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Pourquoi le trafic direct est-il sous-estimé par GA4 ? Comparaison avec Piano Analytics, Matomo et Piwik Pro
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Les annonceurs qui changent de solution analytique constatent que le volume de trafic direct dans Google Analytics 4 est beaucoup plus faible que dans d’autres solutions analytiques comme Matomo, Piano Analytics ou Piwik Pro.
Ce n’est pas une erreur, ni une mauvaise configuration. C’est tout simplement le résultat d’un choix méthodologique différent de GA4 qui sous-estime volontairement le trafic Direct.
Dans cet article, on vous explique pourquoi ces écarts existent, comment chaque solution analytique mesure le “Direct”, et en quoi des outils comme TrackAd permettent de dépasser ces limites pour une vision plus juste des conversions initiées par le trafic Direct.
1. Qu’est-ce que le trafic direct (et pourquoi il est mal compris) ?
Le trafic direct regroupe toutes les visites sans source identifiable telle que la saisie directe de l’URL dans un navigateur, un clic depuis un favori ou depuis un PDF …
C’est donc un canal par défaut : dès qu’aucune autre source ne peut être déterminée, la session est classée comme “Direct”.
Mais selon les outils, ce moment de bascule — quand une source est perdue ou réattribuée — est géré très différemment.
2. GA4 : un trafic direct sous-estimé par choix
Google Analytics 4 applique par défaut une règle d’attribution appelée “Last click non-direct”. Cela signifie que :
Une visite sans source identifiable (donc normalement “Directe”) est réattribuée à la dernière source connue dans les 6 derniers mois, à condition que celle-ci ne soit pas déjà “Direct”.
Exemple :
- Le 15 juin: un utilisateur arrive via une campagne Google Ads.
- Le 12 décembre : il revient via un favori, sans source (donc normalement Direct).
- GA4 continue d’attribuer cette session à Google Ads.
Conséquences :
- Le trafic direct est notablement plus faible que dans d’autres outils.
- Les conversions sont souvent attribuées au canal initial, même sans nouvelle preuve concrète.
- Cela lisse les parcours de conversion, mais fausse la réalité de l’impact du trafic Direct en le réduisant volontairement.
- Etant donné que les leviers payants proposés par Google Ads représentent 60% de l’advertising online mondial, cette mécanique permet de redistribuer une bonne partie du trafic Direct sur les leviers payants de Google
3. Matomo, Piano Analytics, Piwik Pro : des approches plus transparentes (mais différentes)
3.1. Matomo : la mesure brute du Direct
Matomo applique une logique d’attribution strictement fondée sur la session, sans réattribution ou persistance inter-session de la source. À chaque nouvelle visite, la source est réévaluée en fonction des données disponibles (referrer, paramètres UTM, etc.).
Si une session expire (généralement après 30 minutes d’inactivité) et que l’utilisateur revient sans source identifiable, Matomo attribue cette session en “Direct”, même si c’est le même utilisateur qu’auparavant.
Exemple :
- Le 15 juin à 16h18 : un utilisateur arrive via une campagne Google Ads.
- Le 15 juin à 16h48 : sa fenêtre est toujours ouverte et sa session expire.
- Matomo va créer un touchpoint Google Ads à 16h18 et un autre touchpoint Direct à 16h48, sans lien entre les deux.
Cela signifie que :
- Un touchpoint Direct est créé dès qu’une session de 30mn expire, même si c’est une continuation logique de parcours.
- Matomo ne reconstitue pas le parcours de conversion via un identifiant ou un historique précédent.
Résultat :
- Le trafic Direct dans Matomo peut sembler anormalement élevé, notamment dans un contexte de visiteurs récurrents ou de sessionslongues.
- Mais cette mesure est fidèle à la réalité technique des sessions : sans preuve de source et au démarrage d’une nouvelle session, l’attribution revient au trafic “Direct”.
C’est une approche transparente et simple, adaptée à des environnements qui privilégient l’analyse technique brute plutôt que des modèles d’attribution qui transforment les données au bénéfice d’outils payants.
3.2. Piwik Pro : fonctionnement proche de Matomo
Piwik Pro suit une logique similaire à celle de Matomo :
- Pas de réattribution automatique.
- Toute session sans source = “Direct”.
Cela donne souvent un volume de Direct plus élevé que dans GA4, surtout pour les visiteurs récurrents.
3.3. Piano Analytics : une approche hybride
Piano Analytics suit une logique similaire à celle de Matomo et de Piwik Pro, avec une différence importante :
Toute reprise de session sans referrer est bien considérée comme un accès direct, mais avec une étiquette précisant qu’il s’agit d’une continuation, ce qui offre une meilleure lisibilité.
Cette approche a l’avantage de rendre lisible la cause de l’attribution directe (reprise de session, favori, etc.) via des sous-dimensions dans les rapports.
4. Le consentement cookies, facteur clé d’augmentation du Direct
L’effet du RGPD ne peut pas être ignoré : si un utilisateur refuse les cookies, il devient techniquement anonyme entre chaque visite.
Cela a deux impacts majeurs :
- L’outil ne peut plus faire le lien entre deux sessions du même utilisateur.
- Chaque retour sur le site de cet utilisateur est donc perçu comme une nouvelle visite Directe.
De plus, certains navigateurs (Safari, Firefox) et les bloqueurs de pub :
- limitent la durée de vie des cookies ;
- bloquent parfois le referrer ;
- empêchent le déclenchement des tags.
Conséquence : une explosion artificielle du trafic Direct, notamment sur les conversions “non consenties”.
5. BigQuery et données brutes GA4 : une autre réalité
Lorsqu’on exporte les données de GA4 dans BigQuery (sans passer par son interface), on découvre une vérité différente.
➡ Dans BigQuery, la logique de “Last click non-direct” n’est pas appliquée. On observe donc :
- Un volume de “Direct” bien plus élevé.
- Des visites attribuées au “SEA” ou à l“Email” dans l’interface de GA4 qui sont désormais attribuées au Direct dans l’export BigQuery, à juste titre.
Cela prouve que l’interface GA4 retravaille activement les données, et que la “baisse” du Direct est une modification de la réalité.
6. Le server-side : une solution pour restaurer la réalité
Face à toutes ces limites (refus de cookies, referrer manquant, perte d’ID…), le tracking server-side devient une alternative incontournable.
Le suivi côté serveur permet de :
- Conserver plus efficacement les identifiants des visiteurs (dans le respect du RGPD).
- Récupérer des informations souvent perdues côté navigateur (referrer, UTMs…).
- Contourner les adblockers et les contraintes ITP/ETP.
- Réconcilier les parcours utilisateur même en cas de coupure de session.
En combinant client-side + server-side, on réduit mécaniquement le trafic Direct, en retrouvant les vraies sources des visites.
7. TrackAd : reconstruire les parcours et déprioriser le Direct
Chez TrackAd, nous allons encore plus loin pour restaurer une mesure fiable du trafic et des conversions.
La plateforme TrackAd permet de recréer le chemin de conversion complet, même avec une session expirée.
Grâce à son approche multi-source et sa capacité à matcher des événements entre eux, elle reconstruit les séquences de visites, y compris en cas de coupure de session ou de refus de consentement partiel.
Attribuer la conversion à la source la plus pertinente
Plutôt que de privilégier le Direct (qui est souvent un symptôme de perte de donnée), TrackAd applique une logique de déduplication intelligente :
- Si une source identifiable est présente dans le parcours, elle est priorisée.
Le canal Direct est dépriorisé, pour éviter les fausses attributions.
Apporter une lecture fiable des performances
Les utilisateurs de TrackAd retrouvent ainsi une vision plus fidèle de la réalité marketing :
- moins de conversions « fantômes » attribuées au Direct ;
- plus de clarté sur l’efficacité réelle de chaque canal.
Conclusion : ne vous fiez pas aveuglément au Direct
Le trafic Direct est un indicateur instable, très dépendant des choix techniques de votre outil d’analyse. GA4 choisit de le minimiser, Matomo de le montrer tel quel, Piano de le qualifier.
Mais aucun outil ne détient “la vérité”.
C’est pourquoi chez TrackAd, nous avons fait le choix de retravailler les données plutôt que de les subir.
Parce qu’au fond, ce n’est pas le trafic “Direct” qui vous intéresse, mais de savoir d’où viennent vraiment vos conversions.
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