Mesure et tracking
Qualité des données
La qualité des données désigne le degré auquel les chiffres d’un outil de mesure décrivent réellement ce qui s’est passé.
C’est le préalable de toute analyse. Un rapport construit sur des données fausses produit des décisions fausses avec une apparence de rigueur.
Les six défauts
Par fréquence constatée.
Le double comptage. Une balise posée deux fois, une page de confirmation rechargée, une mesure envoyée à la fois côté navigateur et côté serveur. Il gonfle silencieusement les conversions.
Le déclenchement au mauvais moment. Un événement envoyé au chargement d’une page plutôt qu’à l’action réelle. Toutes les visites deviennent des conversions.
La perte au consentement. Une part des mesures disparaît sans erreur visible, ce qui relève du Consent Mode.
Le trafic interne non filtré. L’équipe, les prestataires, les outils de surveillance comptés comme des visiteurs.
Les paramètres mal formatés. Un montant transmis avec un symbole monétaire arrive comme du texte et n’est jamais additionné.
Le référent auto-attribué. Un passage par une page de paiement externe qui casse la session et attribue la conversion au prestataire de paiement plutôt qu’à la source d’origine.
Le contrôle qui les attrape tous
Un seul, à faire une fois par mois, en quelques minutes.
Rapprocher le nombre de conversions enregistrées du nombre de commandes ou de demandes réellement reçues.
Un écart en plus signale un double comptage ou un déclenchement trop large. Un écart en moins signale une perte au consentement ou une balise cassée. Une correspondance signale que la mesure tient.
C’est le contrôle le plus rentable de toute la mesure, et le moins pratiqué.
Ce qui le rend possible
Un plan de marquage qui dit ce qui devrait exister. Sans liste de référence, on ne détecte jamais un événement manquant : ce qui n’est pas envoyé n’apparaît nulle part.
Et une vérification après chaque modification du site, dans DebugView avant la mise en production.
Ce que coûte une mauvaise qualité
Au-delà des rapports faux, elle fausse l’apprentissage des algorithmes publicitaires. Une campagne qui optimise sur un signal erroné dépense vers le mauvais objectif, et l’erreur se paie en budget média, pas seulement en analyse.
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