[{"data":1,"prerenderedAt":45},["ShallowReactive",2],{"article-fr-attribution-vs-causality":3},{"slug":4,"locale":5,"title":6,"description":7,"category":8,"categoryKey":9,"readMinutes":10,"publishedAt":11,"body":12,"sources":38,"seoTitle":6,"seoDescription":7},"attribution-vs-causality","fr","Attribution ou causalité : le rapport attribue le crédit, l’expérience cherche la cause","Pourquoi l’attribution et la mesure causale répondent à deux questions différentes.","Mesure","Measurement",10,"2026-08-12",[13,18,23,28,33],{"h":14,"p":15,"bullets":17},"L’attribution comptabilise le parcours observé",[16],"Elle répartit les conversions entre les points de contact observés. C’est utile pour le pilotage, mais le fait qu’un contact précède une vente ne prouve pas qu’il l’a causée.",[],{"h":19,"p":20,"bullets":22},"La causalité cherche le monde manquant",[21],"La question est contrefactuelle : que se serait-il passé sans l’action marketing ? Une expérience crée une comparaison défendable en retenant ou modifiant le traitement pour un groupe contrôle.",[],{"h":24,"p":25,"bullets":27},"Pourquoi le rendement de plateforme peut dépasser le rendement incrémental",[26],"Une plateforme peut enregistrer correctement un achat après un clic tout en attribuant à la publicité une vente qui aurait eu lieu de toute façon. Attribution décrit le chemin; incrémentalité estime le changement causé.",[],{"h":29,"p":30,"bullets":32},"Utiliser les deux",[31],"Utilisez l’attribution pour piloter les flux et les campagnes. Utilisez expériences, études de lift, tests géographiques ou modèles calibrés pour décider des budgets sur une base causale.",[],{"h":34,"p":35,"bullets":37},"La meilleure question de direction",[36],"Au lieu de demander quel canal affiche le meilleur rendement, demandez quelle part du résultat disparaîtrait si l’activité était réduite ou supprimée.",[],[39,42],{"title":40,"url":41},"Google Meridian — inférence causale","https:\u002F\u002Fdevelopers.google.com\u002Fmeridian\u002Fdocs\u002Fcausal-inference\u002Frationale-for-causal-inference-and-bayesian-modeling",{"title":43,"url":44},"Google Ads — centre d’expérimentation","https:\u002F\u002Fsupport.google.com\u002Fgoogle-ads\u002Fanswer\u002F16856494?hl=en",1786583029253]