Choisir un modèle d'attribution sur le dashboard Ads

Objectif

Comprendre comment changer le modèle d'attribution utilisé pour calculer les colonnes Conv., CPL win et mROAS sur le dashboard Ads, et interpréter les différences entre modèles.

Comprendre les colonnes (funnel)

Le tableau distingue quatre lectures complémentaires d'un même funnel :

• Reach : leads distincts ayant touché l'entité au moins une fois, tous statuts confondus. La cohorte la plus large.
• Acquis : leads dont l'attribution principale est cette entité (au moment de leur création). La métrique de prévision de l'équipe CRM.
• Conv. : deals gagnés dont le parcours contient au moins un touch sur l'entité. La métrique orientée résultat.
• Conv. : conversions équivalentes créditées via le modèle d'attribution actif. Sous-ensemble pondéré de Conv. C'est le dénominateur ROAS canonique.
• Attribué : crédit pondéré par le modèle sur TOUS les leads, convertis ou non. Donne enfin un CPL attribué sur toute l'audience qualifiée, pas seulement les conversions.

Invariant : Reach ≥ Acquis, Reach ≥ Conv., Conv. ≤ Conv., et Conv. ≤ Attribué.

Prérequis

• Au moins une source publicitaire connectée (Meta, Google, TikTok)
• Des leads convertis avec touchpoints attribués sur la période sélectionnée

Pourquoi changer de modèle ?

Le modèle Linear (par défaut) divise le crédit d'un lead converti à parts égales entre tous les points de contact. Sur des parcours longs, une campagne reçoit donc une fraction de crédit, ce qui peut produire un mCPL très élevé même si la campagne joue un rôle clé (awareness ou closing).

Changer de modèle permet de voir vos performances sous un autre angle :

• First Touch : crédite à 100 % la première interaction. Pertinent pour identifier les campagnes d'awareness.
• Last Touch : crédite à 100 % la dernière interaction. Pertinent pour les campagnes de retargeting et closing.
• Linear : répartit le crédit équitablement entre tous les touchpoints.
• Time Decay : favorise les interactions récentes (poids 0.5 par tranche de 7 jours).
• U-Shaped (40/20/40) : valorise le premier et le dernier contact (40 % chacun), partage les 20 % restants entre les milieux.
• W-Shaped (30/30/30/10) : ajoute un troisième moment-clé : création du lead.
• Full Path : modèle complet incluant l'étape "opportunité".
• Markov Chain / Shapley Value : modèles data-driven calculés automatiquement quand le volume de données le permet (100 et 200 parcours minimum, respectivement).

Étape 1 : Sélectionner un modèle

1. Rendez-vous sur /app/ads
2. Dans la barre de filtres en haut du dashboard, ouvrez le menu Choisir un modèle
3. Sélectionnez le modèle voulu. Les modèles Data-Driven (badge AI) apparaissent grisés si le volume de données du tenant ne permet pas encore leur calcul.
4. Le tableau hiérarchique se met à jour automatiquement. Le badge sous la barre de filtres rappelle le modèle actif.

Le modèle choisi est conservé dans l'URL (?attribution_model=u_shaped) : vous pouvez partager le lien avec un collègue ou créer un favori navigateur.

Étape 2 : Interpréter les différences

Pour la même période et les mêmes campagnes :

• Une campagne dont le mCPL passe de 40 000 € (Linear) à 3 000 € (First Touch) est probablement une campagne d'awareness sous-évaluée par le modèle linéaire.
• Une campagne dont le mCPL chute fortement en Last Touch est positionnée en bas de funnel : pertinente pour le closing.
• Si tous les modèles donnent un mCPL similaire, vos parcours sont courts (1 à 2 touchpoints) et le choix du modèle a peu d'impact.

Problèmes fréquents

• Conv. = 0 sur tous les modèles : aucun touchpoint n'est rattaché à cette campagne, ou les conversions sont hors de la période sélectionnée. Vérifiez la période et la connexion de la source.
• Modèle Markov ou Shapley grisé : le volume de parcours convertis est insuffisant. Le calcul s'active automatiquement dès que le seuil est atteint.
• Les valeurs ne bougent pas en changeant de modèle : votre cache navigateur peut servir une réponse précédente. Rechargez la page.

Et après ?

Pour une analyse multi-modèles côte-à-côte, utilisez le dashboard Attribution (/app/attribution) qui propose une comparaison directe et le détail par touchpoint.