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Walled Garden - Quels impacts sur vos analyses SMA ?
- Par Emilien Roux
- 10 min de lecture
Les walled gardens, ou écosystèmes fermés, dominent aujourd’hui l’univers du Social Media Advertising (SMA), avec des plateformes comme Facebook, Instagram, Pinterest et TikTok. Ces environnements contrôlés posent des défis majeurs pour les annonceurs utilisant une multiplicité de canaux d’acquisition digitale. L’un des plus grands obstacles réside dans la difficulté à relier les conversions générées par le SMA aux parcours utilisateurs complets. Pour vous, qui cherchez à optimiser vos campagnes et à comprendre les performances réelles, il est essentiel de surmonter ces limitations. Dans cet article, nous explorons l’impact des walled gardens sur l’analyse de la performance et l’attribution des campagnes SMA.
Qu'est-ce qu'un Walled Garden?
Un walled garden est un écosystème numérique où une plateforme contrôle strictement l’accès aux données utilisateur et aux informations de performance. Contrairement aux écosystèmes ouverts, où les données peuvent circuler librement entre différents outils d’analyse, ces plateformes cloisonnées restreignent l’accès aux données importantes, obligeant les annonceurs à se conformer aux règles et aux outils imposés par chaque plateforme. Ces restrictions compliquent considérablement la lecture des performances des campagnes et l’attribution des conversions à travers les différents points de contact du parcours client.
Cela signifie que même si une campagne semble performante dans les outils de suivi proposés sur des plateformes comme Facebook ou Instagram, l’analyse complète de son impact reste souvent partielle… surtout lorsqu’on la compare avec les données issues de solutions analytiques indépendantes. Ce manque de transparence nuit à la compréhension des performances réelles et empêche l’optimisation des campagnes sur des données objectives.
Quel est l'impact des Walled Gardens sur l'analyse SMA ?
1. Des données fragmentées et incomplètes
Les walled gardens fournissent souvent des données limitées et agrégées, ce qui complique la tâche pour obtenir une vue d’ensemble précise de vos campagnes SMA. Par exemple, Facebook ou Instagram ne partagent que des données globales rassemblant post-click et post-view, rendant difficile l’analyse granulaire nécessaire pour comprendre le comportement des utilisateurs à chaque étape du parcours. Cette fragmentation des données entrave la capacité des annonceurs à évaluer correctement la contribution de chaque levier SMA à la performance globale.
Ce problème est exacerbé par le fait que les plateformes SMA intègrent dans leurs résultats, mais sans les isoler, les ventes post-view. Il s’agit des conversions attribuées à une impression de publicité, même si l’utilisateur n’a pas cliqué directement sur l’annonce. Selon notre étude réalisée l’année dernière auprès de 120 clients de TrackAd, les ventes post-view représentent entre 72 % et 96 % des conversions comptées par Facebook, alors que ces ventes ne sont souvent pas prises en compte par les solutions analytiques traditionnelles. Vous pouvez télécharger notre dossier Meta pour plus d’information.
2. Attribution des conversions dans les walled gardens : un casse-tête pour les annonceurs
L’attribution des conversions dans ces plateformes est particulièrement complexe. Les modèles d’attribution traditionnels, comme l’attribution au Last click, ne capturent pas assez efficacement la contribution de chaque interaction tout au long du parcours utilisateur. Pour les annonceurs, suivre l’ensemble du parcours client à travers différents leviers devient un défi, ce qui peut conduire à une sous-évaluation ou une surévaluation de certains leviers, faussant ainsi l’optimisation de vos campagnes publicitaires.
Prenons l’exemple de Facebook : très souvent, les conversions affichées dans le Business Manager ne correspondent pas aux chiffres obtenus via les solutions analytiques externes. Un écart de plus de 90 % en faveur de Facebook est observé pour un annonceur sur trois, ce qui soulève des questions sur la manière dont ces conversions sont comptabilisées. Comme vu précédemment, ces écarts peuvent s’expliquer par la comptabilisation des conversions post-view… mais pas que ! Les campagnes qui redirigent vers un autre domaine, les différences dans la manière de comptabiliser les clics par rapport aux sessions et les limitations imposées par iOS 14+ sont autant de facteurs qui peuvent avoir un impact sur ces écarts.
3. La difficulté de relier les conversions aux parcours utilisateurs dans les walled gardens
L’un des plus grands défis posés par les walled gardens est la difficulté à relier les conversions post-view générées par le SMA aux parcours utilisateurs complets. Dans un environnement où chaque plateforme garde ses données sous clé, suivre le chemin complet d’un utilisateur, depuis le premier point de contact jusqu’à la conversion finale, devient une tâche ardue. Par exemple, un utilisateur peut voir une publicité sur TikTok, visiter votre site via une recherche Google, puis finalement convertir après avoir vu une autre publicité sur Instagram. Cependant, pour les annonceurs, ces interactions visuelles multiples sont souvent isolées les unes des autres, rendant impossible une attribution précise.
Ce manque de visibilité est particulièrement problématique lorsque vous gérez des campagnes multi-canaux. Vous pourriez observer des performances élevées sur une plateforme spécifique, mais sans comprendre comment cette performance s’intègre dans le parcours utilisateur global et vos efforts d’optimisation seront mal orientés.
4. Impact d’iOS 14+ sur le suivi des conversions
Depuis la mise à jour iOS 14+ d’Apple, les restrictions sur le suivi des utilisateurs ont eu un impact significatif sur la manière dont les conversions sont mesurées par les plateformes SMA, en particulier Facebook. Cette mise à jour a introduit des limitations sur le suivi inter-apps et sur le partage des données utilisateur, ce qui a conduit à une augmentation des estimations plutôt qu’à des comptages précis des conversions.
Pour les annonceurs, cela signifie que les données fournies par Facebook peuvent inclure une part importante d’estimations, proche de 20% des conversions, ce qui peut fausser les analyses et rendre les comparaisons avec les solutions analytiques externes encore plus complexes. Cette situation vous oblige à prendre en considération ces approximations et vous adapter à une nouvelle réalité où la transparence et l’exactitude des données sont plus limitées que jamais.
5. Cas pratique : Atlas for Men et l’attribution des conversions Facebook
Un exemple concret des défis posés par les walled gardens est celui d’Atlas for Men, un leader européen de la vente en ligne de vêtements et accessoires pour hommes. Lors d’une présentation à l’événement One to One Monaco en mars 2023, TrackAd a exposé les difficultés rencontrées par Atlas For Men dans l’attribution des conversions sur Facebook.
Atlas For Men utilisait principalement des modèles d’attribution single-touch pour évaluer la performance de leurs campagnes. Cependant, ces modèles ne prenaient pas en compte l’impact des ventes post-view, ce qui a conduit à une sous-évaluation significative des performances de leurs campagnes SMA sur Facebook. En collaboration avec TrackAd, trois voies exploratoires ont été mises en place pour mieux comprendre et intégrer ces conversions post-view dans leurs analyses : le Meta Conversion Lift de Facebook, le matching des commandes Post-view via l’outil Adstrack de l’agence Adsteroid, et la distribution algorithmique de TrackAd.
Les résultats ont montré que les ventes totales générées par Facebook étaient sous-évaluées de 58 % lorsqu’on se limitait uniquement aux conversions post-clic. En prenant en compte les conversions post-view, Atlas For Men a pu réévaluer l’impact réel de ses campagnes SMA et ajuster ses stratégies en conséquence en augmentant les investissements sur ce levier.
Quelles sont les solutions pour surmonter les défis des Walled Gardens ?
1. Adopter une approche d’attribution multi-touch
Pour compenser les limitations des walled gardens, il est nécessaire d’adopter des modèles d’attribution multi-touch, qui prennent en compte l’ensemble des interactions avec un client potentiel avant la conversion. Ces modèles permettent de répartir de manière plus équilibrée le crédit des conversions entre les différents canaux SMA utilisés, même si les données de certains d’entre eux sont cloisonnées. Evidemment, chez TrackAd, nous proposons des solutions qui intègrent ces approches, vous permettant de mieux comprendre l’impact réel de chaque point de contact sur le parcours client.
L’approche multi-touch est essentielle pour réconcilier les données provenant de différentes plateformes et obtenir une vue plus holistique de la performance des campagnes. Par exemple, en combinant les données des ventes post-view de Facebook avec les conversions post-clics enregistrées par vos solutions analytiques, vous obtiendrez une image plus précise de la contribution de chaque interaction à la conversion finale. Et par conséquent vous pourrez enfin comprendre le vrai ROI de vos actions digitales.
2. Centraliser et réconcilier vos données disparates
Pour surmonter les défis liés à la fragmentation des données, il est nécessaire d’utiliser des outils de réconciliation de données qui permettent de centraliser les informations provenant de différents walled gardens et de distinguer les impacts des conversions Post-click et Post-view. Il est nécessaire de vous orienter vers des solutions avancées qui permettent de rassembler et d’unifier les données issues de diverses plateformes SMA, offrant ainsi une vue globale et cohérente de l’impact des campagnes digitales. La mesure objective effectuée par ses algorithmes s’appuyant sur de l’IA et du MMM permet aux annonceurs d’identifier les performances réelles de leur acquisition digitale en SMA.
3. Tester et ajuster vos stratégies SMA
Une fois un environnement d’analyse objective mis en place, face aux contraintes imposées par les walled gardens, il est essentiel de tester en permanence vos stratégies SMA. Cela inclut l’expérimentation avec différents formats publicitaires, créatifs, et ciblages pour déterminer ce qui fonctionne le mieux dans chaque environnement. TrackAd offre des outils d’analyse qui permettent aux annonceurs de suivre les performances des différentes stratégies en temps réel, vous donnant la flexibilité nécessaire pour ajuster vos campagnes rapidement et efficacement.
Tester de nouvelles approches vous permet également de rester agile face aux changements constants des algorithmes des plateformes SMA et aux nouvelles restrictions en matière de suivi des utilisateurs. En adaptant continuellement vos stratégies avec un maximum d’A/B testing, vous pouvez maximiser l’efficacité de vos campagnes tout en minimisant l’impact des limitations imposées par les walled gardens.
4. Réévaluer les métriques de succès
Les annonceurs doivent également réévaluer les métriques utilisées pour mesurer le succès de leurs campagnes SMA. Les walled gardens imposent souvent des métriques qui ne reflètent pas nécessairement les objectifs commerciaux réels, comme les ventes ou les leads qualifiés. En vous concentrant sur des indicateurs de performance clés (KPI) plus tels que le coût par acquisition (CPA) ou le retour sur investissement (ROI) modulés en fonction de modèles d’attribution intégrant avec pertinence les conversions Post-click et Post-view , vous pouvez mieux aligner vos efforts publicitaires sur vos objectifs globaux.
Il est également important de comparer régulièrement les données fournies par les plateformes SMA avec celles de vos solutions analytiques pour détecter les incohérences et faire les ajustements nécessaires en conséquence : correction de l’intégration du tag SMA, configuration de l’événement de conversion, … Cela vous permettra de prendre des décisions plus éclairées et de maximiser l’efficacité de vos investissements publicitaires.
Conclusion
Les walled gardens posent des défis importants pour l’analyse de la performance et l’attribution des campagnes de Social Media Advertising. La difficulté à relier les conversions post-view générées par le SMA aux parcours utilisateurs complets est un problème persistant pour les annonceurs. Cependant, en adoptant des stratégies d’attribution multi-touch, en centralisant les données disparates, vous pouvez obtenir une vision plus claire de la performance de vos campagnes.
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