Google Consent Mode

Qu’est-ce que le Google Consent Mode ?

Le Google Consent Mode est une fonctionnalité qui permet d’adapter les données collectées par différentes balises Google (Google Analytics 4, Google Ads, Floodlight et Conversion Linker) en fonction de l’état du consentement de l’utilisateur. Il permet de modéliser des données lorsque l’utilisateur n’a pas donné son consentement sur votre site web.

Voici la documentation officielle de Google :

https://support.google.com/analytics/answer/9976101?hl=fr

Si vous voulez aller plus loin sur le sujet, c’est un peu plus bas que ça se passe 👇 🤓

1. Formation sur Google Analytics 4

2. Formation sur Google Tag Manager

3. Formation sur les paramètres UTM

4. Formation sur le plan de taggage

5. Formation sur Looker Studio

6. Formation sur Matomo

7. Formation sur Google Tag Manager Server-Side

8. Formation sur l’attribution marketing

9. Formation sur l’API de conversion Facebook

10. Formation sur Google BigQuery

Comment fonctionne le Google Consent Mode ?

Pour faire simple, si un utilisateur donne son consentement pour l’utilisation des cookies analytics et/ou publicitaires, les balises concernées fonctionnent normalement et envoient des données non anonymisées via des hits classiques aux serveurs de Google en déposant et lisant des cookies sur le navigateur de l’utilisateur.

À l’inverse, si un utilisateur refuse de donner son consentement pour l’utilisation des cookies analytics et/ou publicitaires, les balises concernées envoient des données anonymisées via des pings aux serveurs de Google sans déposer ni lire de cookies sur le navigateur de l’utilisateur.

Ainsi, à l’aide des données non anonymisées, des données anonymisées, et d’algorithmes de machine learning, Google peut modéliser le comportement des utilisateurs qui refusent les cookies ainsi que les éventuelles conversions “perdues”, en se basant sur le comportement des utilisateurs similaires qui acceptent les cookies.

La modélisation du comportement et des conversions permet donc à Google :

1. De proposer des rapports plus précis sur Google Analytics 4 et Google Ads
2. Une meilleure optimisation des campagnes publicitaires et des enchères automatiques

Voici deux documentations sur le fonctionnement de la modélisation du comportement et des conversions :

https://support.google.com/analytics/answer/11161109?sjid=7539879738310082012-EU

https://support.google.com/analytics/answer/10710245?sjid=7539879738310082012-EU

Le Google Consent Mode c’est donc un peu la mesure hybride de Piano Analytics (ou autre solution exemptée de consentement par la CNIL et permettant la mesure hybride) mais à la sauce Google.

La principale différence entre le Google Consent Mode et la mesure hybride est que si un utilisateur ne donne pas son consentement, un tracking minimal est tout de même actionné, permettant de nourrir les analyses qui utilisent des données primaires (landing pages, sources, sessions, pages vues, rebonds, etc) sans modélisation via machine learning. La mesure hybride donne accès à des analyses primaires réalisées sans modélisation, mais ne permet pas de retracer le parcours utilisateur.

Comment déployer le Google Consent Mode ?

Attention (beaucoup sont confus sur le sujet) le Google Consent Mode n’est pas une Consent Management Platform (Axeptio, Didomi, Cookiebot, etc) !

Pour le déployer, il est nécessaire d’avoir déjà mis en place une CMP ou une autre solution custom (bannière de cookies) permettant de collecter et gérer le consentement d’un utilisateur en ce qui concerne les données collectées sur votre site web.

Le Google Consent Mode peut être déployé de différentes manières :

1. Il est possible de le déployer directement dans le code source du site avec la balise gtag.js
2. Certaines CMP permettent de l’intégrer nativement via leur plateforme
3. Il est également possible de le déployer via un TMS (Google Tag Manager principalement) en utilisant les templates mis à disposition

Voici plusieurs documentations qui devraient vous aider sur le sujet :

https://support.axeptio.eu/hc/fr/articles/9263604989457-Google-Consent-Mode (documentation pour Axeptio)

https://developers.didomi.io/cmp/web-sdk/third-parties/custom-integrations/tag-managers/google-tag-manager/didomis-gtm-template (documentation pour Didomi)

https://support.cookiebot.com/hc/en-us/articles/360003793854-Google-Tag-Manager-deployment (documentation pour Cookiebot)

https://developers.google.com/tag-platform/devguides/consent?hl=fr (documentation Google)

https://support.google.com/analytics/answer/9976101 (documentation Google)

https://www.simoahava.com/analytics/consent-mode-google-tags/ (documentation Simo Ahava)

Quels sont les avantages et inconvénients du Google Consent Mode ?

Concernant les avantages et inconvénients du Google Consent Mode, voici une liste des principaux :

Avantages

1. Si les algorithmes de machine learning sont bien entraînés, le Google Consent Mode vous permet de comprendre davantage quelles sont vos sources d’acquisition qui fonctionnent le mieux et d’agir en conséquence pour améliorer vos performances ;
2. Si les algorithmes de machine learning sont bien entraînés, le Google Consent Mode vous permet de comprendre davantage le comportement des utilisateurs sur votre site web et d’agir en conséquence pour améliorer vos performances ;
3. Les conversions modélisées par le Google Consent Mode permettent à Google Ads d’optimiser les campagnes publicitaires et d’améliorer les enchères automatiques ;
4. Le Google Consent Mode est compatible avec le tracking server-side ;
5. Il est possible d’ajouter ou non la modélisation comportementale à vos rapports Google Analytics 4, ce qui laisse une certaine marge de manœuvre si les données ne sont pas tout à fait cohérentes avec les données semblables présentes dans d’autres outils (vous pouvez par exemple comparer les clics sur Google Search Console avec les sessions organiques).

Inconvénients

1. La documentation insuffisante de Google concernant le Google Consent Mode ainsi que l’utilisation du machine learning créent une grande incertitude quant à ce qui se passe réellement (effet de boîte noire) ;
2. Il y a également une grande incertitude concernant le RGPD (on ne sait toujours pas ce qu’en pense la CNIL) ;
3. Il est nécessaire de nourrir les algorithmes de machine learning avec un volume suffisant de données. Les résultats risqueraient, dans le cas contraire, d’être complètement faussés ;
4. Cela augmente le volume de trafic associé au channel grouping “Unassigned” sur la propriété GA4 concernée.

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