Définition courte
Qu’est-ce que le tracking server-side?
Le tracking server-side (tracking côté serveur) est une approche web analytics où les données collectées depuis un site web (sur le navigateur de l’utilisateur) sont traitées sur un serveur intermédiaire “first-party” (serveur proxy) avant d’être envoyées directement dans les plateformes tierces concernées (outils analytics, régies publicitaires, CRM, etc.). Cela contraste avec le tracking client-side, plus traditionnel, où la majeure partie du traitement a lieu dans le navigateur de l’utilisateur.
Dans le contexte actuel, le tracking client-side est confronté à un défi grandissant : les restrictions imposées par les navigateurs sur l’utilisation des cookies tiers. Ces limitations, conçues pour protéger la vie privée des utilisateurs, ont un impact négatif direct sur les performances du marketing digital des entreprises. Le tracking server-side permet notamment de limiter cet impact négatif direct.
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Pour aller plus loin
Quels sont les avantages du tracking server-side ?
Le tracking server-side confère plusieurs avantages :
Il permet de mieux maîtriser les données envoyées vers les plateformes tierces (outils analytics, régies publicitaires, CRM, etc). En traitant les données au niveau d’un serveur proxy, il est possible de décider de ce qui est envoyé, quand et comment vers les plateformes tierces. Cela permet un meilleur contrôle sur les sujets de RGPD/ePrivacy, et donc une meilleure gouvernance des données.
Il permet, sous certaines conditions, de limiter la perte de données liée aux adblokers. Cela permet un marketing axé sur les données plus précis et plus performant.
Il permet, sous certaines conditions, de maintenir les cookies first-party dans le temps malgré les sécurités navigateur (notamment ITP sur iOS/Safari), permettant ainsi aux plateformes tierces de reconnaître un même utilisateur sur une période plus longue. Cela améliore notamment l’attribution, car le suivi des conversions est non seulement plus précis mais aussi plus durable.
Il permet d’améliorer les temps de chargement, en particulier pour les sites ayant beaucoup de scripts externes. Cela améliore notamment l’expérience des utilisateurs et les performances SEO (Core Web Vitals).
Il permet d’enrichir les hits envoyés aux régies publicitaires (Facebook Ads par exemple) avec des données first-party (CRM par exemple) afin d’améliorer le taux de matching entre les utilisateurs du site web concerné et les utilisateurs présents dans la base de données de la régie publicitaire concernée. Cela améliore la qualité des audiences publicitaires et donc la performance marketing globale.
Quand faut-il mettre en place une collecte de données analytics en server-side ?
C’est une question de priorité. Si les analyses de rétention utilisateurs et d’attribution custom ne sont pas importantes pour votre business (principal facteur de décision), alors le déploiement d’une collecte de données server-side pour votre solution analytics (Google Analytics 4, Matomo, Piwik Pro, Piano Analytics, etc.) n’est sans doute pas votre priorité.
Vous devriez plutôt consacrer votre temps et votre argent dans des actions qui vous rapportent un ROI plus important à court / moyen-terme.
En revanche, si les analyses de rétention utilisateurs et d’attribution custom sont importantes pour votre business, vous avez beaucoup à gagner en déployant une collecte de données server-side pour votre solution analytics.
Pourquoi ? Le déploiement de votre solution analytics en server-side permet sous certaines conditions :
- De limiter la perte de données liée aux adblokers ;
- De maintenir les cookies first-party dans le temps malgré les sécurités navigateur (notamment ITP sur iOS/Safari), et donc de permettre aux plateformes tierces de reconnaître un même utilisateur sur une fenêtre temporelle plus large.
Et ces 2 points induisent des analyses de rétention utilisateurs et d’attribution bien plus qualitatives.
Quand faut-il mettre en place une collecte de données publicitaire en server-side ?
C’est également une question de priorité. Si vous dépensez un budget conséquent sur Facebook Ads par exemple, vous aurez beaucoup à gagner.
Voici les principaux avantages (sur Facebook Ads par exemple) :
- Une meilleure performance des algorithmes de Facebook pour un objectif de campagne donné ;
- Une meilleure performance des campagnes de retargeting (audiences plus grandes, fréquence d’affichage optimisée, meilleure pertinence des messages par rapport au cycle de vente, etc) ;
- Une création d’audience similaire plus qualitative ;
- Une meilleure identification par Facebook des conversions on-site générées par les campagnes, et donc un ROAS plus fiable ;
Ces 4 points résultent d’une collecte de données plus complète et plus qualitative (contournement des adblockers, prolongement de cookies, enrichissement des hits avec des données first-party, etc).
Quelles sont les bonnes pratiques à adopter pour un tracking server-side optimal ?
Bonne pratique n°1 : Déployez votre serveur proxy sur un sous-domaine du domaine de votre site web afin de rester dans un contexte first-party et contourner les sécurités navigateur bloquant les cookies third-party par défaut. Pour le site web boryl.fr, cela pourrait être “tss.boryl.fr”.
Bonne pratique n°2 : Mappez votre serveur à un enregistrement DNS A/AAAA plutôt qu’à l’alias CNAME.
Bonne pratique n°3 : N’utilisez qu’une balise côté client pour envoyer les données au serveur proxy afin d’optimiser les temps de chargement.
Bonne pratique n°4 : Déployez un reverse proxy avec Cloudflare afin de contourner simplement le nouvel ITP (plus d’informations ici).
Bonne pratique n°5 : Proxyfiez l’appel de la librairie gtm.js ainsi que celui de toutes les autres librairies essentielles dans votre collecte de données (sans oublier la librairie de votre CMP, Axeptio par exemple) afin de contourner le mieux possible les adblockers. La solution Addingwell (fournisseur d’infrastructure pour héberger votre GTM server-side) permet de le faire facilement.
Bonne pratique n°6 : Enrichissez les hits envoyés aux régies publicitaires (Facebook Ads par exemple) avec des données first-party (CRM par exemple) afin d’améliorer le taux de matching entre les utilisateurs du site web concerné et les utilisateurs présents dans la base de données de la régie publicitaire concernée.
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