Diffuser une bannière marketing en pied de mail ou via les réseaux sociaux, c’est s’assurer de transmettre une même information sur plusieurs canaux de communication. Mais pour piloter efficacement vos campagnes, il ne suffit pas de savoir qu’une bannière est affichée ou cliquée : il faut aussi comprendre ce qui se passe après le clic.
Avec Email Impact, vous pouvez suivre le nombre d’affichages et de clics générés par vos bannières, tout en diffusant vos campagnes sur plusieurs canaux comme les signatures mail, LinkedIn ou Facebook. Les paramètres UTM viennent compléter cette analyse en permettant d’identifier précisément l’origine du trafic dans Google Analytics. Ils vous aident à comparer vos campagnes, vos visuels et vos canaux pour savoir ce qui génère réellement de l’engagement, des visites qualifiées et des conversions.
Le lien ouvre l’outil choisi avec un prompt prérempli. Si l’outil ne récupère pas correctement la page, utilisez “Copier le prompt”.
La signature mail accompagne chaque échange envoyé par les collaborateurs. Elle devient donc un point de contact régulier, discret et très puissant, notamment avec le rajout de bannières sous les signatures. Combinée avec le partage sur les réseaux sociaux, la communication cross-canal devient importante et puissante.
Mais une question revient rapidement : comment savoir si ces campagnes fonctionnent vraiment ?
Email Impact intègre déjà des données essentielles, comme le nombre d’affichages des bannières et le nombre de clics générés. Ces informations permettent de mesurer la visibilité et l’attractivité d’une campagne directement depuis l’outil. Mais pour aller plus loin, notamment pour comprendre ce que font les visiteurs après avoir cliqué, les paramètres UTM deviennent indispensables.
Dans Google Analytics 4, les paramètres UTM ajoutés aux URLs permettent d’identifier les campagnes qui génèrent du trafic. Google indique notamment que ces paramètres peuvent être visibles dans les rapports d’acquisition lorsqu’un utilisateur clique sur un lien balisé.
Qu’est ce qu’un paramètre UTM ?
Un paramètre UTM est un petit morceau de texte ajouté à la fin d’une URL pour aider Google Analytics à comprendre d’où vient un visiteur.
Par exemple, au lieu d’utiliser simplement ce lien : https://www.votresite.fr/demo, vous pouvez utiliser un lien enrichi avec des paramètres UTM. L’URL finale ressemblerait à ça : https://www.votresite.fr/demo?utm_source=signature_mail&utm_medium=email&utm_campaign=lancement_offre&utm_content=banniere_v1
Pour l’internaute, cela ne change presque rien. Il clique sur le lien et arrive sur la même page. Pour l’équipe marketing, la différence est énorme : Avec Google Analytics, vous pouvez associer cette visite à une campagne précise.
Les principaux paramètres sont :
| Paramètre | Rôle | Exemple |
|---|---|---|
utm_source | Indique la source du trafic | signature_mail, linkedin, facebook |
utm_medium | Indique le type de canal | email, social, banner |
utm_campaign | Identifie la campagne marketing | lancement_offre, salon_2026 |
utm_content | Différencie plusieurs visuels, liens ou variantes | banniere_v1, post_linkedin_v2 |
utm_term | Utilisé surtout pour les mots-clés payants | mot_cle |
Google recommande d’utiliser au minimum utm_source, utm_medium et utm_campaign pour suivre correctement une URL de campagne. Le paramètre utm_content est particulièrement utile pour différencier plusieurs créations ou plusieurs appels à l’action au sein d’une même campagne.
Les statistiques Email Impact et UTM : deux données complémentaires
Une bannière placée en pied de signature ou publiée sur les réseaux sociaux permet de promouvoir beaucoup de choses. Nous avons même donné 10 idées de bannières marketing à utiliser pour votre communication dans un précédent article.
Sans UTM, Google Analytics ne parvient pas toujours à donner avec précision la provenance des visites. Vous risquez de voir du trafic arriver sans savoir exactement quelle bannière, quelle campagne ou quel canal l’a généré.
Mais un des points essentiels sur l’utilisation des UTM est qu’ils ne mesurent pas seulement le clic, ils permettent de suivre le comportement après le clic. Vous pouvez donc répondre à diverses questions comme :
- Cette campagne diffusée en signature mail a-t-elle généré du trafic ?
- Les clics ont-ils produit des demandes de contact ?
- La bannière A fonctionne-t-elle mieux que la bannière B ?
- La campagne est-elle plus performante en pied de mail ou sur LinkedIn ?
- Les visiteurs issus des signatures restent-ils plus longtemps sur le site ?
Dans Email Impact, vous pouvez suivre le nombre d’affichages et le nombre de clics de vos bannières. Ces données sont très importantes, car elles permettent de mesurer la performance de la campagne directement au niveau de la diffusion.
Ces statistiques répondent à une première question : ma bannière est-elle vue et cliquée ?
Mais Google Analytics répond à une autre question : que se passe-t-il après le clic ?
C’est cette complémentarité qui rend l’analyse beaucoup plus intéressante.
| Question | Email Impact | Google Analytics avec UTM |
|---|---|---|
| Combien de fois la bannière a-t-elle été affichée ? | Oui | Non |
| Combien de clics la bannière a-t-elle générés ? | Oui | Partiellement, via les sessions |
| Quelle campagne a généré du trafic sur le site ? | Oui, côté clic | Oui, côté acquisition |
| Quel canal fonctionne le mieux entre signature mail, LinkedIn et Facebook ? | Selon les campagnes diffusées | Oui, grâce aux UTM |
| Les visiteurs ont-ils rempli un formulaire ? | Non | Oui, si les conversions sont configurées |
| Les visiteurs ont-ils consulté plusieurs pages ? | Non | Oui |
| Quelle variante de visuel performe le mieux après le clic ? | Oui pour le clic | Oui avec utm_content |
En résumé, Email Impact mesure la diffusion et l’interaction avec la bannière, tandis que Google Analytics mesure le trafic, l’engagement et les conversions générés après le clic.
Exemple concret : suivre une campagne générée via Email Impact
Imaginons que votre entreprise lance une nouvelle offre et souhaite la promouvoir grâce à une bannière sous les signatures mail.
Prenons d’abord l’URL cible : https://www.votresite.fr/nouvelle-offre
L’idée ici est de créer des URL avec des paramètres UTM pour une campagne publiée sur :
- La signature mail
- LinkedIn : Page Entreprise
- LinkedIn : Compte perso
La première chose à prendre en compte est de garder une bonne hiérarchie, structure à la façon de nommer vos paramètres UTM. Ceci vous permettra de les retrouver facilement sur Google Analytics et de pouvoir gérer vos données facilement. Evitez donc de changer la source ou le medium à chaque configuration de paramètres UTM.
Ensuite, voici les 3 URL’s paramétrées :
- https://www.votresite.fr/nouvelle-offre?utm_source=email_impact&utm_medium=banniere_marketing&utm_campaign=nouvelle_offre&utm_content=V1
- https://www.votresite.fr/nouvelle-offre?utm_source=email_impact&utm_medium=linkedin&utm_campaign=nouvelle_offre&utm_content=page_entreprise
- https://www.votresite.fr/nouvelle-offre?utm_source=email_impact&utm_medium=linkedin&utm_campaign=nouvelle_offre&utm_content=nom_compte_perso
Voici comment interpréter chaque élément :
utm_source=email_impact: indique que le trafic vient d’Email Impact ;utm_medium=banniere_marketing/linkedin: indique que le support est la bannière ou LinkedIn ;utm_campaign=nouvelle_offre: identifie la campagne ;utm_content=v1/page_entreprise/nom_compte_perso: permet de reconnaître le visuel utilisé ou le compte sur lequel il est publié.
Si vous testez un autre visuel pour la bannière, vous pouvez changer l’intitulé du content et mettre V2.
Ainsi, vous pourrez voir l’efficacité de chaque campagne, sur chaque canal de communication.
Pourquoi les données entre Email Impact et GA4 peuvent être différentes ?
Il est normal que le nombre de clics dans Email Impact ne corresponde pas toujours exactement au nombre de sessions dans Google Analytics.
Un clic et une session ne mesurent pas exactement la même chose.
Email Impact mesure l’interaction avec la bannière : une personne clique sur le lien.
Google Analytics mesure ensuite une visite sur le site, à condition que le chargement de la page, le suivi Analytics soient bien exécutés et que les cookies soient acceptés.
Plusieurs situations peuvent expliquer un écart :
- l’utilisateur clique mais ferme la page avant son chargement complet ;
- le navigateur bloque certains scripts ;
- le consentement Analytics n’est pas accepté ;
- la page met trop de temps à charger ;
- un même utilisateur clique plusieurs fois ;
- la session est regroupée différemment dans GA4.
Ces différences ne sont pas forcément un problème. Elles montrent simplement que les deux outils ne mesurent pas le même moment du parcours.
Les deux lectures sont donc nécessaires pour obtenir une vision fiable de la performance.
