Google Consent Mode : Une réponse au refus de consentement ?

Introduction

Le délai accordé par la CNIL pour mettre en conformité les sites et applications mobiles aux règles en matière de traceurs a pris fin le 31 mars 2021. Ainsi depuis cette date, les entreprises doivent impérativement recueillir le consentement des utilisateurs avant de collecter leurs données en ligne ou de les stocker / lire des données sur leur terminal (cookies, localStorage, etc.). 

Cette obligation du recueil de consentement a de multiples conséquences et va notamment impacter fortement les outils de mesure d’audience, comme Google Analytics, leader du marché des outils de web analyse, mais aussi certains outils publicitaires comme Google Ads. 

En effet, la capacité à pouvoir collecter les données nécessaires à ces outils pour mesurer l’audience ou opérer les campagnes publicitaires peut s’en trouver significativement réduite : pour certains sites internet, le trafic mesuré s’est ainsi trouvé amputé de moitié après mise en conformité RGPD. 

Cela complique fortement la lecture des performances des leviers, notamment le calcul du ROI des actions marketing, ce qui affecte in fine la capacité d’optimisation des dispositifs mis en œuvre (campagnes marketing, sites internets, applications mobiles, etc.).

En réponse à ces contraintes, Google lance en Septembre 2020 sa solution “Consent Mode”. Après plusieurs mois de tests, elle sort de sa version bêta en 2022.

Qu’est-ce que Consent Mode ?

Consent Mode est une fonctionnalité de la librairie gtag (global site tag) de Google permettant d’adapter les informations transmises à Google Analytics 4, Google Ads ou Floodlight en fonction du consentement de l’utilisateur. L’objectif est de pouvoir collecter des données anonymisées, sans lire ni écrire de cookies et sans pouvoir identifier les utilisateurs, dans le but de modéliser leur comportement en se basant sur les utilisateurs similaires ayant donné leur consentement. 

• Par conséquent, l’activation de l’anonymisation des données via Consent Mode est conditionnée aux choix de l’utilisateur lors du déclenchement de la Consent Management Platform (CMP). Lorsque l’utilisation des cookies est acceptée, les balises fonctionnent normalement et la donnée remonte dans les différents outils Google configurés selon les finalités. En cas de refus ou de modification du consentement, des pings sont envoyés aux serveurs Google pour monitorer différentes données de performance. 

Parmi les pings nous retrouvons : 

• Les Pings sur l’état de consentement : Ils sont envoyés depuis toutes les pages où le Consent Mode est activé et communiquent l’état de consentement (par défaut et en cas de mise à jour)
• Les Pings de conversion : Ils indiquent qu’une conversion a eu lieu 
• Les Pings Google Analytics : Ils remontent les événements de chaque page où Google Analytics est implémenté

Google a conçu cette fonctionnalité comme une réponse aux exigences de consentement qui réduisent la précision des scénarios d’analyse.

Quelle mise en place technique ?

Pour déployer le Consent Mode sur votre site, trois options s’offrent à vous : 

• Il est possible d’intégrer la fonctionnalité directement dans le code du site via la balise gtag.js.
• Certaines CMP proposent également la possibilité de l’intégrer directement via leur plateforme. 
• Enfin, cela peut également être fait via un TMS, notamment Google Tag Manager, en raison des templates mis à disposition. 

Quelle que soit la méthode de déploiement, Google recommande de charger la balise “default”*  avant l’apparition de la bannière de consentement puis la balise “update”* lorsque le choix de l’utilisateur face à la CMP est connu. Il faut également permettre aux utilisateurs d’accepter ou de refuser chaque type de stockage de données (Analytics, Publicité, Personnalisation etc). 

* La balise “default” définit le consentement par défaut de l’utilisateur, c’est-à-dire avant son choix face à la CMP. Google attribue la valeur “granted” au consentement si ce n’est pas explicitement modifié. 

* La balise “update” permet de prendre en compte les choix de l’utilisateur face à la CMP, ou les modifications de son consentement lors de sa navigation. 

Pour fonctionner, Consent Mode emploie principalement deux variables pour remonter les finalités consenties par l’utilisateur. Elles permettront d’ajuster dynamiquement le comportement des balises. Ces variables,  ad_storage et analytics_storage, permettent de stocker l’état de consentement aux finalités de reciblage publicitaire et de mesure d’audience. Celles-ci prennent la valeur “granted” ou “denied” selon les choix de l’utilisateur. 

Exemples de scénarios d’acceptation et de refus de consentement publicitaire. 

Source : https://www.indexel.com/data-performances/google-consent-mode

Comment est modélisée la donnée ?

Comme expliqué précédemment, l’intérêt de Consent Mode est de pouvoir modéliser le comportement des utilisateurs qui refusent le suivi en se basant sur le comportement de ceux qui l’acceptent. La fonctionnalité repose sur du machine learning qui analyse les données observées ainsi que l’historique des comportements afin de prédire les parcours des utilisateurs qui n’ont pas consenti et de leur attribuer des conversions. 

Cependant plusieurs éléments sont à prendre en compte. Tout d’abord, pour perfectionner l’algorithme dans le cadre d’une propriété Google Analytics 4 il faut : 

• Au minimum 1 000 événements quotidiens avec la variable analytics_storage ayant pour valeur ‘denied’ pendant au moins 7 jours.
• Au moins 1 000 utilisateurs par jour envoyant des événements avec la variable analytics_storage ayant pour valeur ‘granted’ pendant au moins 7 des 28 jours précédents. 

Les données seront ensuite disponibles dans les rapports de Google Analytics 4. 

De plus, comme l’illustre le schéma ci-dessous, il faut s’attendre à ce que les taux de conversion soient plus bas pour les utilisateurs n’ayant pas consenti. Comme l’indique Google “Les utilisateurs ayant donné leur consentement sont généralement deux à cinq fois plus susceptibles de réaliser des conversions que les autres”. 

Exemples de scénarios pour illustrer la modélisation du Consent Mode 

Source : https://support.google.com/google-ads/answer/10548233?hl=fr

Quels impacts pour les équipes acquisition & digitales ?

L’obligation de consentement imposée aux entreprises a engendré une perte de données significative. Cette contrainte pèse lourdement sur les équipes acquisition et média car la perte de données peut ralentir la puissance ou pertinence des algorithmes média.  En effet, la fiabilité des analyses et du pilotage des campagnes dépend du volume de données. Plus le volume de données collectées est important, plus les performances des campagnes et des canaux d’acquisition sont précis, et plus le ROI peut-être optimisé. Par conséquent, la perte de volume de données risque de provoquer l’effet inverse et donc de réduire les performances commerciales des marques. 

Grâce à la modélisation des données, Google Consent Mode comble les conversions manquantes. Ainsi, les entreprises peuvent avoir une meilleure visibilité sur les performances des campagnes et du ROI tout en respectant la confidentialité des utilisateurs. Cela leur permet de continuer d’optimiser leur stratégie média. 

À l’heure actuelle, la modélisation des données s’applique à deux outils phares de la suite Google Marketing Platform : Google Analytics 4 et Google Ads. Il n’est pas exclu que d’autres outils en bénéficient à terme.

Quelles limites et alternatives au Google Consent Mode ? 

Cependant, certains éléments sont à prendre en compte en cas de modélisation des données dans une propriété Google Analytics 4 : 

• Il n’est pas possible de voir les données avec et sans modélisation (le détail n’est pas accessible dans GA4)* 
• La modélisation nécessite un certain volume de données comme nous l’avons détaillé dans le paragraphe précédent. 
• La modélisation ne s’applique que dans les rapports natifs ou dans certaines explorations simples, sans segmentation.

*Pour obtenir le détail, il faudrait reconstruire un modèle déductif basé sur le taux d’opt-in et d’opt-out en exportant les données dans Google Big Query. 

Plus précisément, les données modélisées ne sont pas disponibles pour les audiences, les rapports en temps réel, les explorations (sauf formats libres), les segments, les métriques prédictives et l’exportation de données. 

Si la solution est prometteuse, il faut toutefois rappeler qu’elle n’est pas approuvée par la CNIL à date. Par conséquent, il est théoriquement nécessaire de recueillir le consentement de l’utilisateur avant de déployer Consent Mode, ce qui rend impossible la remontée de données anonymisées et rend la solution caduque par la même occasion. Par ailleurs, rappelons que Google Analytics fait l’objet de fortes restrictions de la part de CNIL. Le module Google Consent Mode est également concerné par ces décisions et n’est aujourd’hui pas exempté de consentement. Toutes requêtes envoyées à Google Analytics (consenti ou non) sont jugées illégales par la CNIL (sauf en cas de proxification pour anonymiser les données).

Conclusion 

Avec Consent Mode, Google permet de remonter de manière anonyme les données à ses outils en cas de refus de consentement :

• Google Analytics 4 est ainsi en mesure de modéliser les données des utilisateurs qui refusent la collecte de données pour pallier les contraintes réglementaires

• Google Ads est ainsi en mesure de modéliser les conversions générées par les utilisateurs qui refusent la collecte de données, et ainsi, avoir une meilleure visibilité sur le ROI des campagnes (retour sur investissement)

Actuellement, Google travaille encore sur l’optimisation de la solution. Son évolution est néanmoins soumise aux négociations entre la CNIL et Google. Gageons que Google apporte prochainement des solutions à cet obstacle.

D’ici fin 2022 ou début 2023, les Etats-Unis et l’Union Européenne sont en discussion afin de trouver un accord permettant de protéger les utilisateurs lors des transferts de leurs données aux Etats-Unis. En fonction du contenu de cet accord, l’utilisation de la solution Google Analytics pourrait devenir légal aux yeux des autorités de protection des données en Europe.

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