Analytics Advisor de Google : que vaut le conseiller IA de Google Analytics ?
La course à l’IA générative touche de plus en plus d’outils de Google. Le géant américain a ainsi lancé début décembre, à côté d’Ads Advisor, Analytics Advisor. Directement intégré dans GA4, à droite de l’interface, cet agent IA est alimenté par les modèles Gemini. Il agit comme un copilote du marketeur pour l’accompagner dans ses campagnes et l’exploitation de ses données. Le module conversationnel doit permettre d’analyser les métriques, de diagnostiquer et de proposer certaines actions.
D’après Google, Analytics Advisor permet de découvrir "des informations sur les performances et d’obtenir des réponses rapides." Il offre la possibilité d’analyser les changements de performance à l'aide de questions commençant par "Pourquoi ?". Il permet aussi de "passer de l'intuition à l'action" en "proposant des recommandations de croissance accompagnées d'instructions précises et détaillées." Cela doit permettre un "gain de temps considérable pour les tâches courantes sur Google Analytics 4". Encore en bêta, vous pouvez surveiller son arrivée via le Centre d’aide de la firme de Mountain View.
Un rapport personnalisé en 15 secondes
Comme l’explique en partie Google dans son blog sur le sujet, l’outil peut devenir un véritable levier de performance. Cela demande certains réflexes méthodologiques à adopter, d’après les expertes interrogées. Notamment, pour elles, sur le principal gain d’Analytics Advisor : la rapidité de la réponse. Le gain de temps immédiat est en effet obtenu en lançant un rapport avec une simple question en langage naturel. "Ce qui prenait 15 minutes pour créer un rapport personnalisé, appliquer des filtres et comparer des périodes, prend désormais 15 secondes", apprécie Jeanne Cosson, responsable du pôle Analytics et Data chez Resoneo. "Dans ce cas-là, pour en tirer de la valeur, il faut aborder Analytics Advisor comme un analyste junior à qui l'on donne des instructions précises", explique-t-elle.
En amont, la précision du prompt prime. Par exemple, au lieu de demander simplement "Comment va mon trafic ?", Jeanne Cosson recommande de structurer la requête avec trois piliers : Métrique + Dimension + Période. "On écrit par exemple : 'Montre-moi l'évolution du taux d'engagement pour le trafic organique sur les 30 derniers jours par rapport aux 30 jours précédents.'"
En aval, vérifier la précision est indispensable pour les deux spécialistes questionnées. "L’outil est là pour proposer une aide, mais il n’est pas infaillible", lance Cindy Carpentier, experte Webanalytics et SEO chez Vanksen. "Il est important de vérifier les données qu’il donne pour ne pas faire fausse route."
Autre façon de se servir d’Analytics Advisor pour en tirer de la valeur : amener les équipes marketing à s’en servir. Les deux expertes s’accordent à dire que l’outil démocratise l'analyse de données au sein de l'entreprise. "Les responsables marketing ou les chefs de produit, qui étaient souvent 'bloqués' par la complexité de l'interface GA4, retrouvent de l'autonomie", relève Jeanne Cosson. "Ils peuvent poser leurs questions directement en langage naturel, ce qui réduit la dépendance envers les experts data pour les questions simples." Selon Cindy Carpentier, "Advisor est aussi utile pour naviguer dans l'administration complexe de GA4. Demandez-lui : 'Comment puis-je filtrer les adresses IP internes ?' ou 'Où se trouve le rapport sur le cycle de vie ?'. Cela évite de se perdre dans les menus."
Enfin, le travail de veille est grandement facilité avec Analytics Advisor. Ce dernier est capable de repérer ce qu’un œil humain aurait difficilement vu dans les amas de données à traiter. "Cette réactivité devient un atout précieux lors des moments de décision, comme les réunions de pilotage", s’enthousiasme Cindy Carpentier. "Il devient possible de répondre instantanément à une question imprévue, ce qui permet de trancher sur la base de chiffres réels plutôt que sur des intuitions."
Des données pas toujours fiables
Si Analytics Advisor peut rendre service, attention toutefois aux réponses générées. Pour Jeanne Cosson, la limite technique la plus fréquente est la confusion des groupes d’utilisateurs. "L'IA peut parfois mélanger des données au niveau de l'utilisateur avec des données au niveau de la session. Si vous ne précisez pas le scope, le chiffre peut être mathématiquement correct, mais conceptuellement faux." Egalement, selon elle, l'outil a tendance à simplifier les modèles d'attribution. "Pour des parcours d'achat longs et complexes, multi-leviers, l'Advisor donne souvent une vision simpliste, qui ne reflète pas la réalité de la contribution de chaque canal." De plus, avance Cindy Carpentier, Analytics Advisor peut exclure certaines données, ce qui peut poser des problèmes. "Il ne prend pas en compte les données personnalisées. Il ne peut travailler qu’avec les dimensions et métriques par défaut de GA4. Sur des propriétés à faible volume, l'outil peut également appliquer des seuils de protection des données. Cela rend les réponses imprécises ou masque certaines informations sans alerte explicite. L'outil applique également des seuils d'échantillonnage lorsque le volume de données est trop important. Cela signifie que les réponses fournies par l'IA peuvent parfois reposer sur une fraction seulement du trafic global, altérant ainsi la précision des résultats."
Au final, les compétences humaines en analytics demeurent primordiales pour bien gérer l’outil selon les expertes. L’outil nécessite de vraies compétences analytics pour vérifier les réponses générées, et surtout, interpréter les données. D’autant que l'algorithme analyse les chiffres mais ignore les réalités métier "hors ligne". "Une baisse de trafic pourra être signalée sans que l'IA ne sache qu'elle est due à une maintenance technique ou à l'arrêt d'une campagne publicitaire", note Cindy Carpentier.