BigQuery : une solution pour maîtriser sa performance digitale

L’évolution du Search, combinée à l’émergence des LLM et aux nouvelles contraintes analytiques, bouleverse la manière de mesurer la performance digitale. Dans ce contexte, BigQuery offre une solution flexible et puissante pour centraliser, analyser et exploiter les données, allant bien au-delà des limitations des outils traditionnels.

Vers une nouvelle ère de la mesure de la performance digitale

Le monde du Search connaît une profonde mutation, qui bouleverse directement la manière dont on mesure la performance digitale. Aujourd’hui, seuls 40 % des utilisateurs cliquent sur un site après une recherche Google — un phénomène largement lié à l’évolution du moteur de recherche et à l’apparition de nouvelles fonctionnalités. 

Par ailleurs, l’émergence des LLM (Large Language Models) change la donne : l’interaction entre les internautes et les contenus devient plus directe, rendant le simple suivi du trafic insuffisant pour évaluer la performance d’un dispositif digital. L’enjeu réside donc davantage dans la mesure de l’impact réel sur la conversion.

Les outils analytiques ont également évolué en profondeur : RGPD, consent mode, modélisation des données… autant de changements qui rendent l’interprétation des performances plus complexe. À cela s’ajoutent les limites imposées par Google Analytics 4, notamment en matière de conservation des données et d’échantillonnage, ce qui peut compliquer les analyses poussées.

Face à ces enjeux, BigQuery se présente comme une alternative permettant de dépasser ces limites et d’approfondir l’analyse des données marketing. Contrairement aux solutions traditionnelles de web analytics, BigQuery offre une flexibilité accrue en permettant l’accès aux données brutes, sans échantillonnage ni restriction de conservation. De plus, il s’intègre directement à l’écosystème Google, mais aussi à d’autres sources de données externes, facilitant ainsi une approche unifiée et avancée de l’analyse.

BigQuery : pourquoi cette solution change la donne en matière d’analyse des données ?

BigQuery est une solution d’entrepôt de données (Data Warehouse) développée par Google Cloud. Conçue pour manipuler de grands volumes de données, elle permet de stocker, traiter et analyser efficacement des informations issues de diverses sources (Google Analytics 4, Google Ads, Search Console, CRM, etc.).

1. Un stockage illimité et sans contraintes

Google Analytics 4 limite la conservation des données à 14 mois maximum, ce qui complique l’analyse des tendances à long terme. En connectant GA4 à BigQuery, on lève cette contrainte : il devient possible de stocker les données sans limite de durée et sans échantillonnage.

Bonne nouvelle : la connexion entre GA4 et BigQuery est native, ce qui simplifie l’export des données. Pas besoin de configuration complexe ! Côté coût, le stockage est très abordable : quelques centimes ou euros par mois pour la majorité des entreprises.

2. Un Data Warehouse pour centraliser les sources de données

BigQuery permet de regrouper plusieurs sources de données en un seul endroit : GA4, Google Ads, Search Console, CRM et même des outils internes. Cette centralisation facilite la création d’une vision d’ensemble du parcours utilisateur et de la performance marketing.

En structurant un Data Warehouse dans BigQuery, il devient possible d’agréger et de standardiser les données pour fiabiliser l’analyse des performances marketing.

3. Croiser les données pour aller plus loin dans l’analyse

BigQuery permet de créer des modèles d’attribution personnalisés, adaptés aux réalités de chaque entreprise. Contrairement aux modèles standards de GA4, il devient possible d’affiner l’analyse des performances marketing en fonction des spécificités de l’entreprise.

Quelques cas d’usage que nous mettons en place chez nos clients :

• croiser les données GA4, Google Ads et CRM pour analyser l’impact réel des campagnes sur les conversions ;
• construire un modèle d’attribution personnalisé basé sur des règles internes propres à l’entreprise ;
• intégrer les données dans Looker Studio pour un reporting dynamique et sur mesure.

Pour aller plus loin sur les sujets d’attribution dans BigQuery, voici un exemple de guide détaillé.

Attention toutefois : l’exploitation de BigQuery nécessite une certaine vigilance sur les coûts. Chaque requête exécutée dans BigQuery consomme des ressources, ce qui peut entraîner des dépenses variables en fonction du volume de données traité.

Une transition progressive vers BigQuery

L’adoption de BigQuery doit se faire de manière progressive. La première étape consiste à connecter GA4, avant d’intégrer progressivement d’autres sources comme Google Ads, la Search Console, le CRM ou encore des bases de données internes. Cela permet de structurer les données étape par étape, en vue d’analyses plus riches et plus pertinentes.

BigQuery s’inscrit dans une évolution naturelle des outils analytiques, encouragée par Google. Par ailleurs, avec les avancées de l’intelligence artificielle, l’exploitation des données pourrait devenir plus accessible à l’avenir, facilitant le croisement et l’interprétation des informations.

Dans ce contexte, BigQuery représente une opportunité pour structurer et enrichir les analyses marketing tout en assurant une meilleure maîtrise des données.