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- 1. La promesse (trop belle) de la Data-Driven Attribution
- 2. Ce que Google dit (et ne dit pas) sur la DDA
- 3. Pourquoi cette confusion fausse vos décisions marketing
- 4. Comment rendre votre Data-Driven Attribution réellement “data-driven”
- 1. Regroupez vos conversions
- 2. Mesurez toutes les interactions
- 3. Comparez les modèles
- 4. Testez sur les bons volumes
- 5. Ce qu’un vrai pilotage data-driven change dans vos campagnes
- 6. En résumé : la DDA n’est pas magique, c’est mathématique
- Pour aller plus loin
Pendant des années, Google a vendu la Data-Driven Attribution (DDA) comme la solution miracle.
Un modèle “intelligent”, capable de répartir vos conversions entre chaque canal selon sa réelle contribution.
Fini le Last Click archaïque.
Place à la “data”.
Mais en pratique, il y a un hic.
Sous 200 conversions par mois, la DDA n’a… rien de “data-driven”.
Et Google le reconnaît noir sur blanc :
“You can use DDA regardless of volume, but we recommend at least 200 conversions and 2 000 interactions over 30 days.”
Autrement dit : si vous n’avez pas ce volume, le modèle manque de matière.
Et quand il manque de matière, il fait ce que tout modèle algorithmique finit par faire : il devine.
Résultat : votre attribution “data-driven” se comporte… comme un simple Last Click.
1. La promesse (trop belle) de la Data-Driven Attribution
La DDA a été conçue pour corriger une injustice : celle du Last Click.
Pendant des années, Google attribuait 100 % du mérite au dernier point de contact avant la conversion.
Le Search récoltait tout. Le Display et le YouTube restaient dans l’ombre.
Alors Google a inventé un modèle plus “équitable”.
Un système qui analyse des milliers de parcours utilisateurs pour comprendre ce qui influence réellement la conversion.
Un clic sur une annonce YouTube ?
Un passage sur une campagne Display ?
Une requête sur votre marque ?
La DDA promettait de redistribuer les cartes selon la probabilité d’impact de chaque point de contact.
Sur le papier, c’est brillant.
Dans la réalité, sans données, c’est bancal.
2. Ce que Google dit (et ne dit pas) sur la DDA
Oui, vous pouvez activer la Data-Driven Attribution même avec dix conversions par mois.
Non, cela ne veut pas dire qu’elle fonctionne.
Dans la documentation officielle, Google précise :
“Depending on data availability, DDA and Last Click can have the same results.”
C’est le cœur du problème.
Sous 200 conversions et 2 000 interactions sur 30 jours, l’algorithme n’a pas assez de signaux pour modéliser les parcours.
Il ne peut donc pas distinguer ce qui relève du hasard, de la corrélation ou de la causalité.
En clair : il n’a pas assez de data pour être “data-driven”.
Il attribue donc la majorité des conversions… au dernier clic.
Vous pensiez piloter votre compte à la donnée ?
En réalité, vous utilisez un modèle cosmétiquement différent du Last Click.
3. Pourquoi cette confusion fausse vos décisions marketing
Cette illusion statistique est plus dangereuse qu’il n’y paraît.
Une mauvaise attribution conduit à de mauvaises décisions.
Prenons un exemple simple :
Votre modèle DDA sous-alimente les campagnes YouTube ou Display.
Il considère qu’elles ne contribuent pas aux conversions, alors qu’elles génèrent l’intention d’achat en amont.
Résultat : vous réduisez le budget “haut de funnel”.
À court terme, votre CPA semble s’améliorer.
Mais à moyen terme, vos campagnes Search s’essoufflent.
Le trafic chaud diminue, les conversions stagnent, le ROAS global s’effondre.
Une attribution biaisée, c’est comme un GPS mal calibré : il vous indique une route… mais pas la bonne direction.
4. Comment rendre votre Data-Driven Attribution réellement “data-driven”
La bonne nouvelle, c’est que vous pouvez corriger le problème.
Mais pas en appuyant sur un bouton magique.
En structurant votre donnée intelligemment.
1. Regroupez vos conversions
Au lieu d’avoir une action “achat catégorie 1”, “achat catégorie 2”, “achat catégorie 3”, créez une seule conversion globale “achat”.
Vous passerez de 3 × 50 = 150 conversions à une seule action à 150 conversions/mois.
C’est beaucoup plus exploitable statistiquement.
2. Mesurez toutes les interactions
Activez le suivi des micro-conversions : clics sur produit, ajout au panier, scrolls, vues de pages stratégiques.
Ces signaux enrichissent votre dataset et aident la DDA à identifier les patterns réels.
3. Comparez les modèles
Utilisez le rapport “Comparaison de modèles” dans Google Ads pour confronter la DDA à d’autres modèles comme “Position-Based” ou “Time Decay”.
Si les écarts sont minimes, votre DDA est probablement encore trop faible en données.
4. Testez sur les bons volumes
Appliquez la DDA uniquement sur les actions à fort volume et fort enjeu business.
Par exemple, gardez-la pour vos conversions “achat global” ou “lead qualifié”, pas pour des micro-actions isolées.
Le principe est simple : un modèle intelligent a besoin de carburant.
Pas de volume = pas d’intelligence.
5. Ce qu’un vrai pilotage data-driven change dans vos campagnes
Quand la DDA repose sur une base solide, tout change.
- Vos budgets deviennent cohérents.
Vous redonnez de la valeur aux campagnes d’amorçage, sans sacrifier la rentabilité court terme. - Votre Smart Bidding apprend mieux.
En comprenant mieux le parcours client, il ajuste plus finement les enchères et la diffusion. - Votre reporting devient fiable.
Les données ne se contredisent plus entre canaux. Vous pouvez enfin arbitrer avec confiance.
Et surtout, vous reprenez le contrôle sur ce que Google fait de vos données.
Ce n’est plus l’algorithme qui décide pour vous.
C’est vous qui lui donnez les bonnes données à apprendre.
6. En résumé : la DDA n’est pas magique, c’est mathématique
Sous 200 conversions par mois, la Data-Driven Attribution n’a rien d’intelligent.
C’est un Last Click déguisé.
Un vrai modèle “data-driven” repose sur trois conditions :
- Du volume (au moins 200 conversions/mois).
- Des signaux cohérents (actions regroupées, interactions mesurées).
- Une lecture critique des résultats.
Les meilleurs annonceurs ne se contentent pas d’activer des options Google.
Ils construisent des environnements où la donnée peut vraiment apprendre.
La DDA n’est pas une promesse magique.
C’est un outil statistique.
Et comme tout outil statistique, sa valeur dépend de ce que vous lui donnez à manger.
Pour aller plus loin
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