Parce que la donnée doit guider chaque décision marketing, la fiabilité du tracking est devenue un enjeu stratégique. Entre les évolutions constantes des outils (GA4, Tag Manager, Consent Mode) et les restrictions imposées par les navigateurs, rares sont les dispositifs de mesure réellement propres.
C’est précisément le rôle d’un audit webanalytics : évaluer, diagnostiquer et fiabiliser la collecte de données. Encore faut-il savoir quand et comment le réaliser, et surtout, comprendre ce qui distingue un véritable audit d’un simple pré-audit.
Pourquoi réaliser un audit webanalytics ?
L’audit webanalytics est souvent l’un des premiers jalons avant une refonte ou un changement d’outil. Les entreprises l’utilisent comme point de départ avant de prendre des décisions stratégiques, notamment lorsqu’elles souhaitent migrer vers GA4, passer en server-side ou revoir leur plan de taggage.
Mais sa finalité dépasse la simple validation technique. Réaliser un audit, c’est aussi l’occasion d’évaluer la vision et la méthodologie de la personne qui prendra en charge le tracking. C’est un moyen de tester son expertise, de vérifier sa capacité à structurer une approche data, et de mesurer les enjeux réels auxquels l’entreprise fait face.
Un vrai audit n’est pas un rapport générique. C’est un document structuré, construit avec méthode, qui analyse les flux de données et propose des solutions concrètes.
Prérequis : distinguer un audit d’un pré-audit
L’un a un but commercial quand l’autre doit s’effectuer dans le cadre d’une prestation. Un pré-audit, c’est une première photographie rapide de la situation. Il sert à cadrer la mission, à identifier quelques anomalies visibles dans Google Tag Manager ou à repérer des erreurs flagrantes dans le tracking. Le pré-audit permet de construire un devis mais ne constitue pas une analyse en profondeur.
L’audit complet, lui, s’inscrit dans une véritable démarche méthodologique. Il ne se limite pas à constater des erreurs, il cherche à comprendre la logique de l’ensemble du dispositif. L’objectif n’est pas seulement de dire “ce tag ne marche pas”, mais d’expliquer pourquoi, quelles en sont les conséquences et comment le corriger durablement.
L’audit webanalytics doit donner les clés à suivre pour prendre des décisions marketing éclairées.
Le meilleur moyen d’optimiser les contenus onsite
L’audit webanalytics ne s’arrête pas au plan de taggage. Il doit aussi permettre de mieux comprendre le comportement des utilisateurs sur le site :
- Les parcours empruntés,
- Les frictions dans le tunnel de conversion,
- Les webperformances des pages stratégiques.
Ces données servent ensuite à orienter les décisions UX et éditoriales. On ne parle plus seulement de conformité ou de tracking technique, mais d’une véritable démarche d’optimisation de l’expérience utilisateur et de la performance marketing.
Assurer la mise en conformité
Enfin, l’audit est un passage obligé pour s’assurer que la collecte de données respecte les obligations légales. Il doit être l’occasion de vérifier le bon fonctionnement de la CMP, la cohérence entre le consentement utilisateur et le déclenchement des balises, ou encore l’activation correcte du Consent Mode de Google. Un audit bien mené garantit ainsi que la donnée collectée est à la fois fiable et récoltée en conformité.
Quand réaliser un audit webanalytics ?
Il n’existe pas de moment idéal, les occasions sont en réalité assez nombreuses.
- Un audit est souvent réalisé avant une refonte de site ou une migration d’outil, afin de repartir sur des bases saines. Il est aussi pertinent lorsqu’on change de prestataire ou qu’on souhaite évaluer la qualité du travail réalisé jusque-là.
- Mais il peut également intervenir en cours de route, lorsqu’on constate des écarts entre la réalité du business et les données rapportées : un trafic incohérent, des conversions manquantes, des taux anormaux… Enfin, certains choisissent d’en faire un rituel annuel, comme un contrôle technique de leur dispositif de mesure.
Les étapes de l’audit webanalytics
Personnellement, j’effectue mes audits en plusieurs phases, avec à la fois une analyse du tracking, des outils webanalytics et des plateformes publicitaires.
Étape 1 : l’audit du dataLayer
Le dataLayer fait le lien entre le site web et le Tag Management System. Auditer le datalayer a pour but de vérifier que les événements et les variables qui y transitent sont correctement structurés, que les nomenclatures sont respectées et que les données reflètent bien les comportements réels des utilisateurs.
Il s’agit aussi d’identifier les doublons, les champs inutiles ou les incohérences qui faussent les remontées. En somme, on s’assure que le site “parle” correctement au gestionnaire de tags, que ce soit en client-side ou en server-side.
Étape 2 : l’audit du Tag Management System
C’est souvent la partie la plus concrète et la plus révélatrice. Dans Google Tag Manager (ou tout autre TMS), l’audit commence par un état des lieux : structure, clarté, nomenclature, logique des déclencheurs. Un conteneur bien organisé reflète très souvent une approche méthodique et donc une lecture efficace des datas. À l’inverse, un GTM encombré, avec des doublons et des balises non documentées, révèle vite un manque de rigueur et des données manquantes ou tronquées.
L’audit se poursuit avec la vérification de la bonne présence des balises : celles de Google Analytics, mais aussi celles des régies publicitaires comme Meta, TikTok, LinkedIn ou Snapchat. On vérifie que les bons événements sont envoyés, que les variables d’ID produit ou utilisateur correspondent aux données attendues, et qu’il n’existe pas de double chargement de scripts — un problème fréquent qui alourdit inutilement les pages et impacte par exemple les indicateurs de web performance.
Si le site fonctionne en server-side, l’examen s’étend à la configuration du proxy et à la restauration des cookies. L’idée est de vérifier que le tracking reste fiable, performant et conforme, même dans un environnement plus technique.
Étape 3 : L’audit de l’outil webanalytics (GA4, Piano…)
Une fois les données collectées, encore faut-il qu’elles soient correctement exploitées. L’audit de GA4 (ou d’un autre outil de web analyse) consiste à vérifier la structure même de la propriété et la qualité des rapports.
Si on y observe des problèmes de trafic “unassigned”, des identifiants mal configurés, des paramètres de conservation de données trop courts par exemple, ces éléments seront pointés lors de la restitution de l’audit.
Cette étape permet aussi de s’assurer que la logique du plan de taggage est bien alignée avec les dimensions et événements suivis dans GA4. Autrement dit, que la donnée captée par le site arrive correctement interprétée dans l’outil d’analyse.
Étape 4 : l’audit des plateformes publicitaires
Un audit webanalytics complet concerne aussi les plateformes publicitaires. L’idée, c’est de vérifier que ce qui part du site arrive bien jusqu’aux régies. Autrement dit : les conversions remontent-elles correctement ? Les identifiants produits correspondent-ils bien à ceux des catalogues ? Le Consent Mode fonctionne-t-il comme prévu ? Cette vérification permet de s’assurer que la donnée publicitaire est fiable, que les événements se déclenchent au bon moment et donc que le budget attribué à la publicité est bien utilisé.
Le rendu final de l’audit
Un audit n’a de valeur que s’il débouche sur des actions concrètes. Pour mes clients, je partage généralement l’audit via un PowerPoint ou Google Slides lors d’une réunion avec des captures et des exemples. Chaque anomalie y est accompagnée d’une recommandation claire : ce qu’il faut corriger, pourquoi et comment le faire.
Dans mes recommandations, je mets en place une hiérarchisation des priorités. Le client reste libre de la mise en œuvre : il peut confier les correctifs à son équipe interne ou je peux assurer la mise en place par la suite. Dans tous les cas, l’objectif est le même : remettre de la clarté dans le dispositif et fiabiliser les données sur le long terme.
Vous connaissez désormais les étapes !
Un audit webanalytics, c’est un peu la révision complète de tout le dispositif de récolte des données. Il permet de s’assurer que la donnée circule bien, qu’elle est fiable, conforme et utile. De la structure du dataLayer à la configuration de GA4, en passant par le Tag Manager et les plateformes publicitaires, chaque brique a son importance.
Enfin, retenez une chose : l’audit webanalytics n’a de sens que si les recommandations sont mises en place et que les équipes marketing utilisent ensuite les datas efficacement.
