Arrêtez d’attribuer des conversions à des rebonds

Le rebond - ce clic qui nous emmène sur un site que l’on ne veut pas visiter - est un évènement courant dans nos vies de nomades numériques. Le rebond ne nous engage à rien mais il peut avoir des conséquences pour les annonceurs en faussant la lecture de la rentabilité de leurs investissements média. La faute aux systèmes de mesure de la performance des publicités qui attribuent des conversions à nos rebonds.

Ainsi que je l’écrivais précédemment, l’attribution d’une conversion au ‘dernier clic’ a une vertu vis à vis de tous les autres types d’attribution : on est certain qu’il s’est passé quelque chose pendant la visite, l’utilisateur a effectivement fait tout ce qu’il fallait pour arriver à la fin du parcours, on peut alors parler d’une visite très qualitative.

Cela mérite d’être souligné car dans l’extrême majorité des outils de reporting de campagnes utilisés par nos amis marketeurs digitaux ou agences, la qualité de visite est tout bonnement oubliée – oserais je préciser que cette majorité d’outil n’inclut pas Adloop aux destinées duquel j’ai l’honneur de présider 😉 Je vous invite d’ailleurs à découvrir toutes les joies que peut procurer Adloop au marketeur digital en cliquant ici.

Pour illustrer mon propos, je prendrai comme exemple la visite la moins qualitative du web, celle que tous les marketeurs détestent : le “rebond” – aussi appelé bounce chez nos amis anglophones. Le rebond, c’est tout simplement la visite à une seule page : j’arrive sur le site, je constate que je n’ai pas grand chose à y faire et je repars illico autre part. C’est le niveau 0 de l’engagement, l’équivalent d’un demi-tour et c’est malheureusement une denrée assez largement répandue sur le web.

Un rebond n’est pas mauvais dans tous les cas, il arrive que l’on trouve la juste information sur une seule page. Mais les marketeurs qui conçoivent des publicités cherchent à vous engager dans une visite approfondie. Le rebond n’est pas une visite, c’est un refus de visite.

Tous les jours nous générons des rebonds parce qu’explorer c’est aussi se tromper de chemin. Ces rebonds ne coûtent rien aux internautes, si ce n’est un peu de leur temps. Mais ils ont un coût pour les annonceurs qu’il soit direct (un CPC par exemple) ou indirect par la faute des systèmes d’allocation des ventes existant dans les outils de mesure de la performance.

L’effet Rebond

Prenons un exemple de chemin de conversion (1) :

Sandrine projette de s’offrir des cours de cuisine en ligne. Elle découvre l’offre de cuisine-academy.com après avoir cliqué sur un Adword (1ère visite). Le lendemain, un blog de recette va l’inciter à revenir sur le site de cuisine-academy.com (2nde visite). Ces deux premières visites ont généré des visites de qualité avec de nombreuses pages vues.

Quelques jours plus tard, Sandrine travaille sur un dossier urgent et est bien loin de penser à une recette de salade printanière lorsqu’elle clique par inadvertance sur une pop-in de cuisine-academy.com. Vous savez ces bannières intrusives qui nous surprennent. Elle en repart immédiatement, générant ainsi une visite en rebond.

Arrivé le week-end, une discussion au marché avec une cliente de cuisine-academy finit par la convaincre. Elle décide de s’abonner au site. Elle arrive au bout de son chemin de conversion.

Comment ce rebond est-il interprété dans les rapports ‘Ad-Centric’ ?

Les rapports ad-centric sont fournis par vos outils de diffusion de campagnes (adwords, affiliation, retargeting, ad server, routeur email etc.). Ils fourmillent de détails sur les vues publicitaires, les clics, les coûts de campagnes mais également sur les conversions générées sur votre site.

Ces outils allouent tous les conversions de la même façon. L’utilisateur clique sur une publicité et le système de tracking ad-centric lui pose un cookie d’une durée de vie variable, 30 jours étant la norme.

Après le clic, l’utilisateur va sur le site de l’annonceur pour :

1. Soit faire sa visite et acheter : c’est une conversion (1% des cas en moyenne)
2. Soit faire une visite sans acheter (40-50% des cas en moyenne)
3. Soit faire un rebond en quittant le site immédiatement (40-50% des cas en moyenne)

Dans notre exemple, Sandrine s’est donc fait poser 3 cookies par 3 outils ad-centric dont aucun ne va convertir directement. Chacun va néanmoins s’allouer la vente et notamment l’outil du canal ayant généré le rebond (Retargerting dans notre exemple).

Comment le rebond est-il interprété par les rapports site centric en mono-attribution ?

Les outils site centric sont vos outils d’analytics : Google Analytics, Adobe Analytics, AT Internet, etc… . Ils détectent l’intégralité du trafic entrant sur l’ensemble des canaux payants, naturels ou sociaux et sont dotés d’une fonction de déduplication des commandes qui permet de n’allouer une conversion qu’à un seul canal.

Là où les outils ad-centric remontaient 3 ventes, les outils site-centric n’en comptabiliseront qu’une selon des règles propres à l’outil dont les plus courantes sont :

1. Le Last clic : la vente va au dernier clic
2. Le Last clic indirect : la vente va au dernier clic qui ne soit pas un accès direct
3. Le Last clic payant : vente allouée au dernier clic sur un canal payant (direct et SEO sont dé-priorisés)

Pour le cas de Sandrine, dans deux cas sur trois (Last clic indirect et Last clic payant) la vente aura été allouée à la visite en rebond.

Comment le rebond est-il interprété par les rapports site-centric en attribution-contribution?

Les systèmes d’attribution-contribution ont pour objectif de répartir la vente sur les canaux y ayant participé. Dans l’extrême majorité des cas, la présence d’un canal dans la chaine de conversion est la condition pour lui en allouer une partie du crédit, la proportion étant déterminée par la règle ou l’algorithme de calcul en vigueur.

Les règles d’attribution-contribution sont globalement de deux types :

1. Les modèles classiques qui utilisent des formules (linéaire, croissant, baignoire), ou des règles de priorisation : la proportion dépend de la position du canal et de la longueur du chemin de conversion.
2. Les modèles basés sur des algorithmes (valeur de shapley, régression linéaire, valeur incrémentale …)

Pour le cas de Sandrine - une fois le modèle appliqué - le canal en rebond se voit attribuer une partie non négligeable de la conversion, ce qui tend à le survaloriser.

Note : Il est plus difficile de se prononcer sur les modèles dits algorithmiques puisque la répartition du crédit de la vente obéit à des logiques différentes mais si seule la chaine de conversion est traitée, les rebonds recevront une partie du crédit.

Quel est l’impact des rebonds dans les reporting ?

Mesurer la présence de rebonds dans ses rapports de conversion est très compliqué car précisément les outils de mesure sont dépourvus de cette faculté. On peut néanmoins tenter de l’estimer.

Estimation par le taux de rebond

Il existe des études sur le taux de rebonds moyen de certaines catégories de sites, notamment celle réalisée par Kissmetrics. On parle ici d’un taux de rebond moyen de 20 à 40% pour le ecommerce et de 30 à 50% pour les sites de lead generation (les deux catégories réellement concernées par les conversions complexes et donc l’attribution).

Avec des taux de rebond à ce niveau, il est certain que – statistiquement – ceux-ci se retrouveront dans les chaines de conversion d’autant que les taux de rebonds sur les canaux payants sont fréquemment plus proche de 50%.

Etude Adloop DataLab sur l’impact des rebonds

Le DataLab Adloop a mené une comparaison d’attribution de commandes eCommerce entre :

1. un dataset de mesure de la performance de l’acquisition utilisant un modèle classique de répartition linéaire (avec les rebonds)
2. les mêmes données en activant notre modèle algorithmique basé sur la qualité de visite (forte dégradation ou élimination des visites en rebond)

Nous avons volontairement masqué les noms des canaux marketing impliqués pour ne stigmatiser aucun prestataire. En effet, chaque situation est particulière et dépend du ciblage, du type de modèle économique et de multiples facteurs exogènes comme la saison.

En positif, les canaux qui gagnent des Commandes attribuées quand on retire les rebonds et en négatif, ceux qui en perdent. Plus le négatif est prononcé, plus il y avait de rebonds présents dans les chemins de conversion.

C’est évidemment un jeu de vases communicants : le nombre de commandes total ne change pas, c’est la répartition qui change. Les rebonds étant ignorés dans un cas et comptés comme des visites ‘normales’ dans l’autre, les attributions ‘supprimées’ se reportent sur d’autres canaux.

Quels enseignements peut-on en tirer ?

1. Il y a de fortes variations dans un sens ou dans l’autre, signe que la présence de rebonds dans les chemins de conversion est une réalité tangible
2. Les plus fortes variations concernent des canaux payants, je n’en tirerai pas une règle générale mais cela montre qu’il existe des canaux payants générant des visites de faible qualité et que celles-ci ont un effet de cannibalisation sur des canaux plus ‘vertueux’ (payants ou naturels)
3. L’impact est comparativement plus faible sur les canaux naturels et sociaux (signe qu’il y a probablement moins de rebonds dans ces canaux)

Ce qu’il faut en retenir

Les rebonds sont présents dans les sites, c’est une certitude et c’est normal. Qu’ils se voient attribuer des conversions est nettement moins normal et certainement pas souhaitable. Les annonceurs doivent prendre conscience des biais existants dans outils de mesure qu’ils utilisent et mettre en œuvre des stratégies pour avoir une mesure basée sur la qualité de visite.

Si vous êtes annonceur et intéressé par une évaluation réelle de l’impact de ce phénomène dans votre reporting actuel, n’hésitez pas à me contacter ou à demander un rendez-vous via le site Adloop.

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Notes

(1) : L’ordre des canaux est donné au hasard, ils pourraient tout aussi bien être inversés sans que la démonstration soit différente. Le rebond placé en avant-dernière position est un choix conscient pour renforcer la démonstration.