Google Analytics 4 : ce qu'il ne vous montre pas

Votre outil de mesure retire des lignes de vos rapports quand vos effectifs sont faibles, et il ne vous le dit qu’avec une icône.

La documentation de Google est explicite : « Les seuils de données sont définis par le système. Vous ne pouvez pas les ajuster. » Le mécanisme existe pour empêcher d’identifier une personne à partir de données démographiques, ce qui est légitime. Sa conséquence l’est moins pour vous : plus votre trafic est faible, plus il vous prive.

Les pages françaises sur le sujet enseignent l’installation. Elles n’expliquent nulle part comment lire un rapport dont les données ont été retirées, ni pourquoi les chiffres changent d’un écran à l’autre.

Cette page traite donc trois mécanismes documentés, chiffrés, et non réglables. Ce ne sont pas des défauts de configuration qu’un prestataire corrigerait : c’est le plafond du produit.

Les lignes que vous ne voyez pas

Commençons par le mécanisme le moins connu et le plus gênant à faible volume.

Ce qu’il fait. Quand un rapport contient des données démographiques, ou des audiences construites avec elles, l’outil masque les lignes dont les effectifs sont trop petits. Le but est d’empêcher qu’on remonte à une personne. Le résultat est qu’un rapport peut vous être servi amputé sans que vous en soyez averti autrement que par une icône de qualité des données.

Ce que vous ne pouvez pas faire. Ajuster le seuil. La documentation ne laisse aucune ambiguïté sur ce point, et c’est ce qui distingue ce sujet d’un problème de configuration.

Le remède documenté, et sa limite. Étendre la période d’analyse fait parfois réapparaître des lignes, puisque le nombre d’utilisateurs concernés augmente. C’est utile, et cela signifie que vos rapports courts sont les moins fiables, précisément ceux qu’on consulte le plus souvent.

Le test à faire une fois. Affichez un rapport avec dimension démographique sur sept jours, puis sur quatre-vingt-dix. Si des lignes apparaissent, le seuil s’appliquait. Ce test prend deux minutes et change la façon dont vous lirez vos rapports ensuite.

Une précision d’honnêteté. Beaucoup de pages affirment que le seuil s’applique en dessous d’un nombre précis d’utilisateurs, souvent cinquante. Nous n’avons trouvé aucune valeur chiffrée dans la documentation, qui parle de seuils minimaux d’agrégation sans les publier. Nous ne reprendrons donc aucun nombre.

Quatre-vingt-dix jours, et pas un de plus

Le deuxième mécanisme est le plus structurant pour une vente interentreprises, et le plus simple à énoncer.

Ce que la documentation permet. Pour les événements clés autres que l’acquisition, la période de suivi est de quatre-vingt-dix jours par défaut, avec pour seules autres options soixante ou trente jours. Pour les événements d’acquisition, trente jours par défaut, ou sept.

Ce qu’elle ne permet pas. Aller au-delà de quatre-vingt-dix jours. Il n’existe aucune option, aucun réglage, aucune offre supérieure qui l’autorise dans ce paramètre.

Confrontez à votre cycle de vente. Si six à dix-huit mois séparent la première visite de la signature, le premier point de contact est sorti de la fenêtre bien avant que l’affaire ne se conclue. La question « quel canal a amené ce client » ne peut donc pas trouver de réponse dans cet outil, quelle que soit la qualité de votre installation.

Ce n’est pas un défaut de configuration. C’est la différence entre un réglage à corriger et un plafond à connaître. Un prestataire qui vous propose de mieux configurer l’attribution pour résoudre ce point vous vend quelque chose qui n’existe pas.

Un conseil périmé qui circule encore. Plusieurs pages recommandent, pour un cycle long, de passer sur un modèle d’attribution linéaire ou au premier clic. Ces modèles ne sont plus disponibles depuis novembre 2023. Il reste le dernier clic et le modèle fondé sur les données.

Le sujet voisin, traité ailleurs. Les fenêtres d’attribution des régies publicitaires et leur effet sur un tableau de bord sont développés dans le tableau de bord marketing B2B, et la divergence entre vos différentes sources dans pourquoi vos compteurs divergent.

Deux écrans, deux profondeurs d’historique

Le troisième mécanisme produit une illusion tenace, et il explique beaucoup de conversations décevantes avec des prestataires.

Ce que dit la documentation, mot pour mot. Le paramètre de conservation « n’a aucune incidence sur les rapports agrégés standards (y compris les dimensions principales et secondaires) de votre propriété Google Analytics, même si vous créez des comparaisons dans les rapports. Il n’affecte que les explorations et les rapports sur les entonnoirs. »

Ce que cela produit à l’écran. Votre rapport d’acquisition affiche des années d’historique et vous laisse croire que tout est là. Votre exploration en entonnoir, elle, s’arrête net à la durée que vous avez réglée. Deux écrans, deux profondeurs, aucun avertissement entre les deux.

Le moment où on s’en aperçoit. Le jour où l’on veut analyser un parcours sur une période longue, c’est-à-dire exactement quand la question devient intéressante. C’est aussi le moment où l’on découvre que le réglage était sur la valeur la plus courte depuis le début.

Le réglage à vérifier aujourd’hui. En propriété standard, les options pour les données utilisateur sont deux ou quatorze mois. Rien n’incite à choisir la plus courte, et ce réglage ne coûte rien. C’est probablement l’action la plus rentable de tout ce dossier.

Une limite qu’aucun réglage ne lève. Les données d’âge, de genre et de centres d’intérêt « ne sont jamais conservées plus de deux mois, quels que soient vos paramètres ». Ce sont précisément celles auxquelles les seuils de la première section s’appliquent.

Un individu n’est pas une organisation

Le dernier point n’est pas un mécanisme caché, c’est une différence de nature entre ce que l’outil mesure et ce qui décide chez vous.

L’unité d’analyse maximale est la personne. L’outil sait suivre un utilisateur à travers plusieurs appareils si vous mettez en place un identifiant, et chaque identifiant est interprété comme un utilisateur distinct. Il n’existe aucun objet entreprise ou compte.

Ce que cela donne en vente interentreprises. Un comité d’achat de cinq personnes chez un même client, c’est cinq utilisateurs, cinq parcours et cinq attributions concurrentes. L’outil ne saura jamais qu’il s’agit d’une seule affaire.

Le rapprochement se fait ailleurs, obligatoirement. Dans votre outil commercial, à partir du nom de domaine des adresses ou d’un identifiant que vous propagez vous-même. C’est un travail à prévoir, et c’est ce qui rend le fichier client central, sujet traité dans ce que vaut votre fichier client.

La conséquence pour vos indicateurs. Un taux de conversion calculé sur des utilisateurs répond à une question différente de celle qui vous intéresse, laquelle porte sur des entreprises. Les deux ne se comparent pas, et les référentiels de marché que vous verrez portent presque toujours sur le premier.

Les quatre réglages à faire constater aujourd’hui

Avant toute discussion sur ce que l’outil ne peut pas faire, quatre points relèvent bel et bien de la configuration, ne coûtent rien, et sont souvent restés sur leur valeur d’origine.

La durée de conservation. Deux ou quatorze mois en propriété standard pour les données utilisateur. Si la vôtre est sur la valeur courte, toute analyse de parcours au-delà de deux mois est déjà perdue, et elle ne se rattrapera pas rétroactivement.

La période de suivi des événements clés. Trente, soixante ou quatre-vingt-dix jours. Rien ne justifie de choisir autre chose que la valeur la plus longue quand le cycle de vente est long, et pourtant la question n’est presque jamais posée.

L’exclusion du trafic interne. Vos propres visites, celles de votre prestataire, celles de vos outils de surveillance. Sur un site à faible trafic, elles représentent une part qui déforme tout, et c’est l’erreur la plus fréquente que nous rencontrons.

Le fuseau horaire de la propriété. S’il diffère de celui de votre compte publicitaire, vos journées ne commencent pas au même moment dans les deux outils, ce qui produit des écarts que l’on met ensuite sur le compte de l’attribution.

Ce que ces quatre points ont en commun. Ils se vérifient en dix minutes, ils ne demandent aucune compétence technique, et personne ne les regarde parce qu’ils ne figurent sur aucune démonstration commerciale. C’est exactement ce que la recette proposée plus haut fait constater à l’écran.

Les chiffres qu’on vous citera

Les pages consacrées aux limites de cet outil avancent des valeurs précises qui ne figurent nulle part dans la documentation.

« Les seuils masquent les lignes en dessous de cinquante utilisateurs. » Aucun nombre n’est publié. La documentation parle de seuils minimaux d’agrégation sans les chiffrer, et précise qu’ils sont définis par le système.

« Un tableau est limité à cinquante mille lignes. » Le nombre maximal de lignes n’est pas publié non plus. La documentation indique qu’il varie selon le type de propriété, le rapport et la complexité de la requête.

« Cinq cents noms d’événements distincts au maximum. » Faux pour un site web : cette limite concerne les applications. Les limites réelles de collecte et de configuration sont traitées dans le plan de taggage B2B, et nous ne les reprenons pas ici.

Ce qui est vérifiable, en revanche. Tout ce que cet article avance provient de la documentation officielle et peut être relu en trois clics. C’est la différence entre une limite documentée et une limite inventée pour vendre l’outil qui la contourne.

Un mot sur l’échantillonnage. Il est brandi comme l’épouvantail des limites de cet outil, alors qu’il concerne des volumes très supérieurs à ceux d’une PME. Si un prestataire l’invoque pour justifier une prestation sur un site à quelques milliers de visites mensuelles, demandez-lui le seuil à partir duquel il se déclenche.

Ce que l’échantillonnage est vraiment, et pourquoi on vous en parle

Un mot de plus sur ce point, parce qu’il occupe l’essentiel des pages consacrées aux limites de cet outil et qu’il vous concerne peu.

Ce que c’est. Quand une requête porte sur un volume d’événements très élevé, l’outil calcule sur un échantillon plutôt que sur la totalité, et affiche un pourcentage. Le résultat reste utilisable, il est simplement approché.

Le volume auquel cela se déclenche. Il se compte en millions d’événements par requête pour une propriété standard. Un site à quelques milliers de visites mensuelles ne s’en approche pas, même sur une période de plusieurs années.

Pourquoi on vous en parle quand même. Parce que les pages qui traitent des limites de cet outil sont écrites en grande partie par des éditeurs d’outils concurrents, pour qui l’échantillonnage est un argument de vente commode. C’est un problème réel de grande entreprise, présenté comme un problème universel.

Ce qui vous concerne à la place. Les seuils de la première section, qui frappent précisément parce que vos effectifs sont petits. Le mécanisme est exactement inverse, et c’est celui dont personne ne parle.

Une nuance à connaître tout de même. Même hors échantillonnage, les comptages d’utilisateurs et de sessions sont des estimations et non des dénombrements exacts. L’écart est faible dans la plupart des cas, mais il explique qu’un même chiffre puisse bouger légèrement selon la façon dont vous l’obtenez.

Ce que cela change à vos décisions

Reste la question utile : que faire d’un outil dont on connaît les plafonds.

Ce qu’il fait bien. Compter des visites, comparer des périodes à elles-mêmes, montrer quelles pages sont vues, signaler une chute brutale. Ce sont des usages robustes, y compris à faible volume, et ils suffisent à détecter la plupart des problèmes.

Ce qu’il ne fera pas. Vous dire quel canal a amené une affaire signée après un cycle de six mois, reconstituer un parcours au-delà de votre durée de conservation, ou raisonner en entreprises plutôt qu’en personnes.

Où se prennent alors ces décisions. Dans votre outil commercial, en demandant l’origine à vos clients, et en comparant vos périodes à vous-même. La méthode d’ensemble est décrite dans le tableau de bord marketing B2B.

La question à poser à un prestataire, et elle est décisive. Non pas « que pouvez-vous mesurer », mais « qu’est-ce que cette configuration ne permettra pas de mesurer, et pourquoi ». Quelqu’un qui refuse de produire cette liste ne connaît pas les plafonds du produit qu’il installe.

Les quatre questions à se poser devant un rapport

Elles remplacent avantageusement la recherche d’un référentiel auquel se comparer.

« Ce chiffre est-il complet ? » Regardez l’icône de qualité des données et lisez son message. Sur une période courte avec une dimension démographique, la réponse est souvent non.

« Sur quelle période cet écran peut-il remonter ? » Un rapport standard et une exploration ne vous donnent pas la même profondeur, et rien à l’écran ne vous en avertit.

« Cette conversion est-elle rattachable à sa première visite ? » Si votre cycle dépasse quatre-vingt-dix jours, non. Le canal affiché est celui du dernier point de contact dans la fenêtre, pas celui qui a amené le client.

« Ce nombre désigne-t-il des personnes ou des entreprises ? » Des personnes, toujours. Si votre décision porte sur des entreprises, ce chiffre n’est pas celui qu’il vous faut.

Ce que ces quatre questions produisent. Elles ne rendent pas l’outil meilleur, elles vous évitent de fonder une décision sur un chiffre qui ne dit pas ce que vous croyez. C’est modeste, et c’est ce qui distingue un tableau de bord utile d’un tableau de bord rassurant, sujet développé dans le tableau de bord marketing B2B.

La quatrième est la plus coûteuse à ignorer. Elle explique pourquoi un taux de conversion qui paraît faible peut correspondre à un excellent rendement commercial : cinq personnes d’une même entreprise comptent cinq fois au dénominateur et une fois au numérateur des affaires.

Comparer à soi-même, pas à un référentiel

Une fois les plafonds connus, il reste une manière saine d’utiliser cet outil, et elle tient en une règle.

Comparez vos périodes entre elles. Ce mois-ci contre le même mois l’an dernier, ce trimestre contre le précédent. Les biais que nous venons de décrire s’appliquent des deux côtés de la comparaison, donc ils s’annulent en grande partie. C’est le seul usage que les seuils et les fenêtres ne dégradent pas.

Ne comparez pas vos chiffres à ceux d’un secteur. Les référentiels publiés mélangent des sites de nature différente, des périodes différentes et des configurations différentes. Un taux de conversion de référence n’existe pas, et le vôtre ne se juge que contre le vôtre.

Ne comparez pas deux outils entre eux pour établir lequel a raison. Ils comptent des choses différentes, ce que traite pourquoi vos compteurs divergent. L’écart n’est pas une erreur à corriger, c’est une information sur ce que chacun mesure.

Surveillez les ruptures, pas les niveaux. Une chute de moitié d’une semaine sur l’autre est un signal fiable même à faible volume. Une variation de dix pour cent ne l’est pas, et la raison en est décrite dans pourquoi votre CAC ne veut rien dire à faible volume.

Par où continuer, selon votre situation

Vous préparez votre mesure. Ce qu’il faut décider avant de poser la moindre balise : le plan de taggage B2B.

Vos compteurs ne s’accordent pas. Pourquoi vos compteurs divergent.

Vous voulez piloter sans vous tromper d’indicateur. Le tableau de bord marketing B2B.

Une métrique vous intrigue en particulier. Le taux de rebond dans GA4.

Vous envisagez de passer au serveur. Ce que cela règle et ce que cela ne règle pas : tracking côté serveur.

En bref

• Des lignes sont retirées de vos rapports quand vos effectifs sont faibles, et les seuils sont « définis par le système », non ajustables.
• Étendre la période fait réapparaître des lignes, donc vos rapports courts sont les moins fiables.
• La période de suivi plafonne à quatre-vingt-dix jours, sans aucune option au-delà. Un cycle de six mois n’est pas mesurable ici.
• Le réglage de conservation ne touche que les explorations, pas les rapports standards. Deux écrans, deux profondeurs.
• L’unité d’analyse est l’individu, jamais l’organisation. Le rapprochement se fait dans votre outil commercial.
• Les valeurs chiffrées qui circulent sont inventées : ni le seuil, ni le nombre maximal de lignes ne sont publiés.
• Ce ne sont pas des défauts de configuration. Un bon prestataire vous dit ce que l’outil ne mesurera pas.

Avant de payer une configuration, demandez la liste de ce qu’elle ne permettra pas de mesurer. Parlons de votre projet, ou découvrez notre approche du tracking et de la mesure.