Si vous gérez un site e-commerce, vous connaissez probablement cette question : parmi toutes mes fiches produits, lesquelles retiennent vraiment l'attention de mes visiteurs ? Pas juste celles qui sont chargées le plus souvent. Celles que les gens lisent, scrollent, sur lesquelles ils cliquent sur le bouton 'Ajouter au panier'. Ce n'est pas la même chose, et la différence entre les deux peut changer complètement votre stratégie produit et éditoriale.
Je vais vous montrer comment extraire ces données depuis Google Analytics 4. La pépite est cachée dans une section que la plupart des gens n'ouvrent jamais. Il faut la trouver.
Pourquoi le nombre de pages vues ne suffit pas
Commençons par ce que tout le monde regarde en premier : le rapport Pages/Écrans de GA4. Vous y trouvez le nombre de pages vues et le nombre de sessions engagées, c'est-à-dire les visites durant plus de dix secondes, avec au moins un événement, ou avec une conversion. C'est déjà un progrès réel par rapport à Universal Analytics, qui ne faisait aucune distinction entre quelqu'un qui atterrit sur une fiche produit et repart en deux secondes, et quelqu'un qui reste, lit, scrolle et hésite.
Mais le problème reste entier : une page vue, c'est un chargement. Rien de plus. Imaginez que vous gériez le site d'une marque de cosmétique de luxe comme Sisley. Une fiche produit peut être chargée 500 fois dans la semaine. Est-ce que ces 500 personnes étaient vraiment intéressées par ce produit ? Certaines sont peut-être arrivées par erreur. D'autres ont regardé la photo principale et sont reparties. D'autres encore ont scrollé jusqu'en bas, lu la composition, et finalement ajouté le produit au panier. Ces trois comportements n'ont rien à voir, mais ils comptent tous comme une page vue.
Pour mesurer l'intérêt réel, je dois regarder ce que les visiteurs font sur la page, pas juste le fait qu'ils l'ont ouverte.
GA4 est centré sur les événements : c'est là que tout se passe
La bonne nouvelle, c'est que GA4 est construit autour d'une logique événementielle. Chaque action d'un visiteur sur votre site génère un événement : un clic, un scroll, une vidéo lancée, un formulaire soumis. Comme le souligne Google dans sa propre documentation, chaque interaction est enregistrée comme un événement distinct.
Ce changement de paradigme par rapport à Universal Analytics est fondamental. Dans UA, tout était centré sur la session et la page vue. Dans GA4, chaque micro-interaction est capturée et nommée. Cela signifie qu'en analysant les bons événements sur les bonnes pages, je peux reconstituer un niveau d'intérêt précis, presque page par page et produit par produit.
Deux événements m'intéressent particulièrement pour mesurer l'intérêt sur une fiche produit : l'événement 'scroll', qui indique qu'un visiteur a parcouru la page à plus de 90% de sa hauteur, et l'événement 'add_to_cart', qui indique qu'il a cliqué sur le bouton 'Ajouter au panier'. Ce sont deux signaux de niveaux d'intérêt différents, et je vais vous montrer comment les extraire proprement.
Quitter les Rapports pour l'Exploration : changer d'outil change tout
Le rapport Pages/Écrans standard ne permet pas d'accéder à ce niveau de détail. Pour aller chercher ces données, il faut quitter la rubrique 'Rapports' et entrer dans la rubrique 'Explorer'. C'est là que GA4 devient vraiment puissant.
La section Exploration, anciennement réservée aux clients GA360 payants sous Universal Analytics, est désormais accessible à tous gratuitement dans GA4. Comme l'explique la documentation de référence, les explorations permettent de croiser librement dimensions, segments et métriques dans des rapports entièrement personnalisés, contrairement aux rapports standards qui affichent des données prédéfinies.
L'interface n'est pas des plus intuitives au premier abord. Il faut comprendre sa logique avant de pouvoir l'utiliser efficacement. Cette logique repose sur deux notions : les dimensions (les données qualitatives : nom de la page, nom de l'événement, source de trafic, etc.) et les métriques (les données quantitatives : nombre d'événements, nombre de sessions, revenus, etc.). Une fois ce principe assimilé, tout devient beaucoup plus clair.
Concrètement, dans une exploration en format libre, vous définissez dans une première colonne les dimensions et métriques avec lesquelles vous voulez travailler. Ensuite, dans la seconde colonne, vous glissez ces données aux bons endroits : les dimensions en lignes ou en colonnes, les métriques en valeurs. C'est exactement le même principe qu'un tableau croisé dynamique dans Excel, mais appliqué à vos données comportementales en temps réel.
Rapport 1 : identifier les fiches produits avec le plus de clics 'Ajouter au panier'
Voici comment construire le premier rapport qui vous intéresse vraiment en tant qu'e-commerçant : la liste de vos fiches produits classées par nombre de clics sur 'Ajouter au panier'.
Dans une nouvelle exploration, voici la configuration à mettre en place :
- Dans la case Dimensions, ajoutez 'Emplacement de la page' (ou 'Titre de la page' si vos titres de pages sont explicites, ce qui rend le tableau plus lisible) et 'Nom de l'événement'.
- Dans la case Métriques, ajoutez 'Nombre d'événements'.
- Faites glisser 'Emplacement de la page' dans la case 'Lignes' de la configuration du tableau.
- Faites glisser 'Nom de l'événement' dans la case 'Colonnes'.
- Faites glisser 'Nombre d'événements' dans la case 'Valeurs'.
- Créez un filtre pour n'afficher que vos fiches produits (par exemple, en filtrant sur les URL qui contiennent un segment spécifique à vos pages produits).
Le résultat : un tableau qui vous donne, pour chaque fiche produit, le nombre de fois où chaque événement s'est produit, dont l'événement 'add_to_cart'. Par défaut, GA4 n'affiche que 10 lignes dans les explorations. Pensez à passer le nombre de lignes à 250 pour avoir une vision complète de votre catalogue.
J'ai pu observer sur mon propre site le résultat de cette manipulation : une fiche de formation 'Google Unisex Eco Qui Black', par exemple, avait été ajoutée deux fois au panier sur la période d'observation. Ce n'est pas un chiffre massif, mais c'est un indicateur concret d'intérêt transactionnel, ce qu'aucun rapport standard ne vous donne.
Pour rappel, en e-commerce, un bon taux de rebond sur les pages clés comme les fiches produits se situe autour de 30% à 40% selon les benchmarks sectoriels. Cela signifie que la majorité des visiteurs qui arrivent sur une fiche produit y restent et interagissent. Mais 'rester' n'est pas la même chose qu'être 'prêt à acheter'. L'événement 'add_to_cart' est le vrai signal d'intention d'achat.
Rapport 2 : identifier les fiches produits les plus scrollées à 90%
Le deuxième rapport est encore plus intéressant, parce qu'il mesure l'engagement de lecture, pas seulement l'intention d'achat. Un visiteur peut lire une fiche produit en entier et décider de ne pas acheter ce jour-là. Il n'en reste pas moins fortement intéressé.
GA4 enregistre nativement un événement appelé 'scroll' dès qu'un utilisateur parcourt une page à plus de 90% de sa hauteur. Ce seuil de 90% est le seuil par défaut dans les mesures améliorées de GA4, et il signifie concrètement que l'utilisateur a lu l'intégralité du contenu visible de la page, puisque les derniers 10% correspondent généralement au pied de page. Ce n'est pas un scroll rapide. C'est quelqu'un qui a vraiment lu.
Pour construire ce rapport, la configuration est similaire mais avec une dimension différente :
- Dans la case Dimensions, ajoutez 'Chemin de la page' et 'Nom de l'événement'.
- Dans la case Métriques, ajoutez 'Nombre d'événements'.
- Faites glisser 'Chemin de la page' dans 'Lignes'.
- Faites glisser 'Nom de l'événement' dans 'Colonnes'.
- Faites glisser 'Nombre d'événements' dans 'Valeurs'.
- Créez un filtre sur le chemin de la page pour n'afficher que vos fiches produits.
Sur mon propre site, toutes mes fiches de programmes de formation contiennent le mot 'formation' dans leur URL. Je peux donc créer un filtre qui inclut uniquement les pages dont le chemin contient ce mot. Le tableau se met à jour immédiatement et m'affiche uniquement les pages concernées.
Attention : GA4 va afficher tous les événements enregistrés sur ces pages, y compris des événements que vous ne souhaitez pas voir, comme 'session_start' ou 'first_visit'. Ces événements n'ont aucune pertinence analytique dans ce contexte. Il suffit de faire un clic droit et de les exclure de la sélection pour nettoyer le tableau.
Une fois le tableau nettoyé, vous pouvez comparer directement, pour chaque fiche produit, le nombre de pages vues et le nombre de scrolls à plus de 90%. Sur mon site, j'ai observé par exemple que ma formation à Google Analytics avait été consultée six fois sur la période et que trois visiteurs avaient scrollé à plus de 90% de la page. Soit 50% d'engagement profond. En revanche, ma formation à TikTok Ads avait été chargée onze fois et scrollée à 90% zéro fois. Ce contraste est immédiatement actionnable.
Lire les résultats : ce que ces chiffres vous disent vraiment
Ce que ces deux rapports vous apportent, c'est une lecture qualitative de l'intérêt de vos visiteurs, produit par produit. Ce n'est pas la même chose que mesurer la popularité brute d'une page.
Une fiche avec beaucoup de vues et peu de scrolls à 90% me dit que les gens arrivent, regardent rapidement, et repartent. Le problème vient soit de la pertinence du trafic (les visiteurs ne sont pas les bonnes personnes), soit du contenu lui-même (la page ne répond pas à ce qu'ils cherchent), soit de l'expérience utilisateur (mise en page, vitesse, lisibilité).
Une fiche avec peu de vues mais un fort taux de scroll à 90% me dit que ceux qui arrivent s'y intéressent vraiment. Ce produit mérite peut-être plus de trafic et une meilleure mise en avant dans le catalogue.
Une fiche avec un bon nombre de clics 'Ajouter au panier' mais peu de pages vues me dit que ce produit convertit bien quand les gens le voient, mais qu'il manque de visibilité. C'est un signal fort pour prioriser sa mise en avant.
Ces trois lectures, combinées, donnent une carte d'intérêt réel de votre catalogue que vous ne pouvez pas obtenir depuis les rapports standard.
Aller plus loin : personnaliser le seuil de scroll avec Google Tag Manager
Le seuil de 90% est fixé par défaut dans GA4 et ne peut pas être modifié directement dans l'interface. Si vous souhaitez mesurer l'engagement à d'autres seuils, par exemple 50% ou 75%, il faudra passer par Google Tag Manager pour créer des événements personnalisés.
Dans GTM, vous pouvez créer un déclencheur de type 'Scroll Depth' et définir les pourcentages que vous souhaitez suivre : 25%, 50%, 75%, ou n'importe quel autre seuil. Vous créez ensuite un tag d'événement GA4 associé à ce déclencheur et vous récupérez ces événements dans vos explorations.
Un point technique important : si vous activez cette configuration personnalisée, désactivez au préalable le scroll automatique dans les mesures améliorées de GA4 pour éviter de compter deux fois les événements à 90%.
Cette configuration personnalisée est utile notamment pour les fiches produits longues, où un scroll à 50% peut déjà représenter un signal d'intérêt significatif. Pour les pages e-commerce, les benchmarks sectoriels suggèrent qu'un taux de scroll entre 30% et 50% est déjà un indicateur d'engagement pertinent à surveiller.
Un principe simple, une puissance analytique réelle
La logique que je vous ai présentée ici est simple : chaque action d'un visiteur sur votre site est un événement. En croisant ces événements avec les pages sur lesquelles ils se produisent, j'obtiens une carte fine de l'intérêt réel de mes visiteurs. Pas leur présence. Leur comportement.
Ces deux explorations, une pour le scroll à 90% et une pour l'ajout au panier, peuvent être construites en moins de dix minutes une fois que vous en maîtrisez la logique. Elles vous donnent des informations qu'aucun rapport standard, dans GA4 ou ailleurs, ne vous donnera automatiquement.
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