Attribution Last Click : le bon modèle pour votre business ?

Qu’est-ce que l’attribution Last Click ?

Définition

L’attribution Last Click est un modèle qui crédite la dernière interaction avant la conversion. Si un utilisateur clique sur une publicité Facebook, puis effectue une recherche Google avant d’acheter, Google Ads recevra 100 % du crédit de la conversion.

Contexte : quand, comment et pourquoi l’utilise-t-on ?

Le modèle d’attribution Last Click s’est imposé dans les années 2000 avec l’essor des plateformes publicitaires en ligne, notamment Google Ads. Son avantage principal : il est simple à mettre en œuvre et facile à comprendre. Il repose sur l’idée que la dernière interaction avant la conversion est celle qui a déclenché l’action finale (achat, installation, inscription…).

Il est particulièrement utilisé :

• Par défaut, sur de nombreux outils d’analyse (Google Analytics, Meta Ads, TikTok Ads, etc.).
  
• Dans des contextes e-commerce ou performance directe, où le volume de données est élevé et la conversion rapide.
  
• Lorsque les données de parcours sont partielles : en l’absence de solution multi-touch robuste, l’attribution last click devient un modèle “par défaut”.
  

Mais cette utilisation généralisée repose moins sur sa pertinence analytique que sur sa facilité d’implémentation et la compatibilité technique avec les outils classiques. Aujourd’hui, de plus en plus d’acteurs remettent en question ce modèle face à la fragmentation des parcours clients.

Les avantages de l’attribution Last Click

• Simplicité de mise en œuvre : Le modèle d’attribution Last Click est le modèle le plus simple à implémenter dans un outil d’analytics ou une plateforme publicitaire. Il ne nécessite pas de traitement complexe des données, ni de modèle algorithmique : un seul point de contact est pris en compte, ce qui en facilite l’analyse.
  
• Clarté dans l’analyse des performances : En attribuant 100 % du crédit à une seule source, le modèle évite les répartitions compliquées entre canaux. Cela donne des résultats faciles à lire et à exploiter pour les non-experts.
  
• Alignement avec des plateformes par défaut : De nombreuses plateformes (Google Ads, Meta, TikTok…) utilisent par défaut un modèle Last Click (ou dérivé). Travailler avec ce modèle permet donc une cohérence directe avec les outils de tracking natifs, sans efforts d’adaptation.
  
• Pertinent pour des cycles de conversion courts : Lorsque le cycle de décision est très rapide (ex. : achat impulsif, téléchargement d’app mobile, conversion post-clic immédiate), le dernier point de contact est souvent celui qui influence réellement la conversion.
  
• Utile en retargeting : Le Last Click peut être utile pour évaluer l’efficacité des campagnes de remarketing ou de retargeting, où l’objectif est de conclure une action déjà initiée. Dans ces cas-là, le dernier point de contact est effectivement souvent décisif.
  
• Compatible avec des environnements à données limitées : Quand il n’est pas possible de suivre tous les points de contact (ex. : absence de suivi cross-device, manque de données first-party…), le Last Click reste une solution “par défaut” qui permet malgré tout d’attribuer une conversion.
  

Quels sont les challenges liés à l’attribution Last Click ?

Le modèle Last Click présente plusieurs limitations importantes, surtout dans un environnement où les parcours d’achat sont multi-touch, cross-device, et influencés par des dizaines de points de contact.

Customer Journey fragmenté

Les utilisateurs interagissent avec une marque via une multiplicité de canaux : réseaux sociaux, e-mailing, moteurs de recherche, influenceurs, display, CTV... Ils changent aussi d’appareil (mobile, desktop, tablette).
Dans ce contexte, l’attribution Last Click ne valorise qu’un seul point de contact – le dernier – et ignore tout ce qui a précédé.

Conséquences :

• Un levier de notoriété ou d’engagement haut de funnel (ex. : TikTok, YouTube, Meta) peut être sous-évalué voire ignoré.
  
• La stratégie d’investissement peut pencher excessivement vers des canaux de bas de funnel, comme le retargeting ou le search brandé.
  

Analytics alimentés par des métriques peu réalistes

L’attribution Last Click donne l’illusion que seul le dernier canal “convertit”, ce qui induit des biais majeurs dans l’analyse.

Exemple concret :

Si un utilisateur découvre une app via une pub TikTok, clique ensuite sur un lien e-mail, puis effectue une recherche Google pour la télécharger, Google Ads recevra tout le crédit, alors qu’il n’a fait que capter une intention déjà mûre.

Problèmes :

• Les KPIs sont surévalués pour certains canaux et sous-évalués pour d’autres.
  
• Les performances semblent bonnes sur le papier, mais ne reflètent pas la vraie efficacité des campagnes.
  
• Le reporting devient trompeur : ce n’est pas parce qu’un canal ferme une vente qu’il est responsable de sa génération.
  

Ne tient pas compte du funnel de conversion traditionnel

Le tunnel de conversion repose sur plusieurs étapes : Découverte → Considération → Conversion → Fidélisation.

Or, le Last Click ignore totalement cette logique. Il supprime la temporalité et la progressivité de l’engagement.

Conséquences :

• On néglige l’importance du haut de funnel, pourtant crucial pour remplir le pipeline de conversion.
  
• On optimise les campagnes pour le court terme au détriment de la croissance long terme.
  
• On crée une distorsion stratégique : les campagnes perçues comme peu rentables (mais utiles pour la considération ou la notoriété) sont arrêtées alors qu’elles sont indispensables à l’équilibre de l’acquisition.
  

Quelles alternatives à l’attribution Last Click ?

L’attribution Multi-touch (MTA)

Le modèle Multi-touch répartit la valeur de la conversion entre plusieurs points de contact (first touch, interactions intermédiaires, last touch, etc.).

Il permet une vision plus complète du parcours et facilite les décisions budgétaires plus équilibrées.
Exemple : une vue en U donne plus de poids au premier et au dernier point de contact, tandis que d’autres modèles utilisent une répartition linéaire.

Attribution Single Touch (hors Last Click)

Ce sont des modèles qui n’utilisent qu’un point de contact, mais pas forcément le dernier.

• First Click : crédite le tout premier levier touché (utile pour identifier les canaux d’acquisition).
  
• Linear attribution : répartit également (mais reste simple)
  

Ces alternatives restent imparfaites mais peuvent mieux répondre à certains objectifs (brand awareness, top funnel…).

Attribution Last Click vs First Click

Comment différencier ces deux modèles ?

• L’attribution Last Click privilégie le dernier levier touché par l’utilisateur avant qu’il ne réalise une action (achat, inscription, installation…). Il est souvent utilisé pour mesurer l’efficacité des campagnes de bas de funnel, qui visent à convertir des utilisateurs déjà engagés.
  
• Le modèle First Click, lui, met en lumière le levier qui a initié le parcours. C’est celui qui a généré la découverte ou la curiosité initiale. Il est donc plus adapté pour mesurer l’impact des campagnes de notoriété ou d’acquisition initiale.
  

En résumé :

Quand privilégier quel modèle ?

• Last Click : si ton objectif est le closing ou la rentabilité immédiate, et que ton cycle de décision est court.
  
• First Click : si tu veux analyser les leviers d’acquisition initiaux, ou piloter une stratégie top-funnel.
  

A retenir :

Quid de SKAN & View-Through attribution ?

• SKAdNetwork (SKAN) est le cadre d’attribution d’Apple post-ATT. Il repose sur une logique Last Touch mais avec contraintes de confidentialité (délai, anonymat, etc.).
  
• View-Through Attribution (VTA) attribue une conversion à une impression de publicité, même sans clic. Elle est utile pour les campagnes d’awareness ou de branding, mais nécessite des règles strictes (fenêtres d’attribution, fréquence…).
  

Ces approches complexifient encore l’attribution et montrent les limites du Last Click dans un monde post-IDFA.

Les concepts clés à maîtriser

• Fenêtre d’attribution : période pendant laquelle une action peut être créditée à un canal.
  
• Touchpoint : point de contact entre la marque et l’utilisateur.
  
• Cross-device : capacité à suivre un parcours sur plusieurs appareils.
  
• Incrémentalité : mesure de l’impact réel d’un canal (vs. conversions qui auraient eu lieu de toute façon).
  
• Attribution probabiliste : attribue une conversion à un canal sur la base de données identifiables et vérifiables, comme un identifiant utilisateur ou un clic traqué de manière certaine.
  
• Attribution Déterministe : repose sur des estimations statistiques, en croisant plusieurs signaux (device, heure, géolocalisation, comportement…) pour déduire l’origine probable d’une conversion, sans preuve directe.
  

Les points clés à retenir

• Le Last Click est simple mais réducteur.
  
• Il ignore les interactions précédentes souvent décisives.
  
• Il est moins adapté aux parcours cross-device ou multicanal.
  
• D’autres modèles comme le multi-touch ou le view-through permettent une approche plus granulaire.
  
• Il faut choisir le modèle selon l’objectif marketing et le niveau de maturité data.
  

Conclusion

L’attribution Last Click a longtemps dominé par sa simplicité. Mais dans un écosystème complexe, multi-touch et multi-canal, s’y fier uniquement entraîne de mauvaises décisions stratégiques. Pour optimiser efficacement ses campagnes et allouer les bons budgets, il est essentiel d’explorer d’autres modèles, plus nuancés et plus représentatifs de la réalité des parcours clients.