Qu'est-ce qui change et comment combler les lacunes

L’attribution à l’ère du marketing moderne peut prêter à confusion. Mais la pression exercée sur les équipes marketing pour « prouver ce qui fonctionne » ne disparaît jamais.

Traditionnellement, les spécialistes du marketing disposaient de certaines données sur lesquelles ils pouvaient toujours compter, mais le pool de données dont nous pouvons tirer semble croître et diminuer en même temps. Entre les contraintes de confidentialité, les recherches sans clic, les aperçus de l’IA et les jardins clos de canaux, les spécialistes du marketing volent à l’aveugle bien plus qu’ils ne le pensent. L'attribution a toujours été une science imparfaite. Et en 2025, le flou est devenu fragmenté.

Si vous planifiez des budgets marketing et essayez de défendre la destination de vos dépenses, inutile de paniquer. L'attribution marketing est possible. Cependant, il ne semble plus que ce soit le cas auparavant. Et si vous comptez toujours uniquement sur des modèles tactiles ou des rapports au dernier clic, vous mesurez peut-être complètement les mauvaises choses.

Examinons les domaines dans lesquels l'attribution échoue, ce qui la rend plus difficile et ce que font les spécialistes du marketing tournés vers l'avenir pour combler l'écart.

Clé à retenir

• Les défis d’attribution se sont multipliés en raison des changements en matière d’IA, d’automatisation et de confidentialité.
• Les jardins clos, les ventes hors ligne et les réseaux sociaux sombres sont des angles morts majeurs, et ils se chevauchent souvent.
• L'attribution déterministe et tactile cède la place aux méthodes modélisées et probabilistes.
• L’IA n’est pas seulement le problème, elle fait aussi partie de la solution.
• Vous n'avez pas besoin de données parfaites. Vous avez besoin de données qui vous aident à prendre de meilleures décisions.

Le nouveau visage de l'attribution

Autrefois, l'attribution consistait à assembler les clics. Maintenant, nous avons de la chance si nous obtenons des clics grâce à la recherche sans clic.

Les acheteurs d'aujourd'hui oscillent entre différentes plates-formes sur plusieurs appareils et du contenu organisé par l'IA. Ils sont influencés par les publicités sur un téléviseur connecté ou les mentions de produits dans un fil de discussion ChatGPT, et aucun de ces éléments ne laisse de trace numérique propre.

Pendant ce temps, les plateformes publicitaires comme Meta et Google se sont fortement tournées vers l’automatisation. Cela signifie moins de leviers transparents à optimiser et davantage de mesures de performance « boîte noire ». Selon l'analyse de NP Digital, il y a aujourd'hui plus de 90 % de permutations d'optimisation en moins dans Google et Meta Ads par rapport à 2023. Alors oui, l'attribution marketing est de retour. Mais l’infrastructure qui l’entoure semble plus brisée que jamais.

Trouver les angles morts du marketing

Malheureusement, la réalité est que les angles morts d’attribution ne s’accompagnent pas d’un voyant d’avertissement. Vous regardez peut-être directement votre tableau de bord sans remarquer que le trafic s'accumule dans les zones que vous ne suivez pas. Et le nombre d’angles morts potentiels augmente.

Voici les plus grands :

• Jardins clos: Les plateformes comme Google, Meta et Amazon sont toutes puissantes, mais sont devenues beaucoup plus mystérieuses à mesure que la recherche évolue. Vous louez leur espace, mais si vous ne respectez pas leurs règles, vous risquez de ne pas obtenir une visibilité complète.
• Ventes hors ligne: Les leads se transforment en transactions dans les CRM, les centres d'appels ou le commerce de détail. Ils ont peut-être commencé par un clic, mais le parcours client se termine dans un emplacement physique ou sur une plate-forme totalement différente de celle du clic d'origine.
• Parcours multi-appareils: Cette annonce vue par quelqu'un sur mobile peut être convertie à partir de son téléphone, mais elle pourrait tout aussi bien devenir une vente sur son ordinateur ou sa télévision intelligente.
• Sensibilisation: Les dépenses de l'entonnoir supérieur (comme l'affichage numérique (OOH) ou la vidéo) sont sous-évaluées car elles conduisent rarement à une conversion directe.
• Social sombre: Le partage privé (pensez à WhatsApp, SMS, Signal) apparaît dans les modèles d'attribution comme « direct », mais ce n'est pas le cas.
• Info trafic LLM: Les gens découvrent les marques via de grands modèles linguistiques, et ces références sont souvent invisibles dans GA4.

Pire encore, ces angles morts peuvent s’accumuler. Avant de vous en rendre compte, vous vous retrouvez dans un scénario marketing cauchemardesque dans lequel il ne vous manque pas seulement un signal de données, mais des combinaisons de ceux-ci, ce qui rend l'optimisation encore plus difficile.

Nouvelles tendances et technologies d'attribution

Toi peut suivez tout cela. Cela nécessite simplement un changement de perspective. Les spécialistes du marketing doivent évaluer leurs campagnes en utilisant une combinaison d'attribution modélisée et de mesures tactiles traditionnelles. Vous ne connecterez peut-être jamais complètement chaque point, et ce n'est pas grave. L’objectif n’est pas la perfection, mais juste assez de clarté pour défendre les allocations budgétaires marketing.

Les spécialistes du marketing modernes utilisent ces outils :

• Tests d'incrémentalité: Résistances géographiques et études de levage pour isoler ce qui fait réellement bouger l'aiguille.
• MMM (Modélisation du mix marketing): Particulièrement utile pour les budgets plus importants ou les stratégies de canaux mixtes.
• Analyse de corrélation: tests pré/post, amélioration contextuelle et même signaux proxy tels que le volume de recherche de la marque.
• Données first party unifiées: Des données CRM et web claires et cohérentes alimentant à la fois vos modèles et vos plateformes.

Les meilleures stratégies combinent ces méthodes en fonction du niveau de dépenses, de la complexité et du volume de conversion. Tirer parti de l'IA dans vos efforts de marketing est l'un des meilleurs moyens d'automatiser autant que possible cette recherche et de maximiser les avantages de ces tactiques.

IA et angles morts

Certains spécialistes du marketing peuvent avoir l’impression que l’IA érode l’attribution. Même si cela pourrait être vrai, la technologie contribue également à sa reconstruction.

Voici comment l’IA intervient :

• IA générative : Les LLM comme ChatGPT sont désormais des plateformes de découverte. Ils génèrent du trafic, mais ne s'identifient pas toujours à moins que vous ne les identifiiez.

• Collègues IA : Agentic AI simule le comportement des utilisateurs, teste la messagerie et peut même aider à configurer automatiquement le suivi GA4.

• Modèles d'apprentissage automatique : Utilisé dans les MMM et l'attribution de plateforme pour affiner les prévisions, attribuer des contributions et faire des prédictions.

Pourtant, seulement 55% des marketeurs faites confiance aux informations générées par l'IA, selon CoSchedule. La clé est de traiter l’IA comme un assistant et non comme une autorité. Utilisez-le pour accélérer les tests et créer des modèles, mais validez avec vos propres données.

Les plateformes d'analyse comme Adobe Analytics prennent également des mesures pour mieux capturer l'attribution des outils d'IA. En octobre, ils ont publié un nouveau type de référent appelé « Conversational AI Tools » pour segmenter le trafic de ChatGPT et d'autres LLM des autres canaux que les spécialistes du marketing ont historiquement surveillés.

Combler l'écart grâce aux stratégies d'attribution

Alors, comment passer des angles morts à une meilleure planification ? Vous n’avez pas besoin d’une clarté parfaite. Vous avez besoin de signaux cohérents et d’une stratégie plus intelligente.

Voici quelques façons dont les spécialistes du marketing comblent les écarts d’attribution :

1. Nettoyez vos données first party: Les données provenant de sources internes comme votre site Web et votre CRM doivent être fiables. Ce sont vos sources de vérité les plus importantes.
2. Utiliser des multiplicateurs: Ajustez les performances en fonction du géolift ou des résultats de l'expérience. Tous les clics ne comptent pas de la même manière.
3. Inviter des questions: Les modèles sont des approximations. Encouragez les équipes à les remettre en question et à apporter des améliorations au fil du temps.
4. Sondez vos clients: Demandez où ils ont entendu parler de vous. C'est de la vieille école, mais incroyablement efficace pour le contexte.
5. Utiliser les codes d'offre et les pages de destination: Même s'ils ne sont pas parfaits, ils créent de nouveaux signaux sur les réseaux sociaux sombres ou hors ligne.
6. Suivre les « référents IA »: créez des =channels personnalisés dans vos analyses Web, y compris dans GA4, pour segmenter les performances du trafic généré par LLM.

Lier l'attribution aux résultats commerciaux

L'attribution et les résultats commerciaux vont de pair. Comprendre d'où proviennent vos prospects les plus rentables est essentiel pour développer toute entreprise, quelle que soit sa taille.

Vous souhaitez connecter vos données aux décisions réelles, telles que les prévisions, les budgets et l'allocation des ressources. Mais, avec l’évolution si rapide et radicale du paysage marketing, comment savoir quelles mesures suivre ?

Voici les mesures qui comptent maintenant :

• Conversions totales et conversions incrémentielles
• Valeur de conversion au fil du temps
• Coût par conversion incrémentielle
• Seuils de dépenses par tactique
• Changement de direction (ancien modèle vs nouveau)

N'oubliez pas : même si vos modèles ne sont pas parfaits, s'ils vous rapprochent des dépenses optimales, cela fonctionne. L'amélioration continue de votre stratégie d'attribution vous rapprochera de plus en plus.

FAQ

Qu'est-ce qu'un angle mort d'attribution marketing ?

Il s'agit de toute partie du parcours client que vous ne pouvez pas suivre, comme les partages sur les réseaux sociaux sombres, les ventes hors ligne ou les références LLM, qui peuvent influencer les conversions sans apparaître dans vos données.

L’IA peut-elle aider à l’attribution ?

Oui, mais seulement s’il est utilisé intelligemment. L’IA peut simuler des comportements et identifier des modèles, mais ce n’est pas une solution miracle. Utilisez-le pour compléter vos expériences et vos données propriétaires.

Quel est le meilleur modèle d'attribution ?

Il n'y en a pas. Les modèles les plus efficaces mélangent des données tactiles avec des tests et des indices contextuels. Choisissez en fonction de la taille de votre entreprise, de la combinaison de canaux et de la maturité des données.

Conclusion

Lorsqu’il s’agit d’une attribution efficace, il vous suffit d’en voir suffisamment pour avancer.

Maîtriser cette compétence dans le monde du marketing moderne consiste moins à obtenir le bon crédit qu'à passer des appels plus intelligents avec ce que vous peut mesure. La clé est d’arrêter de rechercher la perfection et de commencer à créer un système qui vous aide à planifier et à vous adapter aux données que vous collectez à partir de vos tests en temps réel. L’attribution ne constitue pas une vision globale, mais elle reste le meilleur outil dont nous disposons pour éclairer la voie à suivre, y compris ses angles morts.

Naturellement, nous pouvons encore apprendre des méthodes de marketing éprouvées. Nous devrons peut-être simplement sortir des sentiers battus sur la manière de les appliquer à l'environnement de recherche et au parcours client d'aujourd'hui. Cela vaut la peine de consulter nos guides sur les campagnes marketing qui génèrent le meilleur impact et sur la façon de suivre votre retour sur investissement marketing. Combiner ces connaissances supplémentaires avec votre nouvelle perspective d’attribution pourrait être la recette secrète pour vous donner une longueur d’avance en 2026.

source : https://neilpatel.com/blog/marketing-attribution-blind-spots/