Le last-click dit que la marque sur Google porte tout. Le modèle data-driven répartit autrement. Le post-view de la régie sociale gonfle ses propres conversions. Trois modèles, trois vérités, sur le même budget. Voici comment s'y retrouver sans choisir au hasard.
L'attribution se contredit par nature
Chaque modèle attribue le mérite d'une vente à sa façon. Le last-click récompense le dernier point de contact. Le data-driven répartit le crédit sur tout le parcours. Chaque régie, elle, se note généreusement. Aucun n'a tort dans son cadre. Ils mesurent simplement des choses différentes.
Le piège classique revient à comparer un ROAS last-click sur Google à un ROAS post-view sur une plateforme sociale comme s'ils parlaient la même langue. Ils ne la parlent pas. Le total que vous en tirez ne veut rien dire.
Première étape : une définition par chiffre
Avant de choisir un modèle, il faut savoir ce que chaque chiffre veut dire. Une conversion post-view à 7 jours et une conversion last-click à 30 jours ne sont pas le même événement. Les empiler garantit un faux total.
Une couche sémantique règle ça. Chaque métrique porte une définition unique et gouvernée. Le ROAS devient une formule, avec sa fenêtre, sa source de revenu et son modèle d'attribution écrits une fois pour toutes. Tant que ce socle manque, aucune comparaison entre plateformes ne tient. C'est pour ça qu'on le pose en premier, toujours.
Tant que deux personnes ne nomment pas la même chose « une conversion », elles ne pourront jamais s'accorder sur un budget.
Les modèles d'attribution restent utiles, à leur place
Chaque modèle répond à une question différente. Le last-click : qui a fermé la vente ? Le data-driven : quels points de contact ont compté ? L'attribution sert très bien le pilotage tactique au jour le jour, à condition de savoir lequel on lit.
Sa limite est structurelle. Aucun modèle d'attribution ne mesure l'incrémentalité, c'est-à-dire ce que vous auriez vendu sans la publicité. Or c'est la vraie question dès qu'on arbitre un budget.
Le MMM répond à la question que l'attribution ne pose pas
Le Marketing Mix Modeling regarde l'effet réel de chaque canal sur les ventes, au niveau agrégé, sans dépendre des cookies. Il estime la contribution incrémentale et la saturation de chaque canal. C'est la méthode de référence pour arbitrer des budgets sur le long terme.
Un MMM ne tombe pas du ciel pour autant. Il exige des données propres, longues, cohérentes, et une définition stable de chaque chiffre. C'est exactement ce que la couche sémantique prépare. Relayne rend vos données dignes d'un MMM : réunies, rangées et certifiées, avec Google Meridian en ligne de mire.
L'attribution vous dit ce qui s'est passé hier. Le MMM vous dit où mettre l'euro suivant. Les deux reposent sur la même fondation : des chiffres dont la définition ne bouge pas.