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.
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