Impact des mises à jour iOS sur le tracking marketing

Le cœur de la mise à jour est une simple invite système qui apparaît lorsqu’un utilisateur ouvre une application pour la première fois après l’installation ou une mise à jour. Cette invite demande à l’utilisateur s’il autorise l’application à suivre son activité sur les applications et sites web d’autres entreprises. Si l’utilisateur sélectionne “Demander à l’app de ne pas suivre”, le développeur de l’application ne peut plus accéder à l’Identifiant pour les annonceurs (IDFA), qui est une chaîne unique de lettres et de chiffres attribuée à chaque appareil Apple.

Sans l’IDFA, des plateformes comme Meta, TikTok et Snap ne peuvent pas facilement lier un clic publicitaire à un achat effectué sur un navigateur mobile ou une application distincte. Ce changement a été conçu pour donner aux utilisateurs plus de contrôle sur leurs données personnelles et leur empreinte numérique. Cependant, pour une boutique e-commerce typique, cela signifie qu’une partie importante de son trafic mobile devient invisible pour les pixels de suivi traditionnels basés sur le navigateur. Les données qui circulaient librement entre les plateformes sont désormais restreintes par ces protocoles axés sur la confidentialité.

Avant la mise à jour, Meta pouvait suivre un utilisateur jusqu’à 28 jours après qu’il ait cliqué sur une publicité, attribuant tout achat éventuel à cette campagne spécifique. Après les mises à jour iOS, la fenêtre d’attribution par défaut a été réduite à 7 jours après le clic et 1 jour après la vue. Ce changement seul a conduit de nombreux annonceurs à constater une baisse du retour sur les dépenses publicitaires (ROAS) déclaré, même si leurs ventes réelles restaient stables. La plateforme a simplement perdu la capacité de voir le parcours client complet pour les utilisateurs ayant refusé le suivi.

Le reporting différé est une autre conséquence que les spécialistes du marketing doivent gérer. Pour protéger la confidentialité des utilisateurs, Apple a introduit l’API SKAdNetwork (SKAN), qui envoie des données de conversion aux plateformes publicitaires avec un délai de 24 à 72 heures. Cela empêche les annonceurs d’identifier le moment exact où un utilisateur spécifique a effectué un achat. Dans un compte typique, cela signifie que vous ne pouvez pas effectuer d’ajustements budgétaires en temps réel basés sur les performances des dernières heures, car les données de votre tableau de bord sont toujours en retard sur la réalité.

Le suivi déterministe repose sur une correspondance 1:1 utilisant un identifiant fixe comme une adresse e-mail ou un identifiant d’appareil. Lorsqu’un utilisateur est connecté à Facebook sur son iPhone et effectue ensuite un achat sur un site web en utilisant cette même adresse e-mail, la plateforme peut dire de manière déterministe que la publicité a causé la vente. Les mises à jour iOS ont rendu cela beaucoup plus difficile pour les utilisateurs mobiles qui n’accordent pas la permission pour le suivi inter-applications. Cela a forcé les plateformes à pivoter vers des méthodes de suivi probabilistes.

Le suivi probabiliste utilise l’apprentissage automatique et des points de données tels que les adresses IP, les versions de navigateur et les fuseaux horaires pour estimer la probabilité qu’un utilisateur ayant vu une publicité ait ensuite effectué une action. Bien que cela aide à combler les lacunes, c’est intrinsèquement moins précis que l’ancien système. Les spécialistes du marketing doivent maintenant se familiariser avec les “conversions modélisées”, qui sont des estimations fournies par Google ou Meta pour tenir compte des utilisateurs qu’ils ne peuvent pas suivre directement. Ces modèles tentent de prédire le comportement en fonction des modèles des utilisateurs qui ont accepté le suivi.

• Réduction de la taille des audiences de retargeting car moins d’utilisateurs sont identifiés par le pixel.
• Augmentation du coût par acquisition (CPA) en raison d’une optimisation algorithmique moins efficace.
• Plus grande dépendance aux données propriétaires stockées dans votre propre CRM ou backend Shopify.
• Un passage vers un ciblage large plutôt que des segments hyper-spécifiques basés sur les intérêts.
• La nécessité d’utiliser le suivi côté serveur pour contourner les restrictions au niveau du navigateur.

Pour lutter contre la perte de signal, Meta a introduit la mesure d’événement agrégée (AEM). Ce protocole permet la mesure des événements web des utilisateurs iOS 14.5 qui ont refusé le suivi. Cependant, il limite chaque domaine à huit événements de conversion prioritaires. Un modèle courant pour une boutique Shopify est de prioriser les événements dans cet ordre : Achat, Initier le paiement, Ajouter au panier et Voir le contenu. Vous devez vérifier votre domaine dans les paramètres Meta Business pour configurer correctement ces événements.

Une autre étape critique est la mise en œuvre de l’API Conversions (CAPI). Contrairement au pixel de navigateur standard qui envoie des données depuis le navigateur de l’utilisateur, CAPI envoie des données directement depuis le serveur de votre site web vers le serveur de Meta. Cette méthode est moins affectée par les plantages de navigateur, les bloqueurs de publicités ou l’invite ATT. Dans votre gestionnaire d’événements, vous devez vérifier le score de “Qualité de correspondance des événements”. Un score élevé signifie que vous envoyez suffisamment d’informations client, telles que des e-mails et des numéros de téléphone hachés, pour aider Meta à faire correspondre l’événement serveur à un profil utilisateur spécifique.

Google Analytics 4 (GA4) a été conçu avec ces changements de confidentialité à l’esprit. Contrairement à Universal Analytics, qui reposait fortement sur les cookies, GA4 utilise un modèle de données plus flexible. Lorsque les utilisateurs refusent le consentement au suivi, GA4 utilise la modélisation comportementale pour combler les lacunes. Cela signifie que les rapports que vous voyez dans l’interface GA4 sont souvent un mélange de données observées et de données prédites basées sur les tendances historiques. Cette approche aide à maintenir une compréhension générale du flux de trafic sans violer la confidentialité individuelle.

Les spécialistes du marketing devraient également examiner le mode de consentement de Google. Cette fonctionnalité permet à votre site web d’ajuster le comportement des balises Google en fonction de l’état de consentement de vos visiteurs. Si un utilisateur refuse le consentement aux cookies, les balises enverront des pings à Google qui ne contiennent pas d’identifiants personnels. Cela permet une mesure de base des conversions et du trafic tout en restant conforme aux politiques d’Apple et aux lois régionales sur la confidentialité comme le RGPD. C’est un pont nécessaire pour toute marque dépensant un budget important sur Google Ads.

L’audit de votre suivi nécessite un examen à la fois du front-end et du back-end de votre pile marketing. Commencez par comparer vos commandes totales Shopify ou WooCommerce avec les commandes signalées sur vos plateformes publicitaires. Il est normal de constater un écart de 15 % à 30 % dans un environnement post-iOS 14.5. Si l’écart est supérieur à 40 %, cela indique probablement une défaillance technique dans votre configuration côté serveur ou une mauvaise configuration de vos déclencheurs d’événements. Alien Road suggère des vérifications hebdomadaires régulières de ces chiffres pour repérer les tendances tôt.

• Vérifiez la propriété du domaine dans Meta Business Suite sous Sécurité de la marque.
• Vérifiez que l’API Conversions est active et envoie des événements dédoublonnés.
• Activez les conversions améliorées dans Google Ads pour améliorer la précision de l’attribution.
• Examinez vos paramètres d’identité de rapport GA4 pour choisir entre les données combinées ou observées.
• Comparez le revenu total du backend avec le revenu déclaré par la plateforme pour calculer un multiplicateur d’écart de données.