Le tracking client-side vit ses dernières années de gloire. Entre les adblockers, ITP, ETP et les restrictions croissantes des navigateurs, une part significative de vos données disparaît avant même d’atteindre vos serveurs. GTM Server-Side est la réponse de Google à ce problème.
Pourquoi le client-side ne suffit plus
Les navigateurs modernes limitent de plus en plus les cookies tiers et le JavaScript de tracking. Safari bloque les cookies first-party posés par JavaScript après 7 jours (ITP). Firefox applique des restrictions similaires avec ETP. Chrome prépare sa propre version.
Le résultat : vous perdez entre 15% et 40% de vos données selon les audiences. C’est énorme quand on prend des décisions business basées sur ces chiffres.
Architecture d’un conteneur server-side
Le principe est simple : au lieu d’envoyer les hits directement depuis le navigateur vers Google Analytics, vous les envoyez d’abord vers votre propre serveur.
Navigateur → votre-domaine.com/collect → Cloud Run → GA4 / BigQuery / etc.
Le serveur agit comme un proxy intelligent. Il reçoit les données, les enrichit si besoin, puis les redistribue vers les destinations finales.
Déployer sur Cloud Run
Google Cloud Run est l’option recommandée par Google. Voici les étapes :
- Créer un projet GCP dédié
- Provisionner le conteneur GTM SS via la console Tag Manager
- Configurer un domaine personnalisé (sous-domaine de votre site)
- Pointer les hits du conteneur web vers le endpoint server-side
gcloud run deploy gtm-server \
--image gcr.io/cloud-tagging-10302018/gtm-cloud-image:stable \
--region europe-west1 \
--allow-unauthenticated \
--min-instances 1
Le --min-instances 1 est important : il évite les cold starts qui feraient perdre des hits.
Les gains concrets
Après migration, vous pouvez vous attendre à :
- +15 à 30% de données récupérées grâce au first-party cookie côté serveur
- Meilleur contrôle sur ce qui sort de votre domaine
- Enrichissement des données côté serveur (user agent, géolocalisation)
- Conformité RGPD renforcée : vous maîtrisez le flux de données
Pour aller plus loin sur l’exploitation de ces données, consultez le guide sur l’export GA4 dans BigQuery.