CMOS doit repenser l’attribution dans la recherche d’IA

On m’a demandé récemment d’examiner de plus près les données d’un site Web dans Google Analytics 4 (GA4).

C’était pour «Mesurement Queen» Katie Delahaye Paineun pionnier avec plus de 30 ans d’expérience dans la recherche et la mesure des communications, qui a maintenant l’impression de voler à l’aveugle.

En regardant ses données dans GA4, il s’avère que 86% des nouveaux utilisateurs qui ont visité son site Web au cours des 28 derniers jours provenaient de la chaîne «directe».

Cela signifie l’auteur de Mesurez ce qui compte Impossible d’identifier les sources de la grande majorité du trafic de son site Web.

J’ai donc comparé l’acquisition des utilisateurs au cours des 28 derniers jours avec la même période l’année dernière (correspondant au jour de la semaine). La bonne nouvelle était que les nouveaux utilisateurs totaux ont augmenté de 29% en glissement annuel (YOY).

Mais voici la mauvaise nouvelle: le trafic direct vers son site a augmenté de 126% en glissement annuel, tandis que le trafic de référence a baissé de 90%, le trafic social organique a baissé de 33% et le trafic de recherche organique a baissé de 28%.

Cela signifie que plus de six utilisateurs sur sept arrivent désormais sur le site de Paine sans référer traçable.

Cela inclut des situations où un utilisateur tape son site Web directement dans son navigateur, utilise un signet pour accéder à son site ou arrive d’une source qui ne transmet pas les informations de référence.

Approfondir ce qui se passe derrière la surtension de la circulation

J’ai donc posé à la reine de mesure quelques questions standard:

Elle a répondu: «Je n’ai même pas de compte Tiktok et je n’ai pas utilisé WhatsApp depuis des années!»

J’appellerais ça un grand non. Mais cela a également indiqué que je devrais utiliser la fonction de recherche de GA4 pour découvrir «la page de destination supérieure par les utilisateurs pour le premier groupe de canaux par défaut de l’utilisateur de trafic direct».

La page d’accueil du site était la page de destination la plus élevée pour le trafic direct, mais seulement 18,37% des utilisateurs y ont atterri. En deuxième place, son blog, le conseiller de mesure, qui a obtenu 13,96% du trafic direct du site.

Lorsque j’ai partagé ces données avec Paine, elle a révélé: «J’ai blogué plus fréquemment.»

J’appellerais ça un grand oui. Donc, je viens d’interroger Google sur les titres de ses récents articles de blog dans la zone de recherche de Google.

Voici ce que j’ai vu quand j’ai googlé (désolé Boss, je n’ai jamais obtenu le mémo. Comment savoir si vous atteignez les inaccessibles?).

Il convient de noter que même lorsque son contenu apparaît dans un aperçu de Google AI, le lien vers son article de blog ne transmet pas les données de référence à GA4, et le lien vers son article LinkedIn sur le même sujet n’est pas suivi par son compte GA4.

Ensuite, je viens de demander à Google (Paine publie-t-il un site faisant autorité?).

Voici ce que j’ai vu:

Ainsi, même une partie du trafic direct vers sa page d’accueil peut provenir de liens dans les aperçus de l’IA qui ne transmettent pas les données de référence à GA4.

Pourquoi les idées similaires n’ont-elles pas été signalées à plus de CMOS?

Reportage d’écureuilsqui se concentre principalement sur la génération de rapports sans nécessairement fournir des informations profondes ou des recommandations exploitables, hésitent à mettre en évidence ce type d’anomalie, en particulier lorsque «direct» signifie «nous ne savons pas».

Ainsi, les CMOS doivent repenser l’attribution dans la recherche AI. Ils doivent vérifier et interpréter indépendamment les données basées sur les événements GA4.

Et ils doivent également embaucher des «ninjas d’analyse», qui excellent à analyser les données pour découvrir des modèles cachés, générer des informations et fournir des recommandations pour l’amélioration des affaires.

Repenser l’attribution dans la recherche d’IA

Les CMO doivent repenser leurs hypothèses fondamentales sur l’attribution.

Comment devraient-ils attribuer le crédit aux actions clés des utilisateurs tout au long du parcours du client vers l’achat ou la réalisation d’autres actions importantes sur leurs sites?

Ils devraient éviter les anciennes discussions qui se sont concentrées étroitement sur l’attribution basée sur les données par rapport à l’attribution payante et organique en dernier clic.

Ces points de contact semblent moins significatifs lorsque la recherche d’IA obscurcit les sources de six sur sept des visiteurs de leur site Web.

Au lieu de cela, les CMO (et les membres importants de leur équipe) devraient lire «Il est temps pour les spécialistes du marketing de dépasser l’entonnoir linéaire« 

L’article du Boston Consulting Group cite la force de force de la gamme complexe de points de contact dans un modèle linéaire, l’entonnoir ne s’aligne pas sur les parcours clients réels.

Ce modèle linéaire et entonnoir peut conduire à des opportunités manquées en raison de ressources mal allouées ou d’une communication inefficace.

BCG dit: «Les spécialistes du marketing devraient plutôt adopter un cadre plus adaptable qui reflète plus précisément les chemins réels des consommateurs.»

BCG recommande de passer de l’entonnoir linéaire à «influencer les cartes». Mais, avant que les CMO ne volent dans cette banque de brouillard, ils devraient réexaminer le «réseau en expansion de points de contact – de nouveaux services de streaming, des expériences d’achat en ligne, du Genai et des plateformes sociales».

Reconnaître les lacunes d’attribution qui existaient avant l’IA

Si CMOS explose le modèle de l’entonnoir et examine ce qui est dans la phase de sensibilisation, ils verront que cela comprend la radio, les publicités télévisées, les magazines / journaux, les annonces en magasin, le bouche à oreille, l’emballage et les panneaux d’affichage. Aucun de ces éléments n’a jamais été suivi en GA4.

Et, s’ils analysent ce qui est dans la phase de considération, ils le verront inclut la vidéo, les sites de marque, les médias sociaux, la recherche, le contenu sponsorisé, les médias de vente au détail, la pose et les e-mails. Ceux-ci ont été suivis par GA4 – jusqu’à ce que la recherche AI commence à assombrir les sources de ce trafic vers des sites Web.

En d’autres termes, GA4 n’a pas suivi l’étape de sensibilisation de ce «paysage multi-touchpoint» avant même l’avènement des aperçus de Google AI.

Et maintenant que la recherche d’IA obscurcit les sources de la plupart des points de contact au stade de la considération, les CMO doivent reconsidérer rapidement, examiner, réviser, réévaluer, reconceptualiser et réinventer leurs hypothèses sur l’attribution basée sur les données.

Ces anciennes hypothèses peuvent toujours être valables pour les campagnes de performances maximales dans Google Ads, qui exploitent l’IA de Google pour maximiser les performances sur toutes les canaux publicitaires de Google, y compris la recherche, l’affichage, le youtube, la découverte, le gmail et les cartes.

Et lorsqu’une organisation connecte sa propriété Google Analytics à un compte Google ADS, il permet d’aligner les conversions GA4 et Google ADS en utilisant les événements les plus importants de l’organisation.

Mais, selon une étude de recherche en 2024 zéro clique, les comptes de recherche payés uniquement pour 1% de clics.

Alors, comment les CMOS attribuent-ils le crédit au référencement, au marketing de contenu, au marketing des médias sociaux et aux communications pour les 40,5% des autres recherches Google qui produisent des clics, ou les 58,5% des recherches zéro clic?

Jusqu’à ce que Google fournit une nouvelle version de l’analyse qui mesure ce qui compte pour les professionnels de l’ensemble du mix marketing, CMOS devra vérifier et interpréter indépendamment les données basées sur les événements de GA4.

Vérifier et interpréter indépendamment les données basées sur les événements GA4

Comment les CMOS découvrent-ils les données critiques et les informations stratégiques dont ils ont besoin pour parcourir avec succès la banque de brouillard entourant la phase de sensibilisation des trajets clients?

Ils devraient effectuer plus d’études de marché à l’ancienne. Ironiquement, de nombreuses marques ont réduit leurs budgets pour des études de marché après que Google ait commencé à offrir des études gratuites de mise en œuvre de marques aux annonceurs pour leurs campagnes YouTube en mars 2013.

Mais, les CMOS n’ont pas besoin de limiter les études indépendantes de la mise en charge des marques pour poser des questions sur le rappel d’annonces. Ils peuvent poser des questions sur la notoriété de la marque, la considération et l’achat de l’intention de comprendre la valeur de l’ensemble de leur mix marketing.

En 2019, mon agence de marketing numérique a aidé la Rutgers School of Management and Labor Relations (SMLR) à lancer un nouveau programme de maîtrise en ligne.

Nous avons remporté le prix de recherche aux États-Unis pour la meilleure utilisation de PR dans une campagne de recherche et avons été finalistes dans la catégorie de campagne la mieux intégrée.

Nous avons effectué des enquêtes pré et post-lancement à six mois d’intervalle pour montrer:

• Le pourcentage de répondants qui ont dit qu’ils «connaissaient» Rutgers SMLR étaient passés de 13,8% avant le lancement à 18,5% après le lancement.
• Le pourcentage de répondants qui ont dit qu’ils étaient «très susceptibles» de recommander Rutgers SMLR à un ami ou un collègue passé de 16,7% avant le lancement à 19,0% après le lancement.

Ensuite, les CMO peuvent réussir à parcourir les nuages bas maintenant obscurcissant les points de contact au stade de la considération en mettant quelqu’un en charge de la recherche d’audience ainsi que des études de marché.

Il existe plusieurs excellents outils de recherche d’audience, chacun ayant des forces uniques, pour aider à comprendre leurs besoins, leurs comportements, leurs préférences et leurs motivations.

Pour le comportement en ligne et les empreintes numériques, Sparktoro et similaires sont très efficaces.

Pour l’analyse de l’affinité psychographique et culturelle, Audise et Buzzsumo sont de grands choix.

Pour l’écoute sociale et la surveillance de la marque, Sprout Social et Keyhole sont des options puissantes.

Prendre le contrôle lorsque l’analyse est en court

Ensuite, les CMO devraient défier leur référencement, leur marketing de contenu, leur marketing des médias sociaux et leurs équipes de communication pour créer leur propre public dans GA4, tout comme ceux que l’équipe médiatique payante utilise déjà pour des campagnes de remarketing.

Par exemple, un public de la PRI pourrait inclure des utilisateurs qui:

• Faites défiler à 90% d’un article de blog ou d’un article.
• Téléchargez un livre blanc.
• Jouez au moins 50% d’une vidéo de produit.
• Complétez un tutoriel.

L’équipe des communications peut partager son audience en PR avec ses collègues dans les médias payants, qui peuvent utiliser Google ADS pour remarquer ces groupes d’utilisateurs.

• Si les utilisateurs font défiler 90% ou plus de votre article de blog ou télécharger un livre blanc, ils peuvent utiliser des annonces pour les inviter à s’abonner à votre newsletter.
• Si les utilisateurs jouent au moins 50% d’une vidéo de produit ou terminent un tutoriel, ils peuvent utiliser des annonces pour les inviter à assister à un ou plusieurs événements en personne ou virtuels.

Les CMO devraient également demander à leurs équipes d’analyse numérique si elles ont utilisé des «explorations» ce mois-ci. Il s’agit d’un ensemble d’outils avancés dans GA4 conçus pour aller au-delà des rapports de base, ce qui leur permet de mieux comprendre le comportement de leurs clients.

Il n’y a aucun moyen de prédire les différentes équipes d’analyse numérique découvriront, mais les CMO qui sentent qu’ils volent vouloir vouloir savoir ce que leur équipe a vu lorsqu’ils ont utilisé:

• Exploration des utilisateurs Pour creuser des données sur les utilisateurs ou les groupes individuels dans vos segments pour analyser les voyages utilisateur détaillés.
• Exploration de la cohorte Pour étudier les groupes d’utilisateurs avec des traits partagés pour comprendre les tendances du comportement et les performances au fil du temps.
• Chevauchement du segment Pour comparer comment les segments d’utilisateurs se croisent pour découvrir des publics cachés qui remplissent des conditions spécifiques.
• Exploration de l’entonnoir Pour suivre les étapes que les utilisateurs suivent pour terminer les actions clés, vous aidant à optimiser les chemins de conversion et les problèmes de performances ponctuelles.
• Exploration du chemin Pour visualiser les chemins de navigation réels que les utilisateurs par les utilisateurs par les utilisateurs via votre site Web ou votre application.
• Durée de vie de l’utilisateur pour évaluer le comportement et la valeur des utilisateurs à long terme dès la première visite tout au long du cycle de vie de leur client.

Embaucher des ninjas d’analyse qui excellent à l’analyse des données

Enfin, les CMOS doivent se demander: comment le problème d’attribution a-t-il réussi à voler sous le radar pendant si longtemps?

Ils pourraient blâmer l’intelligence analytique de GA4. Les informations automatisées sont censées détecter des changements inhabituels ou des tendances émergentes des données de leur site Web et informer automatiquement leur équipe d’analyse numérique, sur le tableau de bord Insights, dans la plate-forme d’analyse.

Si les soi-disant écureuils rapportés étaient réticents à mettre en évidence ce type d’anomalie, surtout lorsque «direct» signifie «nous ne savons pas», alors qui est vraiment à blâmer?

C’est pourquoi les CMOS doivent également se demander: comment puis-je transformer au moins un de mes écureuils de reporting dans une analyse ninja?

Pour encourager un écureuil signalant à évoluer en un ninja d’analyse, les CMOS doivent passer de la demande de données pour encourager une personne dans leur équipe d’analyse numérique à l’interpréter activement et à recommander des solutions.

Cela implique également de les encourager à développer des compétences en analyse statistique, à comprendre le contexte commercial et à communiquer efficacement les résultats.

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