L’audit du compte Meta Ads de L’Écran Pop : un cas typique de problème d’attribution (et pas de performance)

Quand les ventes ne remontent pas dans le reporting, faut-il tout remettre en question ? Pas forcément. C’est exactement ce que j’ai démontré dans l’audit du compte Meta Ads de L’Écran Pop, une marque qui vend des billets pour des soirées karaoké immersives.

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Le point de départ : des campagnes qui semblent “mal performer”

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Le client exprimait une insatisfaction claire : les campagnes Meta Ads n’auraient pas généré assez de ventes. Pourtant, mon audit a révélé tout l’inverse.

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📌 En réalité :

• Plus de 10 000 clics enregistrés,
  
  
• Un taux de conversion estimé à 2-3%,
  
  
• Et des données cohérentes côté Meta Ads.
  
  

Alors d’où venait le problème ? De l’attribution. Pas de la performance.

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Erreur 1 : une structure de campagnes trop éclatée

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Le compte était structuré avec une campagne par ville. Paris, Lyon, Lille, Toulouse… chaque localité avait sa propre ligne de campagne.

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📉 Conséquences :

• Dispersion du budget,
  
  
• Phase d’apprentissage algorithmique prolongée,
  
  
• Trop peu de signaux de conversion par campagne.
  
  

Ce que j’ai recommandé :

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Fusionner les villes dans une seule campagne, avec des ensembles d’annonces par localité.

Résultat : meilleure optimisation, plus de volume, des performances plus stables.

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Erreur 2 : tracking géré par un tiers (et non maîtrisé)

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Autre point clé : les ventes ne se faisaient pas directement sur le site de L’Écran Pop, mais via Fever, une plateforme de billetterie partenaire.

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❌ Résultat :

• Le pixel Meta était actif et bien configuré,
  
  
• Mais les ventes étaient mal remontées dans les outils d’analyse du client.
  
  

👉 Ce type de configuration entraîne :

• Des conversions “perdues” ou attribuées en referral (source Fever),
  
  
• Un biais complet dans la lecture de performance,
  
  
• Des données discordantes entre Meta Ads et Google Analytics​.
  
  

Erreur 3 : confusion autour du modèle d’attribution

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Le client utilisait probablement un modèle last click (par défaut dans Google Analytics), qui ne prend pas en compte les conversions influencées par la pub Meta.

Or Meta attribue une conversion :

• Jusqu’à 7 jours après un clic,
  
  
• Ou 1 jour après une vue d’annonce, même sans clic.
  
  

Conclusion :

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Meta Ads pouvait avoir un impact réel sur les ventes, sans que ce soit visible dans l’analyse du client.

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Ce que j’ai proposé pour résoudre le problème

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1. Vérifier la remontée des données UTM

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Demander à Fever de transmettre correctement :

• Les paramètres UTM dans l’URL,
  
  
• Les données de session.
  
  

Objectif : réconcilier les ventes dans le CRM ou Google Analytics.

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2. Mettre en place un tracking plus robuste

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• Implémentation de la Conversions API (CAPI),
  
  
• Suivi parallèle via Google Tag Manager,
  
  
• Tracking serveur à serveur pour ne plus dépendre uniquement des cookies.
  
  

3. Ajuster le modèle d’attribution

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• Comparer les données Meta vs CRM sur une période commune,
  
  
• Élargir la fenêtre d’attribution (post-clic + post-view),
  
  
• Intégrer une logique de modèle multi-touch pour valoriser la contribution de chaque levier.
  
  

Ce que ce cas m’a appris (et ce que vous pouvez retenir)

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1. Un bon tracking, c’est aussi important que de bonnes campagnes.
   
   
2. Les outils d’analyse classiques ne suffisent plus à tout expliquer.
   
   
3. Un tiers de vente (comme Fever) complique sérieusement l’attribution.
   
   
4. Meta Ads peut très bien performer… sans que le client le voie.
   
   
5. Sans setup solide, les bonnes décisions deviennent impossibles.
   
   

Ce genre d’audit m’a permis non seulement de redonner confiance au client, mais aussi de réhabiliter un levier injustement critiqué. Et c’est ça, mon vrai rôle en tant qu’expert : remettre la vérité au centre du jeu.

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Tu veux savoir si tes campagnes sous-performent… ou si c’est ton tracking qui ment ?
On peut faire un audit rapide ensemble.

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