Du trafic venu de Singapour : quand les robots brouillent vos chiffres GA4

À première vue, le tableau de bord est encourageant. Plus de visiteurs, plus de pages vues, une courbe qui monte franchement. Un article est-il en train de décoller ?

En regardant de plus près, le constat devient moins évident. Une grande partie du trafic supplémentaire vient de Singapour. Les visites se répartissent sur d’anciens articles, peu présents dans l’actualité éditoriale du jour. Et tandis que GA4 affiche une nette hausse d’activité, NowMetrix montre une situation bien plus calme.

C’est généralement à ce moment que la question se pose : à quels chiffres peut-on se fier ?

D’autres responsables de sites font le même constat

Plusieurs témoignages vont dans ce sens dans la communauté r/GoogleAnalytics de Reddit. Des responsables de sites décrivent des visites inattendues depuis Singapour et la Chine, une proportion inhabituellement élevée d’utilisateurs sur ordinateur et un trafic qui ne ressemble pas à leur audience habituelle.

Dans une discussion sur Singapour et Lanzhou, l’auteur explique que les visites apparaissent encore dans GA4 après le blocage de ces pays dans Cloudflare. Il ne retrouve pas d’adresses IP correspondantes dans les journaux de son serveur.

Un autre utilisateur décrit un pic réparti sur des milliers d’URL. Les visites inhabituelles se concentrent sur Windows et une version précise de Chrome, avec très peu d’engagement mesuré.

Il s’agit de témoignages, pas d’enquêtes techniques abouties. Ils montrent néanmoins que les personnes qui s’interrogent sur ce type de trafic ne sont pas seules.

Google Analytics ne filtre-t-il pas automatiquement les robots ?

Si. La documentation Google sur le filtrage des robots précise que les robots et les outils d’exploration connus sont exclus automatiquement. Google s’appuie sur ses propres recherches et sur une liste tenue par l’organisation professionnelle IAB.

Le mot décisif est « connus ».

Un filtrage automatique ne signifie pas que chaque page vue enregistrée provient d’une personne. Les témoignages Reddit ne contredisent donc pas l’existence d’un filtrage dans GA4. Des données inhabituelles peuvent subsister. La documentation indique aussi que les utilisateurs ne peuvent pas consulter le volume de trafic de robots connus qui a été exclu.

Pour une rédaction, la conséquence est concrète : il faut examiner un pic inhabituel avant d’y voir une progression de l’audience.

Pourquoi les premiers articles peuvent concorder, mais pas les totaux

Pour comparer GA4 et NowMetrix, on commence généralement par les articles qui ont bien fonctionné. C’est logique. Si leurs pages vues sont proches dans les deux systèmes, le suivi semble globalement correct.

Mais le total inclut aussi tous les autres articles.

Une seule vue supplémentaire sur chacun de 20 000 articles représente déjà 20 000 pages vues de plus. Cela peut passer complètement inaperçu dans une liste des 50 premiers articles. Dans le bilan quotidien, en revanche, l’écart devient important.

Il est donc utile de regarder aussi les pages peu consultées. La différence se répartit-elle sur les archives ? Y a-t-il de nombreuses visites isolées ? Proviennent-elles surtout d’un pays ou d’un même groupe de navigateurs ?

Ce schéma peut orienter vers du trafic automatisé. Il faut toutefois vérifier en parallèle que les deux outils mesurent la même période et le même site, et que les deux scripts de suivi sont correctement installés.

Pourquoi un blocage Cloudflare ne suffit pas toujours à trancher

L’expression « trafic fantôme » revient souvent dans ces discussions. Elle désigne des visites apparentes dans un rapport d’analyse auxquelles ne correspond pas nécessairement une visite réelle du site.

Le site web et la collecte de Google Analytics sont deux destinations distinctes. GA4 peut, par exemple, recevoir des événements envoyés depuis des serveurs avec le protocole de mesure. Cet usage peut être parfaitement légitime. Il illustre aussi pourquoi un événement d’analyse ne prouve pas, à lui seul, qu’une nouvelle requête de page a atteint le serveur du site.

Si de faux événements sont envoyés directement à un service d’analyse, le pare-feu placé devant le site ne peut pas empêcher cette transmission. Il faut enquêter pour savoir si cela explique un cas précis. L’absence de lignes dans les journaux du serveur web ne suffit pas : un CDN peut servir les pages depuis son cache, et les services peuvent attribuer des pays différents à un même trafic.

Plusieurs mécanismes peuvent donc produire un chiffre inhabituel. Modifier la façon dont votre propre script transmet ses données ne les résoudra pas tous automatiquement.

Par où commencer l’enquête

Une première comparaison utile n’a pas besoin de devenir un grand projet. Une journée bien délimitée et quelques questions ciblées apportent souvent plus que dix rapports supplémentaires.

• Alignez la période et le site. Comparez GA4 et NowMetrix sur la même journée complète, dans le même fuseau horaire. Vérifiez aussi le nom d’hôte : les chiffres GA4 incluent-ils des sous-domaines ou d’autres sites ?
• Commencez par les pages vues. Le nombre d’utilisateurs dépend aussi de leur mode de reconnaissance et de la définition retenue par chaque outil. Les pages vues sont généralement plus faciles à retracer pour commencer.
• Décomposez le trafic inhabituel. Le pays, le navigateur, le système d’exploitation, le type d’appareil et la résolution d’écran aident à voir si l’écart se concentre sur un groupe. Examinez en parallèle les articles concernés et l’engagement.
• Retracez quelques pages précises. Comparez les mêmes créneaux horaires dans les journaux du CDN et ceux du suivi. Une requête de page et un envoi vers un point de collecte d’analyse sont deux choses différentes.

Un pays ou une résolution d’écran ne justifie pas, à lui seul, de bloquer des visiteurs. Les indices deviennent utiles lorsque plusieurs signaux concordent et que le schéma se retrouve dans les données techniques.

Analyse l’export CSV GA4 joint. Utilise du code, par exemple Python, pour calculer le résultat à partir de toutes les lignes de données.

J’ai déjà sélectionné les critères suivants dans GA4 :
- Journée : [date]
- Fuseau horaire de la propriété : [fuseau horaire]
- Pays : [pays, par exemple Singapour]
- Nom d’hôte : [nom d’hôte ou « aucun filtre sur le nom d’hôte »]

Identifie les chemins de page qui totalisent exactement une vue dans cette sélection, puis répartis ces vues par navigateur.

1. Examine le fichier et ses métadonnées. Les colonnes nécessaires sont Chemin de la page et classe de l’écran, Navigateur et Vues, ou leurs équivalents dans une autre langue. Le pays et le nom d’hôte n’ont pas besoin de colonnes distinctes s’ils étaient déjà filtrés dans le rapport. Signale toute contradiction avec mes indications et pose une question si des colonnes manquent ou si la sélection n’est pas claire.

2. Convertis les vues en nombres en tenant compte des séparateurs de milliers. Ne compte ni les commentaires ni les lignes de total général comme des pages. Additionne d’abord les vues de chaque chemin de page sur tous les navigateurs et toutes les lignes de données. Ne conserve qu’ensuite les chemins dont le total est exactement égal à 1. Un article avec une vue Chrome et une vue Safari totalise 2 vues et doit être exclu. N’utilise pas les nombres d’utilisateurs ou de sessions pour ce calcul.

3. Pour les chemins retenus, présente un tableau trié par nombre de vues : navigateur, vues et pourcentage du total des vues sélectionnées. Garde les navigateurs inconnus dans une catégorie distincte. Vérifie que la somme des vues par navigateur correspond au nombre de chemins de page retenus. Indique explicitement si aucun chemin ne répond au critère.

4. Indique le nombre de chemins de page analysés, leur total de vues et le nombre de chemins qui totalisent exactement une vue. Fournis aussi un CSV des chemins retenus avec leur navigateur et leurs vues. Explique brièvement le calcul et présente trois exemples de lignes, s’il y en a.

Signale les limites d’export, les lignes regroupées comme « (other) » et les chemins de page manquants ; ne les traite pas comme des articles individuels. Limite les conclusions à cet export, n’invente pas de valeurs manquantes et ne déduis pas de ce seul schéma la preuve d’une activité de robots.

Notre approche chez NowMetrix

Chez NowMetrix, le filtrage des robots fait partie du travail continu sur le produit. Nous excluons de la collecte le trafic automatisé reconnu et entretenons les règles dans la durée. Une rédaction doit savoir quels articles sont lus par des personnes et où l’intérêt de son audience progresse.

C’est pourquoi nous examinons les écarts avec GA4. Nous comparons les articles, les périodes et les groupes de trafic, puis recherchons l’endroit où les chiffres divergent. Un total plus bas peut venir d’un filtrage efficace des robots. Il peut aussi révéler un problème de suivi. Faire la différence fait partie d’une mesure d’audience fiable.

Notre objectif est que les chiffres de votre tableau de bord en direct vous soient utiles toute la journée. Un pic doit vous aider à repérer un article, à prioriser une mise à jour ou à prolonger un sujet. Cela suppose aussi de regarder ce qui se passe derrière le graphique.

Si vos chiffres GA4 changent soudainement ou s’écartent nettement de NowMetrix, contactez-nous. Nous examinerons votre cas avec vous et chercherons l’origine de la différence.

Comparer NowMetrix et Google Analytics