Tuto Google Analytics débutants 2019 (français)

Savoir obtenir et analyser des données Google Analytics fiables pour faire progresser votre marketing et votre site web est une compétence que vous devez absolument posséder en 2019.

Ce tuto n’a pas pour but de faire de vous un webanalyste star. Mais il vous donnera des bases actionnables immédiatement.

Vous pourrez dès lors savoir ou investir votre budget marketing et mieux comprendre les pages de votre site web qui nécessitent d’être améliorées (et comment les améliorer).

Sommaire

Autres formats pour ce contenu

Ce contenu existe en format vidéo et en slideshare (téléchargeable).

Notez cependant que cette version article amène une vraie valeur ajoutée en développant vraiment beaucoup plus la plupart des concepts.

Comment créer un compte Google Analytics

Pour être certain d’emmener avec moi même les plus grands débutants, commençons par créer un compte Google Analytics.

Rendez-vous sur https://analytics.google.com.

Notez que pour pouvoir créer votre compte Google Analytics, vous devez déjà avoir un compte Google.

La, vous cliquerez sur le bouton « S’inscrire ».

Vous commencerez alors la création de votre nouveau compte Google Analytics.

Commencez par lui donner un nom (généralement celui de votre entreprise).

Déterminez ensuite de quel type d’analytics vous avez besoin (ici, web, pour un site web).

Enfin, donnez le nom de votre site et son adresse (URL).

Vous n’avez plus qu’à cliquer sur Créer et à accepter les conditions d’utilisation du service. 😉

Comment installer Google Analytics sur son site

Créer son compte Google analytics en ligne est la première partie.

La seconde consiste à installer le code de suivi sur votre site web.

Code de suivi Google Analytics

Maintenant que votre compte est créé, vous devez logiquement avoir ceci :

Votre ID de suivi est l’identifiant unique qui identifie votre compte Google Analytics à vous.

Ce qui est plus bas, appelé Global Site Tag est ce que l’on appelle le code de suivi.

Celui-ci doit être installé sur toutes les pages de votre site web pour recueillir des informations sur vos visiteurs.

Informations que vous pourrez consulter sous forme de rapports dans l’interface en ligne de Google Analytics.

Nous verrons quelques rapports de cette interface en ligne un peu plus loin.

Mais commençons par installer Google Analytics sur votre site.

Pour cela, il existe plusieurs méthodes.

Installer Google analytics « à la main » sur son site

La méthode la plus archaïque, je la déconseille.

Vous devrez copier-coller le code de suivi :

sur toutes les pages de votre site, dans le header du site, entre les balises <head></head> (le plus haut possible).

Exemple :

Installer Google analytics grâce à un plugin

Une méthode que je déconseille également.

(Mais elle a le mérite d’être facile à mettre en oeuvre.)

Si vous avez un CMS (le cas de la plupart des sites web aujourd’hui), il y a de fortes chances que vous puissiez l’enrichir avec des plugins (aussi appelés modules, extensions ou add-ons).

Et il y a de grandes chances qu’il existe un plugin pour mettre Google Analytics sur votre site.

Exemple avec WordPress.

Dans les extensions, vous cherchez « analytics » et vous aurez plusieurs candidats :

Vous devrez ensuite en installer un (au choix) et le paramétrer.

Notez que le paramétrage est simple, la plupart du temps il s’agit simplement de renseigner votre ID Google Analytics (UA-XXXXXXX-X)

Installer Google analytics avec Google Tag Manager

La méthode que je recommande.

Mais elle nécessite un niveau un peu plus avancé que les 2 précédentes.

Raison pour laquelle les autres méthodes sont à considérer malgré tout.

Google Tag Manager vous permet d’installer Google analytics facilement mais surtout de tracker avec facilité toutes les interactions des visiteurs avec votre site web.

J’ai écris intensivement sur le sujet. Retrouvez mes guides ici :

Paramétrer des objectifs Google Analytics

Google Analytics est un outil formidable.

Il n’est pas parfait, il a pas mal de lacunes, mais c’est formidable quand même. 😁

Mais il demande à être personnalisé.

#GoogleAnalytics est un outil standard. Si vous ne le personnalisez pas, vous passez complètement à côté via @bruno_guyot #Analytics Cliquez pour tweeter

Si vous avez Google Analytics mais que vous ne l’avez jamais personnalisé, vous passez complètement à côté. (vraiment !).

La première personnalisation à lui apporter, c’est de créer des objectifs.

Un objectif (aussi appelé conversion sur d’autres plateformes) est une action clé mesurée qu’un visiteur a réalisé sur votre site web.

Quelques exemples fréquents :

  • faire une commande en ligne
  • remplir un formulaire de contact
  • s’inscrire à une newsletter
  • créer un compte
  • etc…

J’insiste : par défaut, des actions comme celles-ci ne sont pas mesurées par Google Analytics.

Vous devez donc :

  1. réfléchir aux objectifs de votre site web : quelles actions (ayant une valeur business) sont proposées aux visiteurs ?
  2. Mesurer ces interactions spécifiques en paramétrant des objectifs Google analytics

Maintenant, il faut que je sois honnête avec vous.

Paramétrer des objectifs n’est pas si simple.

Mais ça n’est pas si compliqué non plus.

Je vous montre. 🙂

Rendez-vous dans l’administration de Google Analytics et cliquez sur objectifs :

Créez un nouvel objectif.

La, il va vous être demandé plusieurs choses :

  • un nom (choisissez quelque chose d’explicite)
  • mais aussi un type d’objectif (il en existe 4)

Objectifs de type durée et pages/Ecrans par session

Pour faire simple, je dirais que les objectifs de durée et de page ne sont pas très utiles (ca veut pas dire qu’ils sont inutiles).

Par exemple, vous pourriez vouloir créer un objectif de visites de qualité pour tout visiteur qui a vu au moins 10 pages ou qui est resté au moins 5 min sur le site.

Mais pour autant, même s’il y a généralement une forte corrélation entre les visiteurs les plus engagés et les résultats business générés par le site, ce n’est pas parfait.

Comme dit plus haut, nous souhaitons mesurer des actions (ayant une valeur business) telles que :

  • faire une commande en ligne
  • remplir un formulaire de contact
  • s’inscrire à une newsletter
  • créer un compte
  • etc…

Pour ça, il reste 2 types d’objectifs : destination et évènement.

#GoogleAnalytics : Mesurer l'engagement n'est pas assez. Vous devez mesurer les actions clés qui amènent une valeur business à votre entreprise via @bruno_guyot #Analytics Cliquez pour tweeter

Objectifs de type destination

Le plus simple, c’est l’objectif de destination.

Il va permettre de définir qu’à chaque fois qu’un visiteur voit une page spécifique, alors il aura réalisé un objectif.

C’est idéal pour les pages de confirmation de commande ou les pages de remerciement après formulaire de contact.

Et c’est simple à mettre en place, il suffit de donner l’url de la page en question.

Prenons l’exemple d’une page https://monsite.com/merci.

Celle-ci ne peut être vue que si un visiteur a remplit votre formulaire de contact.

Alors il suffira de créer un objectif de type destination que vous appellerez formulaire de contact :

Et ensuite de renseigner l’adresse de la page (sans mettre le nom de domaine).

Pour cette exemple, simplement : /merci

Je passe volontairement sur la valeur de l’objectif et l’entonnoir de conversion  (pourtant extrêmement utiles)

Si vous souhaitez que j’écrive sur le sujet dites-le en commentaire. 🙌

Reste enfin les objectifs de type évenement.

Objectifs de type évenement

Ceux-ci sont les plus compliqués.

Mais aussi les plus utiles.

Mais nous n’irons pas dans le détail la-dessus aujourd’hui.

Je comprends votre déception mais ne vous inquiétez pas.

Je vais vous expliquer le principe et ensuite vous donner des ressources pour approfondir. 😉

Commençons par définir ce qu’est un évenement Google Analytics.

Par défaut, le seul type d’interaction mesuré par Google Analytics, c’est ce que l’on appelle une page vue.

Cela signifie que Google Analytics sait les pages que les visiteurs voient.

Mais par contre, il ne sait pas ce que les visiteurs font sur ces pages.

#GoogleAnalytics : par défaut, #Analytics sait seulement les pages vues par vos visiteurs, mais pas ce qu'ils font dessus. Si vous ne créez pas d'objectifs, vous passez à côté de l'outil via @bruno_guyot Cliquez pour tweeter

S’ils lisent une vidéo, cliquent sur des éléments, remplissent un formulaire, etc…, par défaut Google Analytics ne le sait pas.

C’est la qu’interviennent les évènements.

C’est une manière d’enrichir ce que Google Analytics « voit ».

C’est une manière pour nous de traquer les clics, les formulaires, les vues de vidéo etc… et de remonter l’information dans Google Analytics.

Enfin, une fois que l’on envoie des évènements à Google Analytics, on va pouvoir en faire des objectifs si l’on en a envie.

Ok, 30 secondes de pause. 😁

Les évenements, c’est un assez gros morceau.

Je peux écrire sur le sujet s’il y a de l’intérêt. La aussi, dites-moi en commentaire.

Avant, mettre en place des évenements c’était compliqué (pour le commun des mortels).

Mais maintenant, il à Google Tag Manager qui a rendu ça beaucoup plus accessible. 👍

Si vous lisez mon guide Google Tag Manager WordPress, je montre en détail comment mettre en place des évenements Google Analytics pour de nombreux types d’interactions.

Et sinon voici une très bonne ressource (en anglais) : https://www.optimizesmart.com/event-tracking-in-google-tag-manager-v2-complete-guide/.

Bénéfices d’avoir des objectifs Google Analytics paramétrés

Une fois vos différents objectifs mis en place, vos rapports vont devenir beaucoup plus intéressants.

En effet, ils deviennent disponibles dans quasiment tous les rapports.

Ils vous aideront, par la comparaison des lignes entre elles à évaluer ce qui est bon et ce qui ne l’est pas.

Sans objectif, vous êtes limité dans l’analyse à comparer des indicateurs de comportement tels que le taux de rebond.

C’est nettement moins bon (même si parfois mieux que rien).

Si vous n’avez pas la capacité / connaissance pour paramétrer les objectifs par vous-même, faites appel à un expert ou une agence.

Une config bien faite vous coutera généralement entre 500.- et 1000.-

Combien vous a coûté votre site web ? (beaucoup plus j’imagine).

L’analytics s’inscrit dans une démarche d’optimisation globale.

Un site ne doit pas rester le même entre le moment où il naît et le moment ou il meurt (remplacé par un nouveau).

Il doit progresser.

Pour ce faire, vous devez comprendre ce qu’il s’y passe.

Si vous passez à côté de ça, vous laissez bien plus que 500.- sur la table.

Un site ne doit pas rester le même du jour de sa naissance à celui de sa mort. #GoogleAnalytics (customisé) vous permet de comprendre ce qu'il s'y passe et de le faire progresser via @bruno_guyot #Analytics Cliquez pour tweeter

Ok.

Maintenant que nous avons terminé cette première partie un peu barbante (car un peu technique), passons à quelque chose de plus fun : l’analyse 🙌.

Analyses Google Analytics pour actionner les données

Déjà, un postulat.

On ne récolte pas des données pour récolter des données.

On n’analyse pas des rapports Google Analytics pour analyser.

On cherche et/ou récolte de l’information pour prendre des actions.

On va dans Google Analytics pour apprendre quelque chose.

Et grâce à ce que l’on a apprit, on va par exemple optimiser nos campagnes Google Ads ou a/b tester une page de son site.

#GoogleAnalytics : adoptez la conduite information > réaction. Tout ce que vous apprenez doit être transformé en actions via @bruno_guyot #Analytics Cliquez pour tweeter

C’est un peu comme dans le film Les Choristes. 😂

Sauf que nous ce n’est pas action > réaction.

Mais information > action.

Sources de trafic Google Analytics

Commençons par l’acquisition.

C’est à dire les visiteurs qui viennent sur votre site.

Le premier rapport que nous allons voir est le rapport sur les canaux.

NB : les canaux Google Analytics sont segmentations de votre trafic global en fonction de la provenance des visiteurs.

Vous le trouverez par le menu gauche sous Acquisition > Canaux.

Première question à se poser : qu’est-ce qui marche bien ?

Dans l’exemple plus haut, d’un point de vue quantitatif, on voit que le Display, la pub Google Ads (Paid Search) et le référencement naturel (Organic Search) sont les 3 principaux leviers d’acquisition.

Voyons d’un point de vue qualitatif maintenant.

On voit cette fois que les utilisateurs Display présentent un fort taux de rebond.

A contrario, les utilisateurs qui viennent du référencement naturel sont les plus engagés. Ceux de Google Ads sont très bons aussi.

Note : derrière ces chiffres moyens se cachent des disparités. (les moyennes ne donnent rien d’actionnable, il faut toujours segmenter)

#GoogleAnalytics : derrière les chiffres moyens se cachent des disparités. Les moyennes ne donnent rien d'actionnable, il faut toujours segmenter via @bruno_guyot #Analytics Cliquez pour tweeter

Prenons le trafic Google Ads en exemple.

L’engagement est-il le même pour toutes les campagnes ?

Sans doute pas.

Quid du contexte ?

Sont-ce des campagnes sur votre marque ?

Sur des mots clés génériques ?

C’est pas pareil ! 😄

Voyons enfin d’un point de vue business.

Evaluer les objectifs est bien plus puissant que les évaluations précédentes : c’est la qu’on gagne de l’argent !!

D’où l’importance de les avoir. 😜

La on a plusieurs bons élèves (qui ne sont pas forcément les mêmes que plus haut).

Dommage que l’email et le social amènent si peu d’utilisateurs vu leurs taux de conversion.

What if on avait 50X plus d’utilisateurs depuis ces sources la ? 😋

Deuxième question à se poser : qu’est-ce qui ne marche pas ?

Le display amène la moitié du trafic.

Mais ça n’a vraiment pas l’air terrible.

Seriez-vous en train de jeter l’argent par les fenêtres ? 😱

Ce que vous devez faire :

  • Obtenir plus de ce qui marche
  • Arrêtez d’investir du temps ou de l’argent pour ce qui ne marche pas.

Anectode : je vois de nombreux clients investir un temps fou pour faire du community management.

Pourtant, lorsque l’on voit le trafic et les résultats générés par tout ce qui vient du social (non payant), c’est souvent ridicule.

Mais revenons-en à notre exemple.

Peut être que nous devrions arrêter le display, ça semble logique non ?

Oui, mais…

Les bases de l’attribution Google Analytics

Les choses ne sont pas si simples qu’il n’y parait.

La raison, c’est que la plupart du temps, les visiteurs vont revenir plusieurs fois sur votre site (par différentes sources mais aussi différents appareil) AVANT de réaliser un objectif.

Il faut en moyenne 7 à 8 interactions avant qu’il se passe quelque chose.

Et plus votre produit/service est cher et/ou complexe, plus il faut d’interactions.

Pourquoi ?

Parce qu’il nous faut à tous toutes les informations pour prendre une décision éclairée.

Et puis il faut de la confiance aussi :

  • Séduisez-moi si vous voulez ma carte bancaire.
  • Montrez-moi à quel point vous êtes expert de votre domaine.
  • Prouvez-moi que vous êtes la meilleure réponse à mon problème.

Ok, prenons un exemple pour illustrer le comportement multi-visites :

Et j’aurai pu encore plus complexifier en ajoutant que le visiteur vient une première fois sur son mobile et les deux fois suivantes sur son ordinateur. 😱

Notion d’attribution multicanale

Ainsi, si l’on reprend l’exemple ci-dessus, nous avons 3 visites qui ont donné lieu à la réalisation d’un objectif  :

  1. une visite display
  2. une visite email
  3. une visite directe

Notez que pour que ça reste le plus simple possible, on partira du principe que les 3 visites ont été faite depuis le même appareil (disons un ordinateur).

La question qui vaut chère est la suivante :

Puisque 3 visites de sources différentes ont généré un objectif, à quelle source de trafic cet objectif doit-il être attaché (le bon mot c’est attribué 😄).

Et bien répondre à cette question est compliqué.

Avant d’y répondre, je vous propose une petite analogie avec le foot pour bien comprendre ce qu’il se passe.

Les sources de trafic (couplé au contenu), c’est un peu comme une équipe de foot.

On a les défenseurs pour récupérer des ballons (toucher de nouvelles personnes qui ne vous connaissent pas et susciter leur intérêt).

On a les milieux de terrain qui font faire avancer l’équipe et faire des passes aux attaquants (prouver l’expertise, faire avancer les visiteurs dans leur processus d’achat en donnant toutes les informations et en créant de la crédibilité).

Enfin, on a les attaquants qui mettent des buts (générer l’objectif final de votre site).

Les buts (objectifs) se mettent en équipe, grâce à plusieurs passes (visites).

Commencez-vous à comprendre l’importance d’avoir une stratégie de contenu qui soit cohérente pour avoir une équipe de foot équilibrée ? 😅

Si vous n’avez que des attaquants, que des milieux ou que des défenseurs, ça ne marchera pas.

Il en va de mieux pour  vos campagnes de marketing et les différentes plateformes que vous allez choisir.

#GoogleAnalytics : l'attribution multicanale c'est comme une équipe de foot. Les buts (objectifs) se mettent en équipe, grâce à plusieurs passes (visites). 😁 Cliquez pour tweeter

Aparté : Notion d’attribution multi-appareil

Il existe une autre complexité.

Nous avons tous plusieurs appareils :

  • un mobile
  • un ordinateur à la maison
  • un ordinateur au travail
  • un ipad ou une tablette peut-être aussi.

Or Google Analytics fonctionne grâce à un système de cookie.

En fait, le code de suivi que vous avez mis sur toutes les pages de votre site a pour effet (entre autres) de créer un/des cookie(s) sur le navigateur de vos visiteurs.

Le but de ce(s) cookie(s) est de pouvoir identifier un même visiteur à travers plusieurs visites (pour justement faire l’attribution multicanale).

Mais un cookie identifie un utilisateur sur un navigateur spécifique, d’un appareil spécifique.

Ce qui signifie que :

Un nouvel utilisateur Google Analytics est un couple appareil / navigateur qui ne possède pas encore de cookie analytics lié à votre site.

Si une personne spécifique revient sur votre site depuis un autre appareil ou un autre navigateur, il devient un nouvel utilisateur.

Question : que se passe-t-il lorsque le visiteur d’une page web efface le cookie analytics de son navigateur ?

Et bien, lorsqu’ils reviendront sur votre site, tous les utilisateurs qui étaient « connus » deviendront de nouveaux utilisateurs.

Donc dans Google Analytics nous avons ça :

Alors que la réalité c’est plutôt ça :

C’est pour ça que dans les rapports Google Analytics, le nombre de sessions par utilisateur est toujours inférieur à la réalité.

Google Analytics est donc très mauvais sur ce point.

Il existe des pistes pour améliorer les choses :

  • user-id (identifier les visiteurs à travers tous les appareils dès lors qu’ils se connectent à votre site)
  • nouveaux rapports multi-appareils (basés sur du machine learning et des modèles mathématiques pour donner une approximation. Qui plus est, ces rapports ne sont pas extrêmement actionnables)

Mais pour être honnête, c’est loin d’être satisfaisant.  😩

Comme dit, Google Analytics est un outil formidable.

Mais il a ses défauts et ses limitations.

Les connaître et les garder à l’esprit durant l’analyse permet d’être le plus proche de la réalité possible.

Tout en acceptant de ne pas être juste à 100%.

Je ferme cet aparté pour reprendre notre exemple et enfin répondre à la question que nous avons posé plus haut :

Puisque 3 visites de sources différentes ont généré un objectif, à quelle source de trafic cet objectif doit-il être attaché (le bon mot c’est attribué 😄).

Notion de modèles d’attribution

En fait, il n’y a pas qu’une seule réponse à cette question.

Tout dépend de l’oeil avec lequel on va observer (c’est un peu comme en physique quantique) 🤣.

Pour reprendre l’analogie footballistique, et en admettant que l’attribution d’un objectif à travers plusieurs visite serait la rémunération des joueurs, on pourrait tout à fait :

  • rémunérer uniquement les buteurs (les autres n’avaient qu’à marquer, c’est leur problème)
  • rémunérer toute l’équipe à part égale (tout le monde participe, tout le monde gagne pareil)
  • rémunérer un peu plus les défenseurs (car c’est eux qui récupèrent les ballons) et les attaquants (c’est eux qui mettent les buts après tout).
  • rémunérer peu les défenseurs, un peu plus les milieux et encore un peu plus les attaquants. (plus ils sont proches du ballon au fond des filets plus ils gagnent)

Et dans le fond, chacune des manières de faire se défend.

Elles expriment toutes la même réalité, mais différemment.

Et à la fin du jour, on a la même rémunération à se partager entre tous les joueurs, peu importe la manière dont on rémunère.

Et bien, un mode de rémunération, c’est ce que l’on appelle un modèle d’attribution.

Et il en existe plusieurs dans Google Analytics, classés en 2 grandes familles :

Dans un parcours multi-visites sur un site web se soldant par un objectif réalisé :

  • le single-touch c’est quand on va rémunérer une seule source de trafic (et on donne rien aux autres)
  • le multi-touch c’est quand on va rémunérer un peu toutes les sources de trafic (mais pas forcément de la même manière).

Je décide volontairement de ne pas rentrer trop dans le détail mais je vous invite à approfondir :

Si vous souhaitez que j’écrive sur le sujet, demandez en commentaire 😄.

Modèles d’attribution des différents rapports Google Analytics

Nous touchons au but les amis.

Vous allez enfin comprendre pourquoi je vous ai fait passé par tout ça.

Si l’on reprend l’exemple que nous avons depuis le début :

Cela signifie que la réalisation de l’objectif sera attribuée la source email (puisque la dernière visite est directe).

Cela signifie que le display, à l’origine de la première visite, n’aura aucun crédit.

90% des rapports #GoogleAnalytics ont un modèle d'attribution dernier clic non direct. Donc lors d'un parcours multi-visite se soldant par la réalisation d'un objectif, l'objectif est attribué à la dernière source de trafic non directe. via @bruno_guyot Cliquez pour tweeter

Et bien souvent, le display est utilisé en premier point de contact.

Et la plupart du temps, il n’a aucun crédit.

Il en va souvent de même pour les réseaux sociaux (publicité payante).

A contrario, les sources organiques Search et Google Ads vont souvent être les sources de trafic qui reçoivent le plus de crédit (elles sont souvent en position de buteur).

Donc si vous vous fiez au rapport Acquisition > Canaux sans savoir tout ça, vous risquez de faire de mauvais choix.

Je sais que ça parait compliqué (et ça l’est).

Mais vous allez voir maintenant comment concrètement, on va pouvoir décider.

En fait, on va mitiger l’information que l’on a dans ce rapport (acquisition > canaux) avec un autre rapport (entonnoirs multicanaux > conversions indirectes).

On va donc décider grâce à l’analyse de 2 rapports, pas un seul.

#GoogleAnalytics : pour vraiment comprendre la performance des sources de trafic, il faut décider grâce à l’analyse de 2 rapports, pas un seul via @bruno_guyot #Analytics Cliquez pour tweeter

Mais avant de vous montrer, je vous explique pourquoi. 😱🤣

Comme dit plus haut, la très grande majorité des rapports sont servis avec un modèle d’attribution dernier clic non direct.

Pour être précis, tous les rapports sauf ceux-ci :

Entonnoirs multicanaux Google Analytics

Ces rapports ont été ajouté à Google Analytics dans un second temps pour expliquer comment les sources de trafic interagissent pour générer des ventes et des objectifs.

Il existe 4 rapports :

La aussi, nous allons passer rapidement et nous intéresser directement au rapport sur les conversions indirectes (pour mitiger les infos récupérées dans le rapport acquisition > canaux).

Mais si vous souhaitez me voir écrire davantage sur les entonnoirs multi-canaux, dites-le en commentaire. 😁

Rapport sur les conversions indirectes

Il permet de voir pour chaque source de trafic, le nombre de fois ou elle a été présente dans un parcours multi-visite se soldant par la réalisation d’un objectif.

Si l’on en revient à l’analogie avec l’équipe de foot, il s’agit d’évaluer la capacité d’une source de trafic à toucher des ballons qui finiront au fond des filets, même si ce n’est pas elle qui a marqué le but.

Et c’est grâce à ce rapport que l’on va pouvoir mitiger les pistes découvertes lors de la consultation du rapport sur les canaux (qui pour rappel nous montre la performance des sources de trafic selon un modèle dernier clic non direct 😉).

Alors concrètement, comment on fait ?

1. déterminez le type d’objectif que vous voulez analyser (vous pouvez aussi choisir uniquement les ventes si vous faites du ecommerce).

2. déterminez sur quelle période de temps vous souhaitez faire votre analyse de contribution des différentes sources de trafic. (je recommande 90 jours)

3. vous obtenez une première piste globale, qui va vous donner un premier ressenti sur l’importance pour votre site du « travail d’équipe ».

4. vous pouvez voir pour chaque source (canal pour être exact) sa capacité à mettre des buts (conversions directes ou au dernier clic) et sa capacité à récupérer des ballons pour les attaquants (conversions indirectes).

(Ce rapport a encore bien des options supplémentaires que je ne vous montrerai pas aujourd’hui).

Dans l’exemple ci-dessus, imaginons que le display vous ai coûté 10’000€ sur la période.

Si l’on regarde seulement les conversions au dernier clic ou directe, le display aura généré 3 ’163,37 €.

A priori pas rentable.

Note : à quelque chose prêt, le chiffre que vous obtenez ici en conversions dernier clic ou directe devrait être assez proche de ce que vous obtenez dans le rapport acquisition > canaux.

Il y aura toutefois une différence car dans ce rapport, il s’agit d’un modèle d’attribution dernier clic (tout court), pas dernier clic non direct. 🙂

Si maintenant l’on regarde la colonne conversions indirectes (c’est à dire les conversions pour lesquelles le display a constitué l’une des visites qui plus tard a donné un objectif par une autre source de trafic) ce n’est plus la même histoire.

Sur 90 jours, le display est intervenu sur le chemin de 71 ’440,15 € de chiffre d’affaires.

Autrement dit, le display semble être un très bon défenseur (et/ou milieu de terrain), mais un très mauvais buteur.

Or si l’on vire nos défenseurs et/ou milieux de terrains, nos buteurs vont obtenir beaucoup moins de ballons, et mettrons forcément beaucoup moins de buts.

Vous comprenez la logique ?

Ainsi, en résumé :

  1. Vous regardez la performance des canaux dans le rapport Acquisition > Canaux. (performance au dernier clic non direct)
  2. Vous regardez la performance globale multicanal des canaux dans le rapport sur les conversions indirectes pour valider ou non ce que vous avez vu avant.

Pour terminer notre exemple et sur la base de ces informations, mes conclusions seraient :

  • je garde le display
  • je limite au maximum mes efforts en social (ne ramène rien au dernier clic non direct ni en indirect).

Si vous en êtes arrivé ici, félicitations, ce n’était pas facile.

Mais si vous avez compris ceci, vous devriez désormais être capable d’évaluer vos sources de trafic correctement.

Et de pouvoir décider de manière éclairée lesquelles méritent d’être davantage travaillées (ou abandonnées).

Voyons maintenant une autre analyse fondamentale à fort pouvoir d’action. 🙌

Et je vous promet que ça va être plus facile et avec moins de détours.

Pages de destination Google Analytics

Très bien.

Voila ce que nous souhaitons savoir : quelles sont les pages qui reçoivent le plus de trafic.

Voila ce que nous souhaitons faire de cette information : comprendre comment améliorer la pertinence et la performance de ces pages.

J’introduis donc le rapport sur les pages de destination (Comportement > Contenu du site > Pages de destination).

Ce rapport vous liste les différentes « pages d’accueil » de votre site.

Comprenez bien : officiellement, votre site n’a qu’une seule vraie page d’accueil.

Mais au sens analytics, il en a plusieurs.

Au sens analytics, une page d’accueil est une page qui reçoit beaucoup de trafic.

D’ailleurs, dans l’exemple ci-dessus (flouté pour des raisons de confidentialité), la « vraie » page d’accueil arrive en 2ème position.

Cela signifie qu’elle n’est pas la page qui amène le plus de visiteurs pour le site étudié.

Et ça peut être logique.

Si vous faites de la publicité, vous n’enverrez sans doute pas votre trafic acheté vers la page d’accueil (c’est pourtant ce que font la plupart des « amateurs »).

Au contraire, vous souhaiterez envoyer ce trafic sur une page de destination optimisée, pertinente et persuasive. (puisque c’est la que vous avez la plus grosse marge de progression) 😎

Mais assez de théorie, passons sans autres à la pratique.

Reprenons notre rapport :

Et posons-nous 2 questions :

Quelles sont les pages à fort trafic qui ont un taux de rebond élevé ? (et un revenu/nombre d’objectifs intéressants)

Quelles sont les pages qui ont un taux de conversion faible ?

Astuce : comparez la performance des différentes pages par rapport à la moyenne de votre site, encadré en rouge ci-dessous :

Allé, c’est parti, procédons à l’identification :

Je vois que parmi nos 5 meilleures « pages d’accueil », 4 ont un taux de conversion vraiment plus faible que la moyenne du site.

Je vois que ces 4 mêmes pages ont un taux de rebond notablement plus élevé que la moyenne du site.

Taux de rebond Google Analytics (aparté)

Qu’est ce que le taux de rebond ?

Par défaut, il s’agit de la proportion de visiteurs qui ne voient qu’une seule page.

Par contre, (contrairement aux légendes urbaines 😄), il ne s’agit pas forcément de personnes qui sont arrivées, restées 1 seconde et parties immédiatement.

Non, par défaut, un visiteur qui vient sur une page, la lit en entier (et reste 10min) est un rebond dès lors qu’il n’a pas vu une seconde page.

Ce n’est pas très juste, je sais, mais le taux de rebond peut être ajusté.

Vous allez comprendre 🙂.

Pour être juste et exact, une visite est considérée comme rebond si elle ne contient qu’une seule interaction.

Or par défaut (si vous n’avez pas enrichit votre Analytics avec des événements) les seules interactions trackées sont les pages vues.

Mais si vous trackez ce qu’il se passe sur vos pages (scroll, lecture de vidéo, clics, etc…) alors le nombre d’interactions va augmenter très fortement.

Et votre taux de rebond baissera énormément.

C’est pourquoi il n’existe pas de bon taux de rebond.

C’est pourtant une question qui revient sans cesse. 😁

C’est quoi pour vous un bon taux de rebond ?

  • ça dépend du tracking
  • ça dépend du type de page
  • ça dépend de l’objectif de la page

Donc analyser le taux de rebond sans contexte ne sert à rien.

#GoogleAnalytics : qu'est-ce qu'un bon taux de rebond ? Ca dépend du tracking, du type et de l'objectif de la page. Analyser le taux de rebond sans contexte ne sert à rien. Il n'y a pas de bon taux de rebond via @bruno_guyot #Analytics Cliquez pour tweeter

Par contre, comme nous allons le voir maintenant, se servir du taux de rebond pour comparer la performance de différentes pages de destination selon leur source de trafic, ça a du sens et ça va vous aider.

Fin de l’aparté, retour à notre exemple

Pour rappel :

Je vois que parmi nos 5 meilleures « pages d’accueil », 4 ont un taux de conversion vraiment plus faible que la moyenne du site.

Je vois que ces 4 mêmes pages ont un taux de rebond notablement plus élevé que la moyenne du site.

En résumé, cela signifie sur 4 de nos 5 meilleures pages, les performances sont notablement plus mauvaises que la moyenne du site.

C’est pas vraiment une bonne nouvelle. 😅

Mais il y a quand même une bonne nouvelle : plus une page amène de monde et plus l’amélioration du taux de conversion aura un impact fort sur vos revenus.

Les pages tout en haut sont donc les premières à améliorer.

Questions :

  • comment faire ça ?
  • Savoir qu’une page est plus mauvaise que la moyenne n’est pas très actionnable n’est-ce pas ?

Malheureusement non.

C’est pour ça qu’on va segmenter un peu notre rapport, pour le rendre vraiment actionnable. 💪

Nouvelle question : ces pages performent-elles mal pour toutes les sources de trafic ou certaines en particulier ?

Pour répondre à cette question, nous allons ajouter une dimension secondaire à notre rapport : source/support.

En fait, au-dessus de tous les rapports ou presque, vous pouvez ajouter une dimension secondaire, pour segmenter d’un niveau supplémentaire.

Secret : c’est ce qui sépare un utilisateur amateur d’un utilisateur confirmé (notez que je n’ai pas dis avancé).

Cela nous permettra pour chacune des principales pages de destination de voir d’où vient le trafic (et d’avoir pour chaque source les statistiques qui nous intéressent).

#GoogleAnalytics : découvrez comment trouver les couples pages de destination / sources de trafic à optimiser en priorité pour un impact maximum via @bruno_guyot #Analytics Cliquez pour tweeter

Note : pour vous focaliser sur une seule page, vous pouvez cliquer dessus ou utiliser la fonction de filtrage du rapport, encadrée en rouge, en haut à droite du rapport :

L’intérêt de filtrer est d’éliminer la distraction des autres pages pour être davantage focalisé sur l’essentiel (livre recommandé : Essentialism)

Mais revenons-en à nos moutons. 🐑

Une fois que vous aurez repéré une source de trafic particulièrement mauvaise par rapport à la moyenne du site (taux de rebond et taux de conversion) ET qui amène un fort volume de trafic (le plus elle en amène le plus d’impact vous aurez), vous allez devoir retravailler le « pont » entre la source et la destination.

Je m’explique.

La pertinence a toujours été la clé.

Imaginez un pont.

D’un côté, vous avez un lien qui pointe vers votre site.

Ce lien peut être une publicité, un emplacement naturel dans les résultats Google, ou même un vrai lien depuis un autre site.

Mais dans tous les cas, il y aura une promesse.

Une promesse de ce que l’on va trouver sur la page en arrivant.

Ainsi, le visiteur qui clique sur votre pub/lien/résultat naturel aura des attentes.

Il aura cliqué parce que quelque chose dans votre promesse l’aura séduit.

Maintenant imaginez la page sur laquelle il arrive (l’autre côté du pont).

La page ne correspond pas à la promesse qui a été faite au moment du clic.

Le visiteur déçu claque la porte et s’en va.

Augmenter la capacité de conversion de vos pages de destination

Fort heureusement, il est facile d’augmenter la pertinence entre vos sources de trafic et votre page d’arrivée.

Il suffit de les faire « matcher » davantage.

Regardez par exemple la similitude entre cette bannière (à gauche) et la page de destination (à droite) :

Ici tout matche:

  • l’image
  • les couleurs
  • l’incitation à l’action
  • les messages.

Difficile d’être plus pertinent.

A mon avis, si l’offre plait et que le ciblage a été fait correctement, le taux de conversion doit être fort.

Allé, un autre exemple (même si je suis sûr que vous avez déjà compris) :

#GoogleAnalytics : augmentez la capacité de conversion de vos pages de destination en les faisant matcher davantage avec la source du trafic via @bruno_guyot #Analytics Cliquez pour tweeter

Voir plus loin

Reprendre ses pages une par une est un vrai travail mais ça en vaut la peine.

Vous pourriez me demander s’il faut faire une page spécifique dédiée à chaque fois.

Ca va faire beaucoup de pages tout ça ! 😱

C’est vrai 😁(mais ça vaut la peine).

Cela étant, il existe des solutions qui font gagner du temps : la personnalisation des pages en fonction du contexte du visiteur.

C’est quelque chose que vous pouvez faire (entre autres) avec un outil comme Google Optimize.

Vous avez une seule page mais selon la source de trafic ou l’appareil ou la position géographique, on va faire changer des éléments de la page de manière dynamique.

Et ça tombe bien, j’ai une vidéo qui vous explique en détail comment ça marche et comment se lancer pas-à-pas :

Conclusion

Résumons ça rapidement.

Aujourd’hui nous avons vu comment analyser vos sources de trafic pour savoir où les efforts valent la peine.

Dans l’idée, vous :

  • arrêtez d’investir du temps et de l’argent sur des sources de trafic qui ne génèrent rien (en indirect ou en direct).
  • devez miser davantage sur ce qui marche bien

Ensuite, analysez vos pages de destination les plus populaires et augmentez leurs pertinence par rapport à leurs sources de trafic majeures (soit à la main, soit avec Google Optimize).

J’espère que ça vous a plus.

J’ai bien conscience  que certaines choses sont assez techniques et qu’on a dû faire pas mal de détours pour arriver à ce que l’on voulait.

Mais si vous avez tout suivi et tout compris, vous allez pouvoir améliorer vos résultats de manière vraiment significative et rapide.

Si vous n’avez pas tout compris n’hésitez pas à poser vos questions dans les commentaires, je réponds sans exception.

Auteur : Bruno Guyot

Expert en marketing digital & Générateur de business par des campagnes data-driven. J'aide les agences et les entreprises à accroitre leur business par la mise en place de mécanismes de tracking évolués. La récolte des données va nourrir une stratégie digitale et des campagnes à haute performance. Parmi les leviers technologiques utilisés : Analytics, Tag Management, Adwords, Facebook, LinkedIn, Twitter.

2 réflexions sur « Tuto Google Analytics débutants 2019 (français) »

  1. Super article, merci pour ce partage ! Moi qui ne suis pas débutant débutant, j’ai appris des choses 😉

    Je suis intéressé par des retour d’exp sur l’entonnoir multicanaux et les modèles d’attribution si jamais.

    1. Salut Lucas,

      Merci pour ton feedback et merci d’avoir pris quelques minutes pour laisser un mot ici.

      Je prends bonne note. Je vais blogger un pu plus sur analytics durant les prochains mois 😉

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *