Le Modèle Déterministe : Tout savoir pour mettre en œuvre des campagnes UA mobile

Qu’est-ce que le Modèle Déterministe ? Plongée au Cœur d’une Méthode Précise

Le modèle déterministe en attribution mobile repose sur des liens explicites et directs entre un utilisateur et une campagne publicitaire. Il s’appuie sur des données identifiables, telles que l’IDFA (Identifier for Advertisers), les cookies, ou encore des identifiants uniques.

Méthode de calcul :

• Tracking direct : Chaque clic ou impression est associé à un identifiant unique.
• Attribution post-clic : Une action (installation, achat) est liée à une publicité à l’aide d’un identifiant commun.
• Fenêtre d’attribution : Une conversion est attribuée à la campagne si elle se produit dans un délai défini (par exemple, 7 jours après un clic).

Ce modèle est considéré comme précis car il se base sur des données concrètes et traçables.

Le Modèle Déterministe en UA : Un Pilier Depuis 2009

Depuis 2009 : l’âge d’or du déterministe

Avec l’émergence des smartphones et des apps mobiles, le modèle déterministe est devenu la norme pour les annonceurs. L’accès à des identifiants uniques tels que l’IDFA et les cookies a permis une traçabilité parfaite des campagnes publicitaires.

Aujourd’hui : un modèle en évolution

Cependant, avec l’introduction des réglementations comme le RGPD ou le CCPA et les restrictions imposées par Apple (ATT), le modèle déterministe s’est vu remplacer progressivement par des modèles probabilistes ou de régression statistique.

Ce modèle reste toutefois pertinent dans certains contextes :

• Environnements fermés : Les écosystèmes comme Facebook ou Google, où les données d’utilisateur sont encore exploitables.
• Campagnes avec consentement : Lorsqu’un utilisateur accepte le suivi via ATT, le modèle déterministe peut être appliqué.
• Marchés moins réglementés : Dans certaines régions où les restrictions de confidentialité sont moins strictes.

Avantages et Limites : Le Double Tranchant du Modèle Déterministe

Avantages :

• Précision : Chaque conversion est attribuée à une source identifiable, réduisant l’incertitude.
• Temps réel : Les données sont disponibles immédiatement, facilitant les ajustements rapides.
• Granularité : Permet une analyse détaillée des performances par campagne, canal ou utilisateur.

Inconvénients :

• Dépendance aux identifiants uniques : Avec la disparition de l’IDFA et la suppression des cookies tiers, ce modèle perd de sa pertinence.
• Non-respect de la vie privée : Il est souvent critiqué pour son manque de conformité aux normes de confidentialité.
• Incompatibilité avec certains environnements : Par exemple, SKAN ne permet pas d’utiliser une attribution déterministe classique.

Déterministe ou Probabiliste : Quel Modèle Pour Vos Campagnes ?

Différences principales :

• Base de calcul : Le déterministe repose sur des preuves directes, tandis que le probabiliste estime des probabilités basées sur des tendances globales.
• Précision : Le déterministe est plus précis mais moins adaptable.
• Conformité : Le probabiliste est plus respectueux de la vie privée.

Quel modèle utiliser ?

• Préférez le déterministe pour des campagnes avec un fort consentement ou dans des environnements fermés.
• Optez pour le probabiliste dans des contextes multi-sources ou lorsque les identifiants uniques ne sont pas disponibles.

Modèle Déterministe vs SKAN : La Bataille de l’Attribution Moderne

Qu’est-ce que SKAN ? SKAdNetwork, développé par Apple, propose une attribution agrégée et anonyme.

Différences avec le déterministe :

• SKAN offre des données limitées et anonymes, tandis que le déterministe fournit des informations granulaires ;
• Le modèle déterministe nécessite des identifiants uniques, ce qui est impossible dans l’écosystème SKAN.

Quand choisir SKAN ? Pour toute campagne opérée sur iOS post-ATT, SKAN devient incontournable, bien qu’il puisse être complété par des modèles probabilistes.

Déterministe vs Régression Statistique : Une Question de Granularité

Le modèle de Régression statistique prédit les conversions en fonction des données historiques et des tendances. Contrairement au modèle déterministe, il n’exige pas de données utilisateurs directes. Ainsi, voici quand utiliser ce modèle.

Points-clés :

• Le déterministe est idéal pour des campagnes individuelles.
• La régression est utile pour des analyses plus globales ou lorsque les données individuelles sont inaccessibles.

Ce qu’il faut retenir :

Le modèle déterministe a peu à peu laissé sa place au modèle probabiliste en raison des nouvelles normes de confidentialité. Cependant, il existe des contextes dans lesquelles il reste pertinent.

Voici un tableau comparatif des différents modèles existants :

Bonnes Pratiques pour Mettre en Œuvre le Modèle Probabiliste en Attribution Mobile

Le modèle probabiliste repose sur l’analyse statistique pour attribuer une conversion à une source marketing en l’absence d’identifiants uniques. Pour maximiser sa fiabilité et son efficacité, voici les meilleures pratiques à suivre.

Collecter et Structurer des Données de Qualité

• Assurer une bonne collecte des événements clés :
  • Capturer toutes les interactions importantes (clics, impressions, installations, événements in-app).
  • Travailler avec un Mobile Measurement Partner (MMP) qui gère bien la modélisation probabiliste.
• Nettoyer et structurer les données :
  • Supprimer les doublons et les anomalies.
  • Standardiser les formats de données pour éviter les biais.
• Segmentation des données :
  • Séparer les données en fonction des sources (organique vs payant, formats publicitaires, réseaux, etc.).

 

Choisir un Modèle Probabiliste Adapté

• Comparer les différentes approches :
  • Modèles bayésiens, algorithmes d’apprentissage automatique, scoring de similarité…
  • Choisir une approche qui correspond aux spécificités de votre écosystème (gaming, fintech, retail…).
• Tester et ajuster le modèle :
  • Effectuer des tests A/B en comparant avec d’autres méthodes d’attribution (déterministe, SKAN).
  • Ajuster les pondérations et paramètres en fonction des performances.

Travailler sur la Fenêtre d’Attribution

• Définir une fenêtre réaliste :
  • Ne pas utiliser une fenêtre trop large qui pourrait inclure des événements non pertinents.
  • Tester plusieurs durées (ex : 24h, 7 jours, 30 jours) et observer l’impact.
• Adapter selon le parcours utilisateur :
  • Une app de m-commerce peut nécessiter une fenêtre plus longue qu’une app de jeu hypercasual.

Croiser les Données pour Fiabiliser l’Attribution

• Utiliser plusieurs sources de données :
  • Comparer les données d’attribution avec l’analytics interne de l’app.
  • érifier la cohérence avec les tendances des campagnes et les cohortes d’utilisateurs.
• Analyser les tendances sur plusieurs périodes :
  • Vérifier si les résultats sont cohérents sur plusieurs semaines/mois.
  • Identifier les anomalies (ex : pics inexpliqués dans certaines sources).

Automatiser et Mettre en Place un Suivi Régulier

• Intégrer le modèle dans vos outils d’UA :
  • Automatiser le calcul des attributions probabilistes pour gagner en efficacité.
  • Connecter les données aux dashboards analytiques.
• Mettre en place un suivi et des ajustements continus :
  • Suivre la performance de l’attribution et ajuster les modèles.
  • Tester régulièrement de nouveaux paramètres pour améliorer la précision.

Concepts Clés du Modèle Déterministe : Ce Que Vous Devez Savoir

• Tracking ID : Utilisation d’identifiants uniques comme l’IDFA ou les cookies.
• Fenêtre d’attribution : Période durant laquelle une conversion est attribuée à une campagne.
• Post-clic et post-impression : Modèles d’attribution basés sur les interactions utilisateurs.
• Granularité des données : Analyse fine par canal ou utilisateur.
• Confidentialité des données : Enjeu majeur avec les réglementations comme le RGPD.

Conclusion : Le Modèle Déterministe, un Indispensable en Transition

Malgré les changements récents dans l’écosystème publicitaire, le modèle déterministe reste une référence pour les campagnes avec des données exploitables. Toutefois, son avenir repose sur la capacité des acteurs du marché à s’adapter à un monde où la vie privée est une priorité. En le combinant avec des approches probabilistes ou des solutions comme SKAN, les annonceurs peuvent continuer à naviguer avec succès dans cet environnement en mutation.