Votre publicité a été vue 10 000 fois. Et alors ?
Il y a quelque chose d’assez satisfaisant à consulter les résultats d’une campagne publicitaire sur Facebook ou Instagram. Les chiffres s’affichent, les courbes progressent et les indicateurs sont généralement encourageants. Votre publication a touché 10 000 personnes, obtenu plusieurs centaines d’interactions et provoqué quelques dizaines de clics. Pour une dépense de 50 ou 100 euros, le résultat semble honorable. Il arrive même que la plateforme vous félicite pour les performances obtenues et vous suggère, dans la foulée, de prolonger votre campagne. Après tout, pourquoi interrompre une opération qui paraît si bien fonctionner ?
Seulement voilà, lorsqu’on se trouve derrière un comptoir, ces chiffres ne racontent qu’une partie de l’histoire. Imaginons un commerçant qui aurait consacré 150 euros à la promotion d’une animation commerciale. La journée s’est bien déroulée, les clients étaient au rendez-vous et le chiffre d’affaires a été satisfaisant. Quelques nouveaux visages ont fait leur apparition, mais les habitués étaient également présents. Certains avaient été prévenus par des amis, d’autres avaient aperçu une affiche dans le village ou simplement retenu la date lors de leur précédent passage. Quant aux personnes qui ont découvert l’événement grâce à Internet, il faudrait encore distinguer celles qui ont vu la publicité de celles qui ont trouvé l’information naturellement, à la faveur d’une recherche sur Google ou parce qu’elles consultent régulièrement le site, la page Facebook ou le compte Instagram du commerce.
Cette audience organique, patiemment constituée au fil des publications et du travail de référencement naturel, possède une valeur que les statistiques publicitaires ne permettent pas toujours d’isoler. Un internaute peut même avoir découvert l’événement grâce à une publication gratuite, dite organique, avant de retrouver cette information dans une annonce sponsorisée. Le commerçant connaît sa dépense, le montant de ses encaissements et les résultats affichés par la plateforme. Il lui manque pourtant une information essentielle : ce que ces 150 euros ont réellement apporté à son activité, au-delà de la fréquentation qu’il aurait obtenue naturellement.
Nous rencontrions déjà cette difficulté aux débuts du Web commercial, même si les outils étaient alors beaucoup plus rudimentaires.
Une promesse qui remonte aux débuts du Web commercial
Je me souviens des premières années du développement commercial d’Internet, à la fin des années 1990. À l’époque, j’étais chargé du développement web chez Bayard Presse et notre régie publicitaire en ligne, DoubleClick, mettait à notre disposition des outils statistiques qui nous paraissaient particulièrement novateurs. Grâce notamment aux cookies, nous pouvions suivre le nombre d’impressions publicitaires, les taux de clics, identifier les navigateurs utilisés par les internautes et disposer de premières informations sur leur localisation géographique. Pour ceux qui venaient des métiers traditionnels de la presse et de la publicité, c’était un changement considérable. Jusque-là, nous raisonnions essentiellement à partir du tirage d’un journal, de sa diffusion, d’études d’audience ou d’estimations sur le lectorat. Avec Internet, nous découvrions la possibilité d’observer presque en temps réel la manière dont les internautes réagissaient à une publicité. Je me souviens de l’intérêt que suscitaient ces premiers tableaux statistiques, même si nous n’avions pas encore pleinement conscience de ce que cette capacité à suivre les comportements allait transformer dans les pratiques publicitaires. Et, déjà, une ambiguïté existait : nous savions beaucoup mieux compter les personnes exposées à une publicité ou celles qui avaient cliqué dessus, mais nous n’étions pas nécessairement plus avancés pour déterminer ce que cette publicité avait réellement apporté à l’annonceur.
Près de trente ans plus tard, les outils se sont perfectionnés et, surtout, démocratisés. Un commerçant peut désormais communiquer auprès de quelques milliers de personnes situées dans son bassin de clientèle avec un budget relativement modeste. C’est un progrès incontestable, mais cette facilité d’accès s’est accompagnée d’une multiplication des indicateurs : impressions, couverture, engagement, conversions, coût d’acquisition ou encore retour sur dépenses publicitaires. Les interfaces présentent aujourd’hui des résultats extrêmement détaillés, donnant parfois le sentiment qu’il existe une relation presque comptable entre une campagne et les ventes enregistrées.
Prenons un consommateur qui découvre une bouteille de vin sur Instagram, poursuit sa navigation et, quelques jours plus tard, recherche le nom du domaine sur Google avant de passer commande. Selon leurs méthodes d’attribution, les deux plateformes pourront revendiquer une contribution à cette vente. Pourtant, le client connaissait peut-être déjà le domaine, avait goûté ses vins chez un caviste ou envisageait cet achat depuis plusieurs semaines. Il aurait éventuellement commandé sans avoir vu la moindre publicité. Chacune des plateformes aura mesuré quelque chose, mais aucune ne saura nécessairement si son intervention a été déterminante dans la décision d’achat.
C’est cette différence entre une vente attribuée à une publicité et une vente réellement provoquée par celle-ci que certains acteurs du numérique cherchent aujourd’hui à mieux apprécier.
Les plateformes commencent à chercher d’autres réponses
Le 5 octobre dernier, Uber Advertising annonçait aux États-Unis un dispositif développé avec Affinity Solutions pour mesurer les effets des publicités diffusées sur Uber Eats, non seulement sur les commandes passées dans l’application, mais également sur les ventes réalisées dans les restaurants physiques. La méthode associe des expérimentations comparant des groupes de consommateurs exposés ou non aux publicités avec des données de transactions bancaires agrégées et dépersonnalisées. Uber fait état d’une augmentation de 5 % des ventes dans les établissements physiques au cours des campagnes étudiées, un résultat qu’il convient naturellement de considérer avec prudence puisqu’il provient d’études commerciales réalisées dans des conditions particulières. L’intérêt réside surtout dans la démarche : mesurer les conséquences d’une publicité numérique jusque dans les commerces où les transactions échappent habituellement à la plateforme.
Deux jours plus tard, le 7 octobre, Sellforte présentait Incremental Pixel, une solution destinée à rapprocher les données d’attribution publicitaire de méthodes expérimentales et de modèles statistiques. L’entreprise cherche notamment à corriger une anomalie assez courante : lorsque plusieurs plateformes interviennent dans le parcours d’un consommateur, chacune peut revendiquer la même vente, au point que l’addition de leurs résultats dépasse parfois le chiffre d’affaires réellement enregistré.
Les professionnels parlent ici d’incrémentalité publicitaire, un terme peu familier pour désigner une question assez simple : quelle activité supplémentaire une publicité a-t-elle réellement provoquée, par rapport à ce qui se serait probablement produit sans elle ? Les grandes entreprises utilisent depuis longtemps des groupes témoins et des modèles économétriques pour tenter d’y répondre. Les méthodes ne sont donc pas nouvelles, mais leur intégration progressive aux outils de pilotage des campagnes pourrait modifier la manière dont les annonceurs apprécient les résultats de leurs investissements.
Il y a néanmoins un aspect de cette évolution qui mérite, à mon sens, davantage d’attention. Les grandes plateformes vendent les espaces publicitaires, organisent leur diffusion, déterminent les règles d’attribution et fournissent ensuite les tableaux de bord permettant aux annonceurs d’apprécier leurs résultats. Nous nous sommes habitués à cette organisation, probablement parce qu’elle est commode. Tout se trouve au même endroit, depuis la création de l’annonce jusqu’au bilan de la campagne. Mais celui qui facture la prestation participe également à la définition des critères permettant d’en juger l’efficacité.
Je ne mets pas en doute, par principe, les statistiques produites par Meta, Google ou les autres opérateurs. Leurs outils permettent de réelles optimisations et leurs méthodes de calcul peuvent être parfaitement cohérentes. Ce qui me gêne davantage, c’est la difficulté pour un petit annonceur de confronter ces résultats à une mesure indépendante. Lorsqu’une plateforme affirme avoir généré un certain montant de chiffre d’affaires, combien de commerçants disposent réellement des moyens de vérifier la contribution supplémentaire de cette publicité ?
Je retrouve ici une préoccupation que j’évoquais récemment à propos de la durabilité des marketplaces. À mesure que les petites entreprises confient leur visibilité et une partie de leurs relations commerciales aux grandes infrastructures numériques, elles deviennent également dépendantes des informations que ces intermédiaires acceptent de leur restituer. Les nouvelles solutions pourraient améliorer la qualité de ces informations, mais elles risquent aussi de faire apparaître d’autres prestataires spécialisés dans leur interprétation, avec leurs propres méthodes et leurs modèles propriétaires. Nous pourrions ainsi disposer de statistiques plus précises tout en restant incapables d’en vérifier nous-mêmes les conclusions.
Derrière le comptoir, une réalité plus difficile à mesurer
Revenons à notre commerçant et à sa campagne de 150 euros. Supposons que son animation ait généré 800 euros de chiffre d’affaires, mais que les ventes véritablement supplémentaires liées à la publicité ne représentent que 250 euros. Avec une marge de 50 % après déduction des coûts variables, ces ventes auraient apporté 125 euros de contribution, soit moins que la dépense publicitaire engagée. L’opération serait donc déficitaire à court terme, malgré une journée commercialement satisfaisante. Encore faudrait-il pouvoir établir que ces 250 euros sont réellement imputables à la campagne, ce qui constitue précisément toute la difficulté.
Au Thoronet, comme dans beaucoup d’autres villages, la fréquentation d’un commerce varie au gré de la météo, des vacances, des manifestations locales ou simplement des habitudes de la clientèle. Mais elle dépend aussi du moment du mois. Entre les premiers jours, lorsque les salaires ou les pensions de retraite viennent d’être versés, et les dernières semaines, lorsque les dépenses contraintes ont progressivement entamé le budget des ménages, les comportements de consommation peuvent sensiblement évoluer. Derrière ces variations se trouve une réalité économique que les commerçants connaissent bien : celle du pouvoir d’achat, des arbitrages quotidiens et de cette petite marge de liberté financière qui permet, ou non, de s’offrir un achat supplémentaire, un verre entre amis ou une sortie au restaurant. Autant de facteurs qui peuvent influencer les résultats d’une campagne publicitaire sans avoir le moindre rapport avec la qualité de celle-ci.
Difficile, dans ces conditions, de reproduire les expérimentations statistiques des grands annonceurs. Les volumes de transactions d’un petit commerce sont généralement trop faibles et les circonstances trop variables pour isoler correctement l’effet d’une campagne. Cela n’empêche pas de conserver les résultats des opérations, de les rapprocher des données d’encaissement ou simplement de demander aux nouveaux clients comment ils ont découvert l’établissement. Ce ne sera jamais une démonstration scientifique, mais ces observations permettent déjà de confronter les indicateurs numériques à la réalité commerciale.
La difficulté ne concerne d’ailleurs pas seulement les commerces disposant d’un comptoir. Un artisan peut présenter son travail sur Instagram et recevoir une commande par téléphone plusieurs semaines plus tard. Un domaine viticole peut être découvert sur Internet avant que ses visiteurs ne viennent acheter leurs bouteilles sur place, à l’occasion d’un séjour dans la région. Le consommateur circule entre les supports numériques, les recommandations personnelles et les lieux physiques sans laisser nécessairement de traces permettant de reconstituer les influences successives qui ont conduit à son achat.
C’est précisément ce qui rend l’annonce d’Uber intéressante. Elle prend en compte la possibilité qu’une publicité numérique produise des effets économiques en dehors de l’environnement qui l’a diffusée, même si le rapprochement des données publicitaires et bancaires soulève d’autres questions, notamment sur la confidentialité des transactions et les conditions de leur exploitation. En Europe, où le traitement des données personnelles est encadré, ces méthodes devront être examinées avec une attention particulière.
Ce que les statistiques ne raconteront jamais complètement
Il reste une limite que les méthodes les plus sophistiquées ne feront probablement pas disparaître. Une entreprise ne communique pas exclusivement pour provoquer une vente immédiate. Elle cherche également à entretenir sa notoriété, à faire connaître son savoir-faire et à construire une relation avec des personnes qui ne deviendront peut-être clientes que plusieurs mois plus tard. C’est particulièrement vrai pour les commerces indépendants, les artisans et les producteurs dont l’activité repose largement sur la confiance et la réputation.
Un domaine viticole peut publier des photographies de ses vignes, raconter les vendanges ou présenter ses cuvées sans attendre qu’une commande suive chaque publication. Un artisan peut faire découvrir son travail à des personnes qui n’avaient aucune intention d’achat, mais qui conserveront son nom en mémoire. Cette présence numérique, alimentée régulièrement, contribue progressivement à constituer une audience fidèle, capable de retrouver directement l’entreprise sans passer systématiquement par une campagne payante. Je trouverais assez regrettable que les progrès réalisés dans la mesure de la rentabilité publicitaire conduisent à négliger cette construction patiente, simplement parce que ses effets sont plus difficiles à isoler.
Les annonces d’Uber Advertising et de Sellforte ne modifieront probablement pas, dans l’immédiat, les pratiques d’un commerçant du Luc en Provence ou d’un artisan du Thoronet. Les solutions présentées restent principalement destinées à des annonceurs disposant de volumes de données et de moyens importants. Elles suggèrent néanmoins que les arguments commerciaux fondés sur le nombre de vues, de clics ou de conversions pourraient progressivement ne plus suffire. Il faudra pouvoir expliquer ce que ces résultats apportent réellement à l’entreprise, sans pour autant réduire toute forme de communication à une recherche de ventes immédiates.
Pour les petites entreprises, je ne suis pas certain que la réponse passe nécessairement par des modèles statistiques toujours plus complexes. Il me semble au moins aussi important qu’elles puissent conserver une connaissance directe de leur activité et disposer d’informations suffisamment compréhensibles pour décider de leurs dépenses. Avec 150 euros, un commerçant peut financer une campagne numérique, organiser une animation supplémentaire ou développer une opération commune avec ses voisins. Le fait que l’une de ces dépenses produise davantage de statistiques que les autres n’en fait pas nécessairement la plus judicieuse.
Je repense à nos premiers tableaux de bord chez Bayard Presse et à l’enthousiasme que suscitait cette capacité nouvelle à observer les comportements des internautes. Près de trente ans plus tard, les outils ont considérablement évolué, nous disposons d’une quantité d’informations que nous n’aurions même pas imaginée à l’époque et les plateformes commencent à vouloir mesurer les ventes supplémentaires qu’elles contribuent à générer.
Pourtant, lorsque je regarde aujourd’hui les résultats d’une campagne et ce qui se passe réellement derrière un comptoir, je retrouve parfois la même interrogation qu’à la fin des années 1990. Nous avons fait d’immenses progrès pour savoir combien de personnes ont vu une publicité, mais déterminer ce qu’elle nous a véritablement rapporté reste une tout autre affaire.
Sources documentaires
Uber Advertising — 5 octobre 2026
Uber Advertising Launches Cross-Channel Incrementality Measurement, Powered by Affinity Solutions, to Prove Sponsored Listings Drive Brick-and-Mortar Sales.
Présentation du dispositif de mesure des ventes additionnelles dans les restaurants physiques américains, développé avec Affinity Solutions.
https://www.uber.com/us/en/blog/sponsored-listings-cross-channel-incrementality
Sellforte — 7 octobre 2026
Sellforte Launches Incremental Pixel to Bring Causal Measurement to Daily Ecommerce Attribution.
Présentation du rapprochement entre données d’attribution publicitaire, expérimentations d’incrémentalité et modèles statistiques.
https://sellforte.com/incremental-pixel
Affinity Solutions
Présentation des méthodes d’analyse des données transactionnelles utilisées pour mesurer les comportements d’achat et les performances commerciales.
