La discrepancy désigne l’écart constaté entre les chiffres que deux outils de mesure produisent pour un même indicateur, sur une même période, par exemple des impressions, des clics, des visites ou des conversions.
Le terme anglais s’emploie surtout en publicité en ligne et en web analytics. On parle aussi d’écart de mesure ou d’écart de comptage. L’écart naît du fait que chaque outil compte à un moment différent et selon ses propres règles. Un serveur publicitaire enregistre une impression lorsqu’il sert l’annonce. Un serveur tiers ne la compte que si son propre code est appelé. Un outil d’analyse d’audience n’enregistre une visite qu’une fois la page chargée et la balise déclenchée, souvent après le consentement de l’internaute. Les règles divergent aussi sur le filtrage des robots, le fuseau horaire, la fenêtre d’attribution et la déduplication de conversions.
Une discrepancy se décrit par trois éléments : l’écart en valeur absolue, l’écart relatif exprimé en pourcentage et la source de référence par rapport à laquelle il est calculé. Dans une relation commerciale, cette source de référence est en général celle qui sert à la facturation.
La discrepancy se distingue de la duplication de conversions, qui est l’une de ses causes possibles, et de la réconciliation des données, qui désigne le travail de rapprochement mené pour expliquer et réduire l’écart. Elle intéresse les annonceurs, les éditeurs et leurs agences, qui doivent s’accorder sur des chiffres pour piloter des campagnes et les facturer.
Deux outils donnent rarement exactement les mêmes chiffres. Chercher un écart nul fait perdre du temps. L’enjeu est ailleurs : savoir si l’écart est stable, s’il s’explique et s’il change la décision. Un écart constant de quelques points entre la régie et l’outil d’analyse ne remet pas en cause un arbitrage. Un écart qui double d’une semaine à l’autre signale une rupture de collecte.
L’aide de Google Ad Manager, page « Investigate report discrepancies » consultée en octobre 2026, donne un ordre de grandeur : avec des créations servies par un serveur tiers, des écarts allant jusqu’à 20 % sont courants. La même page énumère les causes : latence de chargement, bloqueurs de publicité, géolocalisation des adresses IP, filtrage du trafic invalide, faible volume, plafonnement de la fréquence chez le tiers.
L’indicateur de base est l’écart relatif : différence entre les deux sources, divisée par la source de référence. Suivez-le dans le temps plutôt qu’en valeur isolée. Sa variation renseigne davantage que son niveau.
Nous recommandons d’inscrire dans les contrats avec les régies et les agences la source qui fait foi et le seuil au-delà duquel une enquête est ouverte. Fixé avant la campagne, ce seuil évite une négociation sur les chiffres après coup. Distinguez deux niveaux : un seuil d’alerte interne, plus bas, qui déclenche une vérification de la collecte, et un seuil contractuel, qui ouvre une discussion avec le prestataire. L’assurance qualité web analytics prend ensuite le relais pour surveiller l’écart en continu.
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La discrepancy est un constat : deux outils donnent des chiffres différents pour le même indicateur. La duplication de conversions est une cause précise : une même vente est comptée deux fois, par exemple parce qu’une balise se déclenche à chaque rechargement de la page de confirmation.
Pour les distinguer, comparez au détail des commandes. Si l’outil compte plus de conversions que le système de commande, cherchez d’abord une duplication. S’il en compte moins, regardez du côté du consentement, des bloqueurs ou de la fenêtre d’attribution.
Commencez par aligner les deux rapports : même période, même fuseau horaire, mêmes campagnes. Comparez ensuite des indicateurs comparables, par exemple les clics de la régie et les visites issues de cette campagne, en sachant qu’ils ne mesurent pas la même chose.
Vérifiez que les liens de la campagne portent bien leurs paramètres de suivi et que la page d’arrivée charge la balise avant que l’internaute ne reparte. Testez enfin le parcours vous-même, avec et sans consentement. Menez l’enquête pendant que la campagne tourne : après, certaines vérifications deviennent impossibles.
Calculez l’écart relatif : différence entre la source comparée et la source de référence, divisée par la source de référence, multipliée par cent. Choisissez comme référence la source qui fait foi pour la décision ou la facturation.
Suivez ce taux par semaine et par campagne, sur des volumes suffisants. Fixez un seuil d’alerte à partir de l’écart habituel observé sur vos propres campagnes, plutôt qu’à partir d’un chiffre général. Une variation brusque du taux mérite plus d’attention que son niveau.
L’erreur la plus coûteuse consiste à corriger les chiffres à la main pour faire concorder les tableaux de bord. L’écart disparaît du rapport, mais sa cause reste active et fausse les décisions suivantes.
Documentez plutôt l’écart et son explication, puis choisissez une source de référence par usage : une pour la facturation, une pour l’analyse des parcours. Indiquez dans chaque rapport la source utilisée. Si l’écart reste inexpliqué au-delà du seuil convenu, suspendez les décisions qui en dépendent jusqu’à la fin de l’enquête.
Renoncez-y lorsque l’écart est stable, expliqué et sans effet sur la décision. C’est souvent le cas d’un écart dû au consentement ou aux bloqueurs de publicité : aucun réglage ne le fera disparaître.
Poursuivez l’enquête lorsque l’écart varie sans raison connue, qu’il dépasse le seuil prévu au contrat ou qu’il touche un indicateur qui sert à la facturation. Dans ce cas, chiffrez ce que représente l’écart en euros. Ce chiffre dit si l’enquête vaut le temps qu’elle demande.
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