Vos chiffres Adobe Analytics ne racontent plus la même histoire que vos équipes ? Des report suites qui ont grandi sans règle, des eVars dont plus personne ne connaît le sens, un taux de rebond qui ne veut plus rien dire et des robots mêlés aux vrais visiteurs. Je suis Laurent Fidahoussen, consultant freelance Adobe Analytics. J’audite votre implémentation, je prouve chaque écart, puis je le corrige avec vos équipes.
Les symptômes qui m’amènent
- Des report suites qui se chevauchent : un même site compté dans plusieurs suites, ou le site public mélangé à l’espace client.
- Des props et des eVars remplies par habitude : variables vides, valeurs en double, persistance mal réglée, attribution qui ne correspond plus à la question posée.
- Des indicateurs d’engagement biaisés : taux de rebond, pages d’entrée et de sortie faussés par le chargement des tags ou par les applications à page unique.
- Du trafic de robots et de crawlers IA qui gonfle les visites, sans règle de filtrage à jour.
- Adobe Analytics et GA4 qui ne donnent pas les mêmes volumes, et personne ne sait lequel croire.
- Une migration vers Adobe Launch (Tags), le Web SDK ou Customer Journey Analytics qui traîne faute de plan clair.
Ce que j’audite
| Zone | Ce que je vérifie |
|---|---|
| Report suites | Périmètre de chaque suite, suites virtuelles, séparation site public / app / espace client, fuseau et devise |
| Variables | Props, eVars et événements : usage réel contre plan de taggage, persistance, allocation, variables vides ou en double |
| Métriques et segments | Définition des métriques calculées, segments utilisés dans les tableaux de bord, biais de rebond et de pages d’entrée |
| Qualité du trafic | Règles de robots Adobe, robots personnalisés, crawlers IA, trafic interne |
| Collecte | Adobe Launch (Tags) ou Web SDK : règles, éléments de données, ordre de chargement, appels en double, Experience Cloud ID |
| Consentement | Ce que la CMP autorise réellement côté Adobe (aa, ecid) avant et après le choix du visiteur |
Je travaille en lecture seule pendant l’audit : je ne modifie ni la configuration Admin ni les règles de traitement sans votre accord écrit.
Ma méthode sur Adobe
- Inventaire : j’exporte la liste des variables, des règles de traitement et des segments, et je la compare au plan de taggage et au site réel.
- Preuve : chaque écart est montré deux fois, dans le rapport Adobe et dans l’appel réseau du navigateur.
- Correction : règles Launch, classifications, règles de robots, nettoyage des variables, puis contrôle des chiffres sur plusieurs semaines.
Des missions de ce type
- Banque privée internationale : fiabilisation Adobe Analytics des sites publics internationaux. Audit des report suites, des métriques et des segments, biais des indicateurs d’engagement (rebond, pages d’entrée et de sortie), filtrage des robots et des crawlers IA, séparation entre site public et application client. Point de départ : le rôle de chaque variable (prop, eVar, événement), puis une annotation sur les rapports à chaque changement de filtrage, pour que personne ne lise une baisse due aux robots comme une baisse d’audience (détails, en anglais : props, eVars et événements, les annotations).
- Groupe de voyage en ligne international (poste salarié, équipes aux États-Unis, en France et en Inde) : tracking web et app hybride sous Adobe, migration des cookies tiers vers le first-party (CNAME) avec les équipes Adobe, Experience Cloud ID, intégration d’Adobe avec les outils de session et l’entrepôt de données. Limite à connaître : Safari plafonne déjà à 7 jours les cookies d’un sous-domaine first-party qui pointe vers un tiers par CNAME (mon article sur Safari 27, en anglais).
- Plateforme de réservation de restaurants (poste salarié) : tableau de bord de réconciliation Adobe ↔ Google Analytics. Principe : on explique l’écart entre deux outils en comparant chacun à une source qui ne dépend pas du navigateur, comme les commandes du back-office.
Ma méthode d’audit Launch, ligne par ligne : Adobe Launch Implementation Checklist and Guide (en anglais), la checklist que j’utilise à chaque mission.
Ce que j’ai écrit sur Adobe
Je documente ce que je rencontre en mission. Quelques guides, en anglais :
- Adobe Analytics : props, eVars et événements expliqués
- Adobe Launch (Tags) : guide d’implémentation et checklist
- Suivre des iframes avec Adobe Analytics
- Customer Journey Analytics : datasets, connexions et data views
- Signaux de consentement : ce que lisent Google, Adobe et Matomo
Pourquoi moi
Plus de 10 ans en analytics et tracking, dont plus de trois ans comme Lead Analytics & Tracking (Adobe) chez Expedia Group, après SFR et TheFork, deux postes où j’utilisais déjà Adobe Analytics. Formé à Adobe Analytics (Essential Training et Elevate Your Adobe Analytics Skills, LinkedIn Learning, 2025). Ancien développeur, je lis les règles Launch et le code des pages comme un développeur, et j’explique le résultat à un directeur marketing. Mon parcours.
Questions fréquentes
Vous intervenez aussi sur Customer Journey Analytics ?
Oui, sur la partie données : datasets, connexions, data views et cohérence avec Adobe Analytics pendant la transition.
De quels accès avez-vous besoin ?
Un accès en lecture à Adobe Analytics (Admin en consultation si possible), à la propriété Launch et au site. Je ne sauvegarde rien pendant l’audit.
Combien de temps dure un audit Adobe Analytics ?
1 à 2 semaines selon le nombre de report suites, de sites et de marchés. Vous recevez un rapport écrit, avec la preuve de chaque écart.
Vous travaillez aussi sur GA4, Commanders Act ou le consentement ?
Oui : voir Consultant GA4 et audit analytics, Expert Commanders Act et Consent Mode v2 et CMP.
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