L’attribution au dernier clic payant est une variante du modèle au dernier clic qui accorde tout le crédit d’une conversion au dernier clic sur une annonce payante, en écartant les visites naturelles, directes ou issues d’autres sources non payées.
Comme tout modèle d’attribution, elle part du parcours qui précède la conversion pendant une fenêtre d’attribution. Elle ne retient toutefois que les clics sur des annonces : liens sponsorisés des moteurs, publicité display, annonces des réseaux sociaux. Le dernier de ces clics reçoit la totalité de la conversion, même si l’internaute est revenu ensuite par un résultat naturel ou une visite directe. Quand le parcours ne contient aucun clic payant, deux règles existent selon l’outil : la conversion n’est attribuée à aucune annonce, ou le modèle se replie sur un dernier clic non payant, le plus souvent hors accès directs.
Le modèle se définit par trois paramètres : la liste des canaux considérés comme payants, la durée de la fenêtre et la règle de repli. Le périmètre payant varie. Il peut couvrir toutes les régies achetées par l’annonceur ou une seule d’entre elles. Les outils de mesure d’une régie appliquent souvent cette logique à leurs propres annonces, sans voir celles des autres.
Il se distingue de l’attribution au dernier clic tous canaux, qui peut créditer un résultat naturel, un courriel ou un lien partenaire. Il s’oppose aussi aux modèles multitouch, qui partagent le crédit entre plusieurs contacts. Les équipes d’acquisition l’emploient pour calculer le retour sur les dépenses publicitaires et le coût par acquisition de chaque campagne de liens sponsorisés ou de display.
Le dernier clic payant répond à une question précise : quelle campagne a conclu les ventes où la publicité est intervenue ? Il ne dit pas quelle part des ventes la publicité a provoquée. La nuance compte. Un client qui clique sur une annonce placée sur une requête brandée, puis achète, aurait souvent trouvé le site par un résultat naturel. Le modèle crédite pourtant l’annonce en totalité. Nous le considérons comme un outil de pilotage des campagnes entre elles, non comme une mesure du rendement de la publicité face aux autres canaux.
Les outils de mesure en offrent plusieurs déclinaisons. L’aide de Google Analytics (« Premiers pas avec l’attribution ») décrit un modèle « Dernier clic sur les canaux payants Google ». Il attribue 100 % de la valeur au dernier canal Google Ads cliqué. Sans clic de ce type dans le parcours, il se replie sur le dernier clic sur les canaux payants et naturels, qui ignore les accès directs. Côté régie, l’aide de Google Ads (« About attribution models ») décrit le dernier clic comme l’attribution de tout le crédit à la dernière annonce cliquée et au mot-clé correspondant. Chaque régie mesure ainsi ses propres annonces, avec ses propres règles.
Trois chiffres permettent de situer le modèle. La part des conversions précédées d’au moins un clic payant indique le poids de la publicité dans les parcours. L’écart entre les conversions revendiquées par les régies et les ventes réellement enregistrées mesure la double comptabilisation. Enfin, un test de suspension sur une zone ou une période, comparé à un groupe témoin, révèle la part des ventes que la publicité apporte en propre. Nous recommandons ce test au moins sur les campagnes de marque, les plus exposées à la surestimation.
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Le dernier clic payant ne retient que les clics sur des annonces ; le dernier clic tous canaux retient aussi les résultats naturels, les courriels et les liens partenaires. Si un internaute clique sur une annonce, revient par un résultat naturel puis achète, le premier modèle crédite l’annonce, le second le résultat naturel.
Choisissez selon la question posée. Pour comparer des campagnes entre elles, le dernier clic payant suffit. Pour répartir un budget entre publicité et référencement naturel, utilisez le modèle tous canaux, ou mieux, un modèle qui couvre l’ensemble du parcours.
Commencez par lister les canaux payants et vérifiez que chaque annonce transmet des paramètres de campagne cohérents. Sans eux, l’outil ne reconnaît pas le clic comme payant. Fixez ensuite une fenêtre d’attribution adaptée au délai d’achat constaté.
Vérifiez enfin la règle de repli : en l’absence de clic payant, l’outil ignore-t-il la conversion ou la crédite-t-il au dernier canal non payant ? Cette règle change le total des conversions affichées. Consignez-la dans le plan de marquage et rappelez-la en tête de chaque rapport.
Mesurez l’incrémentalité par un test de suspension. Coupez ou réduisez une campagne sur une zone ou une période, gardez une zone témoin comparable, puis comparez l’évolution des ventes totales. Si les ventes baissent beaucoup moins que les conversions attribuées à la campagne, le modèle surestimait son effet.
Commencez par les campagnes sur le nom de la marque, où le risque est le plus fort : une partie des acheteurs serait venue par un résultat naturel. Renouvelez le test à intervalles réguliers, car la concurrence sur ces requêtes évolue.
Parce que chaque régie applique son propre dernier clic à ses propres annonces. Un internaute qui a cliqué sur les annonces de deux régies avant d’acheter est compté comme une conversion par chacune. La somme dépasse alors les ventes réelles.
Calculez le coût par vente à partir des ventes enregistrées dans votre propre système, pas de la somme des tableaux des régies. Rapprochez chaque mois les deux chiffres : l’écart mesure la double comptabilisation. Un écart qui grandit signale des audiences qui se recouvrent entre régies, à examiner avant d’augmenter les budgets.
Privilégiez-le pour piloter les campagnes payantes entre elles : choix des mots-clés, des annonces et des audiences, répartition du budget entre campagnes d’une même régie. Il isole la publicité dans les parcours où elle intervient et produit des chiffres stables d’une semaine à l’autre.
Renoncez-y pour arbitrer entre publicité et canaux non payants, ou pour juger des campagnes de notoriété. Dans ces cas, il crédite la publicité de ventes que d’autres canaux auraient conclues, et il ignore les effets de découverte. Passez alors à un modèle tous canaux, complété par une mesure d’incrémentalité.
