Google Analytics : passé, présent et futur

1995-2005 : Urchin

A l’origine, Urchin est un logiciel payant développé par la société Urchin Software Corporation. Fondée en 1995, cette entreprise a été moteur dans l’émergence du recueil des données statistiques sur le Web, alors cantonné aux vulgaires compteurs de visites. C’est ainsi que de nombreuses fonctionnalités, aujourd’hui entrées dans le langage commun des webmasters, ont été initiées lors des différentes versions et phases de développement d’Urchin, comme les sessions, référents, pages vues, segments, UTMs, la géolocalisation …

Voyant le potentiel et les possibilités du logiciel à plus long terme, la société Urchin Software Corporation est donc rachetée par Google en 2005. Au départ, même si Google continue à vendre la solution Urchin, celui-ci prépare en parallèle le terrain pour sa future mouture : Google Analytics. En effet, Urchin et son modèle payant n’entrent pas nécessairement dans les plans de Google face au nouveau Google Analytics et à tous ses avantages, à commencer par sa gratuité et son potentiel en termes de recueil de données. Preuve en est, à la sortie de Google Analytics, celui-ci devient tellement populaire que Google sera obligé de mettre en place un modèle d’invitation pour freiner son utilisation et sa capacité à satisfaire la demande. C’est le début d’une croissance folle à recueillir des milliards de données en provenance des sites du monde entier.

A ce stade, la fin d’Urchin (comme nom de marque et comme business model) est évocatrice de changements forts côté Google, car cette période accompagne un tournant vers le tout data du géant californien. Google souhaite effectivement mettre en place une véritable vision à plus long terme : celle d’unifier ses logiciels au sein d’un écosystème qui lui est propre ; d’avoir la mainmise sur toute la chaîne d’information (de l’installation de ses solutions, leur hébergement et l’exploitation des données recueillies) ; mais aussi et surtout de pouvoir sécuriser ses données et d’y avoir accès quand bon lui semble, pour ses propres logiciels comme pour son moteur de recherche. C’est ainsi que d’explorateur fou du Web par ses robots d’indexation, Google a finalement réussi la prouesse de proposer une solution obligeant les webmasters à fournir eux-mêmes une grande partie des données de navigation de leur site Internet. La boucle était bouclée.

2013 : Google Analytics Universal

Annoncé en 2012, sorti en 2013, Google Analytics Universal (ou GA3 pour Google Analytics 3) fait table rase du passé et entend élever d’un cran le niveau : nouveau code de suivi (analytics.js), nouvelles fonctionnalités (tracking multi-domaine, protocole de mesure permettant de synchroniser ses propres données marketing, meilleure prise en compte du mobile…). De plus, cette refonte s’accompagne de la possibilité d’injecter des données tierces via des variables personnalisées, et propose du coup une vaste documentation de son API. Enfin, et pour terminer, Google Analytics Universal incorpore la possibilité d’interconnecter les outils de la suite Google, à l’image de Google Ads bien sûr mais aussi Google Search Console, de sorte que toutes les données collectées puissent être lues et exploitées dans Google Analytics Universal lui-même.

Tant est si bien que durant presque 10 ans, GA3 va continuer de grandir, mais surtout de grossir avec l’adjonction de toujours plus de fonctionnalités et de rapports d’analyse très souvent sous-exploités. En effet, et depuis ses débuts, Google Analytics dispose d’un public hétéroclite allant du petit webmaster et de son blog à la grosse multinationale et son site e-commerce drainant des dizaines de milliers de visiteurs, si ce n’est plus encore. C’est ainsi que tout un chacun s’est mis à regarder les rapports d’analyse qui l’arrange ; à configurer l’outil à sa façon ; à envoyer des données dans des variables comme il l’entend.

Parallèlement à la montée en puissance de Google Analytics, la décennie 2010-2020 a été marquée par l’ascension fulgurante d’un langage créé en 1995 : JavaScript. Au fil des ans, JavaScript est devenu tellement incontournable qu’il a révolutionné nos us et coutumes. Il a rebalayé les cartes sur la manière de développer et la façon d’améliorer l’expérience de navigation. Les comportements utilisateurs ayant changé, il devenait crucial de mieux les suivre. Google Analytics ne pouvait en rester là.

Mises à jour :
- Google annonce la fin de Google Analytics 3 pour 2023
- En savoir plus sur la migration Google Analytics 3

2020 : Google Analytics 4

Annoncé fin de l’année 2020, Google Analytics 4 ou GA4 (anciennement « Application + Web ») se veut la réponse apportée à Google quant à l’évolution du Web et des comportements utilisateurs. Ne pensez plus page vue et session, pensez événement. Ne pensez plus cookie, pensez plutôt machine learning. Ne pensez plus site, mais Application + Web. Avec cette nouvelle version, GA4 se tourne vers l’avenir et effectue une nouvelle mue quant à la collecte et le traitement de ses données.

Google Analytics 4 : une sortie événement

Ainsi, et alors que depuis Urchin il fallait attendre une page vue / session pour commencer à recueillir des données, ce recueil se fera désormais à chaque déclenchement d’un événement. En l’occurrence, une page vue est un événement. Une session est un événement. Un clic est un événement. Une transaction est un événement. Scroller sur la page est un événement. Soumettre un formulaire est un événement. Charger la page est un événement, bref, tout est événement ! Bienvenue dans le monde magnifique des événements, révélateurs de l’engagement de votre audience. Grâce à JavaScript, GA4 écoute toutes les interactions effectuées sur les différentes pages et envoie des données dans ses serveurs pour collecte, suivi et analyse.

Ce changement de paradigme s’accompagne également d’un changement dans la manière pour Google de concevoir son outil d’analyse statistique. Ayant pris conscience de la qualité de ses défauts, Google a fait fondre le nombre de rapports disponibles et a restreint les possibilités de personnaliser à outrance la collecte des données. Il apporte de fait une réponse à tous ceux qui utilisaient Google Analytics de façon singulière. Ils devront désormais suivre les consignes de Google et s’astreindre à envoyer des données avec certains noms convenus à l’avance ou dans certains formats bien précisés dans la documentation. Enfin, et pour ne pas laisser en reste ceux qui souhaitent tout de même aller plus loin, GA4 offre la possibilité de créer de nouveaux rapports de A à Z, à l’image des tableaux de bord Looker Studio, mais directement dans GA4. GA4 entend ainsi fournir des rapports d’analyse basiques pour le quidam, tout en laissant la possibilité d’aller encore plus loin pour celles et ceux dont les besoins, et surtout les connaissances, le permettent.

Google Analytics 4 : haro sur les cookies

Parmi les nombreux changements ayant jalonné le Web ces 10 dernières années, arrive en tête la gestion de la vie privée et la captation des données dans un environnement réglementé. En vérité, depuis l’émergence des outils d’analyse statistique, les données recueillies n’ont eu de cesse pour objectif – dans la grande majorité des cas - que d’aliéner les consommateurs en proposant les derniers services ou produits à la mode. Cette récolte de données, devenue massive à plus d’un titre, a engendré des réglementations et des levées de bouclier à tous les niveaux, aussi bien nationaux avec des institutions comme la CNIL, qu’au niveau européen avec la mise en place du RGPD (« Règlement Général sur la Protection des Données »). C’est ainsi que Google, grand collectionneur de données s’il en est avec son moteur de recherche Google Search, sa régie publicitaire Google Ads, son service de messagerie électronique Gmail et bien sûr son outil d’analyse statistique Google Analytics, tente, non sans difficulté, de se mettre en conformité.

Dans le domaine de l’analyse statistique, la réponse de Google s’appelle GA4 : face aux nouvelles problématiques qu’engendre le RGPD, comme les bandeaux cookies à l’entrée de chaque site par exemple, les outils d’analyse statistique voient de moins en moins de données transiter sur leur réseau. Pour continuer à proposer une expérience aussi enrichissante que par le passé, Google entend donc combler ses lacunes par une triple mise en place propre à GA4 ou à d’autres de ses services :

1. Via les cookies first-party : avec GA4, la librairie JavaScript permettant le suivi gtag.js utilise désormais des cookies first-party. Les cookies sont ainsi configurés sur le plus haut niveau du domaine, permettant de facto un suivi multi-domaine sans nécessiter une configuration additionnelle.

2. Via le machine learning : c’est-à-dire l’apprentissage automatique pour faire apparaître des informations utiles, précises et personnalisées dans GA4 directement, en fonction de chaque typologie de site ou de business. Cet apprentissage continu est tout aussi capable de fournir des alertes, des changements de tendance voire, par l’adjonction de métriques prédictives, propose des informations sur les probabilités d'achat, les prévisions de revenus...

3. Via FLoC : Google a décidé d’aller encore plus loin et a annoncé sa vision d’un monde sans cookie, sans pour autant devoir rogner sur les publicités et leur ciblage. Pour ce faire, Google compte utiliser Chrome pour bâtir une API nommée FLoC (« Federated Learning of Cohorts »). Cette dernière repose sur un algorithme capable de placer les utilisateurs dans différentes cohortes. Les membres d’une même cohorte devront disposer de centres d’intérêt communs et de comportements proches. Sur la base de ces cohortes anonymisées, il sera possible de cibler et de diffuser des publicités sans avoir eu à poser préalablement un traceur (cookie). Cette solution se veut donc 100% anonyme et soucieuse de la vie privée.

A noter que, quand bien même les services Google s'évertuent à montrer patte blanche, il n'en demeure pas moins qu'ils ne sont pas - et ne seront peut-être jamais - aux normes RGPD d'une part, et qu'au moindre cookie déposé par l'un d'eux d'autre part, un bandeau cookie restera nécessaire. En effet, les données des services Google sont hébergées et exploitées par Google, sans aucun contrôle par une autre entité que Google lui-même. Il en va donc de l'autorisation des utilisateurs à consentir, ou non, que leurs données puissent être exploitées à d'autres fins (notamment marketing et commerciales).

Google Analytics 4 : les applications mobiles

L’évolution de ce nouveau Google Analytics passe également par la collecte de données depuis les applications mobiles iOS et Android, et ce grâce à l’intégration de Firebase dans GA4. Firebase est une société proposant un ensemble de services dont la première version est sortie en 2011, rachetée puis intégrée aux services Google en 2014. L'un de ses objectifs : décomplexifier la création et la maintenance d’une architecture mobile côté serveur, tout en permettant de la rendre scalable suivant la charge nécessaire. Ainsi, il est possible de ne payer qu’en fonction de la consommation de son application. Par ailleurs, Firebase offre aux développeurs Web de nombreuses bibliothèques pour créer des applications mobiles fonctionnelles et polyvalentes.

A la suite de l’intégration de Google Analytics for Firebase dans GA4, il est désormais possible d'unifier les données et de mieux comprendre le parcours utilisateur (et client) lors d'une navigation sur différents appareils, par exemple une application mobile et un site Internet. Ce nouveau suivi peut se faire grâce à 3 options :

1. Le Client ID : dès que GA4 identifie un nouvel utilisateur, il lui attribue automatiquement un Client ID. Ainsi, et à chaque connexion d’un utilisateur inconnu sur un nouvel appareil, un nouveau Client ID est attribué.

2. Les signaux Google : si activés, les signaux Google sont une fonctionnalité autorisant l'entreprise Google à utiliser la connexion aux comptes Google pour authentifier un même utilisateur sur des plateformes différentes.

3. L’User ID : l’application Web et le site Internet peuvent transmettre à GA4 un identifiant commun (l'User ID) certifiant que l’utilisateur est le même sur des plateformes différentes.

Etant donné que l’objectif final est de pouvoir unifier les données collectées d’un même utilisateur sur mobile ou Web, GA4 permet le cumul de ces 3 options. Par exemple, il est envisageable d’utiliser à la fois le Client ID et l’User ID. Cela aura pour conséquence d’indiquer à GA4 qu’il peut choisir le meilleur moyen d’identifier qu’un utilisateur est le même si l’option adéquate a bien été paramétrée, à savoir : le Client ID (le moins fiable), les signaux Google (plutôt fiable) et l’User ID (le plus fiable).