Pourquoi le sens de visiteurs uniques change d'un outil à l'autre

Que veut dire visiteurs uniques en analytique?

Ce que chaque outil implémente réellement derrière visiteurs uniques, ce sont des identifiants dédupliqués, comptés une fois par période de rapport, quel que soit le nombre de visites ou de pages vues produites par chaque identifiant. Matomo énonce l'objectif sans détour: un Unique Visitor est "an unduplicated individual visiting your website, based on available identification methods such as Matomo's first-party cookies or User ID," et "each visitor is counted only once per selected reporting period, even if they visit the website multiple times during that time." Adobe Analytics est plus franc sur ce qui est vraiment compté: la mesure "shows the number of visitor IDs for the dimension item."

L'écart entre l'individu et l'identifiant est l'endroit où naît chaque divergence. Une personne avec un ordinateur portable et un téléphone, cela fait deux identifiants. Une personne qui efface ses cookies le mardi, cela fait deux identifiants. Un navigateur partagé par un foyer, c'est un identifiant qui couvre trois personnes. Le chiffre du tableau de bord est exact sur les identifiants et approximatif sur les humains, et aucune documentation d'éditeur ne prétend le contraire.

Comment chaque outil identifie-t-il un visiteur unique?

Chaque outil résout un visiteur via une chaîne de solutions de repli différente, et cette chaîne décide du décompte.

La ligne de Plausible est la plus instructive, car elle rend l'arbitrage explicite au lieu de le masquer. Faire tourner et supprimer le sel toutes les 24 heures "prevents tracking users across days," ce qui signifie aussi que la même personne venue lundi puis mardi compte pour deux visiteurs uniques dans tout rapport couvrant plusieurs jours. C'est une propriété de confidentialité délibérée, pas un bug, et cela rend le chiffre hebdomadaire de visiteurs uniques de Plausible structurellement plus élevé que celui d'un outil à cookies sur un trafic identique.

GA4 ne publie aucune mesure appelée "unique visitors". Il publie Total users, "the number of unique users who triggered any event in the specified date range," et Active users, "the number of unique users who engaged with your site or app in the specified date range." Quiconque lit un rapport GA4 comme un décompte de visiteurs uniques lit l'une de ces deux mesures, et elles ne coïncident pas entre elles.

Pourquoi les décomptes de visiteurs uniques ne tombent-ils jamais juste d'un jour à l'autre?

Les visiteurs uniques ne s'additionnent pas, parce que chaque période de rapport déduplique indépendamment et qu'un visiteur présent sur cinq jours fait cinq uniques quotidiens mais un seul unique hebdomadaire. Adobe décrit le même comportement dans Analysis Workspace: le total du rapport applique la déduplication sur toute la plage de dates au lieu d'additionner les chiffres journaliers. L'arithmétique qui fonctionne pour les pages vues et les sessions se casse donc ici.

pageviews(Mon..Sun) = sum of daily pageviews
sessions(Mon..Sun)  = sum of daily sessions
uniques(Mon..Sun)  != sum of daily uniques

Si un tableur additionne sept chiffres journaliers de visiteurs uniques pour en faire un chiffre hebdomadaire, ce chiffre est faux dans un seul sens: trop élevé. La même règle s'applique en montant aux mois et aux années. Les pages vues, les sessions et les utilisateurs s'imbriquent les uns dans les autres selon une direction fixe, et les visiteurs uniques se placent au sommet de cette pile, là où l'imbrication cesse d'être additive.

Quels outils refusent de calculer les visiteurs uniques sur de longues plages?

Matomo refuse net sur les plages que réclament la plupart des rapports. Le produit Cloud traite la mesure "for days and weeks only and cannot be enabled for months, years, or custom date ranges." Matomo On-Premise la livre désactivée pour les années et les plages, derrière deux réglages:

enable_processing_unique_visitors_year = 0
enable_processing_unique_visitors_range = 0

La documentation donne la raison sans euphémisme: "By default for performance reasons the 'Visitors > Overview > Unique Visitors / Users' metrics are disabled because the SQL query to process unique visitors/users is quite costly and take minutes to run on a High traffic Matomo server." Les activer "will have a negative impact on the performance of report processing." Un rapport annuel Matomo avec une cellule de visiteurs uniques vide n'est donc pas cassé, il est configuré.

Le chiffre de visiteurs uniques de GA4 est-il une estimation?

GA4 l'estime. La documentation développeur de Google indique qu'Analytics utilise HyperLogLog++ pour estimer la cardinalité des "most used metrics including Active Users and Sessions," et publie les valeurs de précision: 14 pour Active users, 14 pour Total users, 12 pour Sessions. Reproduire le chiffre dans BigQuery s'en approche sans tomber juste, parce qu'Analytics utilise une sparse precision de 25 pour les utilisateurs alors que BigQuery fixe par défaut la sparse precision à la précision plus cinq, ce qui donne 19. La note de Google elle-même: "There will be a small difference in user count for cardinalities up to approximately 12,200."

Ce seuil compte davantage pour les sites petits et moyens que pour les grands. En dessous d'environ 12 200 utilisateurs distincts dans un découpage, le sketch et le décompte exact peuvent diverger de façon visible, ce qui explique qu'un segment GA4 et une requête BigQuery sur les mêmes événements se contredisent souvent de quelques utilisateurs sans que personne soit en tort. Google note par ailleurs que, pour les événements, "A discrepancy of 2-5% between the total event count in Analytics and BigQuery is expected". Pourquoi deux outils d'analytique affichent des chiffres différents couvre le reste des causes.

Qu'est-ce qui casse un décompte de visiteurs uniques sur le terrain?

Quatre choses le cassent, et toutes les quatre gonflent le chiffre au lieu de le réduire.

La durée de vie du cookie vient en premier. Chaque fois qu'un navigateur efface ou plafonne le stockage qui contient l'ID de visiteur, la visite suivante démarre un identifiant neuf. Le comportement multi-appareils vient en deuxième: un téléphone et un ordinateur portable font deux identifiants sauf si un User ID les recoud, et l'identité de rapport Device based de GA4 refuse de les recoudre par conception. Troisièmement, les bloqueurs de scripts jettent le beacon avant qu'il ne remonte, si bien qu'un visiteur récurrent peut disparaître d'un rapport et réapparaître comme nouveau dans le suivant. Quatrièmement, le trafic automatisé: un outil qui ne filtre pas les user agents de bots connus avant de compter remonte des totaux plus élevés sur chaque unité, et le filtrage des bots décide de l'ampleur de l'écart.

Rien de tout cela ne rend la mesure inutile. Cela en fait une courbe de tendance plutôt qu'un comptage de têtes. Comparez les visiteurs uniques à eux-mêmes dans le temps, sur un seul outil, avec une seule méthode d'identification, et ils répondent à la question que les gens posent vraiment. Comparez le chiffre d'un outil à celui d'un autre et vous mesurez les deux chaînes d'identifiants, pas l'audience. Si la définition de la période englobante est elle aussi floue, ce que contient une session et quand elle se termine est le point de départ.

L'analytique respectueuse de la vie privée de Flowsery compte les visiteurs sans cookies et sans échantillonnage, si bien que le chiffre bouge quand le trafic bouge, et non quand un navigateur change une règle de stockage.

Questions fréquentes

Un visiteur unique est-il la même chose qu'un utilisateur?

En pratique oui, et le vocabulaire tient à l'éditeur plus qu'au sens. Adobe Analytics dit Unique Visitors, Matomo dit Unique Visitors ou Users selon le rapport, et GA4 dit Total users et Active users. Les quatre comptent des identifiants dédupliqués sur une période. Les différences qui comptent sont dans la chaîne d'identifiants, pas dans l'étiquette.

Pourquoi mon décompte hebdomadaire de visiteurs uniques est-il inférieur à la somme de mes décomptes journaliers?

Parce que la semaine déduplique les visiteurs apparus sur plus d'un jour. Un visiteur vu lundi et jeudi compte une fois dans le chiffre hebdomadaire et deux fois dans la somme des journaliers. L'écart entre les deux chiffres donne une mesure grossière du nombre de personnes qui reviennent dans la semaine.

Les visiteurs uniques peuvent-ils dépasser les sessions?

Non, pas au sein d'un même outil et d'une même période, car un visiteur doit produire au moins une session pour être compté. Un rapport qui affiche plus de visiteurs uniques que de sessions tire les deux chiffres de plages de dates différentes ou d'outils différents.

GA4 a-t-il une mesure nommée littéralement unique visitors?

Non. GA4 publie Total users, défini comme le nombre d'utilisateurs uniques ayant déclenché un événement sur la plage de dates, et Active users, défini comme le nombre d'utilisateurs uniques ayant interagi avec le site ou l'application. Active users se situe sous Total users sur le même trafic, car il exclut les utilisateurs qu'Analytics n'a pas pu rattacher à une session avec engagement.

Pourquoi Matomo laisse-t-il la cellule visiteurs uniques vide dans un rapport annuel?

Parce que Matomo ne traite pas la mesure pour les années ni les plages personnalisées par défaut. Sur Matomo Cloud, elle ne peut pas être activée du tout pour les mois, les années ou les plages de dates personnalisées. Sur Matomo On-Premise, elle dépend de enable_processing_unique_visitors_year et enable_processing_unique_visitors_range, livrés tous deux à 0 parce que la requête coûte cher sur des serveurs à fort trafic.

Un outil sans cookies surcompte-t-il les visiteurs uniques?

Un outil qui fait tourner son sel de hachage chaque jour remontera plus de visiteurs uniques sur une plage de plusieurs jours qu'un outil à cookies, parce que la même personne produit un hachage différent chaque jour. Plausible documente exactement cela: le sel "is rotated and deleted every 24 hours," ce qui "prevents tracking users across days while still providing useful aggregate analytics." Le chiffre journalier reste comparable; les chiffres hebdomadaires et mensuels sont structurellement gonflés par rapport à des identifiants persistants.

Pourquoi deux appareils comptent-ils comme deux visiteurs uniques?

Un téléphone et un ordinateur portable génèrent chacun leur propre identifiant de visiteur, sauf si un User ID les relie. L'identité de reporting Device based de GA4 rend cela permanent, car elle ignore tout ID sauf l'ID de l'appareil. Sans connexion ni autre identifiant persistant, la même personne apparaît comme deux identifiants au lieu d'un seul.

Effacer les cookies crée-t-il un nouveau visiteur unique?

Oui, car la plupart des outils identifient un visiteur via un cookie contenant un ID, et effacer ou limiter ce stockage démarre un identifiant neuf à la visite suivante. La durée de vie du cookie est l'une des principales causes de décomptes de visiteurs uniques gonflés. La même personne devient deux visiteurs uniques dans le rapport alors que son comportement n'a pas changé.

Pourquoi BigQuery affiche-t-il un nombre d'utilisateurs différent de GA4?

GA4 estime la cardinalité avec HyperLogLog++ en utilisant une sparse precision de 25, alors que la sparse precision par défaut de BigQuery est la précision plus cinq, soit 19. Cet écart produit une petite différence pour les cardinalités allant jusqu'à environ 12 200, selon la note de Google elle-même. Au-delà, l'écart de sparse precision disparaît, et il ne reste que la marge d'erreur propre au sketch face à un décompte exact.

Faut-il comparer le nombre de visiteurs uniques entre deux outils différents?

Comparer le nombre de visiteurs uniques d'un outil à celui d'un autre mesure les deux chaînes d'identification, pas la même audience. La combinaison cookie plus repli config_id de Matomo, le réglage d'identité de reporting de GA4 et le salt rotatif de Plausible produisent chacun un chiffre différent sur un trafic identique. La comparaison qui tient est celle du chiffre d'un outil face à lui-même dans le temps, avec une seule méthode d'identification tout du long.