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Pierre Bossetti

Étude de cas

Tayib.app : mesurer le parcours du contenu jusqu'au store

Comment Tayib.app mesure le parcours du contenu jusqu'au store : GA4 natif, CMP Tarteaucitron, Consent Mode v2, événements click_store et dashboard Looker Studio.

  • [Astro]
  • [Native GA4]
  • [CMP/GDPR]
  • [Consent Mode v2]
  • [Looker Studio]
Client
Tayib.app. Application mobile (iOS et Android) adossée à un site de contenu éditorial en Astro.
Objectif
Savoir quels contenus et quels emplacements mènent réellement au téléchargement de l'application, puis jusqu'à l'abonnement.
Problème technique
Aucune vue fiable du parcours site → store → app : clics vers les stores non mesurés, consentement à câbler proprement, données dispersées.
Solution mise en œuvre
GA4 natif avec content_group, CMP Tarteaucitron, Consent Mode v2, événements click_store personnalisés et un dashboard Looker Studio unique.

L'architecture de mesure

Le site est généré avec Astro : le tracking est donc écrit dans le code de l'application, pas injecté par un conteneur de tags fragile. Chaque donnée est émise nativement vers GA4, avec une nomenclature documentée.

  • Propriété GA4 native : content_group pour regrouper les pages par type de contenu, sans regex à maintenir.
  • CMP Tarteaucitron : les services tiers sont bloqués tant que le visiteur n'a pas donné son accord.
  • Consent Mode v2 : l'état de consentement pilote GA4 ; les signaux sans cookie alimentent la modélisation des données manquantes.
  • Événements click_store : un événement personnalisé à chaque clic vers l'App Store ou Google Play, avec le store ciblé et l'emplacement du clic.
// 1. Consent Mode v2 : tout est refusé tant que la CMP n'a pas répondu
gtag('consent', 'default', {
  ad_storage: 'denied',
  ad_user_data: 'denied',
  ad_personalization: 'denied',
  analytics_storage: 'denied',
  wait_for_update: 500,
});

// 2. Événement personnalisé émis par le code, pas par du scraping du DOM
gtag('event', 'click_store', {
  store: 'google',            // google | apple
  click_placement: 'navbar',  // navbar, homepage, article_full...
  link_text: 'Get it on Google Play',
});

Extrait simplifié et illustratif.

Résultats sur 30 jours

Période mesurée : du 11 octobre au 9 novembre 2026. Variations par rapport à la période précédente.

3 322

Utilisateurs actifs

+173,4 %

105

Utilisateurs envoyés vers un store

+75,0 %

531

Premières ouvertures de l'app

+314,8 %

3,16 %

Taux utilisateur → store

Le dashboard Looker Studio

Le rapport est organisé en cinq pages. Chacune répond à une question précise et partage les mêmes filtres : appareil, source du premier contact, langue et période.

1. Vue d'ensemble : acquisition et clics vers les stores

Des scorecards résument les utilisateurs actifs (3 322), les utilisateurs envoyés vers un store (105) et les premières ouvertures de l'app (531), chacune avec sa variation. La courbe superpose utilisateurs actifs et clics store pour repérer les pics, et un graphique en anneau répartit les clics entre Google (50,5 %) et Apple (49,5 %).

Dashboard Looker Studio : scorecards utilisateurs actifs, utilisateurs vers le store et premières ouvertures, courbe des utilisateurs et des clics store, anneau Google / Apple.
Page 1 · Vue d'ensemble : acquisition, clics store, répartition Google / Apple

2. Contenus : quelles pages convertissent vers le store

Un tableau croise chaque page d'atterrissage avec ses utilisateurs, ses clics store, son taux de clic et sa durée d'engagement. Il montre par exemple que la page d'accueil convertit à 23,02 % (49 clics pour 127 utilisateurs), contre 0,4 % à 5 % pour les articles de blog. La durée moyenne atteint 1 min 17 s, et un camembert indique l'origine géographique du trafic, avec l'Amérique du Nord en tête (37,4 %).

Dashboard Looker Studio : tableau des pages d'atterrissage avec utilisateurs, clics store, CTR et durée, répartition géographique et tableau par content group.
Page 2 · Contenus : pages d'atterrissage, CTR vers le store, zones géographiques

3. Emplacements : où les clics ont lieu

Grâce au paramètre d'emplacement de l'événement personnalisé, un histogramme classe les clics par zone du site : la navbar concentre l'essentiel (près de 90 clics), devant la page d'accueil, le bouton de bannière d'app et les deux formats d'encart d'article. Un tableau détaille l'URL et le texte de chaque lien cliqué (« Download », « Get it on Google Play », « Laden »), ce qui permet aussi de vérifier les versions traduites.

Dashboard Looker Studio : histogramme des clics store par emplacement (navbar, homepage, app_banner_btn, article_full, article_compact) et tableau des URL et textes de lien.
Page 3 · Emplacements : clics store par placement, URL et texte du lien

4. Cibles : App Store contre Google Play

Cette page recoupe l'événement personnalisé click_store (133 key events : 72 vers Google, 61 vers Apple) avec les clics sortants natifs par domaine (194 clics : 106 vers apps.apple.com, 88 vers play.google.com) et par URL complète. Les paramètres de campagne présents dans les liens permettent de relier chaque clic à sa source.

Dashboard Looker Studio : clics click_store par store cible, clics sortants par domaine de lien et tableau des URL complètes.
Page 4 · Cibles : click_store par store, clics sortants par domaine et par URL

5. Application : de l'onboarding à l'abonnement

La dernière page suit l'entonnoir côté application : profil d'onboarding (341), chargement (317), affichages du paywall (767), démarrages d'essai (6) et revenu (871 CHF). Elle ventile ensuite les acheteurs par produit (halal_monthly à 71,4 %), par pays et par jour de la semaine, pour relier l'acquisition web à la monétisation.

Dashboard Looker Studio : entonnoir onboarding, paywall et essai, acheteurs par produit, tableau par pays, essais et acheteurs par jour, courbe des acheteurs.
Page 5 · Application : onboarding, paywall, essais, acheteurs par produit et par pays

Ce que ce chantier apporte

Un seul rapport relie désormais le contenu éditorial, le clic vers le store et la conversion dans l'application, sur des données collectées nativement et conformes au RGPD. Les décisions éditoriales et produit s'appuient sur un signal, pas sur une estimation.