Le problème ? Le groupe de canaux par défaut de GA4, bien qu'amélioré par rapport à Universal Analytics avec ses 18 canaux (contre 9 précédemment), ne peut pas être modifié. Et donc impossible d'adapter les canaux créés par défaut par Google à votre réalité business.

La solution ? Créer un groupe de canaux personnalisé - disponible depuis mars 2023 (le temps file!) dans GA4 : une fonctionnalité trop méconnue qui peut grandement faciliter l'analyse de la performance de vos campagnes et actions marketing. Et la bonne nouvelle c’est que c’est rétroactif.

Imaginez pouvoir :

• Nettoyer le canal “Unassigned” dans lequel part toute source de trafic ne respectant aucune des règles de rangement prédéfinies de Google,

• Regrouper toutes les sources Facebook (facebook.com, m.facebook.com, l.facebook.com) sous un seul canal "Facebook",

• Différencier la performance de vos emails entre la fidélisation et ceux dits “transactionnel”,

• Avoir un canal Paid Search - Brand (achat de mots clé marque), et un autre pour le non Brand (achat de mots clés génériques),

• Créer des canaux spécifiques par stratégie marketing (Paid Social, Owned Media, Partnerships),

• Recalibrer le canal "Direct" pour éviter qu'il capte abusivement du trafic mal paramétré, etc.

Dans cet article, nous allons voir comment créer un groupe de canaux personnalisé (on peut en créer 2 au maximum dans GA4), avec des exemples concrets.

Vous découvrirez pourquoi cette fonctionnalité peut transformer vos rapports d'acquisition et comment éviter les pièges les plus fréquents.

Ce tutoriel complète l’article Mesurer ses sources de trafic dans Google Analytics 4 que je vous invite à parcourir également.

Comprendre les groupes de canaux dans GA4

Qu'est-ce qu'un groupe de canaux ?

Avec la dimension “Groupe de canaux par défaut”, le trafic est présenté de façon regroupé par canal, selon des règles établies par les équipes Analytics, permettant d’avoir une meilleure vue d’ensemble de la performance de votre acquisition de trafic :

Vous trouverez les canaux détaillés sur ce lien du support [GA4] Groupe de canaux par défaut :

💡 Le hic c’est que dans la page du support en français, les noms des canaux sont traduits, alors que dans les rapports ils apparaissent en anglais. Multiréseau c’est en fait le canal Cross-network par exemple 🙃 Si vous voulez retrouver vos petits, vous pouvez consulter la même page en version anglaise : [GA4] Default channel group.

Ce groupement est beaucoup plus riche que celui d’Universal - 18 canaux versus 9 dans la version précédente (UA) - mais il n’est pas modifiable.

Avec un groupe de canaux personnalisé, vous allez pouvoir catégoriser les sources de trafic en groupes de canaux que vous définissez vous-même et décider du nom des canaux et des règles qui dictent comment les sources de trafic (souvent en fonction des dimensions source, support et campagne) sont regroupées dans ces canaux.

Ce groupe de canaux personnalisé peut ensuite être utilisé dans les rapports de Google Analytics 4.

Pour comprendre les groupes de canaux, il est donc utile de bien connaître et différencier les autres dimensions de trafic essentielles de GA4 :

• Support (medium en anglais) : imaginer le support comme la typologie de trafic qui dirige les internautes vers le site. Il peut s’agir de valeurs définies par le sytème comme ”organic” (pour le trafic issu du SEO), “cpc” (pour le trafic issu de Google Ads) ou encore “referral” (pour le trafic issu de liens sur d'autres sites web), ou par l’utilisateur via un UTM (utm_medium en l’occurrence).

• Source : imaginer la source comme la plateforme / marque liée au support. Par exemple : google, bing, m.facebook.com, mailchimp, etc. Cette valeur peut aussi être définie par le système, ou par l’utilisateur, via un UTM (UTM_source).

• Campagne : identifie une campagne marketing spécifique, par exemple “soldes2025”. Il s’agit soit du nom de la campagne Google Ads, soit d’une valeur utilisateur (via utm_campaign ce coup ci).

Les 3 types de groupes de canaux dans GA4

GA4 propose trois types distincts de groupes de canaux, chacun avec ses propres caractéristiques et limitations.

Vous les trouvez dans Administration > Paramètres de la propriété > Affichages des données > Groupes de canaux :

Le groupe de canaux par défaut contient les canaux standards définis par Google selon des règles fixes.

Caractéristiques :

• Il contient 18 canaux.

• Il est impossible à modifier ou supprimer (juste le copier) :

• Il est aussi impossible de modifier les règles qui définissent chacun des canaux : tout est grisé.

• L’ordre des règles est également figé avec le bouton Réorganiser inutilisable :

Google Analytics 4, comme dans Universal, attribue en effet le trafic en cascade : dans le groupe de canaux par défaut, il essaie d’abord de ranger le trafic dans le canal “Direct”, puis “Cross-Network” (aka vos campagnes Google Ads de type Performance Max, Demand Gen et Smart Shopping), puis “Paid Shopping” (campagnes Google Ads de type Shopping), puis “Paid Search” (campagnes Google Ads sur le réseau de recherche)… Nous illustrerons l’idée plus tard, mais l’ordre dans lequel vous disposerez vos canaux dans le groupe de canaux personnalisé a donc un impact.

Les groupes de canaux personnalisés permettent de créer vos propres règles de classification.

Caractéristiques :

• Il est possible de créer 2 groupes de canaux personnalisés (hors GA 360) en plus du groupe par défaut

• Il est possible d’avoir jusquà 50 canaux différents dans un groupe (tant pour la version gratuite que la version payante 360)

• Les règles sont entièrement personnalisables - par exemple, si je veux ajuster ce qui est attribué à mon canal Paid Social :

• L’ordre d’application des règles est également modifiable avec un système de drag and drop :

• Et vos changements sont rétroactifs

Ces fonctionnalités seront détaillées étape par étape dans la suite de ce tutoriel, avec des exemples concrets.

Et puis il y a le groupe de canaux principal. Le groupe de canal principal permet de sélectionner quel groupe de canaux sera affiché par défaut dans vos rapports "Acquisition" : par défaut ou votre groupe de canaux personnalisé.

💡 Attention : la modification du groupe de canaux principal NE modifie PAS les données historiques des rapports (non rétroactif !), ce qui risque de porter à confusion dans vos analyses. Il est donc recommandé si vous souhaitez garder cette dimension comme dimension d’ouverture de vos rapports de décider quel groupe de canaux est votre groupe principal dès que possible après avoir configuré votre propriété GA4, et éviter ensuite tout changement pour maintenir la cohérence de vos données historiques.

Le groupe de canaux personnalisé dans Google Analytics 4

Comprendre à quoi correspond le canal Unassigned dans GA4

Avant de créer un groupe de canaux personnalisé, il est conseillé d’aller voir ce que Google a classé dans votre canal Unassigned :

GA met dans ce canal tout ce qu’il ne sait pas ranger ailleurs, très souvent parce que les UTMs que vous aurez choisi d’utiliser pour suivre vos campagnes marketing (email, affiliation, Meta Ads…) ne correspondent pas à ses règles de classement.

Ces règles sont visibles sur la même page du support [GA4] Groupe de canaux par défaut que précédemment, partie Canaux pour le trafic manuel :

Plus bas sur la page du support, Google nous dit par exemple qu’il met dans le canal Email tout le trafic :

Source = email|e-mail|e_mail|e mail

OU

Support = email|e-mail|e_mail|e mail

Le symbole | signifie “ou” - c’est une expression régulière (Regex pour Regular Expressions) qui permet de complexifier certaines conditions en code et dans Google Analytics.

Si je traduis, Google Analytics range donc par défaut dans le canal Email toutes les visites dont le lien d’arrivée sur le site (l’URL de destination) contient utm_source=email ou utm_medium=e-mail.

Exemple ok : https://www.votredomaine.com/xyz?utm_campaign=29072025&utm_medium=e-mail&utm_source=mailchimp.

Exemple ko : https://www.votredomaine.com/xyz?utm_campaign=29072025&utm_medium=newsletter&utm_source=mailchimp

Dans ce second exemple ko, les visites sont assignées par défaut au canal Unassigned, simplement parce que Google Analytics ne reconnaît pas la valeur d’UTM - ici newsletter - utilisée.

💡 Ce qui est mis comme valeur dans utm_source remonte dans le dimension Source dans Google Analytics, et ce qui est mis dans utm_medium= remonte dans la dimension Support (medium veut dire support en anglais).

Pour vérifier ce qui a été classé dans le canal Unassigned par GA4, direction votre rapport “Acquisition de trafic” puis ajouter la dimension secondaire “source / support de la session” et faire une recherche sur Unassigned : vous pourrez voir quelle(s) combinaison(s) source / support part(ent) dans votre canal Unassigned :

💡 Puisque la navigation des rapports standards de Google Analytics 4 peut être personnalisée, votre vue peut être différente de la capture d'écran ci-dessus. Chercher juste le rapport dans votre navigation, la plupart du temps il y sera dans un autre dossier.

Pour ce cas client, on voit que le canal Unassigned est notamment composé de leur trafic affiliation.

Pourquoi ? Parce que l’on sait désormais avec cette ressource [GA4] Groupe de canaux par défaut que Google Analytics ne classe le trafic affiliation dans le canal existant Affiliates que si vous utilisez dans l’UTM medium - qui correspond je le répète à la dimension Support en français - la valeur affiliate (utm_medium=affiliate). Or dans ce cas ils ont utilisé affiliates.

Toujours dans l’exemple de client, on a aussi du push notification, et du chatgpt. Il nous faut donc nettoyer tout ça, et reclasser ce trafic dans les bons canaux, grâce à un groupe de canaux personnalisé.

💡 Bien d’autres raisons peuvent expliquer le canal Unassigned. Si vous trouvez dans source / support de la session beaucoup de not set, alors c’est un autre sujet et je vous conseille de contacter un expert pour vous aider à débugguer le problème.

Créer un groupe de canaux personnalisé dans GA4

Pour créer un groupe de canaux personnalisé, vous connaissez le chemin : Administration > Affichage des données > Groupes de canaux.

Vous pouvez cliquer sur Créer un groupe de canaux ou copier le groupe de canaux par défaut :

La seule différence c’est qu’en copiant vous récupérez le nom et la description du groupe par défaut, à personnaliser.

Nommer correctement le nouveau groupe de canaux (je me contente souvent de Groupe de canaux personnalisé) et supprimer ou mettre à jour la description :

Toujours en partant de l’exemple ci-dessus, je vais devoir modifier les canaux Affiliates et Mobile Push Notifications existants, et créer un nouveau canal pour ChatGPT et le trafic des IA génératives plus globalement.

Modifier des canaux existants du groupe de canaux personnalisé

Cliquer sur le canal que vous souhaitez modifier, Affiliates par exemple :

Les conditions peuvent utiliser les dimensions suivantes : groupe de canaux par défaut, support, source, plate-forme source, ID de campagne, nom de campagne et contenu d’annonce manuel.

Laisser la condition par défaut, qui ne nous informe pas beaucoup 😅 (Groupe de canaux par défaut correspond exactement à Affiliates - merci Google) et cliquer sur OU :

On a vu que dans l’utm_medium (qui correspond à la dimension Support dans GA - je me répète 👵🏻), le site mettait affiliates, on peut donc choisir comme condition Support correspond exactement à affiliates :

Côté type de correspondance, vous avez le choix :

Attention Google est sensible à la casse c’est à dire à l’utilisation des majuscules et minuscles : Affiliates et affiliate sont 2 valeurs différentes pour lui !

💡 Travailler avec 2 onglets vous facilitera la vie : 1) le rapport Acquisition de trafic avec la vue de ce qui compose le canal Unassigned 2) le groupe de canaux personnalisé avec vos conditions - de cette manière vous pouvez facilement vérifier, en changeant simplement d’onglet, les valeurs UTM utilisées.

Ne pas oublier d’enregistrer vos modifications à chaque fois au niveau du canal (bouton Enregistrer le critère) et au niveau du groupe de canaux en haut à droite (bouton Enregistrer le groupe) :

Même chose pour le canal Mobile Push Notifications, que l’on pourrait configurer comme suit :

Ajouter de nouveaux canaux dans un groupe de canaux personnalisé

Pour créer un nouveau canal, cliquer sur Ajouter un canal.

Repartons de notre cas client : il nous faut un canal IA.

Premièrement, donner un nom significatif au canal, dans ce cas, AI tools (par exemple).

Ensuite, définir quelles sont les conditions pour ce canal, par exemple :

Le fait est que si vous souhaitez réunir tout le trafic des IA, en incluant les différents formes sous lesquelles ChatGPT peut apparaître (vous le verrez aussi dans votre canal Referral), mais aussi Perplexity, Gemini, etc. etc., il faut aller un peu (beaucoup) plus loin et utiliser l’expression régulière suivante, qui sera sans aucun doute appelée à évoluer avec le temps :

^(?:chatgpt\.com|chat-gpt\.org|claude\.ai|quillbot\.com|openai\.com|blackbox\.ai|perplexity(?:\.ai)?|copy\.ai|jasper\.ai|copilot\.microsoft\.com|gemini\.google\.com|(?:\w+\.)?mistral\.ai|deepseek\.com|edgepilot|edgeservices|nimble\.ai|iask\.ai|aitastic\.app|bnngpt\.com|writesonic\.com|exa\.ai|waldo|cohere\.ai|huggingface\.co|anthropic\.com|chatglm\.cn|baichuan-ai\.com|zhipu\.ai|palm-ai\.google\.com|gemini-api\.google\.com|xiaoice\.com|quora\.com/poe|my-ai\.snapchat\.com|deepl\.com|you\.com|yiyan\.baidu\.com|ai\.baidu\.com|anthropic-api\.com|open-assistant\.io|huggingchat\.com|forefront\.ai|character\.ai|chat\.suno\.com|deepmind\.com|phind\.com|pi\.ai|komo\.ai|vicuna\.ai|firefly\.adobe\.com|grok\.x\.com|coze\.com|x\.ai|bard\.google\.com|lighton\.ai|spellbook\.rossintelligence\.com|notion\.so/ai|wordtune\.com|syntesia\.io|hyperwriteai\.com|sap\.ai|reka\.ai|app\.loora\.ai|uminal\.org|alphacode\.google\.com|ai21\.com|openrouter\.ai|magical\.team|useblackbox\.io|ai-coustics\.com|chinchilla\.ai|d-id\.com|wav\.ai|openchat\.so|floydhub\.com|bing\.com/chat|copilot\.azure\.com|turing\.microsoft\.com|cosmos\.microsoft\.com|orca\.microsoft\.com|phi\.microsoft\.com|megatron\.microsoft\.com|jarvis\.microsoft\.com|maia\.microsoft\.com|palm\.google\.com|deeplearning\.google\.com|vertexai\.google\.com|ai\.google\.com|deepmind\.google\.com|cloud\.google\.com/ai|cloud\.google\.com/vertex-ai|research\.google\.com/ai|ml\.googleapis\.com|tensor\.google\.com|t5\.google\.com)$

Côté condition ce sera source correspond à l’expression régulière :

Merci à Dana DiTomaso pour cette belle Regex. Source : How to Track and Report on Traffic from AI Tools in GA4.

Enregistrer ce nouveau canal.

Supprimer un canal du groupe de canaux personnalisé

Pour supprimer un canal cliquer sur les trois points du côté droit de la ligne :

Réorganiser l'ordre de vos canaux

Quand vous sauvegardez un nouveau canal, il ira directement en bas de la liste de vos canaux :

Mais j’ai précisé plus haut que l'ordre des groupes de canaux importait puisque GA détermine à quel canal la source de trafic devrait être attribuée en partant du haut de la liste jusqu’en bas.

Donc si une source de trafic correspond aux règles du canal Referral (certaines sessions d’outils d’IA par exemple peuvent remonter par défaut dans le canal Referral), tout ira dans ce canal et ne sera plus évaluée pour les canaux suivants : il n’y aura plus rien à mettre dans notre nouveau canal AI tools.

Et du coup pour notre cas client, il nous faut passer le nouveau canal IA tools devant le Referral en cliquant sur le bouton Réorganiser :

Ne pas oublier d’enregistrer ;)

💡 Une bonne pratique pour l’ordre des canaux est de placer les canaux payants en premier et terminer avec les canaux ayant les portées plus larges / génériques à la fin, avec le canal Direct en dernier (puisque va dans le Direct tout ce que GA ne sait pas mettre ailleurs parce qu’il n’a aucune information sur la source de trafic c’est à dire ni UTM, ni referrer, ni gclid, etc.). Rappelez-vous la logique du “first match wins”.

Utiliser votre groupe de canaux personnalisé dans les rapports

Vous pourrez voir votre nouvelle dimension dans les rapports immédiatement.

Utiliser le groupe de canaux personnalisé GA4 comme dimension principale dans les rapports d’Acquisition

Dans le rapport Acquisition de trafic (ou Acquisition d’utilisateurs), votre nouveau groupe de canaux personnalisé a été ajouté dans les dimensions principales disponibles :

Le sélectionner pour voir votre nouveau classement. Pour notre cas client, ça donne une fois sélectionné :

Avec un canal AI tools créé, les canaux Affiliate et Mobile Push Notifications à jour, et le canal Unassigned - qui prenait 10% des sessions totales auparavant - nettoyé.

Pour vérifier qu’on a bien fait les choses, ajouter de nouveau la dimension secondaire “source / support de la session” :

💡Un rappel que créer un nouveau groupe de canaux personnalisé ne change pas le groupe de canaux par défaut, ni les données sous-jacentes. Si vous faites une erreur dans vos règles ou décidez simplement de les changer, il n'y a pas d’impact négatif : toutes vos données seront reclassées selon vos nouvelles règles de façon rétroactive.

Utiliser le groupe de canaux personnalisé GA4 comme dimension principale par défaut dans les rapports d’Acquisition

Vous pouvez même personnaliser votre rapport d’Acquisition pour qu’il s’ouvre sur votre groupe de canaux personnalisé. Plus d’information dans ce tutoriel Personnaliser ses rapports standards dans Google Analytics 4.

Cliquer sur le symbole de crayon dans l'angle supérieur droit, puis aller dans Dimensions, remonter votre groupe de canaux personnalisé et le Définir par défaut :

Penser à Appliquer et Enregistrer les modifications au rapport actuel :

De cette manière, la prochaine fois que vous ouvirez le rapport, vos canaux seront classés selon les règles que vous aurez choisies, et pas celles de Google par défaut.

Utiliser le groupe de canaux personnalisé GA4 comme dimension secondaire

Les groupes de canaux personnalisés sont également disponibles en tant que dimensions secondaires dans les rapport standards :

Utiliser le groupe de canaux personnalisé GA4 dans Explorer

La dimension est aussi dans Explorer :

Utiliser le groupe de canaux personnalisé GA4 dans les comparaisons / filtres, les explorations et la création d’audiences

Vous pouvez aussi les utiliser dans vos comparaisons et filtres :

Et lorsque vous créez des audiences :

Utiliser le groupe de canaux personnalisé GA4 dans Looker Studio

Finalement, le groupe de canaux personnalisé est aussi dans Looker Studio :

💡 Mettre à jour votre source de données si elle a été créée il y a longtemps.

Le seul endroit où vos règles de groupe de canaux personnalisés ne seront pas utilisables c’est dans la section Publicité, rapport “Chemins d’attribution”, sauf si vous avez défini votre groupe personnalisé comme groupe de canaux principal :

⚠️ Attention (comme mentionné plus haut) : ce paramètre n’est pas rétroactif. Autrement dit, les données avant la date du changement continueront de s’appuyer sur le groupe de canaux par défaut. Votre groupe personnalisé ne s’appliquera qu’à partir du moment où vous l’avez défini comme principal. Hope that’s crystal clear ✅

Autres idées pour vos groupes de canaux personnalisés GA4

Consolidation de sources multiples

• Facebook Payant : source contient facebook ET support = cpc (à condition que vous utilisiez bien utm_medium=cpc pour tracker vos campagnes payants Facebook)

• Facebook Organique : source contient facebook ET support ≠ cpc (même remarque)

• LinkedIn, Instagram, Twitter (même logique)

Regroupement par stratégie marketing

• Opposer les canaux payants versus organiques

• Différencier vos types d’email : transactionnel, versus fidélisation par exemple

• Différencier la performance de vos campagnes Google Ads d’achat de mots clés entre le Brand et le Non brand, etc.

Conclusion

Si lire la performance de vos sources de trafic, et c’est au moins 70% du temps la raison principale qui explique qu’on a un outil de Web Analytics sur son site, alors utiliser un groupe de canaux personnalisé est vraiment une bonne pratique qui va vous faciliter la vie.

Nous savons désormais que l’utilisation des groupes de canaux personnalisés dans GA4 présente plusieurs avantages :

• Reporting plus précis : des groupes de canaux adaptés permettent une meilleure lecture de la performance marketing et facilitent la prise de décision.

• Souplesse et réactivité : tous les changements que vous apportez à votre groupe de canaux personnalisé sont immédiatement pris en compte et rétroactifs, sans affecter la donnée brute. Aucun risque si jamais vous faites une erreur dans vos conditions or l’ordre de vos canaux.

Si vous souhaitez être accompagné dans cette démarche, je reste à votre disposition.

Besoin de maîtriser GA4 ou GTM ?

Que vous partiez de zéro ou cherchiez à optimiser une configuration existante, je vous accompagne à chaque étape :

• Audit GA4 : état des lieux de votre configuration

• Implémentation : setup sur mesure GA4 + GTM

• Formation : montée en compétences de vos équipes (note : 9,45/10 – +100 professionnels)

• Coaching : accompagnement régulier ou ponctuel sur l’analyse de données

On en parle ? Réservez un créneau ici pour parler de votre contexte et de vos enjeux.

Besoin d'un coup de main ponctuel ? Une question bloquante ou un point technique à résoudre sur GA4 ou GTM ? Réservez un appel ici.

Organisé et animé par Dana DiTomaso, Fondatrice et Directrice pédagogique de Kick Point Playbook, avec Steve Ganem, Directeur Produit de Google Analytics, il offre une vision claire des priorités de développement de GA4 pour le second semestre 2025 et au-delà — avec quelques annonces déjà évoquées lors du dernier Google Marketing Live.

👉 Voici un récap structuré des 4 grandes briques clés.

1. Attribution post-view et conversions assistées

Fin du 100 % post-clic : place au post-view

GA4 s'apprête à sortir de son modèle d'attribution exclusivement basé sur le post-clic pour mesurer l'impact des publicités vues mais non cliquées (le fameux post view). Cette évolution se concrétisera par l'introduction de nouvelles métriques dans la section Publicité, y compris pour les plateformes non-Google :

View-Through Conversions (VTC) : conversions attribuées après une simple simple exposition à une publicité mais non cliquée

Engaged-View Conversions (EVC) : conversions attribuées après une interaction minimale avec une publicité vidéo (≥ 10 secondes de visionnage), là encore non cliquée

Résultat : une vision plus complète de l’efficacité média et du ROI publicitaire — et pas seulement sur Google.

La question qui reste en suspens : de quelles plateformes non-Google parle-t-on exactement ? Facebook ? À suivre…

Le grand retour du rapport des conversions assistées

Présent dans Universal Analytics et cruellement absent de GA4 (sauf via BigQuery), ce rapport ferait son retour dans la section Publicité.

Objectif : comprendre quels canaux ont contribué à une conversion tout au long du parcours utilisateur, avant le dernier clic.

Concrètement : vous pourrez mesurer l'impact des points de contact intermédiaires — cette pub vidéo ou ce post social vu avant la recherche Google finale qui convertit — et obtenir une vision plus juste de l'efficacité de vos investissements média et du rôle de chaque canal dans le parcours.

2. Allocation budgétaire et activation d'audiences

Je suis moins convaincue par ces 2 annonces dans la catégorie allocation de budget mais :

Visualiser la performance projetée de vos KPIs par canal

Objectif : un nouveau rapport pour anticiper la performance de certains KPIs en indiquant votre budget, chiffre d'affaires ou nombre d'événements cible. L'idée est de pouvoir ajuster vos budgets en cours de route grâce à des modèles de prévision basés sur l'attribution multi-touch.

Résultat annoncé : des campagnes plus réactives et des budgets alignés avec vos objectifs business.

Améliorer l’allocation budgétaire en testant différents scénarios

Objectif : un rapport complémentaire pour aller au-delà des simples projections de campagnes en cours et simuler différents scénarios budgétaires. L'idée est d'anticiper le ROI selon vos niveaux de dépenses avec une allocation budgétaire optimisée couvrant tous vos canaux.

Résultat annoncé : des décisions média plus éclairées et des budgets toujours alignés avec vos objectifs business.

À noter que je reprends ici l'argumentaire de Google 😉

Simplifier l’activation des audiences

Aujourd'hui, créer une audience dans GA permet de l'utiliser dans les rapports évidemment (pour identifier les patterns démographiques de cette audience par exemple), l'envoyer vers Google Ads pour faire du retargeting, vers Firebase pour des push notifications, vers Salesforce ou encore BigQuery.

Google a également permis d’exporter ses audiences via l’API Data.

Le problème : il s'est avéré compliqué techniquement d'envoyer ces audiences vers d'autres plateformes et de les activer. La communauté s'en est largement plainte.

La solution annoncée : Steve Ganem promet de faciliter ces intégrations d'ici la fin de l'année avec une connexion simplifiée entre GA4 et les autres outils, ainsi qu'une amélioration de l'API audience pour faciliter les connexions en temps réel.

3. Interface GA4 : plus de flexibilité et de customisation

Moins de détails ont été donnés sur ce point, mais Steve Ganem et ses équipes prévoient de rendre l'interface GA4 plus flexible avec :

• Des dashboards plus customisables, notamment via des fonctionnalités de drag & drop

• La réduction de choix qui paraissent arbitraires, en rendant par exemple disponibles toutes les métriques d'Explorer dans les rapports standards (entrées, sorties, etc.)

4. IA conversationnelle intégrée

Google revendique une vision long-terme pour l'intégration de l'IA dans GA4 (ce qui semble incontournable aujourd'hui).

L'objectif : pouvoir converser avec un chatbot intégré à GA4 (rapports standards dans un premier temps) qui agirait comme un agent pour :

• Poser des questions sur vos données

• Rebondir sur les réponses pour approfondir l'analyse

• Obtenir des liens directs vers les bons rapports ou la documentation officielle

Conclusion

Merci à Dana DiTomaso d'avoir organisé ce webinaire. N'hésitez pas à suivre son contenu, notamment sur LinkedIn, toujours de qualité et avec simplicité.

Au vu de ces annonces, je ne regrette pas d'avoir investi autant de temps à me spécialiser sur l'outil. L'attribution post-view, le rapport de conversions assistées, une meilleure intégration avec d’autres plateformes notamment pour mieux activer les audiences ou encore l'IA conversationnelle sont des choix d'évolution qui me semblent pertinents pour permettre à GA4 de conserver sa position sur le marché, dans un monde qui ne cesse d’accélérer.

Bon à savoir : les équipes Google utilisent l'IA pour analyser les conversations de la communauté, identifier les patterns et pain points les plus fréquents, puis prioriser les fonctionnalités. Plus une feature est demandée par les utilisateurs sur tous les canaux (réseaux sociaux, Reddit, etc.), plus elle a de chances d'être intégrée à la roadmap.

C'est un reproche qu'on avait fait au lancement de GA4 — l'incapacité à écouter les feedbacks — qui semble avoir été entendu ?

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L'été 2025 a embarqué son lot de nouveautés pour Google Analytics 4, entre fonctionnalités dédiées aux sites de génération de leads, lancement d'un serveur MCP expérimental pour que les agents IA puissent interroger vos données GA4, et autres évolutions techniques qui facilitent le quotidien des analystes.

Ces actualités sont issues de ma newsletter mensuelle. Si tu veux les recevoir chaque mois, ainsi que les derniers tutoriels du blog, et ne rien rater, inscris-toi ici.

C'est parti 👇

GA4 : Les mises à jour qui comptent

• Plusieurs nouveautés pour les sites de génération de leads, dont deux rapports en cours de déploiement, que vous ne verrez peut-être pas tout de suite dans vos rapports standards, mais que vous pourrez ajouter à votre navigation via la bibliothèque :

  • Acquisition de prospects : met en lumière la première visite des leads sur votre site / app et s’ils ont été qualifié ou converti.

  • Disqualification et perte de prospects : identifie pourquoi certains prospects n’ont pas converti (perte ou disqualification).

  Ces rapports ne prendront vie que si vous envoyez les événements qualify_lead, disqualify_lead, or close_convert_lead en plus de generate_lead via une intégration de votre CRM ou le Protocole de Mesure.

• Google propose aussi 8 audiences de retargeting prêtes à l’emploi pour chaque étape du funnel, à condition là encore d’envoyer les bons événements :

• Dans le même esprit, les événements “lead qualifié” et “lead converti” sont maintenant automatiquement marqués comme événements clés (modifiables à tout moment).

• Google lance un serveur MCP pour GA4. Un serveur MCP est une interface conçue pour permettre aux agents d’IA d’interagir avec des services comme celui de Google Analytics. Exemples de requêtes possibles : Quels sont les événements les plus populaires des 180 derniers jours ? Quels sont mes dimensions et métriques personnalisées ? Quel plan marketing me proposerais-tu avec 5K€ à investir ? Le code est dispo sur GitHub. Je me suis promis d’y passer plus de temps cette semaine… mais l’implémentation reste technique : serveur à héberger soi-même, authentification, etc. Google présente ça comme une brique expérimentale, pas encore prête pour une intégration clé en main.

• Dans un monde où l’IA fait la une chaque jour, GA4 a osé l’impensable : des couleurs dans les graphiques. Pas une révolution, mais on gagne en lisibilité.

• Extension des sources d’import de données de coûts (en bêta) : vous pouvez maintenant importer vos données de coûts depuis Reddit, Google Sheets, BigQuery, Redshift, Snowflake, Amazon S3 / GCS ou encore des bases de données SQL (MySQL, PostgreSQL, etc.)…

• Autre amélioration : importer des dimensions personnalisées liées aux produits : taille, type de produit (digital ou en stock), etc.

• Le Protocole de Mesure évolue : vous pouvez ajouter des infos liées au device (modèle, navigateur, OS).

• Une option de chat “IA” fait son apparition dans certaines propriétés. Source : post LinkedIn de Javier Rodeiro Rodríguez.

• J’en parle dans le tutoriel dédié : un nouveau menu dans l’Administration de GA4 “Paramètres de consentement” permet de vérifier les alertes liées au Consent Mode (24 à 48h après avoir fait la mise en ligne).

• Les utilisateurs avec un rôle d’Analyste (ou supérieur) peuvent créer / modifier / supprimer des annotations.

• GA4 360 : il est désormais possible de synchroniser automatiquement les dimensions et métriques personnalisées d’une propriété source vers ses sous-propriétés.

Veille & insights : ce qu'il faut retenir

• Un petit trick signé Steve Lamar pour bloquer le chargement d’une balise GA4 ou d’un container GTM sur n’importe quel site. Source : LinkedIn.

• Vous cherchez à créer un canal spécifique pour les visites IA ? Dana DiTomaso a mis à jour sa méthode (question qu’on me pose tout le temps). Source : LinkedIn.

• Une info passée sous les radars mais à suivre : un tribunal administratif allemand a estimé que Google Tag Manager nécessite un consentement explicite, même sans balise activée. Motif : le chargement initial du fichier gtm.js transmet des données personnelles (IP, referrer, device…). Cela va à l’encontre de l’idée d’un GTM “neutre” — et pourrait durcir certaines interprétations locales ou européennes. Source : post LinkedIn de Ronni K. Gothard Christiansen.

• Bonne nouvelle côté GTM : l’outil de diagnostic permet désormais de choisir les domaines à surveiller, et d’ignorer ceux qui ne nous concernent pas -> Moins de “bruit”. Source : post LinkedIn de Brais Calvo Vasquez.

• Encore une astuce de Steve Lamar (non, je ne suis pas sponsorisée ) : une mise à jour de son extension GTMFixer pour pousser une annotation dans GA4 à chaque mise en ligne d’une nouvelle version de votre GTM. Source : LinkedIn.

• Vous pouvez désormais utiliser la fonction IA dans Google Sheets pour poser des questions en langage naturel sur vos données GA4 (ou toute autre source de données). Il suffit pour ça d’importer un rapport GA4 dans Google Sheets, puis d’utiliser la fonction AI() pour interroger vos données. Source : post LinkedIn d’Himanshu Sharma.

Conclusion

Cette édition de juin-juillet 2025 confirme que Google continue d'enrichir GA4 petit à petit.

L'expérimentation avec le serveur MCP montre aussi la direction prise par Google : intégrer l'IA directement dans nos workflows d'analyse. Même si l'implémentation reste technique aujourd'hui, c'est un aperçu de ce qui nous attend.

Côté veille, les évolutions réglementaires autour de GTM nous rappellent l'importance de rester informés sur les bonnes pratiques et les contraintes légales.

Cette veille représente plusieurs heures de recherche et d'analyse chaque mois. Pour la recevoir directement dans ta boîte mail avec les derniers tutoriels et des ressources supplémentaires, rejoins les 1200+ professionnels qui suivent déjà ma newsletter mensuelle.

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Cette nouveauté répond à un enjeu majeur : récupérer en moyenne 11% de données supplémentaires que les ad-blockers font perdre actuellement (chiffre communiqué par Google et visible dans l’article du support de Google sur la sortie de bêta de la passerelle).

Concrètement, au lieu d’appeler la librairie gtm.js - le code qui permet d’exécuter Google Tag Manager sur votre site (gtag.js pour GA4) - depuis googletagmanager.com, vous l’appellez depuis votre propre site votredomaine.fr/xyz/.

Résultat : les tags sont perçus comme provenant de votre site, ce qui permet de contourner certains ad-blockers (pas tous), et donc de capter plus de données, qui iront nourrir la modélisation des conversions pour GA4 et Google Ads - sans oublier, même si ça intéresse en général moins, une sécurité de vos données accrue.

Il y a 3 façons de l’installer : 1) via le CDN Cloudflare, 2) via d’autres CDN, et 3) avec une implémentation server-side.

L’option CDN, et particulièrement via Cloudflare, constitue un quick-win gratuit. Elle s’adresse aux sites qui ne disposent pas d’une infrastructure server-side et souhaitent profiter d’avantages proches sans en supporter les coûts ni la complexité technique. Je me concentrerai donc là dessus dans ce tutoriel.

Les sujets qui seront traités : 1) ce qu’est le Google Tag Gateway et ses avantages 2) comment le mettre en place via CDN 3) comment vérifier que votre passerelle est fonctionnelle 4) une vue rapide de la roadmap de Google et des évolutions plutôt prometteuses à venir.

Merci à Gautier Sandevoir de chez Google d’avoir bien voulu me partager sa présentation faite lors du dernier MeasureCamp Paris 🙏

Qu’est-ce que le Google Tag Gateway (Passerelle de Balises Google ou Mode Propriétaire) ?

Partons d’un exemple : Google Analytics est déjà installé sur votre site, soit via Google Tag Manager, soit directement dans le code source.

Un visiteur arrive sur votre site mais utilise une extension de navigateur qui bloque le tracking, communément appelée un ad-blocker (uBlock ou autre).

Pour bloquer le tracking, ces extensions scrutent les requêtes sortantes de votre navigateur, visibles dans votre navigateur via les Outils de Développement (onglet Réseau ou Network), et dès qu’elles détectent des domaines ou des URL contenant des termes comme analytics.google.com ou gtag… elles empêchent les appels de partir, privant ainsi Google Analytics ou Google Ads de données. Voici un exemple de liste de blocage utilisée par les ad-blockers : https://easylist.to/easylist/easyprivacy.txt 

Pour contourner ça, il est possible de passer au tracking server-side, et c’est d’ailleurs l’une des raisons principales pour lesquelles de nombreuses entreprises ont sauté le pas. Ceci dit, le tracking server-side exige des compétences techniques et génère des coûts supplémentaires que certaines organisations ne peuvent ou ne souhaitent pas absorber, au regard de leurs investissements marketing notamment.

Google, en partenariat avec Cloudflare, propose donc depuis peu une solution pour bénéficier de certains bénéfices du server-side (sans avoir à gérer de serveurs supplémentaires) pour ceux qui utilisent principalement Google Analytics, Google Tag Manager, Google Ads et souhaitent aller chercher plus de données : le Google Tag Gateway, qui est une solution gratuite.

L’idée, c’est qu’entre votre site et vos visiteurs, un intermédiaire s’ajoute : Cloudflare, CDN et reverse‑proxy.

💡 Vous pouvez configurer un autre CDN manuellement, mais l’intégration native Google Tag Gateway de Cloudflare facilite largement le process.

Un CDN (Content Delivery Network) est un réseau mondial de serveurs qui met votre contenu (images, JS, vidéos…) en cache, pour le distribuer depuis le point le plus proche de l’utilisateur (Paris → datacenter France, New York → États‑Unis). Vous gagnez en rapidité (chargement plus court) et en résilience : votre serveur principal encaisse moins de requêtes (très utile lors d’un pic de trafic) et profite d’anti‑bots intégrés.

Mais grâce à la fonctionnalité de reverse‑proxy, Cloudflare ne se contente pas de distribuer vos fichiers au plus près de l’utilisateur : il permet d’héberger les composants essentiels au tracking (librairie GA4, conteneur GTM) sur un domaine de confiance, le vôtre (ils sont mis en cache en quelque sorte, via un répertoire de votre propre domaine), au lieu de les charger depuis Google. Et quand ces scripts se déclenchent, ils envoient leurs requêtes HTTP vers https://votredomaine.fr/xyz… plutôt que vers https://region1.analytics.google.com… Cloudflare met en cache ces réponses puis relaie à Google en arrière‑plan.

Résultat ? Votre tracking devient ainsi plus fiable, plus rapide et invisible pour de nombreux ad-blockers, tout en tirant profit des autres avantages d’un CDN.

Les avantages du Google Tag Gateway

Vous vous en doutez, en collectant plus de données, la passerelle de balises Google vous aidera à :

• Mesurer plus de données dans votre GA4 et Google Ads : plus d’événements et plus de conversions captées.

• Et par ricochet d’améliorer la modélisation : plus de points de données pour alimenter les algorithmes de machine learning, plus de signaux de conversion pour vos stratégies d’enchères automatiques, meilleure compréhension de l’impact de vos campagnes, etc.

• Et même si ça intéresse moins, une sécurité accrue grâce au confidential computing : vos données sont traitées dans un environnement sécurisé (TEE = Trusted Execution Environment) et sont cryptées par le navigateur.

Mettre en place le Google Tag Gateway ou Passerelle de Balises Google - Option du CDN Cloudflare

Pour faciliter la configuration du Google Tag Gateway, Google a conclu un partenariat avec Cloudflare afin que l'intégration se fasse d'un simple clic, à condition d’utiliser Cloudflare comme CDN.

La première chose à faire est donc de vérifier le CDN utilisé par votre site. Vous pouvez utiliser l’outil Hosting Checker pour ça :

Où j’apprends que mon site de démonstration (fait sur WordPress) est hébergé chez Automattic et non chez Cloudflare : je dois donc faire sa migration.

Les étapes à suivre :

• Créer son compte Cloudflare (ou vous connecter si vous avez déjà un compte).

• Si vous créez un compte, vous serez automatiquement dirigé vers l’ajout d’un site. Ajouter le nom de domaine et cliquer sur Continuer :

💡 Vous verrez que Cloudflare propose maintenant de contrôler la façon dont les robots d’indexation IA accèdent à votre site, et notamment de les bloquer complètement.

• Au niveau du plan tarifaire, choisir le plan adapté - il y a une option gratuite, suffisante la plupart du temps et qui permet d'ajouter jusqu'à 3 sites :

• Une fois l'offre choisie, Cloudflare vérifie automatiquement vos enregistrements DNS :

Si vous descendez dans la page, vous verrez que Cloudflare a trouvé l'adresse IP du site et vos autres enregistrements.

💡 Conseil : Comparer la liste à celle de votre fournisseur DNS actuel et ajouter les enregistrements éventuellement manquants, en prêtant particulièrement attention à ceux du type A, AAAA et CNAME.

• Cliquer sur Passer à l'activation, et modifier ensuite les serveurs de noms (nameservers) de votre site :

Pour cela, vous devrez vous connecter au compte sur lequel est enregistré votre nom de domaine, autrement appelé le registrar.

Pour mon site sous WordPress, il m'a suffi de me connecter au Back Office et d’accéder à la gestion des domaines dans le menu de gauche, puis de désactiver "Utiliser les serveurs de nom WordPress" et d’ajouter ceux indiqués par Cloudflare :

💡 Ne pas oublier de désactiver le DNSSEC (ajoute une couche de sécurité aux réponses DNS). Direction la documentation de Cloudflare avec les instructions spécifiques à chaque fournisseur. Ce paramètre peut ensuite être réactivé dans Cloudflare.

• De retour sur Cloudflare, cliquer sur "Vérifier les serveurs de nom maintenant" et si tout s'est bien passé, vous verrez au bout d'un moment ce message (la propagation peut prendre jusqu'à 24h mais c'est en général beaucoup plus rapide) :

💡 Important : Si votre domaine est géré chez un autre registrar (GoDaddy, OVH, Gandi…), cette opération se fait directement dans l'interface de ce registrar, mais le principe reste le même : remplacez les serveurs de nom existants par ceux de Cloudflare.

⚠️ Attention : modifier votre DNS sans assistance peut entraîner l'indisponibilité de votre site ou l'interruption de vos emails. Ne jouez pas aux apprentis sorcier et faites appel à l'administrateur système ou à votre développeur front / back. C'est sans aucun doute l'étape la plus compliquée / délicate du process.

Installer le Google Tag Gateway via l'interface de Google Tag Manager

Le plus dur a été fait avec la migration vers Cloudflare. Direction ensuite votre container Google Tag Manager.

Dans l'onglet Admin, aller sur Passerelle de balise Google :

Vous verrez un graphique qui montre que Google Tag Gateway s'applique à tous les produits Google (Analytics, Ads, etc.) pour lesquels vous avez des balises dans votre conteneur :

Cliquer sur Continuer, puis ouvrir l'étape 1 "Votre conteneur sera modifié" pour choisir le sous‑répertoire que GTM utilisera pour charger vos tags et envoyer vos requêtes :

💡 Il n'y a pas trop de raison pour changer le nom de ce répertoire proposé par Google mais c'est possible. Éviter les noms en tous cas un peu trop évidents du genre "tracking" ;)

💡 Qui plus est, assurez‑vous que le chemin / sous répertoire n'entre pas en conflit avec d'autres URLs ou setups existants ; une fois attribué, il doit être entièrement dédié au bon fonctionnement du Google Tag Gateway.

Associer ensuite votre compte Cloudflare :

Et boucler le process en cliquant sur "Terminer la configuration" :

💡 Recommandation : Lors de la configuration, il est conseillé, vous vous en doutez, de d'abord tester en environnement de staging quand c’est possible.

Installer le Google Tag Gateway directement depuis Cloudflare

Autre option, passer directement par le dashboard de Cloudflare : ouvrir le menu Gestion des balises puis Passerelle de balise Google :

Installer le Google Tag Gateway via l'interface de Google Analytics 4

Si vous n'avez pas GTM sur votre site, mais le tag de GA4 dans votre code source, alors il est également possible d'activer la passerelle de balise Google directement à partir de l'Administration de GA4.

Le chemin est le suivant : Flux de données > Cliquer sur votre flux puis Configurer les paramètres de la balise et dans la fenêtre suivante, sélectionner l'onglet Admin :

Le process est ensuite similaire à celui fait dans le cas de GTM.

Vérifier que votre installation de Google Tag Gateway fonctionne

À partir de ce moment, vos tags seront servis depuis votre propre domaine -> Plusieurs façons de vérifier que tout fonctionne correctement.

Vérifier que Google Tag Gateway fonctionne - Inspection du code source

Recharger la page de votre site, puis faire un clic droit et choisir Afficher le code source de la page.

Vous remarquerez que Cloudflare a automatiquement injecté un extrait de code lié à Google Tag Manager :

Cloudflare étant un CDN (= un réseau de diffusion de contenu), il charge le code de votre site depuis ses serveurs et est en mesure d'en ajouter au passage, en l'occurrence cet extrait, qui permet d'envoyer les requêtes liées aux produits Google vers le sous-dossier (ou répertoire) de votre site spécifié lors du processus de configuration expliqué plus haut (/6678 dans le cas de mon site de démo).

Vérifier que Google Tag Gateway fonctionne - Observer les requêtes Réseau

Copier le chemin du répertoire et dans les outils de développement (clic droit > Inspecter), aller dans l'onglet Réseau.

Coller le numéro dans le champ de recherche, puis actualiser la page. Les requêtes qui passent par votre navigateur et contiennent ce répertoire s'affichent :

Cliquer éventuellement sur l'une des requêtes, regarder l’en-tête (Header dans mon screenshot) et récupérer l’URL :

Si vous copiez / collez cette URL dans votre navigateur, vous verrez quelque chose comme ça :

Il s’agit de la librairie gtm.js, qui n’est donc plus chargée depuis googletagmanager.com/gtm.js mais part de mondomaine.fr/monrepertoire.

Vérifier que Google Tag Gateway fonctionne - Regarder la chaîne d’initiation de vos balises Google

Vous pouvez aussi partir en quête de la requête GA4 (faire un filtre en utilisant collect) et regarder l’onglet Initiateur.

La chaîne d'initiatiation vous montre l'enchaînement qui a mené à une requête. C'est utile pour comprendre pourquoi et comment une ressource a été chargée.

Nouveau projet GA4 / GTM versus balises existantes

A noter que si vous démarrez un nouveau projet et voulez utiliser GTM / GA4, vous n'avez plus besoin d'ajouter les codes de suivi au code source de votre site. Cloudflare les injecte automatiquement lorsqu'il charge le code HTML.

Et si vous aviez déjà GA4 / GTM sur le site, cas le plus fréquent probablement, le code injecté par Cloudflare ne fera pas doublon avec ce qui est déjà en place : votre configuration existante sera respectée et les tags précédemment ajoutés utiliseront toujours le répertoire que vous aurez configuré dans Google Tag Gateway et votre domaine propriétaire.

Mettre en place le Google Tag Gateway - Autres options

Je l'ai dit, il est possible d'utiliser d'autres CDN que Cloudflare - lire dans ce cas "Configurer le mode propriétaire" de la documentation pour développeurs vous aidera.

Les étapes :

1. Choisir le chemin pour héberger les éléments liés au tracking : votredomaine.fr/xyz

2. Router le trafic : demander à l'administrateur de votre site de configurer votre CDN ou votre répartiteur de charge (load balancer) pour router les requêtes vers le point de terminaison de la Passerelle de Balises Google

3. Mettre à jour vos tags sur le site : remplacer les scripts sur chaque page pour utiliser votre nouveau chemin. L'URL de votre script doit être changée de googletagmanager.com/gtag/js vers votredomaine.fr/xyz

4. Tester : Après avoir mis à jour vos balises, utiliser les Outils de Développement pour tester que tout fonctionne correctement.

💡 À noter : Google travaille à faciliter l'intégration avec d'autres partenaires que Cloudflare, tant CMS (WordPress par exemple) que CDN (Fastly). Attendre que ces intégrations sortent (annoncées pour Q3-Q4 2025) peut être une bonne stratégie.

Et le server-side ?

Il est également possible d'installer le Google Tag Gateway en server-side, mais si votre implémentation sGTM est bien faite, que votre container est proxyfié et que vous avez fait ce qu'il faut pour allonger la durée de vie des cookies le nécessitant pour contrer l'ITP d'Apple, alors je ne vois pas trop la valeur ajoutée.

Qui plus est, les options proposées pour bypasser les ad-blockers par des partenaires comme Stape ou AddingWell sont plus robustes que le Google Tag Gateway (et s'appliquent à tous vos tags dont Facebook). Rien ne vaudra en la matière un bon setup server-side.

Roadmap de Google quant au Google Tag Gateway

Dans la présentation transmise par Gautier, plusieurs évolutions prometteuses de la fonctionnalité sont annoncées :

• Intégrer la fonctionnalité du Google Tag Gateway directement via votre CMS
  WordPress via SiteKit est annoncé pour Q3 2025.

• Intégrer la fonctionnalité via d'autres CDN
  Fastly au Q3 2025, le CDN de GCP (Google Cloud Platform) pour Q4 2025.

• Permettre la prolongation de la durée de vie des cookies concernés par l'ITP
  Horizon : Q4 2025 !

• Simplifier le setup via sGTM avec un assistant de configuration

Conclusion

Ce tutoriel est déjà assez long alors je ferai court ;)

Devriez-vous utiliser la Passerelle de Balises Google ?

Si votre configuration se limite uniquement à Google Analytics 4, Google Ads et GTM et qu'une implémentation server-side n'est pas à l'ordre du jour (trop complexe / cher / pas pertinent versus vos investissements ou vos besoins de contrôle des données), alors la réponse est oui.

La mise en place du Google Tag Gateway est simple par rapport aux bénéfices, surtout si vous utilisez déjà Cloudflare. Et c'est gratuit ;)

Ceci dit, il y a une question sur laquelle il nous faut réfléchir. Le Google Tag Gateway permettant surtout (pour le moment) de bypasser les ad-blockers, quid de tenter de contourner la volonté de vos utilisateurs qui ont installé ces petites extensions pour spécifiquement ne pas être trackés ? La question mérite d'être posée (dit celle qui vient de passer une journée entière à rédiger cet article).

Besoin de maîtriser GA4 ou GTM ?

Que vous partiez de zéro ou cherchiez à optimiser une configuration existante, je vous accompagne à chaque étape :

• Audit GA4 : état des lieux de votre configuration

• Implémentation : setup sur mesure GA4 + GTM

• Formation : montée en compétences de vos équipes (note : 9,45/10 – +100 professionnels)

• Coaching : accompagnement régulier ou ponctuel sur l’analyse de données

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Qu’est-ce que le Google Consent Mode ou Mode Consentement des tags Google ?

Le Google Consent Mode ou Mode Consentement des tags Google concerne les produits suivants : Google Ads, Google Analytics 4 et Floodlight.

Il consiste à transmettre aux serveurs de Google le consentement de vos utilisateurs afin d’adapter le comportement des tags ou balises en terme de création et lecture de cookies dans leur navigateur, mais également pour indiquer à ses services comment les données de vos visiteurs peuvent être utilisées à des fins publicitaires (retargeting ou non par exemple).

Pour bien commencer, il faut comprendre que pour activer le Consent Mode dans vos tags Google, il vous faut au préalable une solution vous permettant de gérer le consentement des utilisateurs aux cookies et autres traceurs via un bandeau de collecte sur votre site, que ce soit une des grandes plateformes de gestion du consentement (CMP pour Consent Management Platform) type CookieBot, Didomi, OneTrust, Axeptio…, ou quelque chose de moins avancé comme un plugin de votre CMS. Le Consent Mode fonctionne de pair avec une CMP, pas en remplacement.

Si le Consent Mode est un sujet important, c’est que Google a introduit une V2 à son Consent Mode et que si vous utilisez des produits publicitaires Google (Google Ads étant le plus connu) et que vos visiteurs sont basés dans l’Espace Economoque Européen (ou au Royaume Uni), le Consent Mode V2 est devenu obligatoire depuis mars 2024 pour continuer à utiliser les fonctionnalités de création d’audiences, suivi avancé des conversions ou encore import des conversions et des audiences à partir de Google Analytics vers Google Ads, et depuis juillet 2025 pour simplement suivre les conversions générées par les campagnes.

Plus d’informations dans ce looong article - mis à jour en juillet 2025 en incluant notamment une partie à la fin sur les erreurs d’implémentation les plus fréquemment rencontrées - grab a coffee ;)

Qu’est-ce que la V2 du Mode Consentement ?

Le Consent Mode V1 comportait 2 informations ou signaux liés au consentement que Google nous demandait de transmettre via les tags, avec les valeur “granted” en cas d’accord, et “denied” en cas de refus :

• analytics_storage : l’utilisateur permet-il la lecture et l’écriture de cookies dans son navigateur pour des besoins de mesure d’audience ?

• ad_storage : l’utilisateur permet-il la lecture et l’écriture de cookies pour des besoins publicitaires ?

Avec le Consent Mode V2, 2 nouveaux signaux liés au consentement sont à transmettre en plus des précédents : ad_user_data et ad_personalization.

• ad_user_data : l'utilisateur consent-il à ce que ses données personnelles soient utilisées à des fins publicitaires ? On parle ici du user_id, des données utilisateur hashées type email pour le suivi avancé des conversions ou du partage des fonctionnalités entre Google Ads et Google Analytics.

• ad_personalization : l'utilisateur consent-il à ce que ses données soient utilisées à des fins de remarketing ?

Contrairement à ad_storage et analytics_storage, ces nouveaux signaux n'ont pas d'impact fonctionnel sur le comportement des tags (création et lecture de cookies). Il s'agit de paramètres supplémentaires conçus pour indiquer à Google comment les données des utilisateurs peuvent être utilisées pour Google Ads.

💡 A noter que Google a annoncé dans une newsletter pour les annonceurs Google Ads que si vous envoyez déjà avec le Consent Mode V1 le paramètre ad_storage, sa valeur sera répliquée par défaut dans le paramètre ad_user_data. Voir le post LinkedIn de Simo Ahava à ce sujet.

💡 Le mode Consentement dispose de paramètres supplémentaires plus avancés, tels que url_passthrough et ads_data_redaction, décrits dans la documentation pour développeurs. url_passthrough vous garantit que les identifiants de clic type gclid seront conservés d’une page à l’autre dans les paramètres d’URL jusqu’au consentement éventuel du visiteur. ads_data_redaction intervient quant à lui lorsque ad_storage est “denied” pour supprimer des informations par défaut envoyées à Google Ads comme (là aussi) les identifiants de clic publicitaires de l’URL. Ce dernier paramètre rend votre setup plus conforme aux souhaits de l’utilisateur mais à éviter si vous souhaitez (et pouvez) bénéficier de la modélisation des conversions.

Le Mode Consentement des tags Google dans sa v2 a aussi introduit une notion d’implémentation en mode de base et mode avancé.

En mode de base, vous ne déclenchez les tags - et donc les données ne sont collectées - que lorsque l’utilisateur donne son accord sur le bandeau de collecte. Dans ce cas vous envoyez des signaux de consentement à Google uniquement lorsque cet accord a été effectivement donné.

Ce qui donne visuellement parlant :

En mode avancé, les tags se déclenchent quel que soit l’accord de l’utilisateur mais les données collectées varient en fonction du consentement. Si le consentement est refusé, les balises ne créent et ne stockent pas de cookies, mais communiquent un minimum d'informations sur l'activité de l'utilisateur via ce que Google appelle des “pings” anonymes, avec par exemple un identifiant aléatoire généré pour chaque page en guise d’identifiant utilisateur (Client Id).

Ce qui donne visuellement parlant :

Il est important de comprendre qu’en mode avancé, le refus des cookies analytics ou publicitaires sur le bandeau de collecte n'empêche pas le déclenchement des tags / l'envoi des appels aux serveurs de Google, mais empêche en revanche ces outils de stocker ou de lire des données à partir des cookies de navigateur de l’utilisateur. Ces appels n’apparaissent par ailleurs pas directement dans les rapports, mais servent à nourrir les algos de machine learning pour la modélisation.

Parmi les données anonymes transmises en cas de non consentement, on trouve notamment : l’adresse IP pour déduire le pays de l’utilisateur (non stockée ensuite), le User Agent pour déduire le type de navigateur et d’appareil, le referrer, le timestamp, l’URL de la page (et donc le nom de domaine du site) ou l’information de consentement.

On le voit, cette option d’implémentation en mode avancé est problématique quant au respect du consentement de vos utilisateurs, puisque même si aucun cookie n’est créé ou lu dans le navigateur de l’utilisateur, des données sont tout de même envoyées à Google en l’absence de consentement. A discuter donc avec votre département légal pour trancher sur ce sujet qui mérite réflexion.

Vous trouverez dans cet article de la documentation pour développeurs de Google Présentation du mode Consentement une source d’informations fiable.

Est-ce que je dois implémenter le Consent Mode V2 dans mes tags ?

Oui si vous utilisez les services publicitaires de Google (directement Google Ads, soit via Google Analytics 4 avec l’import d’audiences et de conversions) - que ce soit en mode basique ou avancé - pour suivre les conversions de vos campagnes, utiliser des audiences de remarketing, avoir le suivi avancé des conversions ou encore importer des conversions et des audiences à partir de Google Analytics vers Google Ads.

Les conséquences d’un paramétrage incomplet ou absent se font sentir en particulier du coté des annonceurs Google Ads depuis la date butoir du 21 juillet 2025 : pertes de conversions mesurées, baisse de la diffusion des campagnes voire risques de désactivation temporaire du compte. Et ces dernières semaines, les mails de relance des Account Managers se sont multipliés : « Nous voyons progressivement des comptes en difficulté car le mode de consentement n’est pas actif. Cela peut notamment impacter la remontée des conversions (donc une diffusion faible voire inexistante) ».

Cette obligation du recueil du consentement est liée au Digital Marketing Act (DMA). Le DMA est un règlement européen qui vise à lutter contre les situations de monopole des plateformes des GAFAM et à favoriser la concurrence. En tant que “gatekeepers”, ou “contrôleurs d’accès” - Google et d’autres ont dû se mettre en conformité en respectant une vingtaine d’obligations nouvelles sous peine de fortes amendes, et notamment celle de s’assurer d’obtenir le consentement explicite d’un utilisateur avant de réutiliser ses données personnelles à des fins de publicité ciblée.

Google impose donc aux sites utilisant ses produits publicitaires Google (Google Ads, Search Ads 360, etc.) de recueillir le consentement de leurs utilisateurs finaux basés dans l’EEE (Espace Économique Européen) et au Royaume-Uni avec le Google Consent Mode V2.

• Et probablement oui si vous souhaitez (et pouvez) bénéficier des avantages de la modélisation détaillés ci-dessous.

Mode de Consentement et modélisation des données

Au-delà de pouvoir continuer à utiliser pleinement les produits publicitaires Google, le Consent Mode offre un autre avantage majeur : la modélisation des données à l’aide d’algorithmes de machine learning pour combler les lacunes dans les données créées par l’absence de consentement.

Modélisation des conversions (Google Ads et Google Analytics 4) et modélisation du comportement (Google Analytics 4)

On parle ici de 2 types de modélisation : modélisation des conversions et modélisation du comportement.

La modélisation des conversions concerne Google Ads et Google Analytics 4. La modélisation du comportement ne concerne que Google Analytics 4.

La qualité de la modélisation variera en fonction du produit et de votre implémentation entre mode basique et avancé.

• Dans Google Ads, la modélisation des conversions fonctionnera en mode basique et avancé, mais de manière moins précise en mode basique, Google étant capable dans ce cas de calculer le taux de conversion des utilisateurs ayant consenti mais pas de connaître avec précision le nombre d’utilisateurs n’ayant pas consenti.
  Quand on parle de modélisation ici il s’agit de “prédire” ou comptabiliser des conversions qui n’ont pas pu être observées directement avec le consentement, permettant une meilleure optimisation des campagnes (taux de conversion des campagnes plus fiable, amélioration des enchères automatiques avec apport de signaux supplémentaires). Sans cette modélisation, le nombre de conversions dans vos rapports ne reflète que la partie observable et non la performance globale de la campagne.

  Plus d’informations sur ces pages du support de Google Ads : À propos de la modélisation du mode Consentement et moins intéressante A propos des conversions en ligne modélisées. Où l’on apprend que Google a constaté que les taux de conversion des utilisateurs n'ayant pas donné leur consentement sont nettement inférieurs habituellement à ceux des autres utilisateurs.

• Dans Google Analytics 4, la modélisation des conversions et du comportement ne fonctionnera qu’en mode avancé. En mode avancé, Google connaît la part de votre trafic consenti et non consenti : il va pouvoir modéliser à partir de là le comportement des utilisateurs qui refusent les cookies ainsi que les éventuelles conversions “perdues” en se basant sur le comportement des utilisateurs qui ont donné leur accord sur le bandeau de collecte.
  La modélisation des conversions dans GA4 n’intervient que dans les rapports standards et les explorations dans lesquelles vous pouvez sélectionner des dimensions acquisition de portée événement qui se trouvent dans les rapports standards "Conversions", “Publicité” et “Explorer” (sous Attribution) et s'appellent groupe de canaux par défaut, source, support. Garder aussi à l'esprit que les données de conversion attribuées à chaque canal peuvent être mises à jour jusqu'à 7 jours après l'enregistrement de la conversion à cause de cette modélisation.
  La modélisation du comportement est quant à elle disponible dans tous les rapports standards sauf pour les audiences, la plupart des techniques d’analyse d’Explorer en dehors du Format libre, les segments incluant une séquence, le rapport de fidélisation, les métriques prédictives et l’exportation de données dont BigQuery : elle reste donc à l’échelle de l’interface de GA4.

  Plus d’informations sur ces pages du support de Google Analytics 4 : A propos des conversions modélisées et Modélisation du comportement pour le mode Consentement.

Les pré-requis de la modélisation pour Google Analytics 4 et Google Ads

La modélisation n’est pas possible pour tous les sites. Les pré-requis pour GA4 et Google Ads en mode avancé :

• La propriété doit collecter au moins 1 000 événements par jour avec le paramètre analytics_storage en “denied” pendant au moins 7 jours.

• La propriété doit avoir au moins 1 000 utilisateurs par jour envoyant des événements avec le paramètre analytics_storage comme “granted” pendant au moins 7 des 28 jours précédents.

• A partir du moment où ces seuils sont atteints, il peut s'écouler encore plus de 7 jours dans ces 28 jours avant que le modèle ne soit bien entraîné.

• La modélisation du comportement commence à la date à laquelle une propriété devient éligible. Si dans de rares cas selon Google, il arrive qu'une propriété ne remplisse plus les conditions, l’estimation des données s’arrête.

On le voit, seuls les sites de taille conséquente peuvent profiter des apports de la modélisation, ce qui est normal si on se dit que le machine learning a besoin de suffisamment de données pour être fiable, mais frustrant pour la grande majorité des acteurs non concernés.

Constater par ailleurs l’augmentation plus ou moins importante de vos KPIs une fois la modélisation du comportement dans GA4 activée est toujours impressionnant, et on manque de documentation détaillée sur le sujet ce qui entraîne une incertitude quant au fonctionnement réel du système. C’est une remarque souvent entendue des clients : un effet boîte noire où les données (utilisateurs, sessions, événements, etc.) gonflent subitement dans une propriété sans qu’on ait une réelle compréhension ou visibilité sur la façon dont tout ça est calculé.

Afficher ou masquer les données modélisées dans les rapports de GA4

Vous pouvez utiliser l'icône de qualité des données pour savoir quand des données modélisées sont intégrées à un rapport :

Pour afficher ou masquer les données modélisées dans vos rapports, direction la section Identité pour le reporting de votre Administration:

💡 “Basé sur l'appareil” n'apparaît pas comme une option immédiatement. Pour l’afficher l'option, vous devez cliquer sur “Afficher tout” dans le coin inférieur droit, sous les options “Mélangée” et “Observée”.

L’Identité pour le reporting vous permet de spécifier à Google Analytics comment vous souhaitez que l’outil comptabilise vos utilisateurs :

• “Basé sur l’appareil” fait référence à l’ID Client parfois appelé ID de l’appareil = cookie.

• Avec l’option “Observée”, vous indiquez à GA4 d'utiliser le meilleur identifiant disponible. Si votre utilisateur s'est authentifié et qu'un ID Utilisateur existe, cette méthode sera utilisée car elle est la plus précise. Dans le cas contraire, la méthode des Signaux Google sera utilisée. Enfin, s'il n'y a pas d'autre option, le dernier recours sera l'ID de l'appareil / ID Client autrement dit le cookie.

• Avec ”Mélangée” - l’option par défaut quand vous créez une propriété, la surcouche de modélisation des données est ajoutée lorsque le Mode de Consentement Google est activé et que vous avez suffisamment de trafic.

Le choix que vous faites comme Identité pour le reporting est rétroactif : vous pouvez donc le modifier autant de fois que souhaité et comparer vos données entre “Basé sur l’appareil” et “Mélangé” ou “Observé” pour voir vos chiffres varier.

Qu’est-ce qui se passe si le Consent Mode n’est pas implémenté ?

Depuis le 6 mars 2024, si vous n’avez pas déployé le Google Consent Mode V2 sur votre site, vous ne pouvez plus profiter des fonctionnalités des produits publicitaires Google : audiences, suivi avancé des conversions, import des conversions et des audiences à partir de GA vers Google Ads.

Et depuis le 21 juillet 2025, le suivi des conversions Google Ads nécessite également le Mode Consentement et ne fonctionne plus correctement depuis cette date.

Vos rapports sont par ailleurs moins précis et les algorithmes d’optimisation de vos publicités Google Ads moins performants en raison de l’absence des données modélisées.

💡 En novembre 2023, Google a animé un webinaire de présentation Google Consent Mode V2 que je vous invite à prendre le temps de visionner.

Comment savoir si le Mode Consentement est activé dans mes tags Google ?

Il y a plusieurs façons de vérifier si le Mode Consentement est activé pour votre site.

Utiliser Google Tag Assistant

C’est l’outil recommandé pour débogguer le Consent Mode.

Accéder à l’outil Tag Assistant :

Ajouter le domaine que vous souhaitez déboguer :

Choisir ensuite l’ID de balise qui vous intéresse en haut de Tag Assistant (GTM-xxxx ou G-xxxx pour votre GA4), puis sélectionner un événement dans la navigation de gauche, et consulter l'onglet Consentement pour voir l'état (denied ou granted) des différents signaux de consentement au moment de l’événement :

Lire les appels dans l’onglet Réseau des Outils de Développement Chrome

Chaque fois que le comportement d'un utilisateur déclenche le tag ou code de suivi, par exemple lorsque l'utilisateur charge une page du site, l’interaction est incorporée à un appel et envoyée aux serveurs de Google sous la forme d’une URL commençant pour Google Analytics 4 par https://region1.google-analytics.com/g/collect?v=2.

Vous verrez ces appels si vous vous rendez dans les outils de développement de Chrome :

Puis dans l’onglet Network (ou Réseau si votre navigateur est en français), faire une recherche sur collect?v=2 et recharger la page :

Sélectionner un appel et en parcourir les paramètres :

Lorsque le Mode Consentement est actif, des paramètres spécifiques sont envoyés avec chacun de ces appels.

Avec la V1 du Consent Mode, le paramètre à rechercher s'appelle &gcs, et il est au format suivant : G1xy.

Où x reprend le consentement aux cookies Google Ads (ad_storage) et a la valeur de 1 lorsqu’il est accordé et 0 lorsqu’il est refusé.

Où y représente le consentement aux cookies Google Analytics (analytics_storage) et a la valeur de 1 lorsqu’il est accordé et 0 lorsqu’il est refusé.

Les valeurs possibles sont donc :

• G100 - Aucun consentement n'a été donné

• G110 - Le consentement aux cookies Google Ads a été donné, pas Analytics

• G101 - Le consentement aux cookies Google Analytics a été donné, pas Google Ads

• G111 - Le consentement aux cookies Google Ads et Google Analytics a été donné.

Dans l’exemple ci-dessus, je n’ai consenti qu’au paramètre analytics_storage et la valeur du paramètre est logiquement G101.

Avec la V2 du Mode Consentement, un autre paramètre s’ajoute, &gcd, beaucoup plus obscur à déchiffrer.

Ce paramètre &gcd est inclus dans tous les appels aux serveurs de Google, et ce même si le Consent Mode n’est pas activé.

Il inclut les 4 signaux ad_storage, analytics_storage, ad_user_data et ad_personalization de la manière suivante :

&gcd=11<ad_storage>1<analytics_storage>1<ad_user_data>1<ad_personalization>5

La valeur du paramètre commence normalement toujours par 11 ou 13, les chiffres 1 ou 3 sont utilisés pour différencier chaque signal et se termine systématiquement par 5.

Avant d’aller plus loin, petite aparté sur le mode Consentement qui comporte 2 commandes : une commande “par défaut” avec des paramètres qui doivent être définis le plus tôt possible lors du chargement de la page (Google Tag Manager a un déclencheur pour ça, Consent initialization ou Initialisation du consentement), et une mise à jour ou commande “update” des paramètres de consentement en fonction des choix faits par l’utilisateur sur votre bandeau de collecte.

Cette aparté vous aidera à comprendre les valeurs relatives possibles à chaque signal :

• l (L minuscule) - signifie que le consentement n’a pas été transmis avec le mode Consentement.

• t - le consentement a été accordé “par défaut”. Exemple : 11t1t1t1t5 -> Tous les consentements ont été acceptés par défaut.

• p - le consentement a été refusé "par défaut". Exemple : 13p3p3p3p5 -> Tous les consentements ont été refusés par défaut.

• q, m ou u - le consentement a été refusé après "update" c’est à dire interaction avec le bandeau de collecte.

• r, n ou v - le consentement a été accordé après “update” c’est à dire interaction avec le bandeau de collecte.

Cette codification est pour le moins difficile à lire (et à retenir) et changera sans doute (on l’espère ?) dans un avenir plus ou moins proche.

Dans l’exemple ci-dessus, je n’ai consenti qu’au paramètre analytics_storage et la valeur du paramètre est logiquement 13p3t3p3p5.

Pour avoir un niveau de détails supplémentaire, lire la partie concernée de l’article de Simo Ahava Consent Mode V2 for Google Tags (en anglais donc), qui a été une des sources de ce tutoriel.

💡 David Vallejo a créé un outil pour vous aider à déchiffrer rapidement les signaux de consentement à partir d’un appel (copier / coller l’URL à partir de l’onglet Réseau de vos Outils de Développement).

Les paramètres de consentement visibles dans l’Administration de Google Analytics 4

Google a introduit une section dans l’Administration de GA4 "Paramètres de consentement" dédiée au GCM où vous pouvez vérifier s'il y a une alerte de la part de Google (24 à 48h après avoir fait la mise en ligne) :

En cliquant sur "Gérer l'utilisation des données dans les services Google" (en bas de la page), vous choisissez quels services Google peuvent avoir accès à vos informations de consentement :

Est-ce que le Consent Mode est compliqué à mettre en place ?

Il n’y a pas qu’une seule manière de mettre en place le Consent Mode dans vos tags et la “complexité” va dépendre de l’option utilisée et de votre outil de collecte de consentement :

1. Via votre plateforme de gestion du consentement ou CMP partenaire de Google pour le Google Consent Mode V2 : parfois, l’activation des paramètres ne sera qu’une case à cocher quelque part dans le Back Office de l’outil. Une simple recherche sur Google avec le nom de votre CMP + Consent Mode devrait vous mettre sur la piste.

2. Via Google Tag Manager, notamment si vous préférez utiliser une méthode plus personnalisée / maîtrisable que ce que propose votre CMP par défaut : vous pourrez dans ce cas utiliser le template de tag de Simo Ahava dans Google Tag Manager, mais aurez probablement besoin de l’aide d’un consultant extérieur dans ce cas, ou d’un bon tutoriel en lien avec votre CMP et ce modèle (cf. plus bas).

Vous trouverez dans ces articles de Simo Ahava Consent Mode (Google tags) - Custom tag template et plus récent Basic Consent Mode : the Guide plus d’informations.

A noter que souvent les CMP proposent également leur propre template de tag disponible dans GTM (avec le tutoriel qui va avec), qu’ils soient dédiés à la gestion du Consent Mode ou intégré au tag de la CMP directement comme option à cocher - exemple de Cookiebot :

3. La dernière option sera finalement de mettre en place le Consent Mode dans le code source de votre site web avec la librairie gtag.js. Direction la documentation officielle du support Mode Consentement sur les sites web dans ce cas et celle pour développeurs Configurer le Consentement sur les sites.

Le Google Consent Mode et les commandes par défaut (Default) et mise à jour (Update)

Comme si ce n’était pas déjà assez complexe - je l’ai mentionné rapidement plus haut - il existe 2 types de commandes différents avec le Google Consent Mode qu’il est important de connaître et de différencier. La première est à envoyer dès le chargement de la page (default), puis lorsque l'utilisateur donne (voire a déjà donné) ou refuse son consentement (update).

Dans un monde (setup) idéal :

• La commande Default (Par défaut) doit être annoncée le plus tôt possible (déclencheur "Initialisation du consentement - Toutes les pages" si vous l’envoyez via GTM) et il est préférable de définir tous les signaux en "denied", même si vous connaissez déjà les choix de consentement de l'utilisateur au moment où l'appel par défaut est effectué, parce qu'il est déjà venu et avait déjà donné son consentement par exemple.

• La commande Update (Mise à jour) doit être poussée dès que l'utilisateur fait un choix via votre bandeau de collecte (ou que son choix est déjà connu).

• Alors que la commande Default ne doit être exécutée qu'une seule fois par page, Update peut être appelé plusieurs fois = chaque fois que l'utilisateur fait un nouveau choix.

Les erreurs les plus fréquentes avec le Google Consent Mode

Il y a un paquet d’erreurs possibles avec le Consent Mode, les plus répandues chez les sites que les professionnels comme moi croisent étant :

• Le consentement par défaut ("default") n’est pas transmis ou envoyé tardivement.

GCMv2 (Google Consent Mode v2 pour les intimes) exige que la commande par défaut soit envoyée avant tout déclenchement de tags. Si elle n'est pas envoyée, ou envoyée trop tard, il faut vous attendre à des comportements inattendus dans vos données et ça faussera vos métriques utilisateurs (entre autres).

Elle ne doit par ailleurs être envoyée qu’une seule fois par page.

• Le consentement mis à jour ("update") n'est pas communiqué.

Dans ce cas Google considèrera toutes les interactions comme non consenties et vos données utilisateur / session / événement chuteront drastiquement.

A noter que contrairement à la commande "Default", la commande “Update” peut être envoyée plusieurs fois sur chaque page ', et au moins fois une fois.

Et même si un visiteur a déjà donné son consentement sur la page précédente, sur la page suivante, la commande de mise à jour doit toujours être déclenchée.

• Certaines CMP intègrent une fonctionnalité qui bloque le déclenchement des balises tant que le consentement n'est pas donné, voire bloquent complètement GTM.

A priori pratique mais si vous optez pour le GCM avancé, vous aurez besoin que vos balises se déclenchent avant obtention du consentement. Désactiver dans ce cas la fonctionnalité, ou mettre à jour la liste des codes de suivi à ne pas bloquer.

• La bannière de consentement est à peine visible.

C'est meilleur pour l'UX certes, mais ça pose un gros problème en termes de tracking : si le visiteur ignore la bannière sur la page d'entrée et navigue vers une autre page, la source de trafic sera perdue et la session sera attribuée au Direct. Et si Google propose l'option url_passthrough (sensible), mieux vaut rendre la bannière visible, centrée et idéalement bloquant le contenu.

• Devenu rare, mais certaines CMP ne sont compatibles qu'avec la V1 du Consent Mode.

Dans l’ancienne version de GCM, il n’y avait que 2 catégories de consentement. Le CMv2 a ajouté 2 signaux de consentement : ad_user_data et ad_personalization à analytics_storage et ad_storage. Ils sont cruciaux si vous utilisez Google Ads.

Si dans l'onglet "Consentement" de Tag Assistant vous ne voyez que 2 des 4 types de signaux, direction l'Administration de votre CMP pour changer ça, en espérant que ce soit possible.

• Le consentement mis à jour ("update") n'est pas envoyé si l’utilisateur change d’avis en cours de session.

Si un visiteur revient en arrière sur son choix dans la même session, une commande "update" doit être renvoyée.

Conclusion

Le mode Consentement reste un sujet relativement complexe pour de nombreux sites : pas forcément aisé à mettre en place techniquement parlant quand on ne maîtrise pas bien ces sujets, sans oublier la question de la collecte des données des utilisateurs en mode avancé même lorsqu’ils n’ont pas donné leur consentement pour bénéficier des données modélisées. Pesez bien le pour et le contre, et échangez là dessus avec votre DPO (Délégué à la Protection des Données) ou votre département légal le cas échéant avant de prendre une décision et de foncer tête baissée sur cette fonctionnalité.

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La période nous a apporté son lot habituel de nouveautés GA4 – certaines utiles, d'autres plus anecdotiques.

Dans cette édition, je passe en revue les mises à jour récentes, accompagnées d’une veille bien fournie : Passerelle de Balises Google (ou Google Tag Gateway), la nécessité d’ajouter désormais les UTMs à vos campagnes Google Ads, la retrait du projet de nouveau règlement ePrivacy européen...

C'est parti 👇

GA4 : Les mises à jour qui comptent

• Une nouvelle section a fait son apparition dans GA4, sous Publicité > Outils > Gestion des conversions. Objectif : faciliter l’activation des conversions Google Ads à partir des événements GA. Désormais, on peut transformer n’importe quel événement en conversion Google Ads (activé en “secondaire” par défaut – à ajuster dans Google Ads si nécessaire). Source : post LinkedIn de Brais Calvo Vasquez.

• Côté segments utilisateurs dans Explorer, une option permet de préciser quand une condition doit être remplie : “à tout moment” ou uniquement “lors de la dernière interaction de l’utilisateur”. Parfait pour créer des segments / audiences plus fines, comme ceux ayant cliqué sur une promo lors de leur dernière visite. Source : post LinkedIn d’Enrico Pavan.

• Une popup “profil entreprise” vous a peut-être surgi à la figure récemment en ouvrant votre GA4 pour demander des infos comme le secteur d’activité, la taille de l’entreprise ou les objectifs du site. Objectif annoncé : proposer des recommandations plus pertinentes. Pratique ? Peut-être. Intrusive et répétitive ? Pour ceux qui gèrent plusieurs comptes, oui ;)

• Le format du cookie GA a été modifié en mai sans heads up. Il ressemble maintenant à GS2.1.s1746549903$o1$g0$t1746549917$j60$l0$h841189436 et l’ID de session est entre le s et le 1er $. Source : post LinkedIn de Matteo Zambon. Cela peut impacter certains setups avancés (protocole de mesure, enrichissement des données en server-side, etc.) Pour les plus techies, il y a cet article de David Vallejo (en anglais). Merci à Google Analytics pour sa communication toujours aussi… discrète 🙃

• Bonne nouvelle pour les utilisateurs de GA360 : il est désormais possible de synchroniser automatiquement les dimensions et métriques personnalisées entre propriété principale et sous-propriétés. Source : support de GA.

• Enfin, une nouvelle section “Budget” dans la section Publicité serait en phase de test. Pas encore visible dans mes propriétés, mais elle permettrait de simuler différents scénarios d’investissement (budget, conversions, ROAS/CPA historiques…), avec des projections basées sur les données des deux dernières années. Source : post LinkedIn de Brais Calvo Vasquez.

Veille & insights : ce qu'il faut retenir

• Le sujet avancé du moment côté collecte de données, c’est la Passerelle de Balises Google (ou Google Tag Gateway). Elle permet de charger les balises Google (GA4, Ads, GTM) depuis votre propre nom de domaine, en masquant les URLs classiques (comme google-analytics.com) derrière une URL first-party via Cloudflare. Le proxy relaie ensuite les requêtes vers Google en arrière-plan. Résultat : les tags sont perçus comme provenant de votre site, ce qui permet de limiter l’impact de certains adblockers et restrictions navigateur. Cette solution est gratuite et accessible même aux petites équipes. Plus d’infos avec cette vidéo d’Analytics Mania et cette documentation de Cloudflare.

• Côté intégration GA4 – Google Ads, attention à une nouveauté en cours de roll out : lors de la création d’une conversion dans Google Ads, la valeur par défaut devient désormais “Utiliser la valeur issue de la propriété Google Analytics 4”. Cela génère automatiquement un nouvel événement clé appelé conversion_event_add_event… mais pour que cela fonctionne, il faut penser à le créer et l’envoyer dans GA4. Vous pouvez sélectionner à la place “Utiliser uniquement Google Ads”. Source : post LinkedIn de Matteo Zambon.

• Côté cookies, pas de grande surprise : Google renonce à supprimer les cookies tiers dans Chrome. Entre les enjeux publicitaires pour Google et la complexité technique pour l’écosystème, il devenait difficile de croire à un retrait franc 👉 Annonce officielle – Privacy Sandbox.

• Depuis quelques temps, il est devenu nécessaire d’ajouter les UTMs à vos campagnes Google Ads si vous voulez éviter que certaines d’entre elles remontent en (direct) ou (organic). En cause : la généralisation du blocage du gclid par les navigateurs, combinée à la désactivation fréquente de ad_user_data dans le Consent Mode (le visiteur a refusé le tracking publicitaire). L’agence Data To Value propose une solution pratique pour automatiser l’ajout de ces UTMs : The Smarter way to add UTMs in Google Ads for clean GA4 data.

• Après des années de discussions, la Commission européenne a officiellement retiré le projet de nouveau règlement ePrivacy, censé supprimer les ambiguïtés avec le RGPD, étendre les règles aux nouvelles technologies et renforcer l’encadrement de la publicité en ligne. La directive de 2002 reste en vigueur, mais on reste dans un cadre fragmenté selon les pays, et les débats autour des traceurs devront trouver d’autres voies pour avancer 👉 Pour les curieux : l’analyse complète ici.

• Vous vous demandez ce qu’est gtm-msr.appspot.com dans GA4 et comment le faire disparaître ? La réponse dans cette vidéo d’Analytics Mania.

• [Avancé] À l’époque où Google Tag Manager a ouvert son API, Simo Ahava a lancé GTM Tools dès 2014 pour faciliter la gestion des containers via des opérations en masse. Depuis, le projet a changé de main : il est désormais entre celles de Stape, qui a repris le site en 2024. Résultat : une interface retravaillée, de nouvelles fonctionnalités, et toujours le même objectif ➡️ simplifier la vie des utilisateurs avancés 👉 À tester ici : gtmtools.com 👉 Guide d’utilisation : Documentation par Stape.

• [Avancé] Safari 18.4 introduit les Chips (Cookies Having Independent Partitioned State). Ces cookies tiers sont cloisonnés à une paire site/ressource grâce à l’attribut Partitioned, ce qui empêche tout tracking cross site. Une approche qui combine respect de la vie privée et compatibilité fonctionnelle – déjà adoptée par Chrome et Edge. Article source et vidéo explicative.

Conclusion

Voilà pour cette édition de mai 2025. Google continue de faire évoluer GA4 à son rythme. L'essentiel reste de garder un œil sur ces évolutions pour adapter les setups quand c'est nécessaire.

Cette veille représente plusieurs heures de recherche et d'analyse chaque mois. Pour la recevoir directement dans ta boîte mail avec les derniers tutoriels et des ressources supplémentaires, rejoins les 1200+ professionnels qui suivent déjà ma newsletter mensuelle.

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Pas de rapport “Pages de sortie” dans les rapports standards, pas de taux de sortie calculé automatiquement…

Mais la bonne nouvelle, c’est que vous pouvez facilement créer un rapport dans Explorer qui vous indique exactement sur quelles pages vos utilisateurs quittent le site, et calculer à partir de là votre taux de sortie par page.

🔍 Dans ce tutoriel, je vous montre :

• Ce que signifie une “sortie” dans GA4 (et comment elle est calculée)

• Comment créer un rapport de pages de sortie dans Explorer

• Comment calculer le taux de sortie manuellement

• Pourquoi cette métrique peut vous aider à optimiser votre site

• Et enfin, comment ne pas la confondre avec le taux de rebond

Qu’est-ce qu’une sortie dans Google Analytics 4 ?

La métrique Sorties : vous l’avez sûrement déjà croisée quelque part dans GA… sans toujours savoir ce qu’elle mesure exactement.

Si l’on veut être précis : la métrique Sorties indique combien de fois le dernier événement d’une session s’est produit sur une page (ou un écran d’application). En termes plus simples : elle indique combien de fois les visiteurs ont quitté votre site / terminé leur session à partir d’une page (ou d’un écran).

La page de sortie est donc la dernière page visitée au cours d’une session : chaque fois qu’une page est la dernière page d’une session, la métrique Sorties s’incrémente de 1.

En pratique, les sorties sont comptabilisées lorsqu’un utilisateur fait l’une des choses suivantes :

• Il quitte la page ou l’application, par exemple, il ferme l'onglet, la fenêtre ou l'application,

• Il laisse la fenêtre du navigateur ouverte, mais ne fait absolument rien sur la page pendant 30 minutes. GA4 considère en effet qu’une session se termine automatiquement au bout de 30 minutes d’inactivité.

Les sorties sont l'inverse des entrées dans GA4, qui marquent la première page visitée au cours d’une session.

Un exemple concret ?

Voici un scénario extrait du support de Google Analytics [GA4] Entrées et Sorties.

Un utilisateur effectue une seule session par jour plusieurs jours de suite sur votre site :

• Lundi : entrée > page B > page A > page C > sortie

• Mardi : entrée > page B > sortie

• Mercredi : entrée > page A > page C > page B > sortie

• Jeudi : entrée > page C > sortie

• Vendredi : entrée > page B > page C > page A > sortie

Le nombre de sorties comptabilisées pour les pages A, B et C sera :

• Page A : 1 sortie (1 session s'est terminée en page A)

• Page B : 2 sorties (2 sessions se sont terminées en page B)

• Page C : 2 sorties (2 sessions se sont terminées en page C)

Où trouver les (pages de) sorties dans Google Analytics 4 ?

Actuellement, la métrique Sorties n’est pas disponible via le module de personnalisation des rapports standards de Google Analytics 4 :

En revanche, elle est accessible dans le module de rapports avancés, Explorer.

Lire Le module Explorer dans GA4 si c’est la première fois que vous appréhendez cette section.

Pour créer ce rapport, aller dans Explorer dans la barre de navigation de gauche, sous Rapports, puis choisir comme type d’exploration le format Vide ou Format libre :

💡 Note : choisir une exploration vide a l’avantage de vous faire partir d’une page blanche, ce qui me semble plus simple si vous manipulez ce module depuis peu.

Dans le panneau de gauche Variables, sous Nom de l’exploration, vous pouvez nommer votre rapport : Pages de sortie.

Il vous faut ensuite ajouter les dimensions et métriques dont vous avez besoin.

Pour ajouter une dimension à votre rapport, cliquer sur l’icône + et chercher Chemin de la page et Classe de l’écran. Vous pouvez également sélectionner Chemin de la page + Chaîne de requête (inclus les paramètres de type fbclid, etc.) ou Emplacement de la page (correspond à toute l’URL) selon vos besoins.

Utiliser la barre de recherche pour trouver plus rapidement la dimension que vous cherchez, cocher la case correspondante, puis cliquer sur Confirmer :

Pour les métriques, ajouter Vues et Sorties : la façon de faire est la même que pour les dimensions.

Il vous reste ensuite à appliquer dimensions et métriques à votre rapport : double-cliquer sur la dimension importée (p. ex. Chemin de la page et Classe de l’écran), double-cliquer ensuite sur les métriques sélectionnées (ou les faire glisser de gauche à droite dans le panneau Paramètres, avec la dimension dans Lignes et les métriques dans Valeurs) -> Elles s’ajoutent automatiquement à l’exploration et vos données s’affichent :

💡Note : dans Explorer comme dans les rapports standards, GA4 n’affiche que les 10 premières lignes de résultats. Cliquer dans le panneau Paramètres sur Afficher les lignes pour voir plus de données.

Et voilà ! Vous obtenez la liste des pages, le nombre de fois où elles ont été consultées (Vues) et le nombre de fois où ces pages ont été la dernière page visitée de la session (Sorties).

💡 Note : la métrique Sorties n’est pas disponible dans Looker Studio à date (mai 2025).

Comment calculer et interpréter le taux de sortie ?

Ok, on sait où trouver les sorties. Mais qu’en est-il du taux de sortie, à savoir le nombre de fois où une page a été la dernière vue d’une session, par rapport au nombre total de fois où elle a été consultée ?

Eh bien si la métrique Sorties existe de façon native dans GA4 (même si on ne peut pas encore - en tous cas à date - la rajouter dans les rapports standards), celle du Taux de sortie n’existe pas. Il vous faut donc la calculer manuellement 😢

On pourrait penser contourner le problème via les métriques calculées (lien vers le tutoriel dédié). Mais mauvaise nouvelle : GA4 ne permet pas d’utiliser la métrique "Sorties" pour le moment (Administration > Affichage des données > Définitions personnalisées > Métriques claclulées > Créer une métrique calculée) :

La seule option, c’est donc de passer par le rapport que vous avez construit dans Explorer, puis d’exporter les données sur csv ou Google Sheets.

• Cliquer sur l’icône de téléchargement en haut à droite, choisir Google Sheets (ou CSV) :

💡 Note : pour exporter les données, vous devez disposer du rôle Éditeur au niveau de la propriété, ce qui n’est pas le cas du compte de démonstration mis à disposition par les équipes d’Analytics.

• Dans votre export, ajouter une nouvelle colonne pour calculer le taux de sortie en divisant la colonne Sorties par la colonne Vues :

• Formater la colonne en pourcentage :

Pourquoi analyser les taux de sortie de vos pages dans GA4 ?

Maintenant que l’on sait comment visualiser les taux de sortie par page dans GA4, on peut se demander quoi en faire ?

Un taux de sortie élevé peut révéler des points de friction

Une page peut générer de la frustration et nuire à l’expérience utilisateur. Quelque chose cloche, et comme les internautes sont rarement patients… ils quittent votre site.

C’est souvent le cas sur des pages qui présentent :

• Un design peu soigné ou peu ergonomique,

• Un contenu pauvre ou mal rédigé,

• Des bugs techniques (ex. : un formulaire qui ne fonctionne pas).

💡 Cela dit, certaines pages doivent naturellement avoir un taux de sortie élevé : les pages de remerciement ou de confirmation d’achat, par exemple. Dans un monde idéal, ces pages afficheraient même les taux de sortie les plus élevés !

Un taux de sortie faible peut révéler des opportunités

Les pages avec un faible taux de sortie sont un excellent signal : elles montrent ce que vos utilisateurs apprécient, ce qui les retient.

👉 Vous pouvez analyser en détail ces pages et réutiliser leurs ingrédients gagnants sur d’autres parties de votre site.

Quelle est la différence entre taux de sortie et taux de rebond dans Google Analytics 4 ?

Ne pas confondre taux de sortie et taux de rebond : ce sont deux métriques différentes.

Taux de rebond

Lire ce tutoriel dédié : Taux de rebond et taux d’engagement dans Google Analytics 4.

• Indique le pourcentage de sessions avec une seule page vue sur laquelle l’utilisateur reste moins de 10 secondes.

• Autrement dit, l’utilisateur entre sur une page… et quitte cette page en moins de 10 secondes.

• La page d’entrée = page de sortie.

• Se concentre sur les sessions sans interaction ni navigation supplémentaire et peut indiquer une source de trafic non qualitative, un manque d’intérêt ou une expérience déceptive dès la première page.

• La métrique est disponible via le module de personnalisation des rapports standards, et dans Explorer.

Le taux de sortie

• Indique le pourcentage de sessions qui se terminent sur une page donnée, qu’il y ait eu une seule ou plusieurs pages vues avant.

• Autrement dit, l’utilisateur quitte le site sur une page donnée, peu importe son parcours avant.

• La métrique n’existe pas par défaut dans GA4 et doit être calculée à partir d’une exploration.

💡 Tous les rebonds sont des sorties, car ils marquent la dernière page vue d’une session. Mais toutes les sorties ne sont pas des rebonds, car l’utilisateur peut avoir navigué sur plusieurs pages avant de quitter.

La différence clé, c’est que :

• Un rebond dans GA4 survient lorsque l’utilisateur quitte le site depuis la page d’entrée (sur laquelle il est resté moins de 10 secondes), sans avoir cliqué ailleurs.

• Une sortie peut intervenir à n’importe quel moment du parcours, même après plusieurs interactions / pages vues.

Ces deux métriques sont complémentaires pour diagnostiquer les points de friction et améliorer l'engagement.

Conclusion

Comprendre les sorties dans GA4, c’est ajouter une couche utile d’analyse à votre lecture des parcours utilisateurs.

Vous savez désormais que cette métrique n’est pas disponible dans les rapports standards, mais qu’il est possible de la faire apparaître via un rapport d’Explorer.

Vous savez aussi comment calculer votre taux de sortie par page, malgré l’absence de cette métrique dans l’interface pour le moment.

Et maintenant que vous êtes arrivé au bout de cet article, deux options s'offrent à vous :

👉 Quitter mon site…

👉 Ou vous abonner à ma newsletter dédiée à GA4 ;) C’est le moyen le plus simple de rester à jour dans un paysage digital en perpétuelle évolution💡

Besoin de maîtriser GA4 ou GTM ?

Que vous partiez de zéro ou cherchiez à optimiser une configuration existante, je vous accompagne à chaque étape :

• Audit GA4 : état des lieux de votre configuration

• Implémentation : setup sur mesure GA4 + GTM

• Formation : montée en compétences de vos équipes (note : 9,45/10 – +100 professionnels)

• Coaching : accompagnement régulier ou ponctuel sur l’analyse de données

On en parle ? Réservez un créneau ici pour parler de votre contexte et de vos enjeux.

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Cette fonctionnalité toute simple qu’on avait dans UA (aka Universal Analytics, la version précédente de Google Analytics) permet de documenter facilement les changements importants susceptibles d’expliquer des variations dans vos données :

• lancement de grosse campagne marketing,

• mise à jour du site,

• incident technique,

• etc.

Si vous vous êtes déjà retrouvé face à une hausse ou une chute soudaine dans vos rapports GA4, en vous disant "j’aimerais bien pouvoir ajouter une note pour me souvenir (ou prévenir mon équipe) de ce qui s’est passé ce jour-là", alors les annotations sont faites pour vous.

Que sont les annotations dans Google Analytics 4 ?

Les annotations permettent de mieux comprendre ce qui se passe derrière les chiffres. Qu’il s’agisse de signaler une mise à jour du site, de documenter une campagne marketing ou de noter un problème technique, elles ajoutent un contexte précieux - pour vous comme pour votre équipe - qui vous évite d’avoir à vous vous creuser les méninges pour vous rappeler le pourquoi du pic ou de la baisse soudaine de vos données d’il y a 3 mois.

Ce qu’il faut savoir :

• Les annotations s’affichent sur tous les rapports contenant un graphique en courbes - à savoir l’Accueil, les rapports standards et la section Publicité - mais elles ne sont pour le moment pas disponibles dans Explorer (mai 2025).

• Elles sont visibles par tous les utilisateurs de la propriété.

• Elles s’appliquent à l’ensemble des graphiques. Il n’est pas possible d’ajouter une annotation à un seul rapport spécifique.

• Une fois l’annotation créée, une icône s’affiche sous le graphique : passer votre souris dessus pour voir le détail, ou cliquer sur l’icône pour ouvrir le panneau "Lecteur d’annotations".

• Il existe 2 types d’annotation dans GA4, visibles ci-dessus :

  • Des annotations système : elles sont générées automatiquement par Google pour vous informer de nouvelles fonctionnalités ou de changements sur la plateforme pouvant impacter vos données. Ces annotations s’affichent en orange uniquement dans les rapports standards détaillés et ne peuvent ni être modifiées ni supprimées.

  • Et vos annotations personnalisées : ce sont celles que vous créez vous-même pour ajouter du contexte à vos données, et vous choisissez leur code couleur. Ces annotations s’affichent dans tous les rapports standards : Vues d’ensemble et détaillés.

• Vous êtes “limité” à 1 000 annotations, ce qui laisse de la marge ;)

Créer une annotation dans Google Analytics 4

Pour créer et modifier des annotations, vous devez avoir le rôle Éditeur (ou supérieur) au niveau de la propriété.

Ensuite plusieurs options s’offrent à vous :

• A partir de n’importe quel graphique en courbes, faire un clic droit sur un point de donnée (sur une courbe), puis cliquer sur Ajouter une annotation.

• A partir de n’importe quel graphique en courbes, cliquer sur une annotation existante, ce qui ouvre le panneau de Lecteur d’annotations sur la droite, à partir duquel vous pouvez aller sur Créer une annotation.

• Vous pouvez aussi cliquer sur l’icône en forme de post-it en haut à droite de votre écran, ce qui ouvre là aussi le Lecteur d’annotations.

Le panneau ci-dessous s’ouvre, à partir duquel renseigner les informations suivantes :

• Titre (max. 60 caractères),

• Description (max. 150 caractères),

• Date ou plage de dates,

• Couleur de l’annotation.

Modifier les paramètres d’annotations

En bas à guache du panneau Lecteur d’annotations, en cliquant sur la discrète icône en forme de roue dentée ⚙️, il est possible de modifier certains paramètres des annotations :

Vous pouvez y activer ou désactiver l’affichage :

• de toutes vos annotations,

• des barres d’annotations associées aux plages de dates.

Les modifications s’appliquent à toutes les annotations visibles dans les rapports.

Voir toutes les annotations d’une propriété

Pour voir toutes les annotations d’une propriété, direction l’Administration. Sous la section Affichage des données, cliquer sur Annotations pour accéder à la liste complète des annotations de la propriété. Selon votre niveau d’accès, vous pouvez créer, modifier (cliquer sur une annotation existante), supprimer ou exporter ces annotations :

Quand utiliser des annotations dans GA4 ?

Les annotations peuvent être utiles pour :

• Des actions publicitaires offline, en particulier à fort impact (TV, affichage massif…),

• Des modifications majeures du site, comme une refonte, une migration de CMS ou l’ajout massif de contenu,

• Le lancement de nouveaux canaux digitaux : search, display, social, etc.

• L’envoi des campagnes email,

• Des partenariats (RP, influenceurs, etc.),

• Des problèmes techniques sur le site, comme des erreurs serveur ou des interruptions de service

• Des temps forts saisonniers : soldes, Black Friday, vacances, etc.

• Des lancements de produits,

• Une modification importante de Google apportée à son algorithme SEO (les Core Updates) si votre site dépend beaucoup du référencement naturel,

• Des modifications dans la configuration de votre GA4 comme l’ajout d’un événement comme clé - ce qui impactera forcément votre taux de conversion aka taux d’événement clé global - ou la date de votre passage en server-side, ou encore l’exclusion de votre plateforme de paiement de votre liste de sites référents… etc.

Bref, tout ce qui peut impacter vos données collectées dans GA4 et vous permettre d’expliquer les variations constatées sans avoir à déterrer votre historique d’emails des dernières années.

Quelques bonnes pratiques pour vos annotations

Pour éviter que vos annotations ne ressemblent à une guirlande de Noël 🎄 et que tous les utilisateurs puissent rapidement comprendre le contexte :

• Utiliser des titres clairs et cohérents et mettre en place une convention de nommage.

• Structurer vos titres par catégorie en commençant chaque annotation par le nom de la catégorie concernée. Par exemple :

  • Marketing - pour les campagnes marketing

  • Site - pour les mises à jour du site

  • Configuration - pour les changements de paramétrage de GA

• Utiliser un code couleur. Par exemple : rouge pour une panne, vert pour le lancement d’une campagne, etc.

• Si vous prévoyez d’avoir beaucoup d’annotations qui se chevauchent, privilégier une date unique par annotation.

Conclusion

Les annotations dans GA4 marquent le retour d’une fonctionnalité simple, mais utile : il suffit parfois d’un simple “Campagne lancée ce jour-là” ou “Bug sur le site” pour éviter une mauvaise interprétation, gagner du temps… et mieux collaborer.

Maintenant que cette fonctionnalité est disponible, autant en faire une habitude ;)

Et si vous voulez continuer à tirer le meilleur de GA4, je vous propose une autre bonne habitude :
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Besoin de maîtriser GA4 ou GTM ?

Que vous partiez de zéro ou cherchiez à optimiser une configuration existante, je vous accompagne à chaque étape :

• Audit GA4 : état des lieux de votre configuration

• Implémentation : setup sur mesure GA4 + GTM

• Formation : montée en compétences de vos équipes (note : 9,45/10 – +100 professionnels)

• Coaching : accompagnement régulier ou ponctuel sur l’analyse de données

On en parle ? Réservez un créneau ici pour parler de votre contexte et de vos enjeux.

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Cette période marque quelques évolutions notables dans GA4, avec notamment le retour des annotations et des améliorations sur l'Instantané des rapports.

Dans cette édition : les mises à jour GA4 récentes, et ma veille : une API Annotations qui permet de créer des annotations en masse via Google Sheets, une nouvelle méthode de transfert BigQuery (encore en bêta), un changement côté GTM avec le chargement automatique de la Balise Google depuis le 10 avril, et l'arrivée de l'intégration Meta ↔ GA4 (à surveiller côté RGPD).

C'est parti 👇

GA4 : Les mises à jour qui comptent

• Comme dans Universal Analytics, les rapports affichent désormais des pourcentages pour mieux visualiser le poids de chaque ligne par rapport au total. Un petit changement qui rend la lecture bien plus claire :

• Les annotations sont (aussi) de retour !
  C’est une bonne nouvelle si (comme à peu près tout le monde) vous vous êtes déjà retrouvé à vous creuser les méninges pour vous rappeler le pourquoi du pic ou de la baisse soudaine de vos données d’il y a 3 mois. Côté visuel : les annotations système s’affichent en orange , celles que vous ajoutez manuellement (ou un membre de votre équipe) en vert . Elles sont visibles par tous les utilisateurs dans les rapports standards, via la petite icône “post-it” en haut à droite.

• Et côté Instantané des rapports ? Vous pouvez désormais le personnaliser : choisir un des 3 modèles proposés (Comportement utilisateur, Ventes et revenus, ou Acquisition) et mettre en avant jusqu’à 4 métriques clés. En cours de roll. Si la fonctionnalité est déjà active dans votre propriété : aller dans Rapports > Instantané > Icône > Modifier l’instantané des rapports. Noter que le retour en arrière ne semble pas possible une fois un modèle sélectionné.

• Google commence également à pousser des insights IA dans les rapports standards pour expliquer certaines variations de données. Sur le papier, l’intention est bonne. En pratique… on verra ce que ça donne.

• Une nouvelle valeur peut apparaître dans vos rapports : (data not available). Elle s’applique notamment aux dimensions “Source” et “Support” lorsque GA4 ne parvient pas à attribuer une source de trafic. Au lieu de basculer automatiquement en “Direct” ou “Unassigned”, GA indique désormais clairement que la donnée n’est pas disponible. Trois causes possibles : données pas encore traitées (attendre 24h), problème d’implémentation lié au User-ID, ou bug côté traitement. Analytics Mania a rédigé un article à ce sujet si vous voulez creuser.

• Enfin, dans Explorer, de nouveaux opérateurs de filtres arrivent pour les dimensions produits (nom, marque…) et audiences. On n’est plus limité à “correspond exactement à” : on peut maintenant utiliser “contient”, “commence par”, voire des regex. Plus souple, plus pratique — notamment pour les ecommerçants.

Veille & insights : ce qu'il faut retenir

• Avec l’arrivée des annotations dans GA4, une API Annotations a vu le jour. Elle permet, par exemple, de créer ou mettre à jour des annotations en masse via Google Sheets. Source : post LinkedIn de Steve Lamar.

• Thomas Geiger a, de son côté, développé un Google App Script qui ajoute automatiquement une annotation dans GA4 à chaque nouvelle version de votre container GTM. Utile pour certains, gadget pour d’autres . Le script et les instructions sont sur GitHub.

• Côté BigQuery, une nouvelle méthode de transfert de données GA4 est en test (encore en bêta) : elle utilise le BigQuery Data Transfer Service (DTS), directement depuis BigQuery. Elle permettrait notamment de récupérer l’historique des données, ce que ne fait pas l’intégration classique via l’Admin de GA4. Attention, cela reste des tables pré-agrégées et non la donnée brute, donc avec les mêmes limitations que l’interface GA4 (seuils, échantillonnage…). Vu via Medhi Oudjida et Himanshu Sharma sur LinkedIn, qui détaille les limites de cette nouvelle méthode dans un post très complet.

• Changement important côté GTM : depuis le 10 avril, GTM charge automatiquement une Balise Google dès qu’une balise Google Ads de conversion, retargeting ou Floodlight est présente dans le container — avec tous les paramètres activés.

  Avant, si cette balise n’était pas là, Google réparait discrètement le souci en chargeant automatiquement la librairie gtag.js sans aucune configuration. Maintenant, la balise chargée reprend vos réglages. Par exemple, si vous avez activé la collecte de données utilisateur + le suivi des conversions amélioré dans Google Ads, la balise chargée automatiquement récupérera les emails hachés, numéros de téléphone, etc. de vos visiteurs.

  Recommandation : ajouter vous-même la Balise Google (AW-12345) dans votre container GTM pour garder le contrôle et vous assurer du respect du consentement au passage. Depuis le 4 avril, GTM vous alerte si cette balise manque dans votre container. Tous les détails sont à lire dans cet article de Simo Ahava.

• Sur le sujet Meta ↔ GA4, une documentation officielle est sortie. On sait que Meta pourra probablement se connecter à GA4 via la Data API, pour remonter des données de conversions/traffic. Mais peu d’infos techniques pour l’instant, notamment sur le traitement des données personnelles et le respect du RGPD. Suivez le conseil de Simo Ahava dans sa dernière NL : mieux vaut attendre avant d’activer cette intégration.

• Google a rappelé que ses Search Quality Raters (ceux qui évaluent manuellement la qualité des résultats dans le moteur) sont désormais invités à signaler les contenus IA de mauvaise qualité. Si vous êtes curieux de savoir si l’un d’eux a déjà jeté un œil à vos pages, ça peut se vérifier dans GA4 paraît-il. Source : post LinkedIn de Steve Toth.

• Et pour finir, une petite extension Chrome signée Stape est sortie, pensée pour vous simplifier la vie lors des previews d’un container sGTM.

Conclusion

Voilà pour cette édition de mars - avril 2025. Google continue de faire évoluer GA4 à son rythme. L'essentiel reste de garder un œil sur ces évolutions pour adapter les setups quand c'est nécessaire.

Cette veille représente plusieurs heures de recherche et d'analyse chaque mois. Pour la recevoir directement dans ta boîte mail avec les derniers tutoriels et des ressources supplémentaires, rejoins les 1200+ professionnels qui suivent déjà ma newsletter mensuelle.

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Au menu de cette édtion :

• Les dernières updates de GA4 qui vont vous faire gagner du temps.

• Une veille assez dense avec notamment le roll out de Google Tag Manager et son mode Propriétaire. Comme d’habitude, j’ai ajouté une mention [Avancé] pour les contenus plus techniques.

C'est parti 👇

GA4 : Les mises à jour qui comptent

• Copier la configuration d’un rapport standard ou d’un rapport d’Explorer vers d’autres propriétés. Un gain de temps précieux

• Import des coûts simplifié : seuls source, support (medium) et date sont désormais requis. Les champs campaign_name et campaign_id deviennent optionnels, mais restent recommandés pour un reporting plus précis.

• (not set) signalés à l’aide d’un petit triangle jaune -> C’est plus visible, mais pas forcément plus utile, le (not set) pouvant avoir des origines diverses. Le meilleur article à ce sujet (en anglais) vient de Julius Fedorovicius : Not set in Google Analytics 4. How to fix it?

Veille & insights : ce qu'il faut retenir

• [Avancé] C’est sans doute l’actualité du mois : Google déploie progressivement le mode Propriétaire ou First-Party pour Google Tag Manager, permettant de charger GTM (et toutes les balises qu’il contient) depuis votre propre domaine plutôt que depuis les serveurs de Google Concrètement, au lieu d’appeler gtm.js depuis googletagmanager.com, vous l’appellez depuis votre propre site / serveur votredomaine.com/xyz/. Résultats ? On maximise ses chances de ne pas être filtré par les adblockers. Cette option nécessite le CDN Cloudflare (une configuration manuelle est aussi possible). Attention c’est une configuration sensible Guide détaillé ici : Baptiste Moisan - Mode Propriétaire GTM . Et vous pouvez aussi lire Configurer le mode propriétaire de la documentation pour développeurs.

• Axeptio rappelle - suite à des mises en demeure récentes de la CNIL - que sur votre bandeau de collecte, le bouton “Refuser” doit être aussi visible que “Accepter”. Lire l’article

• Import des conversions GA4 → Google Ads : Google nous pousse (à raison) à privilégier la balise de conversion Google Ads plutôt que l’import GA4, afin de capturer plus de données et d’optimiser les algorithmes Si vous galérez à retrouver le bon chemin dans Google Ads (comme moi la semaine dernière ), lire ce post LinkedIn d’Amanda Enstad.

• Vous avez remarqué des écarts entre vos sessions GA4 et les clics dans Search Console ? Vous n’êtes pas seul Google donne quelques explications dans cet article officiel pour mieux comprendre ces différences.

• Même avec l’auto-tagging activé et le gclid présent, GA4 peut parfois afficher vos campagnes Google Ads comme (organic), (not set), (referral) ou (direct). Plusieurs raisons expliquent ce problème d’attribution… Explication complète dans cet article d’Optimize Smart (Himanshu Sharma).

• Ce n’est pas nouveau mais ça se précise : Meta invite certains annonceurs à connecter Google Analytics pour associer les conversions GA aux événements Meta. L’intégration permettrait d’améliorer la performance des campagnes à terme. En cours de roll out. Plus de détails dans ce post LinkedIn de Bram Van der Hallen.

• [Avancé] Certains navigateurs ( Safari et Brave) et bloqueurs de pub (salut uBlock) peuvent supprimer vos paramètres UTM - parfois par défaut, parfois via une option à activer - rendant vos analyses moins précises -> Stape a publié un guide détaillé pour contourner ce problème si vous êtes en Server-Side Google Tag Manager (sGTM). Tous les détails dans leur guide complet.

• [Avancé] Google introduit les Service Workers pour améliorer la collecte de données en GTM Server-Side. Leur rôle ? Intercepter, stocker temporairement et renvoyer les requêtes de tracking en cas de perte de connexion ou de fermeture rapide d’une page. Vous voulez vérifier si un Service Worker est actif sur votre site ? Lisez ce post Linkedin de Himanshu Sharma

• [Avancé] Si l’information nouveau client n’est pas disponible dans votre dataLayer pour la transmettre à Google Ads, on vous propose une méthode via GTM dans ce post LinkedIn de Luc Nugteren.

• Google dévoile Meridian, son outil open source de Marketing Mix Modeling (MMM).

Conclusion

Voilà pour cette édition. Google continue de faire évoluer GA4 à son rythme. L'essentiel reste de garder un œil sur ces évolutions pour adapter les setups quand c'est nécessaire.

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• Audit GA4 : état des lieux de votre configuration

• Implémentation : setup sur mesure GA4 + GTM

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La principale conséquence est que - dans une implémentation conforme au droit, les données collectées sont incomplètes : selon le taux de consentement obtenu via votre bandeau, vous pouvez perdre entre 30% et plus de 50% des données.

C’est le tag de Google Analytics qui est responsable de la création du cookie. Si l’utilisateur consent, le tag se déclenche et génère le cookie. En cas de refus, son déclenchement est bloqué, empêchant ainsi toute création de cookie, et tout suivi d’utilisateur sur le site. A nuancer pour le cas où vous utiliseriez le Mode de Consentement des tags Google avancé, nous en parlerons plus tard.

L’objectif de ce tutoriel : vous donner une méthode simple et rapide pour vérifier que votre GA4 respecte bien le choix de vos utilisateurs en matière de cookies, et en profiter pour largement démystifier ce petit traceur dont tout le monde a peur, mais que peu connaissent vraiment ;)

Beaucoup de sites pensent encore qu’ajouter un simple bandeau de consentement suffit à être conforme. Spoiler : c’est loin d’être le cas !

Comprendre le cadre légal : ePrivacy, RGPD, CNIL…

Avant de tester quoi que ce soit, faisons un rapide point sur ce que dit la loi.

La Directive ePrivacy a été adoptée en 2002 et révisée en 2009. Comme son nom l’indique, c’est une directive, ce qui signifie qu’elle doit être transposée dans le droit de chaque pays membre de l’UE. Elle l’a été en 2011 en France. Son objecif principal : protéger la vie privée et la confidentialité des communications électroniques. Ses principales obligations :

• Réglementation sur l’utilisation des cookies avec nécessité d’un consentement préalable sauf pour les cookies strictement nécessaires.

• Protection des données des communications électroniques (emails, SMS, appels, etc.).

• Règles spécifiques pour la publicité en ligne (ex. : opt-in pour les newsletters, opt-out pour le démarchage téléphonique).

Le RGPD ou Règlement Général de Protection des Données, mis en application en 2018, est un Règlement européen, qui lui s'applique directement et uniformément dans tous les pays de l'UE, sans besoin de transposition nationale. Son objectif principal : protection des données personnelles des citoyens de l’UE. Ses principales obligations :

• Nécessité d’un consentement explicite et informé pour le traitement des données personnelles.

• Droits renforcés pour les individus (droit d’accès, d’effacement, de portabilité, d’opposition…).

• Obligation pour les entreprises de justifier et limiter la collecte de données.

• Amendes sévères en cas de non-respect (jusqu’à 4 % du chiffre d’affaires mondial).

Directive ePrivacy et RGPD sont donc complémentaires. La Directive ePrivacy s’applique aux cookies et aux communications électroniques et impose le consentement. Le RGPD régule plus largement le traitement des données personnelles (y compris celles collectées via des cookies) et précise que le consentement doit être libre, éclairé, spécifique et univoque.

A noter qu’un nouveau règlement ePrivacy était en discussion pour remplacer la directive actuelle et supprimer les ambiguïtés avec le RGPD, étendre les règles aux nouvelles technologies (IoT, assistants vocaux, messageries en ligne…) et aller plus loin dans l’encadrement de la publicité en ligne, mais que l’initiative est au point mort et risque bien d’y rester longtemps (source).

Le dernier acteur : la CNIL (Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés) est l’autorité de régulation en France pour la protection des données personnelles et de la vie privée. Elle applique et interprète à la fois le RGPD et la directive ePrivacy et c’est elle qui, le plus souvent sur signalement / plainte d’un visiteur averti, vous enverra un courrier de mise en demeure s’il s’avère que votre utilisation de GA4 ne respecte pas le consentement de vos visiteurs, avec un délai d’un mois environ pour vous mettre en conformité.

Le cookie : un petit fichier qui mérite d’être mieux connu

Une fois qu’on a un peu éclairé la partie légale, passons au sujet des cookies.

Les cookies expliqués

Je demande souvent aux personnes que j’accompagne sur GA4 ce qu’elles ont compris de ce qu’était un cookie, et ça me saute presque toujours aux yeux : il y a un vrai besoin d’évangélisation sur ce sujet. Alors allons-y.

Le web est par défaut non persistant : ce qui se produit sur une page disparaît à la page suivante. Il a donc fallu pour les navigateurs inventer des façons de conserver l’information d’une page à l’autre et la plus populaire est celle des cookies, de façon à ce que vous n’ayez pas à vous logguer à chaque page visitée, ou que vous puissiez conserver le contenu de votre panier sur un site ecommerce. On parle dans ce cas de cookies strictement nécessaires au bon fonctionnement du site. Mais les cookies ont bien d’autres utilités.

Les cookies sont de petits fichiers stockés dans votre navigateur - on ne peut pas mettre beaucoup d’information dans un cookie, leur taille est limitée à 4 Ko - et ils ont notamment un nom, une valeur et une date d’expiration. Exemple pris au hasard sur le site de Shopify :

Pour voir vos cookies, il faut accéder aux Outils de Développement de votre navigateur. Quel que soit le navigateur, les 2 méthodes suivantes devraient fonctionner :

• Cliquer droit sur la page sur laquelle vous êtes et sélectionner “Inspecter”,

• Ou utiliser les raccourcis suivants ->

CMD + OPT + I (macOS)
CTRL + SHIFT + I (Windows)

Choisir ensuite dans le menu “Application” ou “Stockage” '(ça dépend du navigateur) > “Cookies” et sélectionner le site sur lequel vous vous trouvez.

Il existe par ailleurs 2 façons de créer des cookies :

• Lorsqu’un utilisateur visite un site, son navigateur envoie de nombreuses requêtes HTTP à différents serveurs pour pouvoir charger la page, qui lui renvoient une réponse HTTP, qu’il s’agisse d’une réponse du serveur du site (example.com), ou d’une réponse par une ressource utilisée par le site (youtube.com par exemple parce qu’un lecteur YouTube est présent sur la page à charger). Dans sa réponse, un serveur peut inclure un en-tête Set-Cookie demandant au navigateur de créer / stocker un cookie. Exemple d’un en-tête : Set-Cookie: user_id=12345; Expires=Wed, 13 Mar 2025 12:00:00 GMT; Path=/; Secure; HttpOnly; SameSite=Lax

• Un cookie peut aussi être créé dans votre navigateur à l’aide de JavaScript via l’API document.cookie. Le tag de Google Analytics 4 inséré via Google Tag Manager (GTM) ou directement dans le code HTML peut par exemple exécuter une commande JavaScript comme celle-ci : document.cookie = "_ga=GA1.2.987654321.1700000000; path=/; expires=Fri, 01 Jan 2027 12:00:00 UTC; Secure; SameSite=None".

Lorsqu’un cookie est créé, il doit inclure un certain nombre d’instructions sur la manière dont il peut être accédé :

• Les cookies peuvent avoir une date d’expiration, c’est-à-dire une date/heure à laquelle le cookie sera automatiquement supprimé par le navigateur. Si un cookie n’a pas de date d’expiration, c’est un cookie de session, et il sera supprimé à la fermeture du navigateur (sauf exception).

• Les cookies peuvent être définis comme Secure, qui indique s’ils peuvent être inclus ou non dans les requêtes HTTP non sécurisée (non-HTTPS).

• Les cookies peuvent être configurés avec l’attribut SameSite, qui peut restreindre davantage leur accès dans un contexte cross-site (example.com qui cause avec youtube.com).

• Les cookies peuvent être définis avec l’attribut HttpOnly, ce qui signifie qu’ils ne sont accessibles que s’ils sont manipulés via serveur (requête / réponse HTTP) et non par JavaScript.

Il existe finalement 2 types de cookies : les cookies tiers et les cookies propriétaires (first-party et third-party en anglais) :

• Un cookie est dit "propriétaire" lorsqu'il est lié au domaine du site sur lequel l’utilisateur se trouve : via une réponse serveur ou un tag JavaScript présent dans le code du site un cookie associé à example.com peut être créé, il s'agit d'un cookie propriétaire.

• Un cookie est dit “tiers” lorsqu'il est défini par un domaine différent de celui du site visité : si le navigateur envoie une requête à youtube.com pour charger une vidéo sur le site example.com, et que la réponse crée un cookie associé à youtube.com, alors c’est un cookie tiers.

Mais si en revanche vous vous rendez ensuite sur YouTube, alors le cookie précédemment “tiers” devient un cookie “propriétaire” puisque lié à youtube.com -> La distinction entre cookie propriétaire et cookie tiers dépend donc surtout du contexte dans lequel ces cookies sont accessibles : same-site ou cross-site / contexte propriétaire ou contexte tiers.

Autre exemple pris au hasard sur le site de Konbini :

La requête vers https://events.newsroom.bi/ingest.php est associée à une entreprise spécialisée dans l'optimisation de l'expérience utilisateur sur les sites, notamment pour les éditeurs de contenu. Cette URL sert de point de collecte pour des données analytiques concernant l'interaction des utilisateurs avec le site. Dans la réponse, on voit que des cookies sont créés dans mon navigateur dont 1493_u qui semble être un identifiant utilisateur unique (d5d0cf68-2737-4480-86e8-2bcdd068a8f1) avec les critères suivants :

• expires=Sat, 30-Aug-2025 16:10:33 GMT - le cookie est persistant et expirera dans environ 1 an et demi.

• path=/ - le cookie est accessible sur tout le site (et non limité à une page ou un répertoire spécifique).

• SameSite=None - le cookie peut être envoyé dans un contexte tiers (ex: lorsqu'un utilisateur visite un autre site qui intègre un tag de newsroom.bi).

Et si je vais voir mes cookies liés à ce site, je les retrouve, notamment 1493_u qui est ici un cookie tiers, créé via la méthode d’une réponse serveur avec un en-tête Set-Cookie :

Le cookie est la méthode d’identification de base d’un visiteur pour Google Analytics 4

Le cookie est la méthode d’identification de base de la plupart des outils de Web Analytics pour reconnaître et comptabiliser un utilisateur. Lorsqu'une personne charge pour la première fois une page sur votre site, et que vous donnez votre consentement, la balise ou tag Google Analytics se déclenche et attribue automatiquement à cette personne un identifiant appelé l’ID Client (ou ID de l’appareil) qui est unique au navigateur et à l'appareil et stocké dans un cookie propriétaire dont le nom est _ga d’une durée de vie de 2 ans par défaut.

Dans le screenshot ci-dessus, mon numéro de visiteur pour le Google Analytics de Shopify est donc le GA1.1.594293326.1736348350. Ce numéro, stocké dans un cookie du navigateur Chrome du MacBook que j’ai utilisé pour aller sur le site, permettra à GA de consolider toutes mes visites sur ce navigateur et cet appareil. Si par contre j’effaçais mes cookies, je changeais de navigateur ou d’appareil (sur mon mobile) ou que je passais en navigation privée, GA ne serait plus capable de savoir que j’étais venue dans le passé, et me comptabiliserait comme nouvel utilisateur.

💡 En Europe, la durée de vie des cookies doit être limitée à 13 mois, “une durée permettant une comparaison pertinente dans le temps” selon la CNIL, et elle ne doit pas être prorogée automatiquement lors des nouvelles visites (= la durée de vie du cookie ne doit pas repartir pour 13 mois à chaque nouvelle visite). Dans l’Administration de GA4, vous pouvez contrôler ce paramètre : Flux de données > Configurer les paramètres de la balise > Afficher plus > Remplacer les paramètres des cookies :

💡 Le cookie n’est pas la seule façon d’identifier un utilisateur sur le web même si c’est la plus commune et il y a en fait d’autres méthodes / technologies permettant de stocker ou accéder à des informations à partir de l’appareil d’un utilisateur. Ca inclut le stockage local (localStorage, sessionStorage) ou la technique du fingerprinting notamment. Ces autres méthodes, si elles permettent d’identifier un utilisateur de façon unique, restent soumises au consentement dans l’UE.

Comment les navigateurs vous protègent contre les cookies

Petit rappel au préalable sur les parts de marché des navigateurs en février 2025 : Chrome a 68%, Safari 15%, Edge et Firefox sont à 5%, et le reste se partage entre Samsung Internet et Opera. Source : StatCounter. Ces parts de marché varient pas mal en fonction de l’appareil notamment -> sur desktop, Chrome descend à 58%, suivi de Edge à 15% et Firefox à 14%, qui volent tous le podium à Safari (8% environ). Sur mobile par contre, Chrome est à 75%, Safari à 18%, et les autres navigateurs se partagent les quelques points restants…

Si l’Europe travaille à protéger vos données, les navigateurs participent aussi au mouvement, de façon plus ou moins active, en restreignant le dépôt de cookies (mais pas que). Globalement on peut dire que :

• Les cookies tiers servent à du tracking cross-site : les noms de domaine qui communiquent entre eux via des requêtes serveur sont différents. Ils sont donc moins sécurisés que les cookies propriétaires et servent la majeure partie du temps à des acteurs de la publicité. A ce titre, les cookies tiers sont bloqués par des navigateurs comme Safari ou Brave, et potentiellement bloqués par Firefox et Edge si le nom de domaine appartient à une liste préalablement identifiée -> De nombreux acteurs modifient ou ont modifié leur méthode de tracking pour passer sur du cookie propriétaire.

• Mais il faut noter également que certains cookies propriétaires estimés comme non nécessaires sont aussi limités par Safari et Brave : leur durée de vie peut être ramenée à 7 jours voire 24h.

💡 Le cookie de Google Analytics est un cookie propriétaire si vous vous rappelez, créé par JavaScript par défaut (c’est la balise qui le crée).

Apple Safari (WebKit)

Apple a été le pionnier et possède sans nul doute le navigateur qui va le plus loin en terme de mesures de protection contre le tracking de ses utilisateurs après Brave. La technologie derrière Safari s’appelle WebKit, comme Chromium est celle derrière Chrome ou Edge.

💡 Il est très (très) important de comprendre que WebKit alimente tous les navigateurs sur les systèmes iOS et iPad : cela signifie que les navigateurs mobiles comme Chrome, Firefox, Edge et Brave fonctionnent tous sur WebKit dans les iPhones et iPads, et que donc toutes les restrictions quant au tracking de Safari s'appliquent également à eux.

Ces restrictions sont réunies sous la bannière d’Intelligent Tracking Prevention (ITP), sorti en 2017, mais Apple a de fait commencé bien avant :  dès 2003, et la version 1.0 de Safari, dans laquelle l’accès aux cookies tiers étaient déjà limité.

Ce qu’il faut retenir avec Webkit :

• La création de cookies tiers est bloquée.

• Les cookies propriétaires créés par JavaScript sont automatiquement supprimés au bout de 7 jours si l’utilisateur n’interagit pas activement avec le site pendant cette période (cliquer, taper au clavier, toucher l'écran - simplement charger la page ne suffit pas).

  Et lorsque le site référent a été flaggué comme problématique, et que l’URL de redirection est décorée avec des paramètres (comme le Google Click ID qu’on appelle le gclid ou le Facebook Click ID qu’on appelle le fbclid), la durée de vie du cookie propriétaire est ramenée à 24h ! Exemple : vous avez cliqué sur une publicité sur le moteur de recherche de Google et arrivez sur le site de Shopify via l’URL https://shopify.com?gclid=12345, alors le cookie JavaScript susceptible d’être créé dans votre navigateur et enregistrant la valeur du gclid pour la garder au chaud jusqu’au moment d’une possible conversion sera limité à 24 heures, et non 7 jours.

• Les cookies propriétaires créés par une requête serveur n’étaient pas concernés par ces restrictions dans le passé -> C’est une des raisons qui a fait passer de nombreux sites sur du server-side, qui permet de rallonger la durée de vie de cookies comme celui de GA _ga. Mais au jeu du chat et de la souris avec Apple, il est nécessaire depuis avril 2023 d’avoir des IPs similaires entre le serveur du site et celui du serveur intermédiaire : la 1ère moitié de l’IP doit être identique, par exemple 123.123.123.123 et 123.123.22.22). Un simple setup server-side ne suffit donc plus : la solution à l’heure actuelle est un CDN (Content Delivery Network proxy server) type Cloudflare, Akamai, CacheFly, KeyCDN, etc. Des partenaires comme Stape.io ou AddingWell peuvent vous aider à ce sujet.

  💡 Un passage en server-side se réfléchit : ça a un coût, à comparer avec le niveau de vos dépenses publicitaires Google Ads /Meta Ads notamment, et ça demande des compétences et de la maintenance. Si vous dépensez peu, que le sujet de la gouvernance de vos données est secondaire et que votre tracking classique dit “client side” (qui passe par le navigateur) n’est déjà pas d’équerre, vous n’êtes certainement pas prêt à monter en gamme.

Mozilla Firefox

• Firefox flaggue les noms de domaine problématiques, comme Brave et Edge, sur la base d’une liste établie (source disconnect.me).

• La création de cookies tiers est bloquée pour ces domaines flaggués.

• Les cookies propriétaires issus des domaines flaggués sont supprimés à moins que l’utilisateur n’ait interagi avec le site en question lors des 45 derniers jours.

Microsoft Edge

• Microsoft Edge a été lancé en 2020 pour remplacer Internet Explorer.

• Les mesure prises pour lutter contre le tracking de ses utilisateurs (Tracking Protection) sont largement comparables à celles de Firefox, à quelques petites exceptions près.

• Edge utilise disconnect.me pour établir sa propre liste de domaines problématiques (Trust Protection Lists).

Google Chrome

Chrome, on l’a vu, détient la plus grande part de marché de tous les navigateurs, de bureau ou mobiles. C’est aussi le navigateur le plus en retard sur le sujet de la protection contre le tracking de ses utilisateurs.

Lorsqu’il s’agit de limiter les cookies, Chrome est absent du jeu pour le moment. Sa seule initiative : limiter leur durée de vie (propriétaires ou tiers) à 400 jours.

Vous avez ceci dit pu entendre parler de la suppression des cookies tiers dans Chrome annoncée et reportée depuis plusieurs années, et de la Privacy Sandbox, à comprendre comme une suite de projets pour adresser le problème du tracking cross-site / la suppression des cookies tiers et maintenir l’efficacité d’une publicité ciblée tout en évitant d’identifier un utilisateur de façon aussi individuelle qu’un cookie.

Et bien Google a rétropédalé à l’été 2024 devant les difficultés à développer et faire adopter les fonctionnalités de la Privacy Sandbox (rejet des autres navigateurs, pression des régulateurs et du marché publicitaire, défis techniques) et il a été annoncé en attendant l’intention de donner plus de contrôle aux utilisateurs sur la gestion des cookies tiers en les laissant choisir de les accepter ou de les bloquer. Sous quelle forme ? Ca on l’ignore encore, mais la piste d’un bandeau de collecte “one time” se dessine si on s’en réfère à cet article (en anglais) sur un petit indice laissé par Anthony Chavez, VP de la Privacy Sandbox : “The Latest On Chrome’s Cookie Choice Prompt (It’s Gonna Be ‘Global’)”.

Au lieu de déprécier les cookies tiers, nous introduirons une nouvelle expérience dans Chrome qui permettrait aux utilisateurs de faire un choix éclairé qui s'applique à l'ensemble de leur navigation sur le web, et ils pourraient ajuster ce choix à tout moment. Nous discutons de cette nouvelle voie avec les régulateurs et nous engagerons avec l'industrie au fur et à mesure de son déploiement. Source : A new path for Privacy Sandbox on the web

💡 Pour suivre les politiques de chaque navigateur quant aux cookies, qui peuvent être mises à jour, et plus largement sur les différents types de techniques de tracking sur le web, le site de Simo Ahava cookiestatus.com est une référence.

Vers un monde sans cookies (tiers) ?

Cette transition moins rapide que prévu vers un web sans cookies (tiers donc) est une avancée pour la protection de la vie privée et dans la lignée des changements déjà opérés par certains navigateurs, Safari en tête. Cependant, cette évolution pose des défis économiques pour pas mal d’acteurs. Le ciblage publicitaire, très dépendant aux cookies tiers, impacte :

• les annonceurs, qui perdent en efficacité publicitaire,

• les éditeurs et sites financés par la publicité, qui voient une baisse de leurs revenus,

• les consommateurs, exposés à des publicités moins pertinentes et qui voient apparaître des alternatives payantes à des services jusqu’ici gratuits lorsqu’ils refusent les cookies.

Face à cela, l’industrie publicitaire travaille à quitte sa dépendance aux cookies tiers, de plus en plus limités…

…en embrassant une palettes de réponses : des identifiants toujours individuels mais partagés par un réseau de sites (aller voir du côté de first_id par exemple), des solutions basées sur des cohortes, ou encore la publicité contextuelle (cibler les annonces en fonction du contenu d’une page), etc. Si vous souhaitez en savoir plus sur ce sujet, je vous conseille ce très bon livre blanc Le guide de la nouvelle publicité digitale d’Alliance Digitale, même s’il date de fin 2023.

Outils exemptés de consentement & cas de Google Analytics 4

Certains outils de mesure d’audience peuvent être exemptés de consentement aux cookies et autres traceurs, mais Google Analytics (GA4) ne remplit pas les critères pour en bénéficier. La CNIL (et d'autres régulateurs européens) permet en effet l'utilisation sans consentement de certains outils mais sous conditions.

Pour être exempté de consentement, les traceurs utilisés par les outils en question (dont font partie les cookies) doivent :

- avoir une finalité strictement limitée à la seule mesure de l’audience du site ou de l’application (mesure des performances, détection de problèmes de navigation, optimisation des performances techniques ou de son ergonomie, estimation de la puissance des serveurs nécessaires, analyse des contenus consulté), pour le compte exclusif de l’éditeur, 

- servir à produire des données statistiques anonymes uniquement.

À l’inverse, pour être exemptés de consentement, leurs traceurs ne doivent pas :

- conduire à un recoupement des données avec d’autres traitements ou à ce que les données soient transmises à des tiers ;

- permettre le suivi global de la navigation de la personne utilisant différentes applications ou naviguant sur différents sites web. Toute solution utilisant un même identifiant à travers plusieurs sites (via par exemple des cookies déposés sur un domaine tiers chargé par plusieurs sites) pour croiser, dédoubler ou mesurer un taux de couverture (« reach ») unifié d’un contenu est exclue.

Or, dans le cas de Google Analytics 4, les données collectées peuvent être croisées avec d’autres services de Google, et notamment Google Ads : la finalité de l’outil n’est donc pas purement limitée à la mesure d’audience interne. GA4 ne permet pas par ailleurs une anonymisation complète des données : l’outil utilise un identifiant unique (dans le cookie _ga) auquel on peut ajouter un autre identifiant (User-ID) lorsque l’utilisateur se loggue permettant de le reconnaître quand il utilise différents navigateurs ou appareils, l’IP est collectée (mais anonymisée et uniquement utilisée dans la mémoire tampon pour la géolocalisation sans être stockée sur les serveurs), de même que le user agent du navigateur, l’ID de commande pour les ecommerçants, etc.

💡 Ressource : lien vers les recommandations de la CNIL sur les cookies et traceurs et la liste des outils exemptés.

Consent Management Platforms (CMP) & Taux de consentement

Pour gérer la collecte / le consentement aux cookies, la plupart des sites utilisent un outil appelé Consent Management Platform ou Plateforme de Gestion des Consentements (CMP) couplé avec un outil de Gestion des tags comme Google Tag Manager.

Ces CMP fonctionnent le plus souvent sur la base d’un abonnement mensuel payant en fonction du nombre de pages vues de votre site. Leurs avantages :

• Gestion du déclenchement des tags (et donc création des cookies) dans le respect du consentement.

• Centralisation des consentements sur une interface unique.

• Historisation des consentements en cas de contrôle.

• Modification ou retrait du consentement à tout moment.

• Personnalisation du bandeau de collecte avec votre logo, votre texte, l’emplacement du bandeau (en plein milieu, en bas à gauche, etc.) et des boutons Accepter / Refuser, etc.

A noter que certains acteurs proposent des versions gratuites mais souvent limitées, et si votre site est construit sur un CMS type WordPress, des extensions / plugins existent.

Les acteurs que vous rencontrerez souvent en France, sans être exhaustive et je m’en excuse d’avance pour les acteurs non cités : Axeptio, TrustCommander, OneTrust, Cookiebot, Tarte au Citron, Didomi, CookieYes, etc.

Connaître votre taux de consentement

Dans le Back Office de ces outils, souvent sous condition d’avoir une version payante, vous trouverez les statistiques de votre site : votre taux de consentement et / ou votre taux d’opt-in. Il est important de vous assurer de comprendre les KPIs que vous regardez :

• Consentement : proportion des visiteurs ayant accepté sur ceux ayant exprimé un choix (les “pas de choix” sont exclus) -> Taux de consentement

• Optin : visiteurs ayant consenti sur l’ensemble des visiteurs -> Taux d’optin

💡 On considère que le taux de consentement donne un indicateur de performance plus cohérent, le taux d'opt-in pouvant notamment être affecté par un rebond élevé pouvant être affecté par la qualité de vos sources de trafic par exemple.

Quelques CMP sortent régulièrement des benchmarks marché : la Collecte du Consentement sur 2025 de Didomi en Europe, et le Baromètre Privacy de 2024 de Commander’s Act pour la France (qui porte sur mars 2024). Vous aurez évidemment bien plus de détails dans les benchmarks eux-mêmes (et notamment un détail par catégorie sectorielle), mais les chiffres sont assez cohérents entre les 2 études et je vous les ai rajoutés ci-dessous :

Vérifier que Google Analytics 4 ne se déclenche pas sans consentement

Nous y voilà ;) C’est le moment de vérifier si votre Google Analytics 4 collecte des données sans consentement, et la bonne nouvelle c’est que ça ne prend pas plus de 5 minutes.

Vous pouvez tester les scénarios suivants :

Dans le cas d’un nouveau visiteur – aucun consentement n’a été encore donné

• Ouvrir votre site dans une fenêtre de navigation privée (mode incognito) afin de simuler un nouvel utilisateur -> Le bandeau de consentement doit s’afficher:

• Ne rien faire, et aller dans vos Outils de Développement (je donne le chemin un peu plus haut dans le tutoriel).

• Dans l’onglet Application ou Stockage > Cookies. Le cookie _ga ne doit pas apparaître dans la liste ->

• Dans l’onglet Réseau (ou Network si votre navigateur est en anglais comme moi), après avoir appliqué un filtre sur collect?v=2 pour GA4 (collect?v=1pour Universal Analytics, mais de nombreux site ont encore les tags d’UA sur leurs pages), recharger la page : aucune ligne ne doit apparaître, ce qui veut dire que le tag de Google Analytics ne se déclenche et qu’il n’envoie donc aucune requête HTTP aux serveurs ->

C’est le comportement conforme attendu : en l’absence de consentement, le tag ne se déclenche pas et ne crée pas de cookie dans le navigateur. Si un cookie est créé, ou qu’une requête apparaît dans l’onglet Réseau, ce n’est pas bon signe : vous créez un cookie dans le navigateur de vos utilisateurs alors qu’ils n’ont pas clairement manifesté leur accord (s’il n’y a pas de oui c’est un non).

Dans le cas où un visiteur consent

• Toujours ouvrir votre site dans une fenêtre de navigation privée (mode incognito) afin de simuler un nouvel utilisateur -> Le bandeau de consentement doit s’afficher.

• Cliquer sur “Accepter tout” ou texte équivalent et dans vos Outils de Développement vérifier immédiatement que ->

• Dans l’onglet Application > Cookies, le cookie _ga a été créé ->

• Dans l’onglet Réseau, une ligne au moins est apparue, ce qui veut dire que le tag de Google Analytics s’est bien déclenché et a envoyé une requête aux serveurs de analytics.google.com ->

💡 Le premier événement de page_view (correspondant au chargement de la page, que vous voyez dans le paramètre en=xyz de l’URL de la requête si vous faites attention) devrait s’être déclenché immédiatement suite au clic sur le bouton d’acceptation. S’il se déclenche uniquement lors du chargement de la page suivante vous respectez le consentement mais votre implémentation n’est pas optimale : vous ne collecterez pas ce qui se passe sur la page sur laquelle le consentement est donné et perdrez une bonne partie de vos sources de trafic, les UTMs notamment étant présents sur la page d’arrivée, mais pas sur la page suivante.

💡 Bon réflexe : tester également en mode “Refuser tout” (rouvrir une fenêtre de navigation privée) et voir si des requêtes GA4 apparaissent quand même.

Passer en navigation privée ou mode incognito dans votre navigateur

Pour tester si Google Analytics 4 se déclenche correctement en fonction du consentement, il est important d’ouvrir votre site dans une session vierge de tout cookie et stockage précédent. Le mode navigation privée (ou mode incognito) permet de simuler un nouvel utilisateur n’ayant encore donné aucun consentement.

Safari

• Cliquer sur Fichier et sélectionner Nouvelle fenêtre privée,

• Ou utiliser le raccourci suivant ->

  CMD + Maj + N (macOS)

Google Chrome

• Cliquer sur le menu ⋮ (trois points verticaux) en haut à droite et sélectionner Nouvelle fenêtre de navigation privée,

• Ou utiliser les raccourcis suivants ->

  CMD + OPT + N (macOS)
  CTRL + MAJ + N (Windows)

Mozilla Firefox

• Cliquer sur le menu ≡ (trois barres horizontales) en haut à droite et sélectionner Nouvelle fenêtre privée,

• Ou utiliser les raccourcis suivants ->

  CMD + OPT + P (macOS)
  CTRL + MAJ + P (Windows)

Microsoft Edge

• Cliquer sur le menu ⋯ (trois points horizontaux) en haut à droite et sélectionner Nouvelle fenêtre InPrivate.

• Ou utiliser les raccourcis suivants ->

  CMD + OPT + N (macOS)
  CTRL + MAJ + N (Windows)

Focus sur le Consent Mode ou Mode de Consentement des tags Google

J’ai rédigé un article complet sur le Mode de Consentement des tags Google ou Google Consent Mode : je vous y renvoie, ce tutoriel étant déjà assez long ;)

Juste noter qu’en mode basique, la méthode pour vérifier que le tag de GA4 ne se déclenche pas sans consentement (et ne crée pas le cookie _ga dans le navigateur) reste d’actualité.

Si votre site utilise le Consent Mode en mode avancé - parfois à l’insu de votre plein gré 👋 coucou Richard Virenque : vous avez peut être activé les signaux de consentement en cochant une case dans votre CMP ou le plugin de votre CMS - la logique de vérification change légèrement puisque le tag de Google Analytics 4 se déclenche systématiquement, mais adapte son comportement en fonction du consentement donné par l’utilisateur.

Dans l’onglet Réseau, en appliquant le filtre sur collect?v=2, des requêtes apparaîtront donc systématiquement au chargement de la page, mais :

Dans le cas d’un nouveau visiteur – aucun consentement n’a été encore donné

• Dans l’onglet Application > Cookies, le cookie _ga ne doit pas être créé.

Dans le cas où un visiteur consent (“granted”)

• Le cookie _ga doit alors être créé dans l’onglet Application > Cookies.

Conclusion

Bravo d’être arrivé(e) jusqu’ici ;) Vous avez maintenant une méthodologie simple pour vérifier que votre GA4 respecte le consentement de vos utilisateurs.

Respecter le consentement est une obligation légale, mais c’est aussi une question de confiance vis-à-vis de vos visiteurs et de plus en plus d’utilisateurs sont alertes sur ces sujets.

Alors oui, vous perdrez une partie des données dans GA4, et pas qu’un peu. Mais cela ne veut pas dire qu’utiliser GA devient inutile : les grandes tendances restent visibles (pages les plus consultées, taux de conversion, impact des campagnes). Ce qui compte, ce n’est pas d’avoir toutes les données - une bataille perdue d’avance en 2025 - mais un volume suffisant pour analyser des tendances fiables et les exploiter intelligemment, notamment en les croisant avec d’autres outils.

GA4 propose aussi de la modélisation pour compenser la perte de données due au consentement, aux bloqueurs de pub (dont je n’ai pas parlé ici) et aux restrictions des navigateurs. Mais cette fonctionnalité est réservée aux sites avec un trafic élevé (plusieurs milliers de visiteurs par jour) et utilisant le Consent Mode avancé. Or, la conformité de ce dernier reste incertaine, mais pas interdite, la CNIL ne s’étant pas encore prononcée officiellement sur le sujet.

Si vous avez des doutes sur votre site à ce sujet, n’hésitez pas à me contacter 😊

Besoin de maîtriser GA4 ou GTM ?

Que vous partiez de zéro ou cherchiez à optimiser une configuration existante, je vous accompagne à chaque étape :

• Audit GA4 : état des lieux de votre configuration

• Implémentation : setup sur mesure GA4 + GTM

• Formation : montée en compétences de vos équipes (note : 9,45/10 – +100 professionnels)

• Coaching : accompagnement régulier ou ponctuel sur l’analyse de données

On en parle ? Réservez un créneau ici pour parler de votre contexte et de vos enjeux.

Besoin d'un coup de main ponctuel ? Une question bloquante ou un point technique à résoudre sur GA4 ou GTM ? Réservez un appel ici.

Si GA4 capte déjà automatiquement certaines interactions – appelées événements – telles que les vues de page et les clics sortants, il est probable que vous souhaitiez aller plus loin en suivant des actions spécifiques propres à votre activité. Pour cela, un outil de gestion de tags (ou balises) comme Google Tag Manager (GTM) devient indispensable. Je vous conseille de lire le tutoriel Les événements dans Google Analytics 4 si besoin.

C’est souvent ici que les choses se compliquent. Certains se sentent perdus face à GTM et ne savent pas par où commencer. D’autres ont quelques bases, mais peinent à structurer leur approche et à connecter les points entre les composants essentiels de GTM. Ce tutoriel est conçu pour vous, que vous soyez novice ou intermédiaire dans l’univers du tracking. En revanche, si vous êtes déjà un Power User de GTM, vous ne trouverez probablement pas ici de nouveautés révolutionnaires.

Pour tracker une interaction sur votre site avec GTM et l’envoyer à Google Analytics 4 en tant qu’événement, il existe trois grandes approches : l’auto-event tracking (ou écouteur d’événement automatique) grâce aux fonctionnalités natives de GTM, le custom auto-event tracking (écouteur d’événement personnalisé) via du JavaScript personnalisé, ou l’ajout d’événements directement dans la couche de données via un développeur (ou un plugin si vous avez de la chance).

Dans chacune de ces méthodes, un élément central revient toujours : la couche de données, ou dataLayer. Elle constitue le cœur du réacteur de Google Tag Manager. Une fois que vous aurez compris son rôle, vos implémentations devraient vous paraître plus claires / fluides.

Les fondamentaux de GTM : ce que vous devez comprendre avant de commencer

Commençons par le commencement. Les éléments fondamentaux d’un conteneur Google Tag Manager - sans trop entrer dans les détails parce que ce n’est pas le sujet ici - sont :

• Les balises (ou tags si vous avez votre interface en anglais) sont le plus souvent un extrait de code JavaScript dont le rôle est d’envoyer des informations à la plateforme tierce dont il dépend : la balise Google envoie des données à Google, la balise Meta envoie des données à Meta. Vous trouverez de nombreux tags pré-configurés dans l’interface et pour les autres, il existe désormais des templates de tags développés par la communauté que vous trouverez dans Modèles, voire la balise HTML personnalisée.

• Les déclencheurs (ou triggers) sont des règles associées aux balises et qui régissent l’activation de ces dernières. Les balises se déclenchent lorsque les conditions du déclencheur sont remplies. Il est possible de déclencher une balise sur un niveau de chargement de page, un clic, l’envoi d’un formulaire, l’affichage d’un message, la lecture d’une vidéo, un scroll, un ajout au panier, etc. Il est pratiquement possible de tout faire.

• Les variables sont des informations provenant de la page pouvant être utilisées pour envoyer de la donnée dans les balises comme valeur à reporter, ou dans les déclencheurs comme valeur de référence. Il existe des variables intégrées, prédéfinies et que vous devez activer pour les utiliser, et des variables utilisateurs, plus avancées.

• Toutes les informations utilisées pour le tracking sont finalement hébergées dans un tableau invisible pour l’utilisateur lambda appelé couche de données ou dataLayer en anglais.

Qu’est-ce que le dataLayer ou couche de données dans Google Tag Manager ?

En termes simples, le dataLayer est une couche intermédiaire entre le site et Google Tag Manager qui a la forme d’un tableau de données virtuel et qui stocke temporairement la donnée dont vous avez besoin pour le tracking, par exemple le détail d’une commande ecommerce (chiffre d’affaires, détail des produits achetés…).

Le dataLayer n’existe pas par défaut sur un site. Il est lié à Google Tag Manager : les sites qui n’ont pas GTM n’ont pas de dataLayer en général. Lorsque GTM se charge, il initie / crée le dataLayer ou couche de données, ou utilise le dataLayer existant si un développeur ou un plugin en a déjà configuré un.

Ce dataLayer peut être alimenté de différentes manières : par Google Tag Manager lui-même, via du JavaScript personnalisé, vos développeurs ou des outils tiers (un plugin de votre CMS par exemple).

Une fois dans le dataLayer, Google Tag Manager peut facilement accéder aux informations qui y sont stockées, les utiliser dans les balises / déclencheurs / variables et les envoyer aux outils: Google Analytics, Google Ads, Facebook / Meta, etc.

Exemple de données qui peuvent être stockées dans un dataLayer : statut utilisateur (loggué / non loggué), ID Utilisateur (identifiant unique crypté correspondant au compte de l’utilisateur loggué), adresse IP, nombre de commandes, chiffre d’affaires de la commande, ID affilié, nom de l’auteur d’un article, nombre de commentaires d’un article, etc…

Pour voir si un site a les données dont vous avez besoin dans le dataLayer, il y a différentes possibilités, dont :

• Utiliser un plugin Chrome comme Datalayer Checker :

Amusez-vous à tester plusieurs sites ecommerce avec ce plugin - rendez vous par exemple sur une page produits - ils ont presque toujours un dataLayer fourni.

• Prévisualiser le site avec tagassistant.google.com, qui est l’outil utilisé lorsque vous prévisualisez votre conteneur GTM :

Dans « Récapitulatif » sur la gauche, les différents messages envoyés dans le dataLayer sont conservés jusqu’au plus récent pour chaque page.

💡 Pour les développeurs, la couche de données est un tableau JavaScript qui contient des propriétés composées d’un nom (exemple : currencyCode) et d’une valeur (exemple : EUR). C’est plus précisément une variable JavaScript globale de type tableau dans lequel il est possible de pousser des informations personnalisées avec la méthode dataLayer.push().

Les 3 façons de stocker des données dans le dataLayer et de tracker les interactions

Il existe donc 3 façons de pousser des données dans le dataLayer :

1. L’auto-event tracking pré intégré à Google Tag Manager, permettant de couvrir facilement de nombreux besoins courants de suivi d’interaction du visiteur avec votre site (clic sur un CTA, défilement de page…) sans ajouter de code supplémentaire.

2. Le custom auto-event tracking avec du JavaScript personnalisé, qui permet de suivre des interactions plus spécifiques non couvertes par l’auto-event tracking de GTM, en utilisant du JavaScript personnalisé. Par exemple, on peut détecter avec du JavaScript quand un utilisateur commence une vidéo Vimeo et envoyer cet événement dans le dataLayer. De nombreuses ressources / blogs, le plus souvent en anglais, offrent des codes déjà « clefs en main » et il suffit de faire une recherche sur le moteur de type « track xxx - Crisp (chatbot) / Vimeo (video) etc. - with Google Tag Manager ».

3. L’injection de données dans le dataLayer, qui peut être géré par un plugin ajouté à votre CMS comme GTM4WP pour WordPress ou un développeur qui utilisera la fonction dataLayer.push(). A utiliser notamment si vous avez besoin de données enrichie, comme les détails d’une transaction e-commerce ou la façon dont un utilisateur s’est loggué (via son compte email ou un réseau social).

L’auto-event tracking intégré à GTM : idéal pour les interactions standards

Dans la majorité des cas, vous pourrez utiliser l’auto-event tracking de GTM pour suivre les interactions des utilisateurs avec vos pages sans ajouter de code supplémentaire. GTM propose en effet et de façon pré-intégrée le tracking des clics, des soumission de formulaire ou encore du pourcentage de scroll de vos pages, pour les interactions les plus communes.

Pour activer l’auto-event tracking, il vous suffit de créer le déclencheur correspondant (sans lui rattacher un tag) qui jouera le rôle d’écouteur d’événement. Google Tag Manager écoutera l’interaction que vous lui indiquez et poussera les données correspondantes dans le dataLayer : il créera un événement lié dans le dataLayer et remplira automatiquement avec les valeurs trouvées sur la page les variables intégrées.

💡 A noter que la Balise Google Analytics - lorsque vous l’avez implémentée dans un conteneur - joue désormais pour toutes les interactions des mesures améliorées le rôle d’écouteur d’événement. Plus besoin dans ce cas de créer le déclencheur correspondant pour voir la valeur des variables.

Les étapes

1. Activer l’écouteur en créant le déclencheur correspondant à l’interaction que vous souhaitez tracker, par exemple pour un clic redirigeant vers une URL (codé en href) : Déclencheur > Nouveau > Choisir Clic - Liens uniquement. Ne rien modifier d’autre à part le titre. Vous pouvez nommer votre déclencheur et enregistrer.

2. S’assurer que les variables intégrées correspondantes sont activées en allant dans Variables > Variables intégrées > Configurer. Il suffit de les cocher pour les activer, pas besoin d’enregistrer.

3. Relancer la prévisualisation en cliquant sur le bouton Prévisualiser en haut à droite de GTM et observer, après avoir fait l’interaction que vous souhaitez tracker sur le site, si l’information apparaît dans Tag Assistant :

Si un événement est poussé dans le dataLayer au moment du clic, les variables pré intégrées se sont automatiquement mises à jour à partir des données du dataLayer :

💡 Les valeurs qui remonteront dans les variables seront évidemment propres au code de chaque site.

4. Reprendre votre déclencheur qui a servi à écouter le clic et l’adapter en utilisant les valeurs pour les variables qui remontent permettant d’identifier précisément l’action que vous souhaitez suivre. Par exemple, le site de démo que j’utilise a une classe unique permettant d’identifier les boutons du menu principal:

💡 Pour Google Analytics 4, se rappeler que de nombreuses interactions sont trackées automatiquement, avec les paramètres correspondants. Par exemple, les clics sortants (clics qui redirigent l’utilisateur vers un autre site que votre nom de domaine) sont déjà collectés, avec comme paramètres link_classes, link_domain, link_id, link_url et outbound que vous trouverez dans l’interface sous les dimensions suivantes : classes des liens, domaine du lien, ID du lien, URL du lien. Ce qui veut dire que vous avez déjà ces informations disponibles dans GA4 et qu’il est inutile d’ajouter un tag d’événement GA4 supplémentaire.

5. Créer votre balise d’événement Google Analytics 4 (Balises > Nouvelle > Google Analytics > Google Analytics : Evénement GA4), pour envoyer l’interaction à l’outil, et la lier à votre déclencheur :

Enregistrer, tester, publier ;)

Avantages de cette méthode :

• Facilité d’utilisation : vous pouvez rapidement configurer un suivi pour les interactions courantes (clic, scroll à 50%, vue d’une vidéo YouTube…) sans dépendre d’un développeur.

Limites :

• Les paramètres capturés peuvent ne pas inclure toutes les informations nécessaires pour vos analyses (ex. : pas de possibilité de capturer un email utilisateur lors de la soumission d’un formulaire). Vous êtes limité aux informations que GTM peut automatiquement détecter sur la page.

Le suivi personnalisé avec du JavaScript : pour des cas plus spécifiques

De nombreux ressources / blogs offrent des codes déjà “clefs en main” pour répondre aux besoins que l’auto-event tracking pré intégré à Google Tag Manager ne peut pas couvrir.

Il faut comprendre au préalable que le tracking des interactions est possible grâce aux event listeners, ou écouteurs d’événements en français.

Les écouteurs d’événements sont des fonctions dont le rôle est d’observer certaines interactions sur la page et de pousser la donnée liée à ces interactions dans le dataLayer.

Ces écouteurs peuvent se voir dans l’onglet Elements des Outils de Développement, en sélectionnant Event Listeners dans la barre de droite :

L’event listener surligné ici est créé par le tag de Google Analytics 4, qui je le rappelle joue désormais pour toutes les interactions des mesures améliorées (scroll, click, etc.) le rôle d’écouteur d’événement. Les autres écouteurs d’événements peuvent être créés par le code du CMS, ou encore par un développeur.

On a vu que dans GTM il existe différents écouteurs d’événement intégrés par défaut et basiquement, dès que vous activez un déclencheur (scroll, soumission de formulaire, lecture de vidéo YouTube), vous activez l’écouteur correspondant sur la page.

Pour les événements autres que ceux proposés par défaut dans Google Tag Manager, comme le tracking des interactions avec les vidéos Vimeo ou un formulaire Calendly, vous aurez besoin d’un écouteur d’événement personnalisé (custom auto-event listener), à condition qu’un écouteur correspondant ait déjà été développé.

Google dans ce cas sera votre meilleur ami ;) Rechercher nom de l’outil + listener google tag manager. La plupart du contenu disponible sera en anglais.

Ces recettes utilisent le tag HTML personnalisé (ou balise HTML personnalisée) avec du JavaScript personnalisé et vont écouter les interactions avec le player / widget qui vous intéresse et pousser l’information dans le dataLayer.

C’est là qu’entrent en jeu les variables de couche de données permettant de récupérer des données du dataLayer en dehors des variables intégrées, et un nouveau type de déclencheur dit Evénement Personnalisé.

Les étapes

J’utilise ici l’exemple des vidéos Vimeo issu du site Analytics Mania (en anglais) sans trop entrer dans les détails : ce sont les grandes étapes de chaque approche que j’aimerais que vous intégriez. L’article d’Analytics Mania vous donne tous les détails nécessaires.

1. Créer l’écouteur en copiant / collant le code dans une balise HTML personnalisée et l’assigner au déclencheur recommandé dans le tutoriel : Balise > Nouvelle > HTML personnalisée :

2. Relancer la prévisualisation en cliquant sur le bouton Prévisualiser en haut à droite de GTM et observer, après avoir fait l’interaction que vous souhaitez tracker sur le site, si l’information correspondante apparaît dans Tag Assistant :

3. Créer les variables de type couche de données dont vous aurez besoin (Variables > Variables définies par l’utilisateur > Nouvelle > Variable de couches de données) à partir de ce qui est poussé dans le dataLayer par le code mis dans la balise HTML personnalisée.

Si vous souhaitez transférer certaines informations de la couche de données vers d’autres outils (comme Google Analytics) avec Google Tag Manager, vous devez en effet "apprendre" à GTM à les récupérer grâce à ces variables. Par exemple pour aller récupérer le titre de la vidéo :

4. Créer votre déclencheur de type événement personnalisé, en utilisant la valeur derrière la clef event du datalayer, video dans notre exemple :

5. Créer votre balise d’événement Google Analytics 4 (Balises > Nouvelle > Google Analytics > Google Analytics : Evénement GA4), pour envoyer l’interaction à l’outil, et la lier à votre déclencheur :

Enregistrer, tester, publier ;)

💡 A noter que vous ne trouverez pas toujours de custom auto-event listener développé pour votre besoin. C’est par exemple assez rare d’en trouver pour les chat bots, sauf Crisp.

💡 Il est fortement recommandé de consulter un développeur du site avant d'ajouter du code comme un écouteur personnalisé GTM. Ils trouveront peut-être des conflits avec le code du site pouvant causer des problèmes.

Avantages de cette méthode :

• Permet de suivre des interactions spécifiques, comme les interactions avec des widgets externes (ex. : chatbots), ou des players non supportés par défaut (ex. : Vimeo).

• Vous trouverez de nombreux scripts / tutoriels "clé en main", souvent partagés sur des blogs ou forums spécialisés.

Limites :

• Une mauvaise implémentation ou un code incompatible peut entraîner des problèmes de tracking ou de performance sur le site.

• Les scripts partagés par la communauté ne couvrent pas toujours vos besoins précis.

• Les scripts personnalisés peuvent devenir obsolètes si la structure de votre site ou des outils externes change.

L’injection manuelle de données dans le dataLayer via un développeur : flexibilité et pérennité.

Si aucune des 2 options citées précédemment ne fonctionne, vous devrez coopérer avec un développeur - à condition bien sûr que vous ayez cette ressource - qui devra mettre à disposition les données dont vous avez besoin dans le dataLayer. L'injection de données dans le dataLayer via un développeur - ou un plugin - est la méthode la plus flexible et pérenne pour tracker des interactions sur votre site.

Cette approche est à privilégier lorsque vous devez suivre des événements complexes ou personnalisés non pris en charge par les fonctionnalités d'écoute automatique de Google Tag Manager (GTM) et que vous souhaitez transmettre des informations enrichies (comme des données utilisateur lors de la soumission d’un formulaire, des catégories de produit, ou des détails de commande).

Le rôle de la méthode dataLayer.push()

Le mieux dans l’option du développeur est de lui préparer l’exemple de code, ou push dataLayer, à déclencher et c'est là que la méthode dataLayer.push joue un rôle important.

Par exemple, si vous souhaitez que votre développeur pousse un événement dans le dataLayer chaque fois qu'un nouvel abonné a saisi avec succès son adresse e-mail lors de son inscription à votre newsletter :

<script>

window.dataLayer = window.dataLayer || [];

window.dataLayer.push({

'event': 'new_subscriber'

});

</script>

Les dataLayer.push nécessaires au tracking ecommerce avec Google Analytics ont des structures un peu plus compliquées : exemple pour le push de confirmation de transaction.

💡 Le dataLayer est sensible à la casse : majuscule / minuscule. Seule la lettre L doit être en majuscule. DataLayer.push ne fonctionnera pas (parce D est en majuscule). datalayer.push ne fonctionnera pas non plus, parce que tout est en minuscule.

💡La méthode dataLayer.push devrait être la seule manière d'ajouter des données dans le dataLayer et ce même si la documentation officielle de Google Tag Manager mentionne / recommande d'utiliser une autre méthode dite de déclaration de couche de données (dataLayer = [{}]).

💡 Remarque : dataLayer.push doit contenir un paramètre "event" pour pouvoir l'utiliser avec le déclencheur d'événement personnalisé.

Une fois que les données sont disponibles dans le dataLayer, vous pourrez travailler avec elles via Google Tag Manager :

• Pour récupérer les données, vous utiliserez une variable de type couche de données.

• Pour déclencher une balise sur un événement dayaLayer (clé event: xxxx), vous utiliserez le déclencheur de type événement personnalisé.

💡Lorsque vous travaillez sur un CMS, notamment pour le tracking ecommerce, pensez toujours à aller jeter un œil du côté des plugins existants, qui peuvent vous faciliter la tâche en poussant la donnée dont vous avez besoin correctement dans le dataLayer. Prendre le temps de lire les avis avant de faire un choix, installer le plugin (vous aurez parfois besoin de l’aide d’un développeur) et le paramétrer. Certains plugins proposent également des conteneurs GTM à importer déjà configurés (avec les bonnes balises, déclencheurs, etc.). Pour WordPress, il y a par exemple le plugin de Thomas Geiger, GTM4WP, qui a une intégration WooCommerce et vous pousse dans le dataLayer les données ecommerce dont vous avez besoin. Il a aussi une intégration pour le suivi des soumissions de formulaire ContactForm7 avec des données enrichies (email, nom, prénom…) pour faciliter la mise en place du suivi avancé des conversions Google Ads notamment.

A partir de là, les étapes restent les mêmes que pour les autres méthodes :

1. Observer, après avoir fait l’interaction que vous souhaitez tracker sur le site, si l’information correspondante apparaît dans Tag Assistant.

2. Créer les variables dataLayer dont vous aurez besoin.

3. Créer un déclencheur de type événement personnalisé (event:xxxx).

Avantages de cette méthode :

• Une flexibilité totale pour transmettre des données spécifiques.

• Un contrôle précis sur le contenu et le moment où les données sont injectées.

• Une compatibilité avec presque tous les outils tiers via GTM.

Limites :

• Nécessite un développeur ou l’existence de plugins adaptés.

• Les erreurs de syntaxe ou de placement du code peuvent provoquer des dysfonctionnements.

Comment choisir la meilleure méthode : un framework pour guider vos décisions

Ce framework est là pour aider les débutants à choisir la meilleure option quand ils souhaitent tracker une interaction :

En résumé, vous devez toujours d’abord récupérer les données dans la couche de données ou dataLayer à l'aide d'un écouteur d'événement automatique standard, d'un écouteur personnalisé, d'un développeur ou d'un plugin. C’est la BASE à partir de laquelle vous allez pouvoir déclencher votre balise.

1. Commencer par l’auto-event tracking standard (colonne de gauche).

2. Si vous ne parvenez à obtenir les données dans le dataLayer de cette manière, passez à la colonne du milieu : essayer de trouver un écouteur d'événement automatique personnalisé. Google est votre ami.

3. Si vous ne trouvez toujours pas ce dont vous avez besoin, se déplacer vers la colonne de droite - vous aurez besoin de l'aide du développeur, ou d’un plugin qui pourrait éviter des heures (jours, semaines…) de développement.

Une fois les données à disposition dans le dataLayer, les étapes sont toujours les mêmes :

1. Configurer les variables (activer les variables intégrées ou créer des variables de couche de données).

2. Mettre à jour ou créer le déclencheur.

3. Configurer la balise, la lier au déclencheur précédemment créé. Si nécessaire, utiliser également certaines variables dans la balise comme paramètres. Lire les dimensions personnalisées dans GA4.

Conclusion

Le suivi des interactions dans Google Analytics 4 via Google Tag Manager peut sembler complexe, mais avec une bonne méthodologie et une compréhension du rôle central de la couche de données aka dataLayer, il devient un outil puissant et flexible pour répondre à vos besoins de suivi.

Si tout n’est pas limpide pour le moment, c’est e normal. Google Tag Manager n’est pas un outil aisé à appréhender et il faut du temps pour bien le maîtriser. Mon conseil : pratiquer encore et encore et à un moment vous serez en mesure de rejoindre les points entre les différents concepts abordés… 

Dans cet article, nous avons exploré les trois principales façons de tracker des interactions via GTM :

1. L’auto-event tracking intégré : idéal pour des cas courants comme les clics sur des liens, le tracking des niveaux de scroll de vos pages ou le suivi des vidéos YouTube. C’est la méthode la plus simple à mettre en place et elle couvre de nombreux besoins standards.

2. Le custom auto-event tracking : une option à investiguer pour les interactions plus spécifiques (comme les vidéos Vimeo ou les widgets externes), nécessitant un peu de JavaScript via des recettes déjà disponibles sur le web. Attention à ne pas utiliser n’importe quelle source et vérifier idéalement avec un développeur du site qu’il n’y aura pas de conflit.

3. L’injection manuelle dans le dataLayer : la méthode la plus personnalisable et pérenne, souvent via un développeur (voire un plugin), pour suivre des scénarios complexes et / ou envoyer des données enrichies.

Votre choix dépendra de trois facteurs : la complexité de l’interaction à suivre, les ressources disponibles (si vous avez accès à un développeur, l’injection dans le dataLayer est une option puissante) et vos objectifs métier : assurez-vous que les données collectées répondent vraiment à vos besoins d’analyse et d’optimisation.

Prenez le temps de bien structurer vos configurations, testez systématiquement vos implémentations et, si nécessaire, n’hésitez pas à collaborer avec des experts ou des développeurs.

Besoin de maîtriser GA4 ou GTM ?

Que vous partiez de zéro ou cherchiez à optimiser une configuration existante, je vous accompagne à chaque étape :

• Audit GA4 : état des lieux de votre configuration

• Implémentation : setup sur mesure GA4 + GTM

• Formation : montée en compétences de vos équipes (note : 9,45/10 – +100 professionnels)

• Coaching : accompagnement régulier ou ponctuel sur l’analyse de données

On en parle ? Réservez un créneau ici pour parler de votre contexte et de vos enjeux.

Besoin d'un coup de main ponctuel ? Une question bloquante ou un point technique à résoudre sur GA4 ou GTM ? Réservez un appel ici.

Dans Universal Analytics, vous vous souviendrez peut-être qu’il y avait des rapports avec une visualisation assez proche, mais que j’utilisais personnellement très peu, leur lecture étant assez… indigeste. Et bien Google Analytics 4 a mieux fait les choses 👀

Qu’est-ce qu’une exploration du chemin dans Google Analytics 4 ?

Avec une exploration du chemin, vous pouvez voir comment les utilisateurs naviguent sur votre site, à partir d’un point de départ ou d’un point d’arrivée que vous choisissez, qui peut être un événement ou une page précise. Elle vous donne à voir les séquences d’interactions - événements ou pages vues - que vos utilisateurs suivent le plus, sous forme d'arborescence.

Vous serez presque toujours surpris de constater que ce parcours ne ressemble probablement pas à celui que vous aviez en tête : vous verrez vos utilisateurs passer de Y à A, au lieu de suivre votre parcours idéal de A à B. Jeff Sauer, fondateur de Data Driven U, résume l’idée par cette phrase :

Le web est beaucoup de choses, mais la linéarité n’est pas l’une d’entre elles.

Une exploration du chemin à 2 cas d’usage majeurs selon moi : comprendre comment vos visiteurs naviguent une fois arrivés sur votre site, à partir de la page d’accueil par exemple et en croisant éventuellement cette donnée avec une catégorie d’appareil (mobile ou desktop) ou une source de trafic (comme les emails ou le SEO), et comprendre les étapes principales précédant un événement clé (conversion dans le langage commun : un achat, une soumission de formulaire, etc.).

Mais il y a beaucoup d’autres cas d’usage et vous trouverez plusieurs exemples à la fin de ce tutoriel.

Créer une exploration du chemin dans GA4

Pour accéder à ce rapport, direction Explorer, puis cliquer sur Exploration du chemin :

Vous verrez un rapport déjà configuré, et pas très intéressant :

Cliquer sur Recommencer en haut à droite pour démarrer une nouvelle exploration :

Vous pouvez aussi partir de n’importe quelle autre technique d’Explorer, puis sélectionner Exploration du chemin dans le panneau Paramètres sous Technique :

Dernière option qui a ma préférence : partir d’une exploration vide à partir de la home d’Explorer, puis modifier la technique d’analyse Format libre qui s’ouvre par défaut par Exploration du chemin (panneau Paramètres sous Technique). De cette manière le rapport est complètement vierge, sans segments ou dimensions sélectionnées et / ou déjà appliquées au rapport :

Une exploration du chemin comprend les éléments suivants : un panneau Variables (1), un panneau Paramètres (2), et le graphique (3) en output :

Variables

Ce panneau est commun à toutes les techniques. Outre le nom du rapport et la sélection d’une plage de dates, vous y trouvez les éléments dont vous aurez besoin pour construire votre rapport : segments, dimensions et métriques.

Plage de dates

💡Peu d’utilisateurs en sont conscients, et c’est pourtant important : dans les rapports Explorer de votre propriété Google Analytics 4, la durée de conservation de vos données est de 2 mois par défaut. Vous pouvez modifier ce paramètre de 2 à 14 mois maximum en allant dans Administration > Collecte et modification des données > Conservation des données. Lire Attention à la durée de conservation des données par défaut dans Google Analytics 4 pour plus de détails.

💡 Contrairement à d’autres rapports d'exploration, la comparaison de dates n'est pas disponible ici.

Segments

Les segments permettent de mieux comprendre les comportements spécifiques de vos utilisateurs en les groupant en fonction de critères que vous choisissez.

Pour appliquer un segment à votre rapport, cliquer sur l'icône + : vous pouvez piocher parmi quelques segments pré-définis par les équipes d’analytics, ou créer les vôtres en cliquant sur Créer un segment :

Ce que vous verrez si vous choisissez de créer un segment :

Dans GA4, il est possible de créer des segments sur la base d’utilisateurs, de sessions, ou d’événements.

• Segment d'utilisateurs : ce segment inclut les données de tous les utilisateurs qui correspondent à certains critères. Exemple : tous les événements et sessions des utilisateurs qui proviennent des États-Unis.

• Segment de sessions : ce segment inclut les données des sessions qui correspondent à certains critères. Exemple : tous les événements des sessions où les visiteurs ont téléchargé un ebook.

• Segment d'événements : ce segment inclut UNIQUEMENT les événements basés sur certains critères. Exemple : uniquement les données des événements dont le nom est purchase.

Expliqué autrement : ci-dessous l’exemple de trois sessions faites par le même utilisateur :

Session 1 : page_view (event), scroll (event), page_view (event), achat (event)

Session 2 : page_view (event)

Session 3 : page_view (event), click (event), checkout (event)

• Segment d'utilisateurs avec événement “achat” : les trois sessions et événements sont inclus,

• Segment de sessions avec événement “achat” : seule la première session où il y a eu l’achat est incluse,

• Segment d’événements “achat” : seul l'événement spécifique “achat” est inclus ; tous les autres événements sont exclus.

Lire le tutoriel Les segments et les audiences dans Google Analytics 4 si vous souhaitez creuser le sujet.

Dimensions

Pour rappel, les dimensions sont l’un des deux types de données qui composent les rapports dans Google Analytics avec les métriques. Lorsque Google Analytics collecte des données (sexe, pays, ville, catégorie d’appareil, navigateur, source / support…), il transforme ces données en dimensions avec les données statistiques correspondantes – ce sont les métriques - dans les rapports. Une dimension est donc un attribut qui décrit la donnée. Elles sont placées dans la première colonne dans les rapports standards. Ce sont par exemple catégorie de l’appareil, chemin de la page, navigateur, groupe de canaux, etc.

Vous pouvez ajouter les dimensions dont vous avez besoin en cliquant sur le symbole + et en sélectionnant ce qui vous intéresse, sans oublier de Confirmer :

La dimension sera ensuite visible dans le panneau Variables et à partir du moment où elle a été ajoutée, vous pourrez l’utiliser dans le rapport :

Métriques

Une métrique mesure quant à elle une dimension. C’est donc forcément un nombre. Il s’agit par exemple du nombre d’utilisateurs, du taux d’engagement ou encore du nombre d’événements clés (feu conversions).

Par défaut, une exploration du chemin n’indique que le nombre d’événements, mais vous pouvez également choisir de travailler avec nombre total d'utilisateurs et nombre d’utilisateurs actifs.

Si vous essayez d’ajouter d’autres métriques à votre rapport en cliquant sur l’icône +, vous verrez qu’elles sont toutes grisées : vous êtes limités aux trois métriques mentionnées ci-dessus dans une exploration du chemin :

Paramètres

Ce panneau est spécifique à chaque technique du module Explorer.

Segment

Appliquer ici votre segment pour analyser uniquement un sous-ensemble de vos données en le faisant glisser du panneau Variables :

💡 Contrairement aux autres rapports d'exploration, la comparaison entre plusieurs segments n'est pas disponible. Vous ne pouvez utiliser qu’un segment à la fois.

Type de noeud

Comme pour les métriques, vous êtes limités dans une exploration du chemin à travailler avec des événements, des titres de page ou des chemins de page, que vous choisirez comme point de départ ou point d’arrivée de votre analyse :

• Nom de l'événement pour analyser les interactions spécifiques des utilisateurs.

• Titre de la page et nom (ou classe) de l'écran pour regarder les titres de pages que les utilisateurs visitent. Le titre de la page correspond à la balise Meta Title. Le terme d’écran concerne uniquement les applications mobiles.

• Chemin de la page et classe de l’écran : ce noeud a été ajouté dans un second temps mais c’est probablement celui que vous utiliserez le plus pour regarder les chemins de page que les utilisateurs visitent. Le chemin de la page (page path en anglais) correspond à la partie de votre URL derrière votre nom de domaine.

N’afficher que les noeuds uniques

Cette fonctionnalité se comprend mieux avec un exemple.

Imaginons qu'un visiteur arrive sur votre site et déclenche les événements suivants : session_start > page_view > page_view > view_promotion.

Si l’option N’afficher que les noeuds uniques est désactivée, les événements identiques qui se produisent de manière consécutive seront affichés. Dans ce cas, le flux apparaîtra comme suit session_start -> page_view -> page_view -> view_promotion. Ce flux montre tous les événements, y compris les répétitions.

Si l’option N’afficher que les noeuds uniques est activée, seuls les nœuds uniques seront affichés. Par conséquent, dans l'exemple ci-dessus, le flux serait simplifié pour montrer uniquement les événements uniques : session_start -> page_view -> view_promotion.

A vous de voir en fonction des réponses que vous cherchez si vous préférez avoir une vue concise des interactions des utilisateurs en évitant la surcharge d'informations causée par la répétition des mêmes événements / pages, ou si vous préférez opter pour une vue exhaustive, incluant les répétitions.

Répartition

Utiliser une dimension "Répartition" pour voir comment les données sont regroupées en fonction de cette dimension. Par exemple, vous pouvez afficher les chemins de l'utilisateur en fonction de leur "pays" ou "catégorie d’appareil".

Une fois appliquée la répartition, vous verrez en bas du graphique une légende. En cliquant sur un élément de la légende qui vous intéresse, ce segment sera mis en surbrillance :

Valeurs

Un code couleur vous aide à comprendre que vous ne pouvez mettre dans cette section qu’une des 3 métriques disponibles dans l’onglet Variables. Par défaut vous verrez Nombre d’événements comme précisé plus haut, mais vous pouvez la supprimer et en choisir une autre en la faisant glisser d’un panneau à l’autre :

Filtres

Vous pouvez appliquer des filtres à votre rapport en fonction des dimensions et des métriques que vous aurez préalablement ajouté dans le panneau Variables. Par exemple, vous pouvez n’afficher que les chemins comportant un nombre minimal d'utilisateurs ou d'événements, ou les chemins empruntés par les utilisateurs de certains pays :

Filtres de noeuds

Si vous souhaitez exclure un certain nœud dans votre visualisation, cliquer droit sur le nom du nœud à partir du graphique et sélectionner "Exclure le nœud".

Vous aurez deux options :

• Exclure de tous les chemins : le nœud sera exclu de toutes les visualisations et analyses futures.

• Exclure juste ce chemin : le nœud sera exclu uniquement de la visualisation actuelle, tout en restant présent dans d'autres chemins.

Une fois que vous avez exclu le nœud, ce filtre sera ajouté à la section des filtres de nœuds.

L'exclusion de nœuds est utile pour affiner votre analyse, en vous concentrant sur des interactions spécifiques ou en filtrant des données qui pourraient fausser vos résultats.

Naviguer dans un rapport Exploration du chemin

Direction le graphique.

Point de départ / d'arrivée

Après avoir cliqué sur Recommencer, choisir votre point de départ ou point d’arrivée, qui peut donc être un événement, un titre de page ou un chemin de page pour les sites web :

• Le point de départ correspond à la page ou à l'événement situé au début du parcours que vous souhaitez analyser, par exemple le chemin de vos utilisateurs à partir de la page des nouveautés sur un site ecommerce comme le Google Merchandise Store :

On voit ici que suite à la vue de la page des nouveautés, les utilisateurs voient majoritairement la home ou page d’accueil (/) et les sections Mode (/shop/apparel), Promo (/shop/clearance).

• Le point d'arrivée correspond quant à lui à la page ou à l'événement situé à la fin du chemin que vous souhaitez explorer, pour voir par exemple comment les utilisateurs trouvent votre blog, ou les principaux événements avant une transaction :

Etapes

Les colonnes du graphique correspondent aux étapes. Chaque étape affichée après le point de départ ou avant le point d'arrivée correspond aux actions suivantes / précédentes (visualisation d'une page ou déclenchement d'un événement).

Par exemple, l'étape -1 ci-dessus affiche les événements déclenchés juste avant l’achat (purchase).

Type de noeud

Vous pouvez choisir le type de noeud (nom d’événement, titre de page ou chemin de page) que vous souhaitez voir pour chaque étape :

💡 Le type de noeud n’a pas à forcément être le même entre chaque étape. Vous pouvez partir d’un événement et regarder à l’étape suivante les pages sur lesquelles cet événement s’est produit.

Ajouter un noeud

L’étape +/-1 s’ajoute automatiquement une fois sélectionné votre point d’arrivée ou point de départ.

Pour ajouter des étapes supplémentaires, cliquer sur la branche qui vous intéresse. Vous verrez alors ce que les visiteurs ont fait ensuite. Par exemple, si je clique sur la page /canada/checkout de l’exemple ci-dessus, l’étape -2 suivante s’affiche :

💡 Vous pouvez afficher ainsi jusqu’à 10 colonnes.

Les chiffres que vous voyez dans le graphique correspondent à la métrique que vous avez sélectionnée dans la section Valeurs du panneau Paramètres :

Si vous ne souhaitez pas voir certains nœuds dans une étape particulière, vous pouvez cliquer sur l'icône en forme de crayon au-dessus de celle-ci, puis décocher les événements / pages que vous ne souhaitez pas afficher :

Exemples de rapports Exploration du Chemin de GA4

Une exploration du chemin vous permettra de répondre - notamment - aux questions ci-dessous.

J’ai utilisé quand c’était possible le compte de démonstration mis à disposition par les équipes d’Analytics, auquel vous pouvez vous connecter en cliquant ici si vous souhaitez reproduire certains des rapports.

Quelles sont les principales pages que les utilisateurs ouvrent une fois qu'ils voient ma page d'accueil (ou n’importe quelle autre page d’ailleurs) ?

• Cliquer sur Recommencer.

• Dans Point de départ, sélectionner l’événement page_view qui correspond à la vue d’une page :

• Dans Etape +1, changer le type de noeud pour Chemin de la page :

• Cliquer ensuite sur la page que vous avez sélectionnée (la home ou page d’accueil est représentée par la barre oblique /) et l’étape suivante (Etape +2) apparaît :

Vous pouvez voir à l’étape +2 quelles pages ont été les plus vues après être passé sur la page d’accueil.

💡 La part importante de (not set) du compte de démonstration Google Merch Shop n’est pas normale et ne devrait pas apparaître dans vos rapports dans ces proportions.

Cliquer de nouveau sur un noeud et vous aurez l’étape suivante, et ainsi de suite. Par exemple, si je clique sur /shop/new dans le graphique :

Comment naviguent mes utilisateurs sur le site une fois arrivés par tel ou tel canal d’acquisition de trafic (mes emails, ou mon SEO) ?

C’est une question récurrente quand je discute avec des personnes en charge de tel ou tel canal chez un client. Pour répondre à la question, vous devrez d’abord créer un segment de sessions comme ceci (utiliser la dimension groupe de canaux par défaut de la session - ou personnalisé si vous en avez un, ou source / support de la session) sans oublier de l’appliquer :

• Cliquer ensuite sur Recommencer.

• Dans Point de départ, sélectionner l’événement session_start, qui correspond au début de la visite :

• Dans Etape +1, changer le type de noeud pour Chemin de la page : vous verrez les principales pages d’arrivée de votre canal, dans cet exemple l’Organic Search = SEO :

• Cliquer ensuite sur une page : l’étape suivante (Etape +2) à partir de cette dernière apparaît, et ainsi de suite. Exemple à partir de la home (/) :

Ne pas oublier pas l’intérêt d’une dimension de répartition, qui vous permettra par exemple de différencier le trafic mobile versus desktop (penser qu’il vous faut l’importer dans l’onglet Variables pour pouvoir vous en servir) :

Quelles pages voient le plus vos visiteurs avant de s'abonner à une newsletter, ou de remplir le formulaire de contact ?

Supposons que chaque fois qu'une personne s'abonne à votre newsletter ou soumette un formulaire de contact sur votre site, un événement soit envoyé à GA. Si vous avez suivi les recommandations de la documentation du support Analytics sur les événements recommandés dans Google Analytics 4, ces événements devraient s’appeler generate_lead ou sign_up, mais d’autres noms peuvent être utilisés. Quoiqu’il en soit ces interactions ne sont pas comptabilisées automatiquement dans GA4 : vous devrez créer les événements correspondants, que ce soit via l’Administration ou plus probablement en passant par Google Tag Manager.

Une fois collectés, vous pourrez sélectionner l’événement qui vous intéresse comme point de fin de l'exploration de chemin, et voir les pages le plus souvent vues juste avant.

• Cliquer sur Recommencer.

• Dans Point d’arrivée cette fois, sélectionner Nom de l’événement puis l’événement qui vous intéresse :

• Dans Etape -1, changer le type de noeud pour Chemin de la page : vous verrez les pages à partir desquelles l’événement est généré :

• Cliquer ensuite sur une page : l’étape suivante (Etape -2) à partir de cette dernière apparaît, et ainsi de suite :

Que font vos utilisateurs après s'être connectés ?

Supposons cette fois que chaque fois qu'une personne se loggue à son compte sur votre site, un événement soit envoyé à GA. Si vous avez suivi les recommandations de la documentation du support Analytics sur les événements recommandés dans Google Analytics 4, cet événement devrait s’appeler login, mais là encore d’autres noms ont pu être utilisés pour tracker cette interaction via Google Tag Manager.

Une fois collecté, vous pourrez sélectionner l’événement qui vous intéresse comme point de départ de l'exploration de chemin, et voir les pages le plus souvent vues juste après :

• Cliquer sur Recommencer.

• Dans Point de départ, sélectionner Nom de l’événement puis l’événement qui vous intéresse :

• Dans Etape +1, changer le type de noeud pour Chemin de la page : vous verrez les pages à partir desquelles l’événement est généré :

• Cliquer ensuite sur une page (/fr/mon-compte ici) : l’étape suivante (Etape +2) à partir de cette dernière apparaît, et ainsi de suite (vous commencez à connaître la chanson) :

Sur quelles pages y-a-t-il le plus d’erreurs ?

Il vous faudra là encore mettre en place l’événement correspondant via Google Tag Manager. Il est par exemple possible de suivre les erreurs JavaScript, les pages en 404, les types de problèmes rencontrés lors du paiement ou du remplissage d’un formulaire.

1. Cliquer sur Recommencer.

2. Dans Point d’arrivée, sélectionner l’événement qui vous intéresse (errors pour le compte de démo) :

Vous avez un petit moteur de recherche (symbole de la loupe) si vous ne trouvez pas ce que vous cherchez.

1. Dans ETAPE -1, changer le type de noeud pour Chemin de la page : vous verrez les pages à partir desquelles l’événement est généré :

Quelques tips supplémentaires

Chemins et sessions

💡 Une chose important à comprendre ici, c’est que ce rapport suit vos utilisateurs dans le temps au cours de leurs différentes sessions. En fonction de la plage de dates sélectionnée, un chemin peut s'étendre sur une ou plusieurs sessions. Et pour rappel, une nouvelle session ne commence que si un utilisateur reste inactif pendant 30 minutes.

Dupliquer un rapport

Vous pouvez facilement dupliquer un onglet :

Et pour le renommer, il suffit de cliquer sur le nom de l’onglet et d’écrire :

Conclusion

J'espère que les exemples vous ont donné une bonne idée de ce qu’on peut tirer de cette technique d’analyse : comprendre comment les visiteurs se déplacent sur votre site et les séquences d’actions qu’ils effectuent lors d'une ou plusieurs sessions.

Il est important de comprendre les données que vous regardez : la plage de dates, les métriques, les segments et dimensions, ou encore le paramètre "Afficher les nœuds uniques" ont tous un impact sur les données générées dans ce rapport, et les insights que vous pourrez en tirer.

Besoin de maîtriser GA4 ou GTM ?

Que vous partiez de zéro ou cherchiez à optimiser une configuration existante, je vous accompagne à chaque étape :

• Audit GA4 : état des lieux de votre configuration

• Implémentation : setup sur mesure GA4 + GTM

• Formation : montée en compétences de vos équipes (note : 9,45/10 – +100 professionnels)

• Coaching : accompagnement régulier ou ponctuel sur l’analyse de données

On en parle ? Réservez un créneau ici pour parler de votre contexte et de vos enjeux.

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Elle passe en revue les paramètres du compte et de la propriété de GA4, l'installation et les paramètres du flux de données, la collecte et modification des données, l'affichage des données et les associations de produits.

Que vous voyez un expert du marketing ou plus novice, elle vous permettra de configurer correctement votre compte et de gagner un temps précieux en évitant les erreurs risquant d’impacter la fiabilité de vos données.

Vous pouvez télécharger le document sous forme PDF pour vous y référer plus facilement si besoin :

Planning

• Préparer un plan de mesure concis.

💡 Un plan de mesure va contenir les objectifs du site (vendre des produits et des services, générer des leads, améliorer la notoriété, créer de l’engagement, informer, augmenter le revenu publicitaire…) déclinés en KPIs permettant la mesure de l’atteinte de ces objectifs (transactions, inscriptions à la newsletter, impressions publicitaires…). Il va aussi contenir toutes les interactions (événements) que vous souhaitez suivre sur votre site pour mesure l’atteinte de vos KPIs.

Vous trouverez ici un exemple de plan de mesure ecommerce à copier.

Paramètres du compte

• Vérifier la cohérence de l'architecture des comptes. Plus d'informations ici.

• Si vous avez la version payante (GA 360), évaluer l'intérêt d'une propriété de consolidation. Plus d'informations ici.

• Si vous avez la version payante (GA 360), évaluer l'intérêt d'une sous-propriété. Plus d'informations ici.

• Vérifier que l'option de partage de données "Produits et services Google" est désactivée (Administration > Paramètre du compte > Détails du compte) !Confidentialité Des Données

• Vérifier la signature et les détails du Data Processing Agreement (DPA). Cette partie doit être validée par le client (Administration > Paramètre du compte > Détails du compte) !Confidentialité Des Données

• Vérifier que l'option "Contributions à la modélisation et insights métier" est activée si vous souhaitez bénéficier des avantages de la modélisation et de benchmark (Administration > Paramètre du compte > Détails du compte).

Paramètres de la propriété

• Vérifier la cohérence de l’architecture des propriétés (plus d’informations ici).

• S’assurer que la propriété est clairement nommée (Administration > Paramètre de la propriété > Détails de la propriété).

• Vérifier que le fuseau horaire de la propriété est correct (Administration > Paramètre de la propriété > Détails de la propriété).

• Vérifier que la devise de la propriété est correcte (Administration > Paramètre de la propriété > Détails de la propriété).

• Vérifier que la catégorie sectorielle est aussi proche que possible de votre thématique (Administration > Paramètre de la propriété > Détails de la propriété).

• Définir les accès et restrictions de données (Administration > Paramètre de la propriété > Gestion des accès à la propriété). Plus d’informations ici.

💡 Retirer en particulier les accès qui n’ont plus lieu d’être et ajuster le niveau (Editeur, Analyste, etc.) à chaque rôle. S’assurer par ailleurs qu’au moins 2 emails sont administrateurs par sécurité.

• Créer des alertes e-mail via le module des Insights (insights personnalisés) pour ne pas manquer des variations importantes. Plus d’informations ici.

💡 Quelques exemples : -90% de trafic versus même jour de la semaine précédente, -40% de revenu versus semaine précédente, etc.

• Valider toutes les étapes de l'assistant de configuration (Administration > Assistant de configuration).

💡 Ca n’a aucun impact à proprement parlé, sauf de vous débarrasser de la barre d’avertissement en haut de votre écran.

Installation & paramètres du flux de données

• Vérifier la cohérence de l’architecture des flux de données (Administration > Paramètres de la propriété > Collecte de modification des données > Flux de données). Plus d’informations ici.

• Installer Google Analytics 4, de préférence via Google Tag Manager. Voir le tutoriel Installer Googel Analytics 4 avec Google Tag Manager.

💡 En Europe, le consentement aux cookies sur le bandeau de collecte doit être pris en compte dans le déclenchement des tags !Confidentialité Des Données

• Activer le DebugView pour voir si la donnée remonte correctement. Voir le tutoriel Le DebugView dans Google Analytics 4.

💡 S’assurer notamment que les données ne remontent pas en doublon. Pour aller plus loin sur le sujet, voir le tutoriel Vérifier si Google Analytics 4 est (bien) installé sur un site.

• Personnaliser le suivi de votre moteur de recherche interne si nécessaire (Détails de votre flux Web > Mesures améliorées). Voir le tutoriel Trouver et analyser les termes de recherche dans Google Analytics 4. Plus d’informations ici.

• Désactiver les autres mesures améliorées qui seraient inutiles pour vous, ou que vous auriez décidé de suivre via Google Tag Manager (Détails de votre flux Web > Mesures améliorées). Plus d’informations ici.

💡 Le suivi des interactions avec les formulaires (from_start et form_submit) ne fonctionne pas bien la majeure partie du temps via la collecte automatique → Il est conseillé de le désactiver.

• Masquer les emails de façon préventive (Détails de votre flux Web > Masquer les données). Plus d’informations ici !ConfidentialitéDesDonnées

• Configurer le suivi de plusieurs domaines si besoin (Détails de votre flux Web > Balise Google > Configurer les paramètres de la balise > Configurer vos domaines). Voir le tutoriel Le suivi de plusieurs domaines dans Google Analytics 4.

• Décocher la case “Détecter automatiquement les données fournies par les utilisateurs” (Détails de votre flux Web > Balise Google > Configurer les paramètres de la balise > Autoriser l'utilisation de données fournies par l'utilisateur). Plus d’informations ici !ConfidentialitéDesDonnées

💡 Cette fonctionnalité permet à Google de suivre automatiquement certaines données sur les utilisateurs directement depuis le site, par ex. leur adresse e-mail, qui pourrait ensuite être utilisée à des fins de marketing. Si vous souhaitez utiliser les données utilisateur, mieux vaut contrôler votre setup via Google Tag Manager : vous choisissez quelle donnée est envoyée à Google et quand.

• Désactiver la collecte des événements Universal Analytics (Détails de votre flux Web > Balise Google > Configurer les paramètres de la balise > Collecter les événements Universal Analytics).

💡 Cette fonctionnalité permet d’envoyer à Google Analytics 4 des données à partir d’éventuels tags Universal Analytics encore présents dans le code du site. La collecte dans ce cas est très limitée : vous ne bénéficiez pas des mesures améliorées par exemple. Mieux vaut installer la balise de GA4 comme expliqué plus haut.

• Définir le trafic interne via adresse IP (Détails de votre flux Web > Balise Google > Configurer les paramètres de la balise > Définir le trafic interne). VOir le tutoriel Filtrer le trafic interne dans Google Analytics 4.

💡 N’hésitez pas à compléter la liste des IPs avec celles de vos consultants et agences.

• Répertorier les sites référents à ignorer (Détails de votre flux Web > Balise Google > Configurer les paramètres de la balise > Répertorier les sites référents à ignorer). Plus d’informations ici.

• Ajuster éventuellement le délai avant expiration de la session (Détails de votre flux Web > Balise Google > Configurer les paramètres de la balise > Ajuster le délai avant expiration de la session).

💡 Dans GA4, une session se termine au bout de 30 minutes d’inactivité par défaut. Après ces 30 minutes d’inactivité, si l’utilisateur reprend sa visite là où il en était et scroll ou déclenche un évènement user_engagement sans aller sur une autre page ou recharger la page, et donc sans événement page_view, la session sera attribuée à du (not set) dans votre rapport Page de destination. Ajuster le délai avant expiration de la session à 4h par exemple permet de mitiger ce problème, mais garder en tête que ça va impacter vos métriques de sessions. Penser à documenter ce changement quelque part.

• Ajuster éventuellement le timer pour les sessions avec engagement (Détails de votre flux Web > Balise Google > Configurer les paramètres de la balise > Ajuster le délai avant expiration de la session).

💡 Saisissez combien de secondes un visiteur doit rester sur une page pour être considéré comme un utilisateur engagé. Par défaut c’est 10 secondes, ce qui est peut être un peu court pour comptabiliser un engagement. A vous de voir si vous souhaitez augmenter cette durée à 30 secondes, voire 60 - ou la laisser telle quelle. Penser à également documenter ce changement.

Collecte et modification des données

• Activer les signaux Google si vous souhaitez bénéficier des rapports Age, Sexe et Centres d’intérêt de vos visiteurs et partager vos audiences avec Google Ads (Administration > Collecte et modification des données > Collecte des données). Plus d’informations ici.

💡 Les signaux font appel à des fonctionnalités publicitaires du tag et nécessitent que le Mode Consentement soit correctement implémenté pour votre propriété !ConfidentialitéDesDonnées

• Cocher la confirmation de la collecte de données fournies par les utilisateurs uniquement si vous souhaitez envoyer à Google Analytics les données hashées dites first party de vos utilisateurs (email, nom, etc.). Cette action doit être effectuée par le client. !ConfidentialitéDesDonnées Plus d’informations ici.

💡 Comme précédemment, méfiez-vous de la case “Collecter les données fournies par les utilisateurs qui ont été détectées automatiquement” et assurez-vous de maîtriser l’envoi de ces données via Google Tag Manager.

• Passer en revue la collecte de données précises sur l'appareil et la zone géographique (Administration > Collecte et modification des données > Collecte des données). Plus d’informations ici.

💡 Ces données sont par exemple la ville, le user agent du navigateur, la résolution d’écran, la marque de l’appareil, etc. Si en raison des réglementations en matière de confidentialité, vous souhaitez ne pas collecter ces données pour certains pays, vous pouvez les exclure ici. !ConfidentialitéDesDonnées

• Conserver la personnalisation des annonces si vous exportez des audiences vers Google Ads (Administration > Collecte et modification des données > Collecte des données).

💡 Même chose que précédemment : si en raison des réglementations en matière de confidentialité, vous souhaitez ne pas exporter les audiences pour certains pays, vous pouvez les exclure ici. !ConfidentialitéDesDonnées

• Passer la durée de conservation des données pour Explorer à 14 mois à la fois pour les données d’événement et les données utilisateur (Administration > Collecte et modification des données > Conservation des données). Lien du tutoriel. Plus d’informations ici.

• Activer le filtre "Trafic interne" présent par défaut en mode Test pour garder des données reflétant le plus possible la réalité (Administration > Collecte et modification des données > Filtres de données). Lien du tutoriel.

💡 Si vous excluez votre IP vous ne pourrez plus utiliser le DebugView sauf à changer de point de connexion.

• Activer le filtre “Trafic des développeurs” présent par défaut en mode Test pour exclure les données des tests effectués en mode débogage (via la prévisualisation de Google Tag Manager par exemple) des rapports. Plus d’informations ici.

Affichage des données

• Après avoir créé les différents événements souhaités, marquer comme événement clé les plus importants (Administration > Affichage des données > Evénements). Plus d’informations ici.

💡 Garder en tête que tous les événements marqués comme clés viennent alimenter les métriques “taux d’événement clé” (anciennement “taux de conversion”) et sont utilisables dans les rapports “Publicité”.

• Marquer éventuellement les événements que vous ne souhaitez pas voir utilisés dans des audiences de remarketing comme ANP = Annonces Non Personnalisées (Administration > Affichage des données > Evénements). Plus d’informations ici !ConfidentialitéDesDonnées

• Définir la méthode de comptabilisation des événements clés (Administration > Affichage des données > Evénements clés). Plus d’informations ici.

• Paramétrer quelques audiences de base et garder en tête qu’elles ne sont pas rétroactives (Administration > Affichage des données > Audiences). Voir le tutoriel Les segments & audiences dans Google Analytics 4.

💡 Quelques exemples : abandons panier, vues d’une page stratégique, utilisateurs ayant converti sur 30 jours et 90 jours, etc.

• Créer les comparaisons susceptibles de vous aider à dégager plus d’insights de vos rapports (Administration > Affichage des données > Comparaisons). Plus d’informations ici.

💡 Quelques exemples : utilisateurs ayant converti versus les autres, utilisateurs connectés versus les autres, etc. Et si l’on ne peut pas créer de comparaison sur la base d’un événement à proprement parlé pour le moment, c’est possible par le biais d’une audience.

• Enregistrer vos dimensions personnalisées de portée événement, utilisateur ou produit (Administration > Affichage des données > Définitions personnalisées). Voir le tutoriel Les dimensions personnalisées dans Google Analytics 4.

• Enregistrer vos métriques personnalisées souhaitées (Administration > Affichage des données > Définitions personnalisées). Plus d’informations ici.

• Créer des métriques calculées si besoin (Administration > Affichage des données > Définitions personnalisées). Voir le tutoriel Les métriques calculées dans Google Analytics 4.

• Créer le ou les groupements de canaux personnalisés souhaités (Administration > Affichage des données > Groupes de canaux). Plus d’informations ici.

• Configurer le groupe de canaux principal le plus vite possible (Administration > Affichage des données > Groupes de canaux).

💡 Google a introduit la notion de groupe de canaux principal. Dans votre propriété, vous pouvez avoir plusieurs groupes de canaux : par défaut ou personnalisés. Cette fonctionnalité permet de sélectionner quel groupe de canaux sera affiché par défaut dans vos rapports “Acquisition”. Mais noter que la modification du groupe de canaux principal NE modifiera PAS les données historiques des rapports (non rétroactif), ce qui risque de porter à confusion → Décider quel groupe de canaux est votre groupe principal DÈS QUE POSSIBLE après avoir configuré votre propriété GA4. Et éviter ensuite tout changement.

• Valider le modèle d’attribution des conversions (dernier clic, basé sur les données...) des dimensions acquisition de portée événement (Administration > Affichage des données > Paramètres d’attribution). Voir le tutoriel Les différentes dimensions Acquisition dans Google Analytics 4 et leurs modèles d’attribution.

• Valider quels canaux peuvent se voir attribuer des conversions en cas de partage avec Google Ads (Administration > Affichage des données > Paramètres d’attribution). Plus d’informations ici.

• Valider la période de suivi des conversions selon sa stratégie d’acquisition (Administration > Affichage des données > Paramètres d’attribution). Voir là aussi le tutoriel Les différentes dimensions Acquisition dans Google Analytics 4 et leurs modèles d’attribution.

• Choisir l’identité de reporting adéquate (Administration > Affichage des données > Identité pour le reporting). Voir le tutoriel Comment Google Analytics 4 reconnaît il un utilisateur ?

Associations de produits

• Activer la connexion entre Google Analytics 4 et Google Ads (Administration > Associations de produits). Plus d’informations ici.

• Activer la connexion entre Google Analytics 4 et Google Search Console (Administration > Associations de produits). Voir le tutoriel Lier Google Analytics 4 à la Search Console.

• Rendre les rapports de la Search Console visible dans votre navigation. Voir le tutoriel Lier Google Analytics 4 à la Search Console.

• Vérifier les éventuelles autres associations : Ads Manager, Display & Video 360, Merchant Center, Google Play, Search Ads 360, AdSense et Floodlight.

• Mettre en place un export vers Google BigQuery (Administration > Associations de produits). Plus d’informations ici.

💡 L’export n’est pas rétroactif.

Besoin de maîtriser GA4 ou GTM ?

Que vous partiez de zéro ou cherchiez à optimiser une configuration existante, je vous accompagne à chaque étape :

• Audit GA4 : état des lieux de votre configuration

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On en parle ? Réservez un créneau ici pour parler de votre contexte et de vos enjeux.

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Les termes de recherche sont des pistes précieuses en termes d’optimisation de votre contenu, vos offres ou produits.

Et bien figurez-vous que Google Analytics collecte automatiquement pour la plupart des sites cette donnée, et si le rapport standard correspondant n’existe pas, il est possible de le créer facilement ✨

Ce tutoriel se concentrera sur les différentes façons de trouver la donnée une fois qu’elle a été collectée par GA4, et sur les insights que vous pourrez tirer des rapports générés.

La question du comment collecter la donnée ne sera abordée que dans le cadre de ce que l’outil récupère automatiquement via les mesures améliorées et l’événement view_search_results.

Pour les sites qui ne respectent pas les pré-requis permettant à cet événement d’être collecté par défaut, il vous faudra un setup un peu plus avancé qui passera par Google Tag Manager, ce qui méritera un tutoriel dédié.

Qu’est-ce qu’un terme de recherche ?

Toujours bon de le préciser au cas où : on appelle un terme de recherche le mot clé tapé par votre visiteur, ou requête, dans le moteur de recherche interne à votre site. Par exemple :

Google Analytics 4 collecte automatiquement les termes de recherche (pour la plupart des sites)

Avec GA4, de nombreuses interactions (événements) de l’utilisateur sont collectées automatiquement sans voir à ajouter de code supplémentaire au simple tag de configuration GA4.

💡 Si le terme d’événement ne vous parle pas, direction l’article du blog Les événements dans Google Analytics 4.

Fonctionnement de l’événement view_search_results dans GA4

L’événement qui nous intéresse ici s’appelle view_search_results. Il se déclenche chaque fois qu’un internaute fait une requête sur le moteur de recherche interne du site, à condition que l’un des 5 paramètres suivants introduisent la requête dans l’URL - q, s, search, query, keyword.

Cet événement est systématiquement accompagné d’un paramètre search_term (voir cet article du support de Google sur les événements collectés via les mesures améliorées) qui récupère la requête de l’utilisateur, que vous trouverez dans l’interface de GA4 sous le nom de Terme de recherche.

💡 Pour en savoir plus sur la notion de paramètre d’événement, lire Paramètres d’un appel d’événement dans Google Analytics 4.

C’est là que vous vous demandez probablement si votre site remplit les conditions pour que l’événement view_search_results fonctionne. Le plus simple est de faire le test : entrer n'importe quel mot dans le champ de recherche de votre moteur de recherche et valider.

La page s'est-elle rechargée ? Si oui, le terme de recherche (ou requête) est-il repris dans l’URL derrière un point d'interrogation ? Par exemple : https://www.annedevillers.com/search?q=test. Si la réponse est encore oui, vous avez de la chance. Lorsque la requête est reprise dans l'URL après un point d'interrogation, votre site répond aux pré-requis pour que l’événement view_search_results se déclenche. Dans mon exemple, la requête est test et q est le paramètre introduisant la requête.

Direction ensuite votre propriété Google Analytics 4 > Administration > Flux de données > Sélectionner votre flux web (la plupart du temps vous n’en avez qu’un seul). Une fois la page des détails de votre flux ouverte, cliquer sur la roue dentelée au niveau des Mesures améliorées à droite, et s’assurer que la Recherche sur site est activée :

En cliquant sur Afficher les paramètres avancés, vous verrez la liste des paramètres d’URL reprenant la requête reconnus par GA4 : q,s,search,query,keyword.

Si c’est un autre paramètre qui introduit la requête de l’internaute pour votre site, ce qui peut arriver, il faudra l’ajouter à cet endroit. Un accès utilisateur de niveau Editeur sera nécessaire, comme pour tout ce qui touche à la configuration.

Par exemple si c’est rq (https://www.votresite.com/?rq=mon+terme+de+recherche) :

Tester la recherche sur le site dans GA4

Si votre site répond aux pré-requis permettant à view_search_results de se déclencher, il vous reste à vous assurer que l’événement est bien reçu par GA4.

Plusieurs options existent et notamment le DebugView.

Pour accéder à la section DebugView de votre propriété Google Analytics : Administration > Affichage des données > DebugView.

Il est cependant probable que vous ne voyiez pas immédiatement de données, et c’est normal. Pour activer le mode déboggage, lire le tutoriel Le DebugView dans Google Analytics 4.

Une fois activé, retour sur votre site pour faire une recherche sans oublier de cliquer sur Entrée.

Dans le DebugView, vous devriez bientôt voir l’événement view_search_results :

Cliquer sur l'événement pour ouvrir les paramètres qui l’accompagnent. Vous verrez search_term. Cliquer encore dessus : il contient le(s) mot(s) que vous avez entré(s) dans le champ de recherche de votre site :

A noter que certains sites peuvent avoir des filtres ou des fonctionnalités supplémentaires qui aident les utilisateurs à affiner leur recherche. Par exemple, sur un site e-commerce, des filtres supplémentaires peuvent inclure la marque, la catégorie de produits, le type de page à partir de laquelle la recherche est faite, etc. Si ces paramètres supplémentaires sont également visibles dans l'URL, GA4 les gérera aussi automatiquement à condition de les ajouter dans les paramètres avancés des Mesures améliorées dans le champ Autres paramètres de requête. Par exemple, pour https://www.votresite.com/?s=google+analytics+&post_type=product :

Dans le DebugView, cet autre paramètre de requête apparaît sous la forme q_nomduparametre :

Si Terme de recherche correspondant au paramètre search_term existe comme dimension par défaut dans Google Analytics 4, vous aurez besoin si vous souhaitez utiliser cet autre paramètre de requête dans vos rapports de l’enregistrer comme dimension personnalisée (Définitions personnalisées > Créer une dimension personnalisée) :

💡 Lien du tutoriel sur les dimensions personnalisées dans Google Analyics 4.

Un autre endroit où vous pouvez voir l'événement view_search_results et le paramètre search_term c’est le rapport “Temps réel” censé afficher ce qui s’est passé sur votre site les 30 dernières minutes : Rapports > “Temps réel” > Carte Nombre d'événements par Nom de l’événement :

Pour afficher les termes de recherche, cliquer simplement sur l'événement view_search_results. Sélectionner ensuite le paramètre search_term (attention : il y a plusieurs pages de paramètres) : vous verrez les différents termes de recherche et le nombre de fois qu'ils ont été recherchés :

Les mesures améliorées de Google Analytics 4 suivent donc automatiquement les requêtes tapées par vos visiteurs dans le moteur de recherche interne sous conditions, mais pour ensuite facilement remettre la main sur la donnée dans les rapports, c’est une autre histoire, et vous aurez besoin de manipulations supplémentaires.

Trouver les termes de recherche dans les rapports de Google Analytics 4

Vous pouvez trouver l’événement view_search_results dans plusieurs rapports.

💡 Si vous venez d’activer la recherche sur le site dans vos Mesures améliorées, rappelez-vous que GA4 met entre 24 et 48h à compiler les données.

Afficher vos termes de recherche dans le rapport standard Evénements

Direction Rapports > Engagement > “Événements” :

Mais en soi cela ne vous dit pas grand chose : vous pouvez voir le nombre de requêtes et combien de personnes ont utilisé votre moteur de recherche, mais vous ne pouvez pas accéder aux détails des requêtes.

Intuitivement, vous avez probablement cliquer sur l'événement view_search_results en espérant voir plus de détails. Mais choux blanc : étonnamment, vous ne trouverez pas le paramètre qui nous intéresse le plus, search_term :

C’est une des énigmes de GA4, que les paramètres collectés par défaut avec les événements des mesures améliorées ne soient pas présents ici. Ca viendra probablement un jour, mais en attendant, pour voir vos termes de recherche, vous devez les enregistrer comme Dimensions personnalisées au préalable. Attention ce n’est pas rétroactif.

Pour enregistrer votre dimension personnalisée (Administration > Définitions personnalisées) :

Et voilà ce que vous verrez ensuite :

Créer un rapport standard personnalisé avec vos termes de recherche

Les rapports Google Analytics standards sont quelque peu limités. Cependant, il vous est possible d’en créer de nouveaux, et de les ajouter à votre navigation.

💡 Ne pas hésiter à parcourir le tutoriel Personnaliser ses rapports standards au préalable.

Exemple :

Pré requis : niveau d’accès Éditeur là aussi pour la propriété.

1. Aller dans Rapports > Bibliothèque, puis cliquer sur le bouton Créer un nouveau rapport, et choisir Créer un rapport détaillé :

2. Choisir le modèle vide.

Ce qui ouvre :

3. Cliquer sur Dimensions et sélectionner Terme de recherche. Appliquer.

4. Cliquer ensuite sur Métriques et ajouter Nombre d’événements, Nombre total d’utilisateurs et Nombre d’événements par utilisateur. Appliquer.

5. Pour le moment, il est impossible de filtrer dans la personnalisation d’un rapport standard sur le nom d’un événement (view_search_results dans ce cas). C’est uniquement faisable dans Explorer. Vous verrez du coup une première ligne vide, qui correspond à tous les autres événements ne collectant pas le paramètre Terme de recherche :

6. Si c’est ok pour vous, cliquer sur Enregistrer et nommer votre rapport Termes de recherche.

7. Une fois le rapport créé, vous pourrez le retrouver dans la Bibliothèque : il ne vous reste plus qu’à l’ajouter à votre navigation. Cliquer sur Modifier la collection dans laquelle vous souhaitez ajouter le rapport :

8. Dans le menu de personnalisation de la collection, faire glisser le rapport de droite à gauche et cliquer sur Enregistrer > Enregistrer les modifications à la collection actuelle.

Et le tour est joué !

Créer une exploration avec vos termes de recherche

Si vous avez besoin d’aller plus loin dans l’analyse de vos données, le module Explorer est là pour vous.

1. Partir d’un template vide :

Pour rappel, toutes les techniques du module Explorer sont composées de 2 panneaux :

• Variables. Outre le nom du rapport et la sélection d’une plage de dates, vous trouvez les éléments dont vous aurez besoin pour construire votre rapport : segments, dimensions et métriques. Pour ensuite faire apparaître ces données dans la visualisation, double cliquez sur l’élément en question, ou faites le glisser au bon emplacement dans le panneau d’à côté.

• Paramètres. Ce panneau est spécifique à chaque technique. Il permet de sélectionner différentes visualisations et d’y appliquer vos segments, dimensions et statistiques, mais également des filtres.

2. Dans le panneau Variables :

• Cliquer sur le symbole + à droite de Dimensions, puis chercher et sélectionner Terme de recherche et Nom de l’événement :

• Cliquer sur le symbole + à droite de Métriques, puis importer Nombre d’événements et Nombre d’événements par utilisateur actif :

Si d’autres métriques vous intéressent, n’hésitez pas à les ajouter ici.

3. Dans le panneau Paramètres :

• Dans Lignes, insérer votre dimension Terme de recherche, soit en la faisant glisser d’un panneau à l’autre, soit plus pratique en double cliquant sur son nom.

• Dans Valeurs, insérer Nombre d’événements et Nombre d’événements par utilisateur.

Ce qui nous donne :

• Dans Filtres, pour se débarrasser de la ligne vide (ce qu’on ne peut pas faire à date dans un rapport standard), utiliser la dimension Nom de l’événement et compléter la configuration par correspond exactement à view_search_results. Appliquer.

• Par défaut GA4 ne met que les 10 premières lignes de résultats, mais vous pouvez afficher plus de lignes (Afficher les lignes du panneau Paramètres) :

4. Nommer votre rapport et voilà !

Pas besoin de l’enregistrer : Explorer sauvegarde automatiquement le rapport dès lors que vous sortez du module.

💡 Par défaut, les autres utilisateurs ne verront pas votre rapport. Pour le partager, lorsque vous êtes sur la page d’accueil d’Explorer, cliquer sur Partager (à condition d’avoir le bon niveau de droits ce qui n’est pas le cas pour le compte de démo ici :

💡 Votre rapport est partagé en lecture seule, ce qui veut dire que vos collaborateurs ne pourront pas le modifier, même pas les dates 🤦‍♀️ Pour ce faire, il leur faudra copier votre rapport.

Analyser vos termes de recherche

Ci-dessous quelques idées de la façon dont vous pourrez exploiter vos termes de recherche à partir de là.

💡 Analyser la donnée sur une période suffisamment longue pour qu’elle ait du sens.

• Lister les mots clés les plus recherchés pour potentiellement ajouter des produits / services que vous ne proposez pas encore sur le site.

• Trouver des idées pour développer du contenu autour des mots clés les plus recherchés (et notamment booster le référencement naturel).

• Tester les mots clés recherchés sur votre moteur pour vérifier si les résultats fournis sont pertinents ou pourraient être améliorés.

💡 Aller plus loin : pour savoir si votre moteur de recherche devrait être plus visible, construire dans Explorer un rapport Format libre permettant de comparer avec des segments le revenu moyen des achats par utilisateur des sessions avec et sans utilisation du moteur de recherche interne :

Exemple pour le compte de démonstration de Google Analytics :

On voit dans ce cas clairement que les sessions pendant lesquelles le moteur de recherche a été utilisé génèrent plus de revenu : vous pouvez dans ce cas conseiller à votre client de mettre plus en avant le moteur de recherche, ou de travailler son UX pour qu’il soit plus facilement identifiable et utilisable par les visiteurs.

Pour configurer vos segments (j’utilise l’événement des mesures améliorées view_search_results mais si l’événement a été personnalisé pour votre site et porte un autre nom, adapter l’événement) :

et

💡 Aller plus loin : pour savoir si des pages de résultats manquent de pertinence versus une requête et font sortir les utilisateurs de votre site, construire dans Explorer un rapport Format libre avec le nombre de sorties par page de recherche.

Exemple pour le compte de démo :

Pour les dimensions, prenez Emplacement de la page qui permet de récupérer toute l’URL incluant les paramètres de requête. Côté métriques, sélectionner Vues et Sorties.

Penser à ajouter un filtre Emplacement de la page contient le paramètre de requête de votre site (dans le cas du Google Merchandise Store c’est search?).

Classer ensuite les résultats par nombre de sorties.

Le taux de sortie n’existe malheureusement pas encore, mais vous pouvez exporter l’exploration et le calculer (sorties / vues en pourcentage) dans Google Sheet ou Excel. Les pages qui auront le taux de sortie le plus élevé devront être examinées en priorité.

💡 Aller encore plus loin : suivre les requêtes sans résultats pour là aussi potentiellement ajouter des produits / services que vous ne proposez pas encore sur le site. Nécessite un setup plus avancé via Google Tag Manager.

Conclusion

J’espère que vous aurez pu découvrir des insights impactants pour votre activité à partir de ces rapports.

Si la dimension "Terme de recherche" n'affiche aucune valeur dans votre propriété, et que vous avez un moteur de recherche interne, c’est que la recherche sur votre site fonctionne d'une manière qui n'est pas par défaut prise en charge par GA4. Il arrive en effet que la requête ne soit pas reprise comme paramètre dans l'URL, ou que le moteur utilise l’auto-completion. Vous aurez besoin de GTM (Google Tag Manager) dans ce cas, mais c'est un sujet pour un autre post.

Si vous avez un moteur de recherche payant, type Algolia, intégré à votre site, vous aurez sans nul doute vos requêtes dans le Back Office de l’outil. Mais contrairement à GA4 - si ma mémoire est bonne - vous ne pourrez pas lier ces requêtes au comportement des utilisateurs sur le site.

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Qu’est-ce que la durée d’engagement moyenne dans Google Analytics 4 ?

La durée d’engagement moyenne est à lier avec la notion d’engagement utilisateur dans GA4 que Google définit sur son support de la façon suivante :

L'engagement utilisateur correspond au temps que les utilisateurs passent sur votre page Web ou avec l'écran de votre application au premier plan. Cette métrique vous permet de mesurer à quel moment les utilisateurs sont actifs sur votre site ou dans votre application.

Mais que peut bien vouloir dire “au premier plan” ? Si vous êtes comme la plupart des internautes, vous avez souvent plusieurs onglets ouverts dans votre navigateur. Et bien l’écran au premier plan est simplement l’onglet actif de votre navigateur, celui sur lequel vous êtes en ce moment même.

La durée d’engagement moyenne est donc logiquement la durée pendant laquelle l'utilisateur a votre site ou votre application au premier plan de son navigateur ou de son appareil, ou en termes plus simples, de la durée pendant laquelle les utilisateurs sont actifs sur votre site :

• Si votre site est dans l’onglet actif du navigateur, il accumule de la durée d'engagement. Si par contre il est ouvert dans un autre onglet mais pas réellement consulté, aucune durée d'engagement n'est enregistrée.

• Idem pour une application : tant que l'application est visible sur l'appareil, elle accumule de la durée d'engagement. Mais si l'application fonctionne en arrière-plan, pas de durée d'engagement enregistrée.

• Et comme il n’y a pas encore d’IA semi magique dans GA4 (quoique) : si quelqu'un ouvre votre site au premier plan de son navigateur et est ensuite appelé à une réunion pendant une heure, mais que l’onglet reste au premier plan, cette heure sera tout de même enregistrée par l’outil comme de la durée d'engagement.

Dans l’article listant les dimensions et métriques existante dans GA on nous apprend que la durée d’engagement se calcule de la façon suivante : durée totale d’engagement des utilisateurs divisée par le nombre d’utilisateurs actifs.

💡 Les utilisateurs actifs ne sont pas les utilisateurs totaux. Beaucoup de personnes l’ignorent encore, mais dans GA4, lorsque vous voyez Utilisateurs dans les rapports, il s’agit du nombre total d’utilisateurs actifs à savoir des utilisateurs qui ont fait une session engagée (ils sont restés au moins 10 secondes sur une page et / ou ils ont vu au moins 2 pages et / ou ils ont fait un événement clé) ou qui ont déclenché l’événement first_visit / first_open (pour les applications). Le seul endroit dans les rapports standards où vous trouverez par défaut le nombre total d’utilisateurs c’est dans “Engagement” > “Evénements”. Il sera logiquement plus élévé.

Comment la durée d’engagement moyenne est-elle collectée dans GA4 ?

Ok, mais comment cette donnée est-elle collectée exactement ? C’est là que ça devient un peu plus technique (mais pas trop) : Google Analytics utilise un paramètre d'événement appelé engagement_time_msec pour calculer la durée d'engagement des utilisateurs (msec pour millisecondes).

💡 Si les termes d’événement et de paramètres ne vous parlent pas, direction les articles du blog Les événements dans Google Analytics 4 et Paramètres d’un appel d’événement dans Google Analytics 4.

Lorsqu'un utilisateur démarre une session, Google Analytics commence en effet à en enregistrer la durée avec un timer (en millisecondes donc) et transmet avec chaque événement la durée d’engagement enregistrée depuis le précédent événement dans le paramètre engagement_time_msec.

Le timer repart ensuite à 0, jusqu’à l’envoi du paramètre avec l’événement suivant.

A noter que vous n’aurez jamais de paramètre engagement_time_msec avec les événements page_view, session_start, first_visit car ils représentent le début de l'interaction de l'utilisateur avec une page, ou le début d'une session voire carrément la première visite de l’utilisateur sur le site. Il n’y a donc eu aucun engagement préalable.

Le paramètre est également transmis à Analytics avec l’événement user_engagement lorsque l'une des interactions suivantes se produit :

• L'utilisateur quitte la page ou l’application, par exemple, il ferme l'onglet, la fenêtre ou l'application, ou il accède à un autre écran ou à une autre page,

• Le site ou l'application plante.

Le support de Google mentionne aussi le cas de l'utilisateur qui fait passer votre site ou l’application en arrière-plan, mais je n’ai pas pu confirmer ce point lors de mes tests.

Il se peut que l’événement user_engagement ne se déclenche pas toujours lorsque quelqu'un quitte une page, si le paramètre a été rattaché automatiquement à un événement qui s’est produit juste avant.

La somme des valeurs du paramètre engagement_time_msec constituera la durée d’engagement totale.

Voici une illustration proposée par Google qui aide à mieux comprendre cette notion :

Dans cet exemple, la durée totale d’engagement est égale à (8 781 + 11 856 + 6 677 + 7 711) / 1 000, soit 36 secondes.

Pour voir le paramètre en action, il est possible d’utiliser notamment le DebugView :

💡 Si vous ne savez pas comment activer cet outil présent dans l’Administration, lire le tutoriel Le DebugView dans Google Analytics 4.

Sur ce screenshot, j’ai commencé ma session à 11h22 exactement. On a dans l’ordre :

1. page_view de 12h22 : je charge la première page en arrivant sur le site -> pas de paramètre engagement_time_msec avec l’event page_view puisque pas d’engagement préalable sur la page

2. session_start de 12h22 : le début de ma session est pris en compte -> pas de paramètre engagement_time_msec avec l’event session_start puisque pas d’engagement préalable (début de la visite)

3. menu_click de 12h23 : je clique sur un onglet du menu pour charger une autre page -> paramètre engagement_time_msec envoyé de 5249

4. user_engagement de 12h23 : marque le fait que je quitte la page pour passer à une autre, ce qui est un déclencheur de l’événement user_engagement -> paramètre engagement_time_msec envoyé à 2427

5. page_view de 12h23 : pas de paramètre engagement_time_msec avec l’event page_view puisque pas d’engagement préalable sur la page

6. scroll de 12h23 : je descends à 40% de la page -> paramètre engagement_time_msec envoyé à 2327

7. scroll de 12h23 : je descends à 80% de la page -> paramètre engagement_time_msec envoyé à 136. Petit étonnement ici : le paramètre est transmis même si moins d’une seconde s’est écoulée avec le précédent.

8. user_engagement de 12h23 : je quitte définitement la page en fermant l’onglet, ce qui est un déclencheur de l’événement user_engagement -> paramètre engagement_time_msec envoyé là encore à 2243

Les événements menu_click et scoll à 40% et 80% sont personnalisés sur ce site.

Pour voir les paramètres envoyés avec un événement dans le Debugview, cliquer sur le nom de ce dernier :

Quelle différence avec la durée moyenne d’une session dans GA4 ?

Jusqu’ici nous avons parlé de la durée d’engagement moyenne (qui concerne l’utilisateur). Dans GA4 vous trouverez aussi la durée d’engagement moyenne par session (portée session) et il est assez aisé de comprendre comment cette dernière est calculée : durée totale d’engagement des utilisateurs divisée par le nombre de sessions.

La durée d’engagement moyenne par session est probablement la métrique la plus proche de la durée moyenne d’une session que nous avions dans Universal.

Dans UA, la durée d’une session était calculée en prenant l’horodotage (c’est-à-dire la date et l’heure associée à l’évènement) du dernier appel de la session (le plus souvent la dernière page vue) moins l’horodotage du premier appel (première page vue), peu importe le temps passé sur la dernière page en question. Les sessions à une seule page vue n’avaient par ailleurs pas de durée puisque pas d’horadotage d’une seconde page vue pour pouvoir la calculer.

Dans GA4, la métrique de durée moyenne d’une session existe toujours. Mais versus Universal, son mode de calcul est différent : grâce à l’événement user_engagement qui se déclenche notamment lorsque l’utilisateur quitte le site, elle est beaucoup plus fiable que dans la version précédente mais contrairement à la durée d’engagement moyenne elle ne prend pas en compte la notion de “premier plan”.

-> Tenant compte du fait que GA4 ne mesure la durée d'engagement que lorsque votre site / application est au fameux “premier plan”, cette façon d'enregistrer le temps passé sur votre site ou application est nettement plus précise : préférer donc désormais la durée d’engagement moyenne comme mesure de référence.

💡 La durée moyenne de session est peu présente par défaut dans les rapports standards : hormis le rapport Audiences, il vous faudra l’ajouter en utilisant le module de personnalisation. Vous la trouverez aussi dans Explorer et Looker Studio.

Comme vous pouvez le voir ci-dessous, elle est logiquement nettement supérieure à la durée d'engagement moyenne d’une session :

Trouver la durée d’engagement moyenne dans les rapports Google Analytics 4

La durée d’engagement moyenne se trouve par défaut dans certains rapports standards, comme Pages et écrans ou Acquisition d’utilisateurs :

💡 Dans le contexte du rapport Pages et écrans, il vous montre combien de temps les utilisateurs restent sur une page spécifique en moyenne. C’est la durée totale d’engagement des utilisateurs par page divisée par le nombre d’utilisateurs (et non le nombre de vues) !

💡 Pour donner un sens à cette métrique, se demander si le temps d'engagement moyen pour chaque page fait sens. Les pages avec des durées d'engagement élevées peuvent indiquer un contenu que vos utilisateurs aiment et que vous pourriez développer via d’autres pages. Garder en tête par ailleurs que la durée d’engagement doit correspondre à la nature du contenu de la page : par exemple, une page Contact n’a pas vocation à avoir une durée d’engagement prolongée. Ne pas oublier finalement de segmenter votre analyse par source de trafic, ou par critères démographiques et technologiques pour aller plus loin.

La durée d’engagement moyenne par session se trouve quant à elle par défaut dans Acquisition de trafic ou Page de destination :

Dans Explorer, vous trouverez les métriques Engagement Utilisateur et Durée d’engagement moyenne par session (mais pas durée d’engagement moyenne, allez savoir pourquoi…) :

La métrique Engagement Utilisateur correspond pour rappel à la durée totale d’engagement. A partir de là, on peut calculer les autres métriques (je prends l’exemple de la ligne 17 du screenshot ci-dessus) :

• Durée d’engagement moyenne par session : 17h29 de durée totale d’engagement équivaut à 62 940 secondes (vous trouverez facilement des outils permettant de faire la conversion en faisant une recherche sur Google). Et 62 940 secondes / 1 664 sessions = 37 secondes.

• Et si la métrique durée d’engagement moyenne est absente d’Explorer, sa formule est pour rappel durée d’engagement totale divisé par le nombre d’utilisateurs actifs. 62 940 / 1 156 = 54 secondes.

Conclusion

Et voilà. J’espère que cet article vous aura aidé à mieux comprendre cette nouvelle métrique de Google Analytics 4.

N’hésitez pas à me dire dans les commentaires si vous aimeriez que je traite d’autres métriques à l’avenir.

Besoin de maîtriser GA4 ou GTM ?

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• Audit GA4 : état des lieux de votre configuration

• Implémentation : setup sur mesure GA4 + GTM

• Formation : montée en compétences de vos équipes (note : 9,45/10 – +100 professionnels)

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Question récurrente et légitime de la part de nombreux utilisateurs, et qui s’explique par les différences de portée (ou scope en anglais) des dimensions acquisition ou sources de trafic dans l’outil et par leur attribution.

💡 En avril 2024, les conversions ont été renommées en événements clés dans Google Analytics 4 et le taux de conversion en taux d’événements clés. Le terme conversions est conservé mais réservé uniquement aux événements clés partagés avec Google Ads.

Qu’est-ce que la portée (ou scope en anglais) dans Google Analytics 4 ?

Les dimensions acquisition ou sources de trafic fournissent des informations sur l'origine de votre trafic, et vous aurez remarqué qu’il en existe plusieurs dans GA4 et qu’il peut être difficile de s’y retrouver -> Exemple pour la dimension Groupe de canaux dans Explorer 🤯

Google Analytics organise en effet les utilisateurs, les sessions et les événements selon la hiérarchie suivante :

• Utilisateur

  • Session

    • Événement

On parle ici de portée ou scope.

Un utilisateur est une personne qui interagit avec votre site. Pour être au clair sur la façon dont Google Analytics 4 identifie un utilisateur, je vous renvoie au tutoriel du blog Comment Google Analytics 4 reconnaît-il un utilisateur ?

Le concept de session est similaire à celui de visite en magasin : un visiteur arrive, décide d’interagir (ou pas) avec un ou plusieurs objets, puis repart au bout d’un certain temps. Une session commence donc lorsque l’utilisateur arrive sur le site, et se termine au bout de 30 minutes d’activité. Et si ce dernier revient sur le site le lendemain, une seconde session pour l’utilisateur est comptabilisée. Rendez-vous sur ce tutoriel Comprendre les sessions dans Google Analytics 4 si besoin.

Un événement correspond finalement à une interaction spécifique d’un utilisateur au cours d'une session une simple page vue, un scroll, une soumission de formulaire, un produit ajouté au panier, etc. Lire Les événements dans Google Analytics 4 pour en savoir plus.

Vous aurez donc dans GA4 des informations d'acquisition à ces 3 niveaux : utilisateur, session et événement.

Les dimensions acquisition de portée session

Vous trouverez ces dimensions dans le rapport “Acquisition de trafic” et Explorer.

Elles contiennent “sessions” dans le nom : groupe de canaux pour la session, support de la session, source de la session, campagne de la session, etc.

Ces dimensions font référence à l’origine de la visite (session), que le visiteur soit déjà venu auparavant ou pas sur le site.

💡 Une session peut avoir plusieurs sources de trafic dans GA4, ce qui n’était pas le cas dans Universal : une session se terminant uniquement au bout de 30 minutes d’inactivité, un utilisateur peut venir sur un site via du Paid Search (google / cpc) puis revenir via le SEO (google / organic) en moins de 30 minutes. Le rapport “Acquisition de trafic” ne montrera dans ce cas que la source de trafic ayant initié la visite à savoir le canal Paid Search dans l’exemple donné.

Ce rapport ne montre que la première source de trafic de chaque session.

Si l’utilisateur vient de différentes sources durant sa session, les suivantes ne sont pas inclues ici.

Les dimensions acquisition de portée utilisateur

Vous trouverez ces dimensions dans le rapport “Acquisition d’utilisateurs” et Explorer.

Elles contiennent "premier" dans le nom : groupe de canaux par défaut pour le premier utilisateur, premier support de l'utilisateur, première source de l'utilisateur, etc.

Ces dimensions font référence à la source de trafic ayant généré la première visite d’un utilisateur sur le site.

En règle générale, ce rapport comptabilisera moins d'événements et de conversions que le précédent, car il n’inclut que les nouveaux utilisateurs.

Ce rapport ne montre que la toute première source de trafic de l’utilisateur sur le site.

Il ne dit pas combien d’utilisateurs sont venus du SEO, mais combien sont venus pour la première fois sur le site via ce canal.

Les dimensions acquisition de portée événement

Vous trouverez ces dimensions de portée événement dans le rapport feu “Conversions” / “Evénements clés” (disparu de la navigation des rapports standards de la plupart des propriétés il y a peu mais peut être reviendra-t-il…), Explorer et ceux de la section Publicité.

Elles s’appellent simplement groupe de canaux par défaut, source, support.

Ces dimensions font référence à l'origine d'une conversion.

💡 Cliquer sur une conversion pour voir les canaux.

Côté Explorer, ces dimensions se trouvent dans la section Attribution et non Source de trafic :

Ce rapport ne montre que les utilisateurs qui ont fait un événement clé (= combien d’utilisateurs ont déclenché un événement clé) et pas tous vos utilisateurs !

Il est donc essentiel de bien faire attention aux portées des dimensions que vous utilisez dans GA4, et de ne pas les mélanger lorsque vous personnalisez / ajoutez une dimension secondaire à vos rapports standards ou créez des explorations.

Exemples classiques de ce qui peut arriver et qu’il faut éviter :

Ici vous mélangez des portées différentes : le groupe de canaux par défaut pour la session (portée session) et la première combinaison source / support de l’utilisateur (portée utilisateur).

Même incohérence : groupe de canaux par défaut pour la session a une portée session, et source / support une portée événement.

Les modèles d’attribution dans Google Analytics 4

Maintenant que nous avons bien fait le tour des portées des dimensions acquisition, reste la question de l’attribution.

Pour rappel, un modèle d’attribution est un ensemble de règles qui déterminent la façon dont on attribue un événement clé à un canal marketing, qui sont souvent multiples dans un parcours utilisateur.

Dans GA4, le modèle d’attribution varie en fonction du rapport où vous vous trouvez / de la portée des dimensions avec lesquelles vous travaillez.

• Dans “Acquisition de trafic” ou Explorer, avec les dimensions de portée session, le modèle d’attribution est le dernier clic hors direct (ou indirect), comme c’était déjà le cas dans Universal. Et si le dernier canal utilisé est le Direct on attribue la conversion au précédent canal s’il existe.

• Dans “Acquisition d’utilisateurs” ou Explorer, avec les dimensions de portée utilisateur, c’est le premier clic.

• Dans le rapport “Evénements clés”, Explorer ou ceux de la section Publicité, avec les dimensions de portée événement, le modèle d’attribution peut être modifié dans l’Administration et c’est par défaut un modèle data driven (machine learning) dit basé sur les données qui s’applique.

  A condition d’avoir le niveau de droits suffisants, aller dans “Administration” puis “Paramètres d’attribution” pour voir ce modèle d’attribution. Les options ont été largement simplifiées en septembre 2023 et se limitent au modèle “Basé sur les données” (par défaut) et “Dernier clic”. Noter que le changement de modèle d’attribution est rétroactif :

Pour mieux comprendre ce sujet, partons de l’exemple de Sam que j’ai trouvé sur la page du support de Google Portée des dimensions “Sources de trafic” et quelque peu modifié.

Sam découvre un site ecommerce via un résultat de recherche Google gratuit (Organic Search). Il clique sur le résultat de recherche, accède au site, consulte certains produits, et s'inscrit à la newsletter.

Quelques jours plus tard, Sam clique sur un lien d'une campagne e-mail qu’il a reçue, retourne sur le site et met un produit au panier.

Encore une semaine plus tard, Sam clique sur une annonce payante dans la recherche Google (Paid Search), voit de nouveaux produits puis repart du site sans s’être décidé, mais quelques minutes après il voit une bannière display qui lui présente les produits qu’ils a vus à l’instant : il clique sur un lien (qui contient un UTM) pour consulter le produit, et l’achète.

Ce qui nous donne visuellement quelque chose comme ça :

• Dans “Acquisition de trafic”, avec les dimensions de portée session, l’événement clé purchase est attribué au canal Paid Search (et pas Display ! puisque la session dans Google Analytics 4 ne se ré-initialise pas en cas de changement dans les sources de trafic contrairement à Universal).

• Dans “Acquisition d’utilisateurs”, avec les dimensions de portée utilisateur, l’événement clé purchase est attribué au canal Organic Search.

• Dans le rapport “Evénements clés” et ceux de la section Publicité, avec les dimensions de portée événement, le machine learning pourrait attribuer l’événement clé purchase de cette manière :

Ce qui explique les décimales dans les conversions :

• Et dans Explorer me direz-vous ? Et bien le modèle d’attribution utilisé dépendra des dimensions choisies.

La fenêtre d’attribution dans Google Analytics 4

On sait que des conversions peuvent se produire plusieurs jours ou semaines après qu'une personne a interagi avec un canal. La période d'analyse ou fenêtre d’attribution détermine la durée pendant laquelle le crédit d’un événement clé peut être attribué à un point de contact.

Par exemple, avec une période d’analyse de 30 jours, les conversions du 30 janvier ne seront attribuées qu’à des points de contact situés entre le 1er et le 30 janvier. Et si le point de contact a eu lieu le 20 décembre, l’événement clé sera alors attribué au Direct.

Elle concerne l'ensemble des modèles d'attribution et des événements clés et peut être modifiée au même endroit que le modèle d’attribution des dimensions acquisition de portée événement :

La fenêtre par défaut est de 90 jours, mais peut être réduite à 60 ou 30 jours.

Le fait de modifier la fenêtre d’attribution n’est pas rétroactif : elle ne sera appliquée qu’à la donnée à venir.

La modélisation des événements clés (conversions) dans Google Analytics 4

La portée des dimensions d’acquisition et les modèles d’attribution liés expliquent donc les différences d’événements clés (conversions) attribués à vos canaux dans Google Analytics 4.

Dernier “détail” à garder en tête : avec les dimensions acquisition de portée événement, Google peut utiliser de la modélisation pour estimer les événement clés en ligne qui ne peuvent pas être observés directement (dû aux restrictions cookies, consentement, à l’utilisation d’appareils différents…).

La modélisation des événements clés n’intervient donc que dans les rapports et explorations dans lesquelles vous avez des dimensions acquisition de portée événement.

La modélisation des conversions ne fonctionne par ailleurs dans GA4 qu’avec le Consent Mode en mode avancé : Google connaît la part de votre trafic consenti et non consenti -> il va pouvoir modéliser à partir de là le comportement des utilisateurs qui refusent les cookies ainsi que les éventuelles événements clés “perdues” en se basant sur le comportement des utilisateurs qui ont donné leur accord sur le bandeau de collecte.

Lire Le Google Consent Mode ou Mode Consentement des tags Google pour un article complet sur ce sujet.

Les données modélisées ne peuvent être distinguées des autres et vous n'avez pas la possibilité de les séparer des données strictement observées.

Garder aussi à l'esprit que les données d’événements clés attribuées à chaque canal peuvent être mises à jour jusqu’à 7 jours après l’enregistrement de la conversion à cause de cette modélisation.

La modélisation n’est cependant pas possible pour tous les sites. Elle est plutôt - en fait - réservée aux sites de taille moyenne à importante.

Les pré-requis pour l’activer sont en effet :

• La propriété doit collecter au moins 1 000 événements par jour avec le paramètre analytics_storage en “denied” pendant au moins 7 jours.

• La propriété doit avoir au moins 1 000 utilisateurs par jour envoyant des événements avec le paramètre analytics_storage comme “granted” pendant au moins 7 des 28 jours précédents.

A partir du moment où ces seuils sont atteints, il peut s'écouler encore plus de 7 jours dans ces 28 jours avant que le modèle ne soit bien entraîné.

La modélisation du comportement commence à la date à laquelle une propriété devient éligible. Si dans de rares cas selon Google, il arrive qu'une propriété ne remplisse plus les conditions, l’estimation des données s’arrête.

Conclusion

Voilà. J’espère qu’avec tout ça, vous serez plus à l’aise avec la question des différences de conversions comptabilisées par canaux dans Google Analytics 4.

Rappelez-vous par ailleurs que la donnée collectée n’est pas exhaustive / parfaite, et ne le sera plus jamais  - il faut l’accepter et toujours la prendre en compte avec un peu de recul. De nombreux facteurs affectent la précision de l’attribution d’une conversion à un canal pour rappel : le consentement qui peut être donné / refusé ou modifié en cours de route par un utilisateur, les restrictions des navigateurs dont l’ITP d’Apple, les ad blockers, le changement d’appareil mobile / desktop / tablet, ou encore les cookies qui peuvent expirés ou être supprimés.

Mais il reste possible de connaître les canaux qui vous génèrent le plus de valeur et d’aligner vos budgets et vos efforts en fonction.

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A cette occasion, je tombe régulièrement sur des sites pour lesquels le tag (ou balise) de configuration - celui qu’il faut poser sur toutes les pages de son site et qui permet à Google Analytics 4 de collecter des données - est mal installé, et notamment installé deux fois (via un plugin du CMS type Wordpress, Shopify, Prestashop, Magento… et un container de Google Tag Manager par exemple). Et qui dit double installation du tag, dit double comptabilisation des pages vues et des autres événements collectés automatiquement (lire l’article du blog Les événements dans Google Analytics 4 pour la liste des événements concernés).

Je me suis donc dit qu’un tutoriel permettant de vérifier si GA4 est (bien) installé sur un site avait son utilité. Il y a comme souvent plusieurs façons de le faire. Mais d’abord, petit rappel sur les bases de la collecte de données par Google Analytics.

Les bases de la collecte de données par Google Analytics 4

Google Analytics, comme tous les outils de Web Analytics, demande d’installer un tag pour collecter de la donnée. Vous entendrez aussi parler de balise, de code de suivi et parfois de pixel.

Il s’agit d’un petit bout de code (JavaScript) à ajouter sur toutes les pages du site, dans le code HTML et de préférence dans le <head>, qui ressemble à ça :

💡 Il faut bien comprendre que si une page de votre site ne contient pas ce bout de code, vous n’aurez pas d’informations dans GA sur la page en question.

Ce tag vous est fourni une fois le process de création de la propriété Google Analytics terminé.

Pour remettre la main dessus, direction l’Administration de GA4 > Flux de données :

Cliquer sur votre flux, puis dans la section du bas Balise Google, aller dans Voir les instructions sur la balise. S’assurer d’être dans l’onglet Intégrer manuellement :

Il existe 3 façons d’installer le tag sur toutes les pages d’un site pour commencer à collecter des données :

• Via un plugin du Back Office du CMS (Content Management System soit des outils de création de sites web clef en main comme Drupal, Wordpress, Shopify, Squarespace, Wix, Magento, Prestashop, etc.).

• Directement dans la section <head> du code HTML de chacune des pages de votre site - en général, vous passerez par votre développeur.

• Via Google Tag Manager, option à privilégier dans la mesure où elle permet - facilement et en toute sécurité - d’aller beaucoup plus loin dans la customisation de l’outil. Lire dans ce cas l’article Installer Google Analytics via Google Tag Manager.

Si vous ignorez la façon dont le tag de GA4 a été installé sur votre site, c’est le moment de commencer à mener l’enquête ;)

Vérifier si Google Analytics 4 est bien installé sur un site

Vérifier si Google Analytics 4 est installé sur un site via le code source de la page

La première façon de vérifier si GA4 est installé sur un site consiste à accéder au site en question, puis à faire un clic droit pour afficher le code source de la page :

Faire une recherche sur gtag et regarder si le code contient un numéro commençant par G-XXXXXX :

Si vous trouvez un numéro commençant par UA-XXXXXX, il s’agit de l'ancienne version du tag de Google Analytics.

Et si vous tombez sur un numéro commençant par AW-XXXXXX, c’est un tag lié à Google Ads (AW pour AdWords, l’ancien nom de Google Ads) -> Cela ne signifie pas nécessairement que Google Analytics 4 est installé sur le site.

Il y a des chances cependant pour que vous ne trouviez rien : le tag est en effet souvent mis en place via Google Tag Manager. Dans ce cas vous pouvez faire une recherche sur gtm.js et regarder si le code contient un numéro commençant par GTM-XXXXXX :

Vous aurez ensuite besoin d’avoir accès au container Google Tag Manager en question pour vérifier la présence de la Balise Google.

Sinon direction une des méthodes ci-dessous 👇

Vérifier si Google Analytics 4 est installé sur un site via Google Tag Assistant

Aller sur tagassistant.google.com.

Cliquer sur Ajouter un domaine :

Puis saisir l'URL du site (avec le https://) et cliquer sur Connecter.

Un nouvel onglet (ou une nouvelle fenêtre) s’ouvre, et vous verrez dans Tag Assistant les outils Google installés sur le site (Google Tag Manager, Google Analytics, Google Ads…) et leurs IDs :

L’ID de mesure GA4 (le numéro G-XXXXX contenu dans le code de suivi) sera visible si le tag est installé.

En cliquant sur l’ID de mesure , vous trouverez dans les Détails du tag (partie Source) des indications sur la façon dont le tag a été installé (via Google Tag Manager ou non) :

Dans cet exemple, le tag de GA4 passe donc par Google Tag Manager.

Vous verrez également tous les événements envoyés par le tag.

💡 Si votre propriété GA4 est issue d’une migration automatique à partir d’Universal Analytics et utilise le “vieux” tag d’UA sur vos pages à la place de la Balise Google (dite GTAG), c’est aussi à cet endroit que vous pourrez le voir. Il est conseillé dans ce cas de mettre en place le tag de GA4 sur votre site si ce n’est pas déjà fait, et de désactiver la connexion avec UA dans l’Administration. Un post LinkedIn de Fred Pike à ce sujet.

Vérifier si Google Analytics 4 est installé sur un site via une extension Chrome

Pour cette option, vous aurez besoin d’installer le plugin Chrome Google Analytics Debugger.

Une fois ajouté à votre navigateur, cliquer sur l’icône de l’enveloppe : un petit texte ‘ON’ devrait apparaître vous informant que le plugin est actif :

Direction ensuite les outils de développement de Chrome :

Sélectionner l’onglet Console. Le plugin affiche ici des informations liées à Google Analytics - un peu difficiles à lire soyons honnêtes - mais vous devriez facilement identifier dans le tas un ID de mesure GA4 :

On voit que le plugin permet notamment de voir le ou les événements qui ont été envoyés, page_view ici, et les paramètres liés à cet événement.

Il y a bien d’autres plugins Chrome vous permettant de vérifier si Google Analytics 4 est installé sur un site.

Analytics Debugger de David Vallejo en fait partie, et pour celui-ci vous devrez aller dans l’onglet du même nom dans les outils de développement que vous verrez une fois le plugin ajouté à votre navigateur. Cliquer sur Start Debugging :

Le plugin permet là encore de voir le ou les événements qui ont été envoyés, et les paramètres liés à cet événement :

Vérifier si Google Analytics 4 est installé sur un site via les cookies de votre navigateur

Une autre option consiste à vérifier les cookies de votre navigateur.

Lorsqu'une personne charge pour la première fois une page sur votre site, Google Analytics attribue en effet automatiquement à cette personne un identifiant client (ID Client), qui est unique au navigateur et à l'appareil et stocké dans un cookie propriétaire (nommé _ga).

Pour repérer votre ID Client, plusieurs possibilités s’offrent à vous mais la plus simple est probablement d’utiliser le plugin Chrome EditThisCookie, qu’il vous suffit ensuite de cliquer (icône du cookie dans vos extensions) lorsque vous êtes sur le site qui vous intéresse :

Autre option : retourner dans les outils de développement de Chrome mais cette fois-ci aller dans l’onglet Application puis Cookies, se positionner sur le site sur lequel vous naviguez et chercher _ga :

Si ce cookie est présent dans votre navigateur et déposé par le nom de domaine que vous visitez, alors Google Analytics est installé sur le site.

💡 Attention : cette méthode ne dit pas quelle version est installée. Il pourrait encore s’agir de votre “vieux” tag Universal Analytics qui crée le cookie.

Ce cookie se conservant au maximum 400 jours sur Chrome, vous pouvez pour vous assurer que l’implémentation est toujours d’actualité, le supprimer et recharger la page. Si _ga est instantanément recréé (avec un autre numéro), le tag est bien installé.

💡 Pour supprimer un cookie, cliquer l’icône de la poubelle dans le plugin Edit This Cookie ou la croix si vous êtes dans les outils de développement Chrome.

💡 Il est probable que vous ne trouviez pas le cookie _ga avant d’avoir donné votre accord aux traceurs sur le bandeau de collecte du site. Sauf avec une implémentation du Google Consent Mode en mode avancé, le tag qui crée le cookie ne doit en effet se déclencher que lorsque vous avez donné votre consentement. En mode avancé, le tag par contre se déclenche quel que soit l’accord de l’utilisateur sur le bandeau de collecte mais n’envoie que des données anonymes aux serveurs de Google jusqu’au (et si) consentement. Le numéro de cookie est alors unique à chaque page et doit changer si vous chargez une autre page.

💡 Si vous avez refusé les traceurs sur le bandeau de collecte de votre site, votre CMP (Consent Management Platform type Axeptio, Cookiebot et compagnie) en garde en général la mémoire dans vos cookies. Les supprimer tous puis recharger la page, et le bandeau de collecte devrait ré-apparaître. A noter que certaines CMP doublent l’information dans un autre espace de stockage du navigateur que l’on appelle le stockage local, visible dans les outils de développement de Chrome onglet Application puis Stockage Local.

Vérifier si Google Analytics 4 est installé sur un site via l’onglet Réseau dans le navigateur

C’est la méthode que j’utilise le plus, notamment pour repérer facilement un problème de double implémentation évoqué en introduction.

Chaque fois que le comportement d'un utilisateur déclenche le tag, par exemple lorsque l'utilisateur charge une page du site, l’interaction est incorporée à un appel et envoyée aux serveurs de Google sous la forme d’une URL commençant pour Google Analytics 4 par https://www.google-analytics.com/g/collect?v=2.

Figure également le paramètre tid contenant l’ID de mesure ce qui nous donne quelque chose comme https://www.google-analytics.com/g/collect?v=2&tid=G-XXXXXX…

Ces appels sont visibles dans les outils de développement de Chrome, onglet Réseau (ou Network pour ceux qui ont leur navigateur en anglais). Pour les voir, effacer tout ce que vous voyez en cliquant sur le symbole de roue barrée le cas échéant, puis faire une recherche sur collect?v=2 et recharger la page :

💡 g/collect?v=1 correspond à Universal Analytics, tandis que g/collect?v=2 à Google Analytics 4.

Sélectionner ensuite un appel et en parcourir les paramètres visibles dans Charge utile (Payload en anglais) :

Pour rappel, les événements sont la base du modèle de données de GA4. Un événement, lorsqu'il est envoyé à GA4, comprend un nom et des paramètres, qui sont des informations sur l’interaction en question et qui sont divisés en paramètres collectés automatiquement et en paramètres personnalisés.

Pour en savoir plus lire le tutoriel Les paramètres d’un appel d’événement dans Google Analytics 4.

• Le paramètre en donne le nom de l’événement qui a été envoyé à Google Analytics, page_view ici, se déclenchant au chargement d’une page sur le site

• sr correspond à screen resolution ou résolution d’écran (taille de l’écran),

• ul pour user language, à savoir la langue du navigateur,

• dl pour document location, ou l’URL sur laquelle l’événement s’est déclenché,

• etc.

💡 Pour déchiffrer les paramètres d’un appel, cette ressource de David Vallejo devrait vous aider.

💡 Vérifier à partir d’ici que vous ne voyez pas 2 lignes avec le même ID de mesure et le même événement page_view apparaître à chaque fois que vous chargez une page du site. Si c’est le cas, vous faites à priori partie des sites à comptabiliser à minima toutes leurs pages vues en double 🙊 Il ne vous reste plus dans ce cas qu’à comprendre comment ces tags se déclenchent - code source, utilisation du vieux tag Universal, plugin du CMS, Google Tag Manager et à n’en conserver qu’un (celui de votre container Google Tag Manager idéalement). Attention : il faut bien que ce soit le même ID de mesure. Si c’est un autre ID, votre site envoie vraisemblablement les données à 2 propriétés Analytics différentes et il n’y a pas lieu de s’inquiéter dans ce cas.

Attention aux adblockers

💡De nombreux utilisateurs ont un adblocker dans leur navigateur (adblock, ghostery, etc.). Ces adblockers empêchent souvent Google Tag Manager ou Google Analytics de se déclencher. Penser à vérifier dans vos extensions, et à le désactiver sur le site sur lequel vous faites vos tests.

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Que sont les métriques calculées dans Google Analytics 4 ?

Que sont les métriques dans GA4 ?

Les métriques sont l’un des deux types de données qui composent les rapports dans Google Analytics avec les dimensions. Lorsque Google Analytics collecte des données (sexe, pays, ville, catégorie d’appareil, navigateur, source / support…), il transforme ces données en dimensions avec les données statistiques correspondantes - ce sont les métriques - dans les rapports. Les métriques mesurent donc les dimensions. Elles sont placées en colonnes dans les rapports standards (à l’exception de la première), et sont forcément des nombres. Il s’agit par exemple des utilisateurs, du taux d’engagement ou encore des conversions.

Que sont les métriques calculées dans GA4 ?

Les métriques calculées permettent de créer de nouvelles métriques correspondant à vos enjeux ou besoins à partir de métriques déjà existantes - prédéfinies et / ou personnalisées - via une formule mathématique (soustraction, addition, multiplication, division).

On connaît par exemple dans GA4 la métrique des utilisateurs (dits actifs), et le nombre total d’utilisateurs. Et bien, il est désromais possible de calculer la métrique correspondant au nombre d’utilisateurs inactifs.

A noter :

• Vous devez disposer du rôle Administrateur ou Editeur au niveau de la propriété Google Analytics 4 pour créer une métrique calculée.

• Les métriques calculées sont rétroactives.

• Une fois créées, elles sont disponibles dans les rapports standards (via la personnalisation -> lire l’article du blog Personnaliser ses rapports standards dans Google Analytics 4), Explorer, et l’API de données.

Créer une métrique calculée dans Google Analytics 4

Aller dans Administration, puis Affichage des données > Définitions personnalisées > Métriques calculées :

Vous trouverez ici les métriques calculées déjà configurées le cas échéant.

Pour créer une nouvelle métrique, cliquer sur le bouton Créer une métrique calculée :

• Le nom de la métrique est un champ obligatoire. C’est ce qui apparaît dans les rapports : avoir un nom clair permettra à quiconque de comprendre la donnée rapidement.

• Le nom pour l'API est renseigné automatiquement et peut être utilisé pour identifier la métrique calculée lors d'une requête via l'API. Il ne peut contenir que des caractères alphanumériques et des underscores. Les caractères spéciaux, symboles et espaces ne sont pas autorisés. Ce nom doit être unique et ne peut plus être modifié ultérieurement.

• La description est facultative, mais il est recommandé de la remplir pour fournir un contexte supplémentaire.

• La formule est l'endroit où vous créez la métrique en utilisant les opérateurs suivants +, -, /, * et (). Dans l’exemple des utilisateurs inactifs, la formule est la suivante : {Nombre total d'utilisateurs}-{Utilisateurs actifs}. Les accolades s’ajoutent quand vous sélectionnez une métrique à partir de la liste proposée.

• Côté unité de mesure, vous trouverez : Standard, Devise, Distance (pieds, miles, mètres, kilomètres) et Temps (millisecondes, secondes, minutes, heures). Dans notre cas (utilisateurs inactifs), Standard répond au besoin.

Penser à enregistrer.

Une fois la nouvelle métrique enregistrée, vous verrez qu’en cliquant sur les 3 petits points à droite il reste possible de la modifier, la copier ou encore l’archiver :

Utiliser une métrique calculée dans les rapports GA4

Comme précisé plus haut, une fois créée, la métrique devient disponible dans les rapports standards, Explorer, et l’API de données.

Utiliser une métrique calculée dans les rapports standards

Direction le rapport standard “Acquisition de trafic”, auquel je veux ajouter la métrique des utilisateurs inactifs nouvellement créée : cliquer sur le symbole de crayon dans l'angle supérieur droit à condition de disposer du rôle Editeur au niveau de la propriété :

Dans le panneau qui s’ouvre sur la droite Personnaliser le rapport, sous Données de rapport, cliquer sur Métriques :

Sélectionner la nouvelle métrique dans la liste déroulante (et la remonter éventuellement pour la placer à côté des utilisateurs actifs) :

Appliquer, puis enregistrer les modifications dans le rapport actuel, et une fois cliqué sur Retour en haut à gauche :

Utiliser une métrique calculée dans une exploration

Dans le module “Explorer”, ouvrir une analyse de type Vide ou Format libre, et dans le panneau Variables cliquer sur le symbole + à droite de Métriques, puis chercher et sélectionner votre métrique que vous trouverez dans le sous menu Personnalisé :

Si vous n’êtes pas à l’aise avec ce module, je vous invite à parcourir les articles du blog qui en parlent : Le module Explorer dans Google Analytics 4 et Les rapports Exploration dans Google Analytics 4.

Exemples de métriques calculées

• % de nouveaux utilisateurs : ({Nouveaux utilisateurs}/{Nombre total d'utilisateurs})*100 en unité de mesure Standard

• Taux de conversion ecommerce : ({Transactions}/{Sessions})*100 en unité de mesure Standard

• Estimer votre marge : {Revenu total}*0.3 (à adapter en fonction de votre taux de marge moyen) en unité de mesure Devise

Vous remarquerez que pour certaines métriques calculées, un message d’erreur s’affiche : “Une ou plusieurs métriques référencées dans la formule contiennent des restrictions de données. Ces restrictions s'appliqueront aussi à cette métrique calculée”. Le mieux est de tester dans ce cas, et de vérifier la cohérence de la donnée.

Et dans ce que je n’ai pas encore pris le temps de tester :

• Vues de promotion par transaction (à condition que vous suiviez les vues de promo avec l’événement recommandé view_promotion) : {Vues de la promotion}/{Transactions} en unité de mesure Standard

• Pourcentage des nouveaux utilisateurs passant par le checkout (à condition que vous suiviez l’entrée dans le checkout avec l’événement recommandé begin_checkout): ({Nouveaux utilisateurs}/{Règlements})*100 en unité de mesure Standard

+ 2 exemples de métriques calculées sur cette page du support de Google Analytics [GA4] Métriques calculées :

• Frais de port en % des revenus issus des achats : {Montant des frais de port}/{Revenus issus des achats} en unité de mesure Devise

• Pourcentage de remise par produit : {Montant de la remise sur l'article}/{Revenu généré par l'article} en unité de mesure Standard

N’hésitez pas à partager en commentaires les métriques créées de votre côté.

Les limites des métriques calculées dans GA4

La fonctionnalité des métriques calculées est encore quelque peu limitée.

• La principale contrainte c’est qu’il n’est possible d’en créer que 5 par propriété standard (50 pour les propriétés 360).

• Certaines métriques restent inexistantes : pas de sorties par exemple à date, ce qui serait utile pour calculer le fameux taux de sortie d’Universal.

• L’affichage de la donnée dans les rapports n’est pas contrôlable pour le moment : j’ai des décimales partout.

• Il est impossible d’utiliser une métrique calculée pour en créer une autre. Seules les métriques prédéfinies ou personnalisées sont utilisables.

• La question des scopes reste d’actualité : toutes les métriques ne sont pas compatibles entre elles.

• Il est compliqué de tout reproduire : avoir la valeur par page d’Universal n’est toujours pas possible.

• Certaines métriques semblent induire des unités de mesure, ce qui fait par exemple qu’au moment de la rédaction, je ne peux pas créer la formule {Revenu total}*1.10 (pour convertir le chiffre d’affaires de l’Euro au Dollar par exemple) en unité de mesure Standard : GA la force en Devise ce qui fait apparaître la devise indiquée dans Administration > Détails de la propriété. Autrement dit j’ai des dollars qui semblent être des euros…

• Et quelques bugs semblent encore se produire dans cette nouvelle fonctionnalité…

Conclusion

Les métriques calculées comblent encore l’écart lorsque l’on compare les fonctionnalités UA versus GA4.

Se rappeler qu’il est aussi possible de créer des métriques calculées directement dans Looker Studio, sans parler de BigQuery, ou encore directement depuis vos tags Google Analytics 4 via Google Tag Manager.

La fonctionnalité des métriques calculées n’est donc pas indispensable - mais c'est une option de plus à disposition si vous voulez rapidement créer une métrique (rétroactive!) à partir de données déjà disponibles dans vos rapports.

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• Implémentation : setup sur mesure GA4 + GTM

• Formation : montée en compétences de vos équipes (note : 9,45/10 – +100 professionnels)

• Coaching : accompagnement régulier ou ponctuel sur l’analyse de données

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Note 2 : Suite à une annonce du 8 décembre, les Signaux Google seront retirés de l’Identité de reporting le 12 février 2024. A partir de cette date, terminée la possibilité de rencontrer des seuils de confidentialité appliqués automatiquement à vos rapports.

Il y a pas mal de subtilités à connaître dans Google Analytics 4. Non seulement il y a de nombreuses différences dans le modèle de données et le calcul des indicateurs clefs avec Universal (sessions, rebond, etc.), mais au sein même de ce que GA4 appelle les surfaces de reporting vous constaterez des écarts de données.

On peut comprendre une surface de reporting comme une interface dans laquelle les données sont présentées et analysées. Google mentionne comme surfaces de reporting (1) les rapports standards, (2) l'API, (3) les explorations ou les rapports d’Explorer et (4) BigQuery.

Ces surfaces de reporting présentent les données de manière distincte, principalement en raison de variation dans les méthodes d'agrégation et de traitement des données.

Par exemple, les rapports standards et l'API utilisent des données agrégées, tandis que les explorations et BigQuery utilisent des données brutes. Cette divergence dans les sources de données contribue - en partie - aux différences observées.

Le tableau ci-dessous donne un bon aperçu des disparités dans le traitement des données auquel chaque surface est soumise (dans la version gratuite de GA4) :

Les seuils de confidentialité avec les Signaux Google

Les seuils de confidentialité touchent toutes les surfaces de reporting à l’exception de BigQuery.

Ils se produisent lorsque la fonctionnalité des Signaux Google est activée et s'appliquent à certaines dimensions pour protéger la confidentialité des utilisateurs.

Ils sont définis par le système et ne peuvent pas être ajustés, et ont comme conséquence la suppression de lignes avec de faibles volumes dans les rapports, source / support par exemple pour l’acquisition, ou chemin de la page dans “Pages et écrans”.

Les Signaux s’activent dans l’Administration:

Ils permettent à Google d’identifier des utilisateurs qui sont connectés à leur compte Google qu’ils soient sur mobile ou desktop, et ont gardé activée la personnalisation des annonces dans ce dernier. La fonctionnalité des Signaux facilite la création de rapports multi-appareils, le remarketing (retargeting à la sauce Google) et la possibilité d'exporter les conversions vers Google Ads.

Pour savoir si vos rapports sont affectés par ces seuils, direction la section Identité pour le reporting de votre Administration:

💡 “Basé sur l'appareil” n'apparaît pas comme une option immédiatement. Pour l’afficher l'option, vous devez cliquer sur “Afficher tout” dans le coin inférieur droit, sous les options “Mélangée” et “Observée”.

L’identité de reporting vous permet de spécifier à Google Analytics comment vous souhaitez que l’outil comptabilise vos utilisateurs :

• “Basé sur l’appareil” fait référence à l’ID Client parfois appelé ID de l’appareil = cookie.

• Avec l’option “Observée”, vous indiquez à GA4 d'utiliser le meilleur identifiant disponible. Si votre utilisateur s'est authentifié et qu'un ID Utilisateur existe, cette méthode sera utilisée car elle est la plus précise. Dans le cas contraire, la méthode des Signaux Google sera utilisée. Enfin, s'il n'y a pas d'autre option, le dernier recours sera l'ID de l'appareil / ID Client autrement dit le cookie.

• Avec ”Mélangée” - l’option par défaut quand vous créez une propriété, une surcouche de modélisation des données est ajoutée lorsque le Mode de Consentement Google est activé dans les tags (Google imagine le comportement des utilisateurs qui refusent les cookies analytics en partant de ceux qui les acceptent) et que vous avez suffisamment de trafic.

Le choix que vous faites comme Identité pour le reporting est rétroactif : vous pouvez donc le modifier autant de fois que souhaité et comparer vos données entre “Basé sur l’appareil” et “Mélangé” ou “Observé” qui incluent les Signaux, pour voir si le nombre de lignes de vos rapports (source / support par exemple pour l’acquisition, ou chemin de la page dans “Pages et écrans”) diminue.

💡 Vous pouvez aussi utiliser l'icône de qualité des données pour savoir quand des seuils de données sont appliqués à un rapport. Vous trouverez l'icône à côté du titre d'un rapport :

La bonne nouvelle, c’est que si votre propriété utilise l'identité pour le reporting mixte ou observée, il est désormais possible (depuis Octobre 2023) d’en exclure les Signaux pour éviter le problème de seuil de données s’il vous concerne, tout en conservant les autres avantages de la fonctionnalité (partage des audiences et conversions vers Google Ads notamment).

Direction l’Administration, à l’endroit où on active les Signaux :

C’est l’option à privilégier, qui ne semble par contre pas rétroactive : les données enregistrées précédemment seront toujours soumises aux seuils.

Mais vous pouvez également :

• Sélectionner “Basé sur l’appareil” dans l’identité pour le reporting comme choix par défaut,

• Désactiver carrément la collecte des Signaux dans l’Administration si leur apport (meilleure comptabilisation des utilisateurs cross-devices, rapports âge et sexe et audiences pour Google Ads) ne vous concerne pas,

• Augmenter la période d’analyse de votre rapport pour collecter plus de données, mais cette recommandation est pertinente uniquement pour les sites à fort trafic.

La cardinalité dans GA4

La cardinalité touche uniquement les rapports standards et l’API et depuis novembre 2023 les rapports Explorations également - pas BigQuery.

La cardinalité fait référence au nombre de valeurs uniques attribuées à une dimension.

Certaines dimensions (Catégorie d’appareil, par exemple) présentent un nombre fixe de valeurs uniques (3 : ordinateur, tablette, mobile).

En revanche, les dimensions associées à plus de 500 valeurs uniques (chemin de la page) dans une journée sont considérées comme des dimensions à cardinalité élevée.

Les dimensions à cardinalité élevée augmentent le nombre de lignes d'un rapport. Dans ce cas Analytics agrège une partie des données dans une ligne (other) :

💡 Utiliser là aussi l'icône de qualité des données pour savoir quand des données condensées sont intégrées à un rapport.

💡 La limite de lignes pour la plupart des rapports est de 50K pour un GA4 standard et de 1 million pour GA4 360. Lorsque vous modifiez le rapport par défaut, par exemple en ajoutant des comparaisons ou une dimension secondaire, la limite de lignes est de 2 millions.

Pour se débarrasser d’un problème de cardinalité :

• Utiliser Explorer,

• Prioriser les données importantes pour votre entreprise. La limite de cardinalité s'applique à toutes les données collectées dans la propriété pour la plage de dates spécifiée dans le rapport, et pas uniquement au rendu des données dans un rapport. Par exemple, évitez de collecter des dimensions personnalisées à cardinalité élevée, comme un identifiant unique pour chaque utilisateur,

• Passer par BigQuery, non sujet à la cardinalité, mais se rappeler que les données ne matcheront pas (c’est tout le sujet de ce tutoriel) avec les autres surfaces de reporting.

L’échantillonnage dans GA4

Vous rencontrerez de l’échantillonnage dans Explorer et depuis novembre 2023 les rapports standards et l’API semblent également être concernés :

💡 Utiliser là aussi l'icône de qualité des données pour savoir quand des données échantillonnées sont intégrées à un rapport.

L'échantillonnage des données est utilisé lorsque le nombre d'événements renvoyés par une exploration dépasse la limite d’un million : au lieu d’aller chercher toutes les données concernées sur ses serveurs, Google Analytics en prend un échantillon qu’il estime représentatif (un certain pourcentage), puis extrapole les résultats du rapport.

Lorsque vous utilisez des données échantillonnées, le ratio entre la taille de la population globale et celle de l'échantillon peut avoir un impact sur la justesse des résultats. En règle générale, plus l'échantillon est grand (en pourcentage), plus les résultats sont précis.

Les façons les plus simples pour se débarrasser d’un échantillonnage :

• Réduire la période d’analyse de votre rapport,

• Réduire le nombre de dimensions et de métriques utilisées,

• Passer par BigQuery, non sujet à l’échantillonnage.

La modélisation des conversions dans GA4

Comme les seuils de confidentialité, la modélisation des conversions touche toutes les surfaces de reporting à l’exception de BigQuery.

Le but de la modélisation des conversions - utilisée depuis juillet 2021 et appliquée par défaut à tous les rapports à partir du moment où un trafic suffisant permet d’alimenter le modèle - est de combler les lacunes dans les données créées par les restrictions de certains navigateurs sur les cookies tiers et / ou propriétaires, l’ATT (App Tracking Transparency) d’Apple, le consentement, les comportements multi-appareils, etc.

💡 Cette modélisation ne modifie pas le nombre de conversions enregistré mais réattribue les conversions normalement assignées au Direct à d’autres canaux (ce qui veut dire notamment que BigQuery enregistrera le même nombre de conversions, mais ne les attribuera pas aux mêmes canaux).

Cette modélisation fonctionne en analysant le sous-ensemble des utilisateurs qui ont généré des données de conversion dites de haute qualité (via les Signaux Google notamment) pour identifier corrélations et tendances, puis en utilisant ces données pour combler les lacunes dans la plus grande population.

💡 La modélisation des conversions ne porte que sur les dimensions d’acquisition de portée événement qui se trouvent notamment dans les rapports standards "Conversions", “Publicité” et “Explorer” (sous Attribution) et s'appellent groupe de canaux par défaut, source, support.

💡 Lorsque vous consultez les rapports Google Analytics, gardez à l'esprit que les données de conversion attribuées à chaque canal peuvent être mises à jour jusqu'à 7 (9?) jours après l'enregistrement de la conversion. Pour une précision accrue, Google recommande de sélectionner une plage de dates antérieure à la semaine précédente.

💡 Il n’est pas certain que cette modélisation nécessite le mode Consentement des tags Google pour fonctionner (il n’y a actuellement pas de documentation claire sur ce sujet) mais le Consent Mode aide - si activé - la modélisation. Lire l’article du support Mode Consentement sur les sites Web et dans les applications mobiles.

Vous ne trouverez finalement aucun warning côté icône de qualité (à l’heure en tous cas où je rédige ce tutoriel) qui vous permettrait de savoir si la modélisation des conversions est activée pour votre propriété.

Pour désactiver la modélisation des conversions, votre seule option est via l’identité de reporting, en sélectionnant “Observée”. Choix rétroactif, je le rappelle.

La modélisation du comportement dans GA4

Comme la modélisation des conversions, la modélisation du comportement est disponible dans les rapports standards (sauf pour les audiences, les segments incluant une séquence, les rapports de rétention et les métriques prédictives), l'API et Explorer (uniquement avec l’analyse de Format libre), mais pas dans BigQuery.

La modélisation du comportement est spécifiquement utilisée pour modéliser les données des utilisateurs qui refusent les cookies analytics sur le bandeau de collecte.

Afin d’activer cette modélisation dans votre propriété, vous devez mettre en place le mode de Consentement des tags Google et répondre aux critères de modélisation.

Le mode Consentement permet de gérer les informations envoyées aux serveurs de Google en fonction de l’accord de l’utilisateur ou non au dépôt de cookies sur son navigateur avec de nouveaux paramètres : analytics_storage, ad_storage, personalization_storage.

Comment ça fonctionne ?

1. Les tags Google se déclenchent au chargement de la page avec des paramètres de consentement par défaut en denied et des informations anonymes sont envoyées aux serveurs de Google.

2. La popin de consentement s’affiche.

3. En fonction du choix de l’utilisateur quant aux cookies, les paramètres du tag sont automatiquement mis à jour > Les informations habituelles peuvent être envoyées aux serveurs, dont l’ID Client ou numéro de cookie.

Il est important de noter que le refus des cookies analytics n'empêchera donc pas le déclenchement des tags / l'envoi des appels aux serveurs de GA, mais empêchera en revanche GA de stocker ou de lire des données à partir de cookies de navigateur de l’utilisateur. Ces appels n’apparaissent pas du tout dans les rapports, mais servent à la modélisation.

Les critères suivants doivent par ailleurs être remplis pour que la modélisation comportementale soit présente dans GA4 :

💡 Il doit y avoir 1 000 refus par jour pendant 7 jours consécutifs des cookies analytics via votre bandeau de collecte de consentement, et 1 000 acceptations par jour pendant au moins 7 des 28 derniers jours). Vous trouverez cette information sur la page Modélisation du comportement pour le mode Consentement du support Google.

💡 Cela signifie que le nombre d'utilisateurs ou de sessions sera plus élevé dans BigQuery que dans les autres surfaces. En effet, les données BigQuery contiennent Les appels ou pings sans cookie collectés par Google Analytics lorsque le mode consentement est activé.

💡 Utiliser là aussi l'icône de qualité des données pour savoir quand des données de comportement modélisées sont intégrées à un rapport.

La modélisation du comportement commence à la date à laquelle une propriété donnée devient éligible, et les données ne seront pas disponibles si la propriété ne répond plus aux critères d'éligibilité.

Pour désactiver cette modélisation, les utilisateurs peuvent sélectionner l'identité de reporting “Observée”, ce qui supprimera les données non observées. Ce processus est rétroactif – on l’a dit plusieurs fois – et peut être rétabli à “Mélangé” à tout moment.

Maintenant que nous avons passé en revue les disparités dans le traitement des données existantes, direction le récapitulatif concernant chaque surface de reporting.

Les surfaces de reporting dans Google Analytics 4

Les rapports standards

Le but principal de ces rapports est de fournir rapidement des données : ces dernières sont donc déjà agrégées.

Elles sont potentiellement soumises à des seuils de confidentialité si les signaux Google sont activés dans l’Administration et que ces signaux ne sont pas exclus de l’identité de reporting.

La cardinalité avec l’apparition de la ligne (other) peut également être un facteur problématique dans les rapports standards. Dans le cas où cette cardinalité devient un problème et que des données plus détaillées sont nécessaires, on l’a dit précédemment : vous pouvez utiliser Explorer ou il vous reste BigQuery.

Les données ne rencontraient pas d'échantillonnage mais depuis novembre 2023, ça peut être le cas.

La modélisation des conversions s’applique si les conditions sont remplies.

La modélisation du comportement peut finalement s’appliquer à condition d’avoir le Mode de Consentement des tags Google activé, assez de trafic et l’identité de reporting sur “Mélangée” (sauf pour les audiences, les segments incluant une séquence, les rapports de rétention et les métriques prédictives).

L’API Data

Les API GA4 ouvrent la voie à une gestion automatisée de vos comptes.

Il y a plusieurs APIs pour GA4, et dans cette section, nous nous concentrons sur l'API de Données ou Data API, qui permet d’accéder aux données de reporting de GA4.

💡 De nombreux utilisateurs ne réalisent probablement pas qu'ils utilisent l'API de collecte de données. Si vous utilisez un connecteur Google Analytics 4 dans des outils comme Looker Studio ou Tableau, les données seront importées via l'API de données → Prenez le temps de vérifier comment les données sont importées dans votre outil de data visualisation / BI si vous n’en êtes pas sûrs, car elles peuvent également être importées via un connecteur BigQuery par exemple.

Vous l’aurez probablement noté via le tableau, les données disponibles dans l'API de données reflètent celles des rapports standards et sont soumises aux mêmes limitations : seuils de confidentialité possible, de même que l’apparition de la ligne (other) en cas de cardinalité élevée sur certaines de vos dimensions (souvent les URLs pour les gros sites). Les données ne rencontraient pas d'échantillonnage mais depuis novembre 2023, ça peut être le cas.

Les données extraites via l'API Data sont également soumises à la modélisation des conversions et à la modélisation du comportement si les conditions nécessaires sont réunies.

💡 Pour plus d’informations sur les dimensions et métriques disponibles via l’API, rendez-vous sur ce lien de la documentation pour développeurs API Dimensions and Metrics.

Explorer

Le module Explorer n’était disponible que pour les clients de la version 360 d’Universal, mais est devenu accessible à tous dans Google Analytics 4.

Il regroupe un ensemble de techniques d'analyse avancées (ou explorations) qui vont au-delà des rapports standards afin de vous aider à obtenir des insights plus précis sur le comportement de vos visiteurs et clients, et permet une flexibilité et une personnalisation importantes pour vos analyses ad-hoc.

Le module se trouve dans la section Explorer du panneau de navigation :

Les rapports Explorer sont basés sur les données brutes (événements et utilisateurs) et, en tant que tel, les requêtes peuvent renvoyer des résultats quelque peu différents de ceux des rapports standards ou de l’API.

Les explorations, comme les rapports standards et l'API, peuvent être soumis à des seuils de confidentialité si les signaux Google sont appliqués.

Elles ne rencontraient pas de cardinalité mais depuis novembre 2023, ça peut être le cas.

L’échantillonnage est par ailleurs peu probable, si le nombre d'événements retourné par votre rapport dépasse la limite de 10 millions. Les propriétés payantes (360) ont l’avantage supplémentaire de pouvoir ajuster la taille des échantillons pour fournir des résultats plus rapides.

Les explorations sont également soumises à la modélisation des conversions et du comportement (mais partiellement pour cette dernière, seule l’analyse de format libre est concernée).

BigQuery

Historiquement, le seul moyen pour les utilisateurs de Google Analytics d'accéder et d'exporter des données brutes à partir de GA vers BigQuery était la version entreprise payante, GA360. Avec l'introduction de GA4, cette fonctionnalité est disponible pour tous les utilisateurs.

BigQuery est une plateforme de données hébergée dans le cloud, permettant de stocker et d’interroger rapidement des ensembles de données volumineux.

Exporter de Google Analytics 4 vers BigQuery vous permet d’accéder à toutes les données brutes de l’outil, événement par événement, au fur et à mesure où GA les reçoit, puis d’interroger ces données à l’aide d’une syntaxe de type SQL.

L'exportation BigQuery peut être activée à partir de l’Administration de Google Analytics.

Étant donné que BigQuery contient des données brutes, les chiffres présentés dans ce contexte peuvent différer de ceux disponibles dans l'interface utilisateur.

Aucune restriction n'est imposée à BigQuery en termes de cardinalité (pas de limite sur le nombre de valeurs uniques d’une dimension) ou d'échantillonnage.

Noter également qu'il n'y a aucune donnée relative aux signaux Google dans BigQuery. Le même utilisateur pourra donc être comptabilisé plusieurs fois via différents appareils (mobile / desktop) contrairement aux autres surfaces de reporting incluant les signaux.

Il est aussi important de noter que les fonctionnalités de modélisation ne sont pas disponibles dans BigQuery. Lorsque le mode consentement est activé, les données stockées dans BigQuery incluent par contre les pings sans cookie collectés par Google Analytics.

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Que vous partiez de zéro ou cherchiez à optimiser une configuration existante, je vous accompagne à chaque étape :

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