Cette semaine, François de Broissia, senior director, data et analytics de Jellyfish, nous explique comment l’éditeur d’un site peut isoler gratuitement et facilement, au sein de Google Analytics, le trafic que lui apportent ChatGPT, Le Chat et cie.
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00:00Bonjour à toutes et tous, aujourd'hui on va voir comment est-ce qu'on peut identifier
00:09sur Google Analytics le trafic qui vient des LLM, donc on a de plus en plus de clients
00:14qui voient arriver du trafic et aussi des conversions dépendantes depuis les LLM,
00:22depuis Chat, JPT, Gmini, etc.
00:24L'objectif c'est de voir comment est-ce qu'on peut plus facilement isoler ce trafic,
00:29et faire en sorte qu'il soit disponible pour des besoins de reporting.
00:34Pour ça on va utiliser Google Tag Manager avec un container serveur, mais dans une version
00:40gratuite, il n'y a pas besoin de service level 360, et Google Analytics pareil, sans
00:45service level 360.
00:47Donc on commence par le début, on pose une question à un LLM, on lui demande, donc ici
00:53peux-tu me conseiller un site de patte, et le LLM va me répondre, ici c'est Chat, JPT,
00:59avec une recommandation qui est par chance sur mon site web, et qui va donc me donner
01:06une URL sur laquelle je vais pouvoir cliquer.
01:07En cliquant sur cette URL on se retrouve sur le site avec évidemment aucun paramètre
01:15de tracking qui permet d'identifier la provenance du site, le principal élément qui peut nous
01:23aider à reconnaître, c'est le document de référeur qu'on voit ici, qui est à chatjpt.com,
01:28et que Google Analytics va utiliser, va collecter dans ses hits, et va utiliser derrière pour
01:36classifier le trafic comme chatjpt.com slash référeur.
01:40Donc pour rappel, comment Google Analytics classifie le trafic, quand il y a des requêtes
01:47qui sont faites par Google Analytics, si on a des paramètres connus de tracking comme
01:52le GCLID ou le DCLID, ou si on a des UTM, Google Analytics va utiliser ça en priorité,
01:58et sinon il va regarder le référeur, si le référeur est un nom de domaine de moteur
02:04de recherche connu, il va passer le trafic en organique, Google Organique dans le cas
02:09de Google par exemple, mais il n'y a pas de traitement spécifique sur la partie LLM.
02:15Donc nous c'est ce qu'on va chercher à recréer avec notre configuration dans Google Tag Manager
02:22dans un serveur container.
02:25Donc ce qu'on va chercher à créer, c'est d'abord une variable qu'on appelle une variable
02:31d'EventData, donc le type de variable EventData c'est une variable qui va aller chercher
02:37de l'information dans l'event modèle GA4, donc le page référeur est quelque chose
02:42qui est déjà collecté et identifié par Google Analytics, on a juste besoin d'utiliser
02:46le keypass page référeur, et cette variable va aller chercher le référeur tel qu'il
02:51est collecté par Google Analytics, donc là déjà on a l'info de référeur qui est identifié
02:57au niveau du container serveur.
02:59Ensuite, toujours au niveau du container serveur, on va créer une regextable, c'est le même
03:04concept que les regextables pour les containers clients, on va avoir une variable d'entrée
03:11qui ici sera notre variable page référeur, et cette variable d'entrée en fonction de
03:15ses différentes valeurs, la variable que j'ai appelée ici LLMList, elle va prendre
03:20une valeur de sortie que j'ai mise à chat.gpt dans le cas de figure où on a chat.gpt.com
03:25comme référeur ou chat.openai.com comme référeur, qui sont deux écritures possibles
03:31pour chat.gpt.
03:32On pourrait faire une liste beaucoup plus longue évidemment avec tous les types de
03:37valeurs qu'on veut, tous les LLM qu'on veut, et très important, on met une valeur
03:40par défaut ici qui est Adoptset.
03:43Ensuite, une fois qu'on a créé ces deux variables, on va pouvoir faire une transformation.
03:48Une transformation c'est un ensemble d'opérations que je vais faire sur le tag Google Analytics
03:54que je vais pouvoir déclencher dans un certain cas de figure, c'est mes matching conditions,
03:58et qui va me permettre de soit ajouter des paramètres, soit filtrer les paramètres
04:01ou les modifier.
04:03Ici mes matching conditions c'est quand la variable LLMList ne renvoie pas notre set,
04:08ça veut dire que le badge référeur tel qu'il est dans le hit ne fait pas partie des valeurs
04:15que j'ai listées dans ma variable LLMList, et quand on a une de ces matching conditions,
04:21ça veut dire qu'on a bien une valeur dans LLMList qui correspond, on va utiliser le
04:29campaign Medium LLM et on va utiliser le campaign Source qui correspond au pretinem
04:34qu'on a mis dans la variable LLMList, donc ça, ça va me permettre de réécrire par-dessus
04:40l'event model Google Analytics et d'avoir directement les valeurs.
04:45Quand on regarde ici mon tag qui est parti dans la partie preview de gtm-sabersite, on
04:52va voir ici qu'on a bien la transformation qui s'est appliquée, on voit bien le campaign
04:58Medium qui est passé à LLM et le campaign Source qui est passé à chat.gpt.
05:03Et si on regarde ici au niveau de ma debug view et du hit de page vue qui vient d'arriver,
05:11on voit bien que le hit de page vue est à LLM et le Medium est à LLM et on voit bien
05:17que la Source est à chat.gpt, donc Google Analytics a bien enregistré le Source Medium
05:21comme étant chat.gpt.
05:24De faire ça, ça va permettre de classifier plus facilement les LLM, ça va permettre
05:30de préparer des reporting aussi plus efficacement et comme c'est une tendance de consommation
05:35qu'on va voir probablement augmenter dans les mois et dans les années qui viennent,
05:41ça vaut le coup de préparer des mappes dans ce genre de setup pour préparer le futur
05:45tout simplement.