En bref : ROAS = valeur de conversions attribuées à une campagne ÷ dépense de cette campagne. MER = chiffre d'affaires observé de la boutique ÷ dépenses média totales, sur la même période. Le premier décrit la lecture d'une plateforme ; le second décrit le rapport global entre ventes et investissement média. Aucun des deux ne prouve à lui seul la causalité.
Un exemple qui oblige à ralentir. Sur une semaine fictive, la boutique enregistre 50 000 € de ventes selon une définition de revenu fixée à l'avance. Google Ads a dépensé 5 000 € et affiche 30 000 € de conversions attribuées ; Meta Ads a dépensé 5 000 € et en affiche 28 000 €. Le MER est de 5. Les ROAS affichés sont de 6 et 5,6. Additionner les 58 000 € crédités par les régies donnerait plus que les ventes observées. Ce total n'est pas un chiffre d'affaires supplémentaire.
Comment calculer le ROAS ?
Le ROAS compare la valeur des conversions créditées à une publicité avec son coût. Si une régie affiche un ROAS de 4, elle rapporte quatre unités de valeur attribuée pour une unité dépensée, selon les conversions, la fenêtre et les règles d'attribution configurées dans ce compte.
Ce ratio est utile pour suivre une campagne dans le temps. Il ne faut pas additionner les valeurs attribuées de plusieurs régies pour obtenir le chiffre d'affaires total. Une même commande peut être créditée dans plusieurs rapports, et les paramètres d'attribution peuvent différer. GA4 explique lui aussi que l'attribution consiste à distribuer un crédit entre les interactions.
Comment calculer le MER ?
Le MER, souvent appelé ratio d'efficacité marketing, divise les ventes observées de la boutique par la somme des dépenses média de la période. Pour qu'il ait un sens, il faut définir la métrique de ventes : Shopify distingue notamment ventes brutes et ventes nettes dans ses rapports. La définition choisie doit rester la même d'une revue à l'autre.
Le MER est global. Une hausse peut venir d'une campagne, du SEO, de l'e-mail, d'une promotion ou de la saisonnalité. Il indique que le rapport entre ventes et dépense change ; il ne dit pas quelle action l'a causé. Dans l'exemple, l'écart entre 58 000 € attribués et 50 000 € observés ne mesure pas à lui seul des doublons : les fenêtres d'attribution, les dates et la définition des conversions peuvent aussi différer. C'est une question à instruire, pas un montant à corriger au hasard.
| Question | Indicateur à regarder | Ce qu'il ne conclut pas |
|---|---|---|
| La campagne tient-elle sa tendance dans la régie ? | ROAS, avec la même fenêtre et la même conversion. | La part de ventes réellement créée par la campagne. |
| Les ventes de la boutique suivent-elles la dépense média totale ? | MER, avec un revenu et des coûts de même période. | La contribution de chaque canal. |
| Pourquoi les deux évoluent-ils différemment ? | Ventes, dépenses, trafic, SEO, promotions, retours et suivi. | Une réponse automatique sans diagnostic. |
Comment les utiliser le lundi matin ?
- Fixez une période close et la même devise pour ventes et dépenses.
- Choisissez une définition de revenu observé et notez-la.
- Comparez le MER à la semaine précédente et à une période comparable.
- Regardez les ROAS des régies avec leurs fenêtres d'attribution respectives.
- Si les signaux divergent, vérifiez les changements de budget, les promotions, le trafic, les retours et le marquage avant d'arbitrer.
Cette méthode est plus fiable quand les sources restent séparées et vérifiables. Le guide Shopify, GA4 et publicité donne l'ordre de vérification des écarts. Kyras permet de poser ces questions aux données connectées et de retrouver la source et la période dans chaque réponse.
Retrouvez les ventes et les dépenses au même endroit.
Kyras rapproche vos sources en lecture seule et vous envoie un rapport hebdomadaire pour décider avec le bon contexte.
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