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L’écosystème a multiplié les approches pour conserver une mesure utile malgré l’érosion des identifiants persistants. La collecte côté serveur se généralise, avec déduplication des événements et chemins de transmission directs vers les plateformes publicitaires.
L’usage discipliné d’identifiants de première main, obtenus avec consentement, hachés/pseudonymisés et limités par des politiques de rétention, renforce les appariements sans recréer des graphes cross-site. À cela s’ajoutent des mécanismes de contrôle qualité (seuils d’agrégation, validation de schémas) qui réduisent le bruit et les pertes côté navigateur.
Les cadres de mesure « privacy-preserving » deviennent la norme. Sur le web, les APIs d’attribution modernes remplacent les cookies tiers par des rapports générés par le navigateur, distincts selon deux voies : rapports événementiels à signaux limités et rapports agrégés chiffrés, souvent avec délais intégrés pour empêcher l’optimisation en temps réel.
Ces systèmes introduisent des budgets de bruit, des capacités d’agrégation côté service et des protections contre la ré-identification, tout en couvrant le clic-to-conversion et — de plus en plus — la vue-to-conversion.
Sur mobile, les environnements d’attribution « on-device » évoluent vers plus de flexibilité : fenêtres d’attribution configurables, règles de ré-engagement affinées, codes pays dans les postbacks et meilleures capacités de test. Parallèlement, sur Android, l’attribution passe par des rapports événementiels et agrégés « app-to-app » ou « web-to-app », conçus pour fonctionner sans identifiants cross-app. L’objectif commun : préserver la confidentialité tout en restituant des signaux exploitables pour la mesure d’installations, de ré-engagements et d’événements in-app.
Dans les écosystèmes fermés, les « clean rooms » s’imposent comme zone neutre d’analyse : jointures contrôlées entre jeux de données, requêtes pré-approuvées, seuils minimaux d’audience, bruit statistique et absence d’échange de données personnelles brutes. Ces environnements permettent de produire des agrégats, des recoupements par cohortes et des mesures de reach/dédoublonnage sans divulgation d’identifiants individuels.
Parce qu’une partie du chemin utilisateur reste invisible, la boîte à outils attribue désormais plus de place aux méthodes causales et aux modèles. Les tests géographiques (diff-in-diff, contrôle synthétique) mesurent l’incrémentalité média sans cookies ; l’« uplift modeling » et les approches probabilistes comblent les trous quand la donnée déterministe n’existe pas ; les MMM modernes, bayésiens et « always-on », intègrent variables exogènes et saturation publicitaire pour éclairer l’allocation. La recommandation qui émerge est d’orchestrer un cadre hybride : déterministe là où c’est possible, probabiliste/causal ailleurs, avec des garde-fous de confidentialité à chaque étage.
L’IA entre de façon plus explicite dans la mesure : agrégation protégée par la confidentialité, apprentissage sous contraintes (différential privacy, seuils d’agrégation), modélisation de chemins partiels et inférence de contributions canaux sans identifiants persistants. Ces approches ne promettent pas la « vérité parfaite » mais une lecture robuste, auditée et gouvernée, compatible avec les attentes réglementaires contemporaines.
En pratique, il ne s’agit pas de retrouver l’abondance de signal d’hier, mais d’apprendre à décider avec moins de granularité et plus de gouvernance. Les feuilles de route performantes combinent : collecte côté serveur et identifiants first party bien gérés ; attribution agrégée native ; expérimentation continue et modèles hybrides pour combler les angles morts.