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Harikesh Nair est Senior Director of Data Science and Engineering chez Google où il supervise l’équipe d’ingénierie chargée de la mesure de l’efficacité des médias ainsi que la data science concernant l’analyse, les insights et la mesure. Il développe des solutions innovantes pour aider les responsables marketing à mesurer précisément l’efficacité de leurs publicités et à optimiser leurs investissements média.
L’adage veut que pour réussir à se projeter dans l’avenir, il faille d’abord observer le passé. Ce principe guide aujourd’hui l’une des avancées majeures de la mesure média, rendue possible par l’intégration de Gemini.
En exploitant l’historique des données, les marques peuvent désormais évaluer l’impact réel de leurs campagnes de création de la demande sur les conversions à long terme. L’enjeu dépasse le simple constat des performances : il s’agit d’anticiper la demande et la rentabilité futures avec une précision inédite.
Cette capacité de prédiction offre un avantage stratégique aux marketeurs, qui peuvent ainsi piloter leur activité plus finement que leurs concurrents et optimiser leurs revenus très tôt. Mon équipe teste actuellement de nouvelles méthodes pour modéliser cette valeur publicitaire durable. Voici les principaux enseignements de ces expérimentations.
Miser sur le long terme pour la création de demande
Pendant des années, une tension latente a existé entre l’impératif de croissance du service marketing et l’exigence de preuves immédiates du service financier. Cette dualité a instauré un « court-termisme » systémique dans l’attribution publicitaire, en focalisant l’attention (et le crédit) uniquement sur ce qui précède immédiatement la conversion. Si ce système est rassurant pour la comptabilité, il est catastrophique pour le marketing de croissance et la création de demande.
Lorsque vous évaluez des campagnes de création de la demande avec des indicateurs court-termistes, plus de la moitié de la valeur générée reste invisible.
Une stratégie d’attribution classique (comme le dernier clic sur une fenêtre de 30 jours) reste efficace pour convertir une demande déjà existante. Nos recherches montrent que 70 % des conversions d’une campagne Google Ads standard sont capturées dans les fenêtres classiques (clic à 30 jours / vue engagée à 3 jours).1 Un résultat cohérent.
Mais qu’en est-il si vous essayez de créer une nouvelle demande ? Pour les produits ayant un cycle d’achat long, le consommateur a besoin de temps pour s’approprier la marque. En menant une série de tests sur les campagnes axées sur la demande, nous avons constaté une diminution du nombre de conversions au cours des périodes standards : seulement 50 % des conversions issues des campagnes Performance Max sont capturées pendant la période d’analyse de 30 jours pour les clics et de 3 jours pour les conversions après vue intentionnelle.2 Du côté des campagnes Demand Gen, seules 40 % des conversions sont enregistrées dans les mêmes délais.3
En d’autres termes, lorsque vous évaluez des campagnes de création de demande avec des indicateurs court-termistes, plus de la moitié de la valeur générée reste invisible. C’est un problème que mon équipe de data scientists s’efforce de résoudre.
La science des fils d’Ariane
Pour mieux mesurer l’impact à long terme des campagnes Google Ads et améliorer l’efficacité publicitaire globale, mon équipe s’est concentrée sur des méthodologies axées sur la transparence, l’auditabilité et l’explicabilité. Attribuer une vente à une exposition publicitaire ayant eu lieu plusieurs mois auparavant exige un fil d’Ariane indiscutable pour prouver que l’utilisateur a progressé dans son parcours depuis.
Pour cela, nous utilisons des LUA (Leading User Actions), ou indicateurs de progression. Ce sont des étapes intermédiaires, vérifiables, situées entre le premier contact et la conversion finale. Elles servent de jalons pour valider que la publicité a bien induit un changement dans la prise de décision.
Nous avons besoin d’un fil d’Ariane indiscutable prouvant que l’utilisateur a progressé dans son parcours après une exposition publicitaire.
Parmi ces LUA, on trouve :
- Les recherches de marque : passer d’une requête générique (« meilleur SUV ») à une recherche spécifique sur un modèle ou une marque.
- L’engagement profond : interactions avec la chaîne YouTube de l’annonceur (likes, abonnements, partages).
- Les micro-conversions : actions de surface comme l’ajout au panier ou l’inscription à un essai.
Grâce à l’IA, nous utilisons ces signaux pour prédire les conversions futures. Cela permet aux algorithmes d’enchères de valoriser correctement un utilisateur selon sa probabilité d’achat à terme, optimisant ainsi la croissance sans attendre que la conversion n’apparaisse dans les livres comptables des mois plus tard.
Une approche testée et éprouvée
Google est encore en phase de test pour développer de nouveaux produits basés sur cette approche, mais les indices prouvant leur pertinence sont bien présents.
Une étude Fospha (2025) révèle par exemple que s’appuyer sur l’attribution au dernier clic pour YouTube et Demand Gen conduit à sous-évaluer le retour sur investissement d’un facteur 14 en moyenne. Il faut donc dépasser le dernier point de contact visible pour prendre en compte l’impact réel de la considération et de la notoriété.
Lorsqu’on examine les gains générés par les signaux à long terme, il apparaît clairement que les annonceurs passent à côté de revenus, ou du moins qu’ils ne les déclarent pas correctement à leurs équipes financières. Les performances des annonces n’ont pas changé. Elles sont simplement occultées par un biais systémique qui privilégie les gains à court terme.
Trois étapes pour développer une vision plus globale
Le funnel de conversion linéaire appartient au passé et la capacité à mesurer la création de demande devient le nouveau standard. Voici comment adopter une vision plus globale :
- Renégocier la vision à court terme : entamez des discussions avec vos homologues du service financier pour vous mettre d’accord sur le rôle essentiel de la création de demande. Expliquez à votre DAF que l’attribution traditionnelle au dernier clic peut sous-évaluer les ROI d’un facteur pouvant atteindre 14 pour les campagnes YouTube et Demand Gen.
- Auditer ses cycles de conversion : Google Analytics 4 permet aux responsables marketing d’analyser le délai entre la première interaction et la conversion finale. Les principales méthodes consistent à utiliser l’exploration du chemin pour suivre les parcours utilisateur et à analyser les rapports sur la longueur du chemin pour comprendre la latence de conversion.
- Participer au pilote sur le reporting : au premier semestre 2026, nous allons étendre notre groupe de test pour le reporting et les enchères sur la demande à long terme dans Performance Max. Les client·es qui souhaitent participer à ce pilote doivent contacter l’équipe chargée de leur compte. Le nombre de places étant limité, la sélection des participant·es se fera au cas par cas.
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