L'attribution d'install est le processus d'attribution du crédit de chaque nouvel install d'application à la publicité, la campagne et le réseau qui l'ont généré. C'est le produit central de chaque MMP et le fondement de toute décision UA — sans attribution fiable, vous ne pouvez pas savoir quelles campagnes fonctionnent, vous ne pouvez pas optimiser les enchères, vous ne pouvez pas allouer le budget entre les canaux.
Le problème est plus complexe qu'il n'y paraît. Un parcours d'install typique : l'utilisateur voit une publicité TikTok, ne clique pas ; voit une publicité de retargeting Meta le jour 3, clique mais n'installe pas ; cherche la marque le jour 5, voit la fiche App Store de façon organique, installe. Quelle source obtient le crédit ? Différentes règles d'attribution donnent des réponses différentes — et la plupart des réseaux publicitaires revendiqueront l'install si on leur demande, donc sans un arbitre neutre (le MMP), plusieurs réseaux sont crédités et vous payez plusieurs fois pour le même utilisateur.
Règles d'attribution courantes
- Attribution au dernier clic (par défaut pour la plupart des MMP) : la dernière publicité cliquée par l'utilisateur avant l'install (dans la fenêtre) obtient 100 % du crédit. Simple, sans ambiguïté, s'aligne généralement avec « la publicité qui a conclu l'install ».
- Attribution view-through : crédit accordé quand un utilisateur a vu une publicité sans cliquer, puis a installé dans une fenêtre plus courte (1-24 heures). Signal plus faible que le click-through. Souvent utilisé comme critère de départage quand aucune attribution au clic ne s'applique.
- Attribution multi-touch : crédit distribué entre plusieurs points de contact (linéaire, décroissance temporelle, basé sur la position, piloté par les données). Plus précis en théorie, plus difficile post-ATT.
- Attribution au premier clic : à l'opposé du dernier clic — la première publicité cliquée obtient le crédit. Moins courant ; parfois utilisé pour la mesure de la « génération de demande ».
- Attribution engaged-view : les publicités vidéo regardées jusqu'à un seuil de complétion défini (souvent 6 secondes ou 50 % de complétion) créditent l'install. Courant dans l'attribution YouTube et TikTok.
L'attribution iOS post-ATT est un patchwork
- Postbacks SKAN pour les installs provenant de réseaux publicitaires compatibles SKAN (la plupart des grands réseaux désormais).
- Attribution MMP au niveau de l'appareil pour les utilisateurs ayant opté via l'ATT (20-40 % des utilisateurs).
- API d'attribution Apple Search Ads spécifiquement pour les campagnes Apple Search Ads.
- Signal first-party — correspondance CRM, continuité du parcours web-to-app via le deep linking différé, identifiants saisis par l'utilisateur.
- Attribution interne Meta et TikTok — exécutant leur propre attribution au niveau utilisateur dans leurs jardins clos.
Le rôle du MMP est d'ingérer l'ensemble de ces signaux, de les dédupliquer (pour qu'un même install ne soit pas crédité à plusieurs sources) et de produire une vue unifiée.
L'attribution Android est plus simple car l'attribution déterministe basée sur le GAID fonctionne encore pour la plupart des utilisateurs (~80-90 % des utilisateurs Android ne se désinscrivent pas de l'ID publicitaire). Les MMP utilisent principalement le install-referrer (le mécanisme officiel de Google Play pour l'attribution click-to-install) combiné avec la correspondance au niveau de l'appareil. Privacy Sandbox pour Android (déploiement progressif) introduira finalement une attribution agrégée similaire à SKAN d'ici ~2027.
Comparaison des règles d'attribution — quand chacune s'applique
| Règle | Fonctionnement | Points forts | Points faibles |
|---|---|---|---|
| Dernier clic | La dernière publicité cliquée dans la fenêtre obtient 100 % du crédit | Simple, sans ambiguïté, défaut MMP | Surcrédite les campagnes de conversion finale ; ignore la notoriété en amont |
| Premier clic | La première publicité cliquée dans la fenêtre obtient 100 % du crédit | Crédite le travail de génération de demande | Surcrédite la notoriété initiale ; ignore les contacts de conversion |
| View-through | L'impression publicitaire (sans clic) est créditée si l'install se produit dans une fenêtre plus courte (1-24h) | Capte l'impact brand / vidéo | Signal plus faible — l'utilisateur a vu sans s'engager |
| Multi-touch (linéaire) | Le crédit est réparti équitablement entre tous les points de contact | Reconnaît la contribution de l'entonnoir | Difficile cross-réseau post-ATT ; la pondération linéaire est naïve |
| Multi-touch (piloté par les données) | Un modèle ML attribue des pondérations basées sur la corrélation de conversion observée | Le plus précis quand il fonctionne | Nécessite des données étendues + support de la plateforme |
| Engaged-view | Les publicités vidéo regardées jusqu'à une complétion définie (ex. : 6s ou 50 %) sont créditées | Fait le pont entre clic et view-through | Courant sur YouTube + TikTok ; moins standardisé cross-plateforme |
Le défaut MMP est le dernier clic dans la fenêtre (typiquement 7-30 jours). Les programmes matures utilisent le multi-touch + les tests d'incrémentalité en complément du dernier clic pour les décisions stratégiques, mais opèrent sur le dernier clic pour l'enchère UA quotidienne.