👉 Google Analytics est massivement utilisé sur le marché de l’analyse web.

Deux raisons principales :

• la mise à disposition d’une version gratuite très performante [1], et
• l’intégration facile aux régies publicitaires de Google, comme Google Ads qui peuvent par exemple permettre le reciblage des audiences.

👉 Le respect du RGPD et la prise en compte du consentement des utilisateurs sont essentiels pour la collecte de données.

👉 Le mode consentement de Google permet de modéliser les conversions malgré le fait que les cookies ne puissent être posés (causes possibles : refus des utilisateurs, utilisation d’ad blockers ou de certains navigateurs).

👉 Des outils gratuits comme GTM et Looker Studio peuvent avantageusement compléter l’utilisation de Google Analytics, respectivement pour la pose de tags et pour la visualisation des données.

📌 Le saviez-vous ?

Au contraire de certains outils concurrents, Google Analytics ne peut bénéficier de l’exemption Cnil, du fait de sa possible association avec des outils publicitaires. Si vous ne prévoyez pas de faire de promotion de votre activité sur les régies Google, il est peut-être plus judicieux d’orienter votre choix vers un autre outil, moins contraignant.

Le mode de facturation des outils de web analyse est principalement liée au nombre de hits comptabilisés : plus votre site enregistre d’interractions, plus le coût est élevé.

[1] Google Analytics peut être installé en version web ou server-to-server. Dans ce dernier cas, il faudra prévoir des frais de serveur.

👉 GA4 combine les mesures des applications et des sites web pour une vue globale de la navigation de l’internaute, si celle-ci comporte des allers-retours entre l’un et l’autre.

👉 L‘implémentation de Google Analytics nécessite l’ajout d’un flux de données et d’un script aux pages web. Cette opération peut s’opérer de multiples façons.

Pour de petits sites, elle peut être très simple  (ex : via un plugin ou un champ dédié sur un CMS), et pour de plus grands sites, elle ou nécessiter l’intervention de développeurs (ex : installation de GA4 en server-to-server).

📝 Le saviez-vous ?

Le site que vous êtes en train de consulter est suivi avec deux méthodes, chacune ayant son flux de données

👉 L’interface GA4 permet un paramétrage direct de certains éléments, sans passer par des développeurs. Il s’agit, entre autres :

• des événements  [1].
• du suivi multi-domaines.
  L’exemple typique : la navigation passe en général d’abord par un site vitrine, avant la conversion, qui intervient sur un autre site (e-commerce). Le suivi multi-domaine consiste à suivre les interactions sur ces deux domaines, et ainsi conserver la source originale du trafic (celle qui a amenée l’internaute sur le site vitrine), surtout dans une optique d’optimisation des investissements publicitaires

[1] Pour les grandes entreprises, afin de faciliter la maintenance au fil du temps, il est fortement recommandé, toutefois, d’établir en premier lieu un plan de taggage et ‘jeu’ d’événements qui serviront de ‘tronc commun’ à toutes les parties prenantes.

TO DO Diane : faire un lien vers le plan de taggage.

📝 Le saviez-vous ?

Il est possible de créer des événements à partir d’autres événements.

👉 GA4 offre de multiples possibilités de personnalisation, via le module ‘administration’, mais également directement depuis l’interface sur laquelle setrouvent les rapports.

👉 Une des forces de GA4 est l’interfaçage possible avec les autres produits Google (Régies publicitaires, outils de visualisation, cloud, etc…). Ces liaisons s’opèrent via le module ‘administrateur’.

📌 Principes de navigation dans l’interface GA4

Accueil et tableau de bord
L’écran d’accueil présente une vue d’ensemble des performances : trafic, conversions et tendances clés. C’est un point de départ pour identifier rapidement les évolutions importantes.

Menu de navigation latéral

• Rapports : accès aux données standard (cycle de vie de l’utilisateur, acquisition, engagement, monétisation, fidélisation).
• Explorations : espace d’analyse avancée pour créer des rapports personnalisés.
• Publicité : suivi des performances des campagnes et attribution.
• Configurer : gestion des événements, conversions, audiences et paramètres de données.

Navigation par niveaux
Chaque section peut être explorée par sous-rubriques. Par exemple, dans Rapports > Cycle de vie > Acquisition, on visualise les sources de trafic puis on affine l’analyse.

Barre de recherche
Située en haut, elle permet d’accéder rapidement à une métrique, un rapport ou une question en langage naturel.

Personnalisation
GA4 permet d’épingler des rapports, de créer des tableaux de bord personnalisés et d’adapter l’interface selon ses besoins d’analyse.

📌 Effectuer des comparaisons sur un rapport

👉 Cliquez sur le lien suivant pour lancer le tutoriel 

👉 Avec cette vidéo, prenez connaissance de la façon dont les comparaisons sont réalisées.

👉 Puis créez vos premières comparaisons : utilisateurs de desktops vs utilisateurs de mobiles

📝 Si vous ne disposez pas de votre compte propre, vous pouvez utiliser le compte de démonstration de GA4 (Google Merchandise store).

Les événements  :

Toute interaction sur un site web ou une application est enregistrée comme un événement dans GA4. Il est possible de créer ou de modifier des événements via l’interface utilisateur.

Les événements clés :

Les événements clés sont un sous-ensemble d’événements jugés les plus importants pour une entreprise (par exemple, un achat). Les événements existants peuvent être marqués comme événements clés. Lorsqu’un événeent clé est réalisé, on parle de conversion.

GA4 utilise également la modélisation pour prédire les conversions non directement observables, notamment en cas de mesure multi-appareils, de mises à jour de navigateurs, de réglementations de consentement ou de règles de suivi des applications.

Dimensions et statistiques :

Les dimensions sont les attributs des données (ex: titres de pages, pays) et les statistiques sont des mesures quantitatives. Il est possible de créer des dimensions et statistiques personnalisées pour suivre des données spécifiques non collectées automatiquement.

Source de trafic et canaux par défaut 

Google détecte la provenance des utilisateurs et classe le trafic dans des canaux par défaut (ex: recherche naturelle, réseaux sociaux) pour une visualisation simplifiée des sources de trafic.

Attribution  :

L’attribution consiste à répartir le crédit d’une conversion entre les différents points de contact du parcours client. Différents modèles d’attribution existent, tels que :

• • Dernier clic : Crédit à la dernière interaction avant la conversion.
  • Basé sur les données : Utilise le machine learning pour déterminer la contribution réelle de chaque clic.

Les rapports standard se trouvent dans le menu de gauche et se divisent en plusieurs sections.

La partie Cycle de vie regroupe

• les rapports d’Acquisition, qui indiquent d’où viennent vos visiteurs (trafic organique, campagnes payantes, réseaux sociaux…),
• les rapports d’Engagement, qui mettent en lumière les pages vues, les événements ou la durée des sessions, ainsi que les
• Les rapports de Monétisation, qui permettent le suivi des revenus générés par vos produits ou services.
• Enfin, la rubrique Fidélisation mesure la rétention des utilisateurs, utile pour comprendre si vos visiteurs reviennent régulièrement.

Les rapports d’utilisateurs complètent cette vision en fournissant des informations sur les caractéristiques démographiques et les appareils utilisés. Ces données permettent d’adapter vos contenus et vos campagnes marketing en fonction de votre audience réelle.

L’espace Explorations donne la possibilité de créer des analyses personnalisées. Vous pouvez y concevoir des entonnoirs de conversion, des analyses de cohortes ou encore des rapports libres adaptés à vos besoins spécifiques. Cet outil est particulièrement précieux pour les marketeurs et analystes qui veulent aller au-delà des rapports standards.

L’espace Publicité propose des rapports dédiés à l’attribution et à la performance des campagnes multicanales, permettant d’identifier les canaux les plus rentables.

Les audiences Google Analytics

Permettent de segmenter les utilisateurs en fonction de dimensions, de métriques et d’événements, afin d’isoler des sous-ensembles d’utilisateurs pertinents.

Cette segmentation est dynamique, ce qui signifie que l’appartenance des utilisateurs aux audiences est réévaluée en permanence.

👉 Pour améliorer les campagnes publicitaires sur Google Ads, vous pouvez associer votre compte Analytics à Google Ads et activer la publicité personnalisée.

Vos audiences apparaîtront alors dans votre bibliothèque partagée dans Google Ads. Cela vous permet de :

• Remarketer les utilisateurs existants ou connus : Ciblez les utilisateurs qui ont déjà interagi avec votre site Web ou votre application.
• Créer des audiences similaires : Touchez de nouveaux utilisateurs ayant un comportement ou des caractéristiques similaires à vos audiences existantes.Google Ads préremplit les listes d’utilisateurs avec les données des 30 derniers jours (si disponibles), et un délai de 24 à 48 heures est généralement nécessaire pour que les nouvelles audiences se remplissent.

👉 NB : si l’option de personnalisation des annonces est désactivée pour des raisons légales, les audiences et événements seront consultables dans Google Analytics mais non exploitables dans les outils publicitaires de Google.

👉 Attention ! Les audiences ne fonctionnent pas avec la modélisations de données. https://support.google.com/analytics/answer/11161109#Unsupported_features

Looker Studio (anciennement Google Data Studio)

Outil incontournable (et gratuit) pour la visualisation et le partage de données. Il dispose de conneteurs natifs avec les produits Google (Google Analytics, Google Ads, etc…). La bibliothèque de modèles, en particulier pour Google Analytics 4, permet de réaliser rapidement ses premiers rapports, que l’on peut personnaliser par la suite.

Principaux avantages

• Une visualisation des données puissante et interactive : Looker Studio vous permet de transformer des chiffres complexes en tableaux de bord, graphiques et diagrammes faciles à lire. Vous pouvez ainsi identifier rapidement les tendances, les modèles et les anomalies. L’interactivité est un point fort : vos rapports peuvent être filtrés par date, source de trafic, appareil, etc., pour une analyse dynamique.
• La centralisation de vos données : Looker Studio se connecte à des centaines de sources de données différentes, qu’il s’agisse des produits Google (Google Analytics, Google Ads, Google Search Console, Google Sheets), de bases de données (BigQuery, MySQL), de fichiers plats (CSV) ou de connecteurs tiers pour des plateformes comme Facebook Ads, Instagram, etc.
• La collaboration simplifiée : Looker Studio est un outil collaboratif. Vous pouvez partager vos rapports avec vos collègues ou vos clients en quelques clics, en leur accordant des droits de visualisation ou de modification. C’est un atout majeur pour les équipes qui ont besoin de travailler ensemble sur l’analyse de leurs performances.
• Des mises à jour en temps réel : Une fois vos sources de données connectées, vos rapports se mettent à jour automatiquement. Cela vous permet de suivre vos indicateurs de performance clés (KPI) en temps réel, sans avoir à créer manuellement de nouveaux rapports. 

Les précautions à prendre

• Courbe d’apprentissage : La prise en main de l’outil est rapide pour les fonctionnalités de base, mais la maîtrise des fonctions avancées (champs calculés, fusions de données) demande un certain investissement en temps. Ne vous découragez pas, la communauté et les ressources en ligne sont très riches.
• Performance et quotas de données : Pour les grands volumes de données, en particulier avec Google Analytics 4, vous pourriez rencontrer des problèmes de performance et des limitations de quotas sur l’API. Si vous travaillez avec des ensembles de données massifs, il est conseillé de passer par une solution intermédiaire comme Google BigQuery pour optimiser le traitement des données.
• Précision des données : L’outil reflète la qualité de vos données. Si vos données brutes sont mal structurées ou incorrectes (par exemple, une configuration incorrecte dans Google Analytics), le rapport sera également erroné. Assurez-vous toujours que vos sources de données sont fiables. 
• Constance des données pour permettre des comparaisons d’une période à l’autre. Attention, si vous changez l’option ‘reporting Identity’ dans GA4, pour passer d’un modèle ‘Blended’ à ‘Observed’, le changement ne sera pas rétro-actif, mais prendra effet au moment où vous l’aurez initié.

Stratégie de Marquage GA4

Le passage à Google Analytics 4 (GA4) a marqué une rupture significative avec le modèle basé sur les pages vues d’Universal Analytics, au profit d’une architecture événementielle.
Pour capitaliser sur cette approche, la mise en place d’une stratégie de marquage (tagging) rigoureuse est essentielle.

Le marquage n’est pas un simple exercice technique, mais un processus stratégique qui assure la collecte de données granulaires et pertinentes, fondement de toute prise de décision data-driven et de l’optimisation du retour sur investissement (ROI).

Les Fondamentaux d’un Plan de Marquage Stratégique

Un plan de marquage est le cahier des charges de votre instrumentation analytique. Il doit être le fruit d’une collaboration entre les équipes métiers (marketing, UX, commercial) et techniques pour mapper les interactions clés de votre écosystème digital à des événements personnalisés dans GA4. Cette étape est cruciale car elle permet de transformer les actions utilisateurs – telles qu’un clic sur un CTA, le téléchargement d’un document ou la soumission d’un formulaire – en données exploitables directement alignées sur vos KPIs métier.
Une convention de nommage claire et homogène pour les événements et leurs paramètres est indispensable pour garantir l’intégrité de vos données. L’absence de standardisation mène inévitablement à des silos de données, rendant l’analyse et la comparaison des performances impossibles à grande échelle.

Canaux d’Acquisition et Tunnel de Conversion

Pour mesurer l’efficacité de vos leviers d’acquisition, l’utilisation systématique des paramètres UTM est un prérequis. Une gestion rigoureuse de ces balises (Source, Medium, Campaign, Content, Term) permet à GA4 d’attribuer précisément les conversions à chaque point de contact, et de nourrir les rapports d’attribution multicanaux.
Pour les sites e-commerce, le marquage des événements recommandés par Google (tels que add_to_to_cart, begin_checkout, purchase) est impératif. Cette instrumentation correcte est la seule manière d’activer et d’alimenter les rapports de performance e-commerce natifs de GA4, vous permettant de suivre le comportement des utilisateurs tout au long du tunnel de conversion et de mesurer la valeur des transactions.

L’Écosystème du Tagging : GTM et les Pixels Publicitaires

L’implémentation du marquage est aujourd’hui presque exclusivement gérée via un Tag Management System (TMS) comme Google Tag Manager (GTM). GTM agit comme une couche d’abstraction qui centralise l’ensemble de vos tags (GA4, pixels publicitaires de Meta, LinkedIn, TikTok, etc.), réduisant la dépendance aux développeurs pour chaque modification. Cette architecture permet également d’intégrer facilement des pixels de suivi tiers pour optimiser vos campagnes de retargeting, de création d’audiences similaires (lookalike audiences) et de mesure des conversions post-clic.
La synchronisation entre le site web et GTM s’opère via le dataLayer. Un dataLayer bien structuré est le pilier d’un marquage robuste, permettant de pousser des informations clés (valeur de l’achat, ID du produit, catégorie) vers GTM, qui les transmet ensuite aux tags concernés.