Pourquoi le server-side ne résout aucun problème
#42 - Attribution, performance et pilotage des budgets
Salut, c’est Etienne 👋
Bienvenue dans ce nouveau numéro de The Media Buyer, la newsletter n°1 sur la publicité en ligne. Aujourd’hui, on va parler d’un sujet qui me démange depuis un petit moment : le server-side.
A en écouter certains, le server-side serait LA solution pour obtenir une collecte de données tellement parfaite qu’elle résoudrait tous les problèmes de performance.
J’entends souvent des phrases comme :
"On passe en server-side, on aura enfin des données fiables.”
"Notre attribution sera parfaite après ça.”
"C’est ce qu’il nous manquait pour avoir des campagnes performantes."
Je vais être clair : c’est faux.
Le server-side ne résout aucun problème de performance ou d’attribution, et penser l’inverse risque de vous envoyer droit dans le mur.
Dans cette édition, on va voir pourquoi le server-side améliore la qualité de la donnée, mais surtout pourquoi il ne corrige en rien les biais d’attribution ou les failles dans l’analyse des plateformes.
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Actus de la semaine 📰
Si tu ne les as pas encore vus, voici les derniers contenus qu’on a publiés :
L’épisode 13 de mon podcast DtoC, avec Mélissa Drir, Lead Performance Manager chez Roads
L’épisode 7 de ma mini-série YouTube Les Concepts Marketing, sur le retargeting
Un petit guide sur Comment identifier ce qui ne va pas sur un compte Meta en 5 minutes
Pourquoi le server-side est aussi populaire ?
Le server-side, c’est une méthode de tracking qui permet de transférer les données directement depuis son serveur (1st party data), à la différence du client-side, qui lui envoie de la donnée depuis le navigateur d’un utilisateur (3rd party data).
Ce mode de tracking est recommandé parce qu’il améliore la qualité des données envoyées aux régies en contournant certains obstacles techniques auxquels est confronté le client-side, comme :
Les Adblockers
Les limitations des navigateurs (ex. : ITP de Safari, ETP de Firefox)
Et aussi parce qu’il a un impact positif sur la performance du site, dès lors que le chargement des balises n’impacte pas le temps de chargement des pages du site.
Mais s’il est aussi populaire, c’est surtout avant tout parce qu’avec des données de meilleure qualité, les marketers peuvent prétendument optimiser leurs campagnes de manière plus efficace, et donc apporter de meilleurs résultats.
C’est en partie vrai.
Mais il y a une gigantesque confusion sur l’utilité première du server-side tracking.
La réalité est que le tracking est (bien trop) souvent utilisé comme une excuse par les agences et les régies pour justifier de mauvaises performances, et le server-side présenté comme une solution miracle qui résout tous les problèmes.
Bien évidemment, c’est faux. Mais beaucoup de marques ne saisissent pas cette subtilité.
Pourquoi le server-side ne résout pas vos problèmes
Coupons court à tout débat : passer au server-side améliore la qualité de la donnée trackée.
On parle de 15-20% de données supplémentaire envoyées aux régies, d’évolutivité et de gain en performance sur le site ; il n’y a donc pas de raison logique de ne pas le mettre en place.
Mais ce sur quoi il faut être clair, c’est que même avec plus de données, les problématiques des annonceurs restent EXACTEMENT les mêmes.
Voici pourquoi :
1. Qualité de la donnée
Les résultats d’une régie dépendent de la qualité de la donnée qui lui est envoyée.
Or, à cause de :
RGPD
La CNIL
Le DMA
iOS14
Les cookies
Cette donnée est partielle et le restera, peu importe la capacité d’un tracking à contourner ITP et les adblockers.
Une personne qui refuse de donner son consentement ne sera pas trackée, en client-side comme en server-side.
2. Attribution mono-canale
Le modèle d’attribution est la règle qui définit si le crédit d’une conversion est accordé à une plateforme.
Or, il existe plusieurs modèles d’attribution possibles :
Sur Google :
Last clic (par défaut)
Data-driven
Sur Meta :
1 jour clic
7 jours clic
7 jours clic + 1 jour vue (par défaut)
Chaque modèle apporte des résultats différents.
Le choix du modèle est arbitraire.
Les résultats des plateformes sont donc elles aussi arbitraires, même avec un tracking parfait.
3. Attribution multi-canale
Pour faire simple : Google, Meta, TikTok, Pinterest, Snap, LinkedIn, Bing, Twitter, Klaviyo ne se parlent pas.
Chaque plateforme a donc sa propre vision de la réalité.
Sur le parcours d’achat suivant :
10h : l’utilisateur est exposé à une publicité TikTok mais ne clique pas
12h : il est exposé à la même publicité sur Meta mais ne clique pas
18h : il repense à la marque, tape son nom sur Google, clique sur une annonce, visite le site mais ne finit pas son achat
19h : il reçoit un email Klaviyo lui proposant -10% pour finir sa commande, il achète
TikTok, Meta, Google, Klaviyo comptabilisent chacun 1 conversion, soit 4 au total, tandis qu’il n’y a qu’une seule vente.
La réalité est qu’aucun outil d’attribution cross-platform n’est au point sur le marché, parce que les régies ne se parlent pas.
Et tant que les régies ne communiqueront pas, il sera impossible de dédupliquer la donnée.
4. Décorrélation business des indicateurs plateforme
“Avec une meilleure donnée, nos ROAS sont plus précis”
C’est vrai, mais ça ne change rien au fait que le ROAS d’une plateforme ne reflète en rien la santé d’un business.
On peut très bien avoir :
un ROAS de 5 sur une campagne de retargeting Meta
un ROAS de 10 sur une campagne de rétention Meta
un ROAS de 25 sur une campagne de marque Google
Et un nombre de nouveaux clients / un chiffre d’affaires qui s’écroule.
Tout comme on peut avoir un ROAS <2 sur toutes ses régies et un business florissant - c’est d’ailleurs un cas de figure que l’on observe régulièrement chez Roads.
Ce qui compte, ce n’est pas d’avoir le ROAS le plus précis ou le plus élevé possible.
C’est de comprendre qu’allouer vos budgets sur base de cet indicateur va naturellement vous orienter vers Google plutôt que Meta et vers des campagnes de marque ou de retargeting plutôt que d’acquisition.
Ce qui, il va de soi, n’a aucun intérêt pour la croissance de votre activité.
Le véritable enjeu : dissocier le macro du micro
Les marques qui tirent leur épingle du jeu sont celles qui ont compris que les indicateurs des plateformes (que j’appelle micro) ne servent qu’à une chose : optimiser leurs campagnes.
Elles regardent donc les ROAS pour définir si une campagne A est meilleure qu’une campagne B et optimiser en ce sens, mais ne basent jamais leurs décisions d’allocation budgétaire dessus.
A la place, elles se servent d’indicateurs macro, beaucoup plus en lien avec leur P&L, pour piloter leurs investissements, comme par exemple :
Le CAC (dépenses publicitaires / nouveaux clients)
Le aMER (CA nouveaux clients / dépenses publicitaires)
Le MER (CA / dépenses publicitaires)
Le ROAS 1er achat (panier moyen 1er achat / CAC)
Le taux de nouveaux clients
Le taux de conversion
La LTV
Et pour avoir une lecture plus précise, complètent cette donnée avec :
Des outils d’attribution tels que Triplewhale
Des post-purchase survey, tels que Kno, ou encore Fairing
Conclusion
Le server-side tracking est conseillé pour les annonceurs qui souhaitent améliorer la qualité de leurs données envoyées aux régies.
Mais contrairement à ce que l’on pourrait penser : ce n’est pas une baguette magique.
D’ailleurs, certaines marques sans API de conversion arrivent à scaler sur Meta sans aucun problème ; preuve que ce n’est pas une condition sine qua non pour réussir.
La clé de la performance en acquisition réside avant tout dans le changement de son approche à la mesure, à commencer par l’acceptation du fait que l’ère du data-driven marketing et de l’attribution millimétrée telle qu’on a pu la connaître est révolue.
Désormais, seuls 2 niveaux de lecture comptent :
Le micro, pour optimiser ses campagnes
Le macro (+ les outils tiers), pour piloter ses budgets
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À la semaine prochaine pour un nouveau numéro
Etienne ✌️
Super ton post ! Clair et précis, tu remets bien les choses à leur place ! 👍