent aider à l’identifier.
Ce qui a changé dans la pratique, selon lui : on est passés d’une quête du modèle parfait – le Saint Graal du marketeur digital – à une approche beaucoup plus pragmatique. 300 000 euros chez un partenaire, 100 000 chez un autre. Est-ce que ça contribue vraiment ? Est-ce que je dois rééquilibrer ?
Et la contribution, dans ce schéma, sert surtout au long terme. Pour redéfinir les grands équilibres budgétaires. Pour les arbitrages du quotidien entre campagnes, l’attribution simple – rapide à lire, rapide à interpréter – garde toute sa valeur.
Ce qui reste ouvert : est-ce que les deux tiers d’e-commerçants qui font de l’attribution marketing digital aujourd’hui le font avec cette rigueur ? Avec des données utilisateurs intégrées, un maître-étalon, une vraie démarche itérative ? Ou est-ce qu’ils ont juste un outil qui tourne et un rapport que personne ne remet en question ?
