Fenêtres d'attribution : même dépense, ROAS différent

Une fenêtre d’attribution est la période suivant un clic ou une vue pendant laquelle une conversion qui en résulte est encore créditée à cette publicité. Une conversion vue est le cas précis où quelqu’un n’a jamais cliqué du tout : il a vu la publicité, continué à faire défiler, puis converti plus tard de son propre chef. Les deux sont des réglages, pas des faits sur la performance, et une même campagne peut afficher des chiffres très différents uniquement à cause de la fenêtre appliquée.

Sur Meta, la fenêtre de clic peut être de 1 jour ou 7 jours et la fenêtre de vue est de 1 jour ; l’ancienne fenêtre de 28 jours a été supprimée après iOS 14. Le réglage par défaut est 7 jours clic plus 1 jour vue. Meta a récemment commencé à isoler l’engagement (likes, commentaires, partages) dans sa propre fenêtre de 1 jour, si bien que dans les comptes récents un « clic » compte spécifiquement un clic sur un lien.

Une même campagne, deux chiffres honnêtes en apparence

Une campagne mesurée sur une fenêtre clic 1 jour uniquement peut afficher 18 conversions et un ROAS de 2,9x. La même campagne, avec la même dépense, mesurée sur une fenêtre 7 jours clic plus 1 jour vue peut afficher 32 conversions et un ROAS de 5,1x. Aucun des deux chiffres n’est faux, ils comptent des choses différentes. Comparer deux campagnes fonctionnant sous des fenêtres différentes revient à comparer deux règles de mesure différentes, pas deux niveaux de performance différents.

Quand une conversion vue est un signal réel, et quand elle ne l’est pas

Le test honnête est de savoir si la publicité a plausiblement influencé le résultat, pas si la fenêtre de Meta autorise techniquement le crédit :

• Une audience froide, publicité vue une fois, conversion le jour même, c’est plausible ; la publicité a probablement fait découvrir la marque.
• Une audience de retargeting déjà tiède qui naviguait déjà tous les jours, la conversion se serait probablement produite avec ou sans cette impression précise, et la créditer gonfle la contribution apparente de la campagne.
• Un achat à forte valeur attribué à une seule impression non cliquée, à traiter avec suspicion ; une décision importante repose rarement sur un défilement inaperçu.

Les campagnes de retargeting portent structurellement une part de conversions vues plus élevée que la prospection, exactement pour cette raison : l’audience était déjà proche de convertir, donc la fenêtre a plus de chances de créditer une vente qui arrivait de toute façon.

Où cela pose problème

Ne pas savoir quelle fenêtre est réellement réglée. Le défaut de Meta est 7 jours clic, 1 jour vue, mais c’est configurable au niveau de l’ensemble de publicités ; supposer le défaut sans vérifier signifie que le chiffre lu n’est peut-être pas celui réellement utilisé.

Juger un cycle de vente long selon une fenêtre courte. Un produit avec une véritable période de réflexion de plusieurs jours paraîtra en échec sous une fenêtre clic 1 jour, parce que la plupart de ses conversions réelles tombent en dehors ; la fenêtre doit correspondre au cycle de vente, pas l’inverse.

Supprimer entièrement les données de conversions vues. Les retirer du reporting parce qu’elles « paraissent gonflées » retire aussi un signal que l’algorithme de Meta utilise pour optimiser ; la meilleure correction consiste à leur appliquer une décote en interne (une approche courante : crédit plein pour les conversions sur clic, crédit partiel pour les conversions vues) plutôt que de les ramener à zéro.

Le lien avec la façon dont YieldBI mesure

C’est exactement la discipline derrière les modèles d’attribution incrémentale et les fenêtres effectives de YieldBI : plutôt que de rapporter chaque campagne selon le réglage par défaut de la plateforme Meta, la fenêtre est ajustée à l’entonnoir qu’elle mesure réellement, si bien qu’un produit à cycle réellement plus long n’est pas pénalisé pour convertir en dehors d’une fenêtre par défaut conçue pour des achats plus rapides.

Comment YieldBI applique cela

Les insights de revenu et de découverte d’audience au niveau des publicités sont rapportés selon votre modèle et votre fenêtre configurés plutôt que selon une vue par défaut de la plateforme, même jour, ce qui empêche la part de conversions vues gonflée d’un ensemble de retargeting d’être lue comme équivalente à la performance d’un ensemble de prospection qui a gagné ses conversions par la voie la plus difficile.