Depuis janvier 2026, de nombreux annonceurs constatent une chute brutale de leur ROAS Amazon DSP sans qu’aucune campagne n’ait réellement changé de comportement. En réalité, ce n’est pas votre stratégie publicitaire qui a échoué : c’est le modèle d’attribution Amazon DSP lui-même qui a été profondément révisé. Cet article vous explique précisément ce qui a changé, pourquoi Amazon a pris cette décision, et surtout comment auditer l’impact réel de ce changement sur votre ROAS et vos conversions, campagne par campagne et format par format.
Pourquoi votre ROAS Amazon DSP a chuté en 2026
Le symptôme : des baisses à deux chiffres sur le revenu attribué DSP
Plusieurs agences spécialisées ont documenté des baisses moyennes à deux chiffres du revenu attribué à Amazon DSP dès le premier trimestre 2026. Par conséquent, des équipes marketing entières se sont retrouvées à justifier des résultats en apparence catastrophiques, alors que rien n’indiquait un problème de fond dans leurs campagnes. Chez plusieurs agences, ce changement de mesure a généré des questions immédiates de la part des clients, avant même qu’une explication méthodologique n’ait pu être fournie.
Le vrai coupable : un changement de mesure, pas une baisse de performance
En effet, Amazon a introduit le 1er janvier 2026 un nouveau modèle d’attribution Amazon DSP baptisé « shopping-signal enhanced last-touch », qui remplace la logique de vue passive par une logique fondée sur l’intention d’achat réelle. Ainsi, une impression DSP qui générait auparavant un crédit de conversion pendant quatorze jours ne le fait plus automatiquement : elle doit désormais coïncider avec un signal de découverte shopping identifié par l’algorithme d’Amazon.
Pourquoi les ventes totales du Store restent stables malgré la chute du ROAS
Le signal le plus révélateur de ce changement d’attribution Amazon DSP reste que les ventes totales de la boutique Amazon demeurent globalement stables, alors même que le ROAS attribué chute nettement. Cela confirme donc que ce changement relève purement d’une question de fenêtre de mesure et de règles de crédit, et non d’une perte réelle de conversions ou de clients.
Ce qui a réellement changé dans l’attribution Amazon DSP en 2026
Le nouveau modèle shopping-signal enhanced last-touch
Ce modèle d’attribution Amazon DSP utilise le machine learning pour identifier les moments de découverte du shopper, notamment la navigation par catégorie, les recherches génériques et l’exploration précoce de produits. Toutefois, les impressions purement passives, qui étaient auparavant créditées automatiquement, sont désormais filtrées et exclues du calcul de conversion.
D’une fenêtre fixe à une fenêtre algorithmique raccourcie
Avant 2026, Amazon DSP attribuait les ventes selon une fenêtre fixe de quatorze jours en clic et quatorze jours en vue, sans distinction de qualité de l’exposition. Désormais, cette fenêtre de vue est calculée dynamiquement par l’algorithme et considérablement raccourcie, en se concentrant uniquement sur les moments de découverte pertinents.
Les formats concernés par ce changement
Amazon a explicitement confirmé que ce changement d’attribution affecte le DSP, le Sponsored Display facturé en vCPM ainsi que le Sponsored Brands. Ces trois formats partagent en effet un point commun : ils reposent historiquement sur l’attribution par vue plutôt que par clic, ce qui les rend particulièrement sensibles à ce resserrement méthodologique.
Ce qui reste inchangé
À l’inverse, l’attribution basée sur le clic conserve sa méthodologie d’origine. Ainsi, les campagnes Sponsored Products, qui fonctionnent essentiellement sur des clics plutôt que sur des impressions vues, ne sont pratiquement pas affectées par cette évolution.
Pourquoi Amazon a resserré l’attribution DSP
Le problème historique des conversions fantômes
Entre 2019 et mi-2024, Amazon DSP s’est forgé une réputation d’attribution gonflée, avec des estimations sectorielles suggérant que 20 à 40% des ventes créditées correspondaient en réalité à des ventes qui se seraient produites de toute façon. Ce phénomène de conversions fantômes a progressivement érodé la confiance des annonceurs dans la plateforme.
Les tests de pause qui ont confirmé le problème
Plusieurs marques ont d’ailleurs testé cette hypothèse directement, en interrompant jusqu’à 48 000 dollars de dépenses DSP mensuelles, pour constater que leurs ventes globales restaient quasiment inchangées. Ce type de test a donc validé empiriquement ce que beaucoup suspectaient déjà concernant la sur-attribution du DSP.
Un alignement avec l’ensemble du secteur publicitaire
Ce resserrement s’inscrit par ailleurs dans une tendance plus large de l’industrie. Meta a par exemple supprimé ses fenêtres d’attribution de vue de sept et vingt-huit jours dès janvier 2026, dans un mouvement similaire vers une mesure plus conservatrice. Amazon suit donc une dynamique sectorielle, plutôt que d’agir de façon isolée.
Les deux métriques d’attribution Amazon DSP à comparer
Les métriques signal-based, nouveau standard par défaut
Depuis janvier 2026, les métriques par défaut de la console Amazon Ads utilisent le nouveau modèle basé sur les signaux d’achat. C’est précisément cette métrique qui explique la majorité des baisses de performance observées dans les rapports standards.
Purchases All Views, la méthodologie historique préservée
Heureusement, Amazon a pris soin de préserver l’ancienne méthodologie dans une métrique dédiée nommée « Purchases (All Views) », qui continue de comptabiliser toutes les vues publicitaires dans une fenêtre de quatorze jours. Cette métrique constitue donc votre référence la plus fiable pour établir un historique cohérent d’une année sur l’autre.
Où localiser ces données dans la console
Ces métriques legacy sont accessibles via les rapports unifiés Amazon Ads ainsi que via l’onglet Reporting bêta de la console. Pour les utilisateurs d’API, il est également possible d’extraire des champs comme le champ des vues totales, en parallèle des conversions basées sur les signaux, afin de comparer directement chaque campagne et chaque type d’annonce.
Impact de l’attribution Amazon DSP selon le type de campagne
DSP on-Amazon : l’impact le plus marqué
Les campagnes DSP diffusées directement sur les emplacements du Store Amazon subissent l’impact le plus direct du nouveau modèle shopping-signal. En particulier, les campagnes de prospection et de milieu de funnel enregistrent les plus fortes baisses de conversions par vue, car elles reposaient historiquement sur un crédit d’exposition large.
DSP off-Amazon : une attribution encore proche de l’ancien modèle
À l’inverse, les campagnes DSP diffusées hors d’Amazon conservent souvent la fenêtre classique de quatorze jours en clic et en vue. Par conséquent, une variation importante du ROAS sur ces campagnes reflète plus probablement une évolution réelle de la performance que le changement d’attribution Amazon DSP de 2026.
Sponsored Display vCPM et Sponsored Brands
Les campagnes Sponsored Display facturées en vCPM subissent une baisse marquée des conversions par vue, notamment sur les initiatives haut de funnel. Sponsored Brands, quant à lui, figure également parmi les formats concernés, avec un effet réel mais généralement moins prononcé que pour le DSP pur.
Sponsored Products : un format largement épargné
Enfin, les Sponsored Products, fonctionnant essentiellement sur un modèle de clic, restent largement épargnés par ce changement méthodologique. Toute variation de ROAS observée sur ce format doit donc être interprétée comme un signal de performance réelle plutôt que comme un artefact de mesure.
Méthode d’audit de l’attribution Amazon DSP
Étape 1 : construire une baseline pré-2026
La première étape consiste à extraire vos rapports DSP et Sponsored Display de 2025, segmentés par campagne, type d’annonce et objectif de funnel. Conservez ensuite ces données comme référentiel historique pour le ROAS, le taux de conversion et le CPM.
Étape 2 : extraire les deux modèles d’attribution en parallèle
Pour chaque période de 2026, exportez systématiquement les métriques signal-based ainsi que la métrique legacy Purchases All Views. Les utilisateurs avancés peuvent également mapper les champs API correspondants, campagne par campagne.
Étape 3 : calculer l’écart entre les deux modèles
Ensuite, calculez pour chaque campagne le pourcentage de variation entre les conversions par vue historiques et les nouvelles conversions basées sur les signaux. Identifiez particulièrement les segments où les conversions attribuées chutent fortement alors que les ventes totales restent stables, signe clair d’un effet de mesure pur.
Étape 4 : segmenter par étape de funnel
Divisez ensuite votre analyse entre campagnes de prospection et de remarketing, ainsi qu’entre inventaire Store et offsite. Attendez-vous logiquement au resserrement le plus fort sur les campagnes Store haut de funnel.
Étape 5 : redéfinir vos benchmarks de ROAS
Enfin, redéfinissez ce qui constitue un bon ROAS pour chaque type d’annonce sous la nouvelle logique d’attribution Amazon DSP, plutôt que de comparer aveuglément à vos résultats de 2025. Complétez idéalement cette analyse par un ROAS multi-touch pour valoriser l’influence réelle du haut de funnel.
Multi-Touch Attribution et Amazon Marketing Cloud
Le principe du Multi-Touch Attribution
Parallèlement au resserrement du last-touch, Amazon a déployé une version bêta de Multi-Touch Attribution, qui répartit le crédit de conversion entre plusieurs points de contact du parcours client. Ainsi, une exposition DSP haut de funnel peut recevoir une fraction de conversion, tandis qu’un clic ultérieur sur Sponsored Products en reçoit le complément.
Utiliser AMC pour valider l’incrémentalité réelle
Amazon Marketing Cloud propose désormais des outils de mesure d’incrémentalité plus robustes, incluant des tests contrôlés qui comparent des groupes exposés à des groupes non exposés. Ces tests constituent aujourd’hui la référence la plus fiable pour valider la contribution réelle du DSP, au-delà des limites propres à tout modèle d’attribution.
Les erreurs à éviter face au nouveau modèle
Plusieurs réflexes doivent absolument être évités lors de l’audit de votre attribution Amazon DSP. Réduire le budget haut de funnel sur la seule base du ROAS last-touch reste la première erreur, car cela risque d’éliminer des canaux qui génèrent réellement de la découverte de marque. De même, comparer directement janvier 2026 aux mois précédents sans ajuster la méthodologie produit systématiquement des conclusions erronées.
Par ailleurs, confondre une baisse de ROAS externe avec une dégradation de la qualité du trafic constitue une autre erreur fréquente, alors qu’il s’agit souvent d’un simple recalibrage des fenêtres de mesure. Enfin, ne pas informer les équipes marque en amont de ce changement expose l’agence ou l’équipe interne à des questions difficiles une fois les chiffres publiés.
Adapter sa stratégie à la nouvelle attribution DSP
Pour piloter efficacement vos campagnes au quotidien, privilégiez les métriques signal-based, plus conservatrices et donc plus prudentes pour vos décisions budgétaires. Pour le reporting historique, utilisez systématiquement Purchases All Views afin de conserver une base de comparaison cohérente d’une année sur l’autre. De plus, évaluez vos campagnes haut de funnel via le taux de clic, les vues de pages produit et le new-to-brand plutôt que via le ROAS seul. Enfin, intégrez des tests d’incrémentalité AMC dans votre routine d’audit trimestriel afin de valider empiriquement la contribution réelle de votre budget DSP.
Ce que révèle ce changement pour l’avenir
Ce changement marque une transition claire vers une attribution fondée sur l’intention d’achat démontrée plutôt que sur la simple exposition. Amazon ne récompense donc plus les vues passives, mais uniquement les conversions où un signal réel de comportement d’achat a été détecté. Puisque Meta a suivi une trajectoire similaire en 2026, il est raisonnable d’anticiper un resserrement continu des fenêtres d’attribution à travers l’ensemble des plateformes publicitaires majeures dans les années à venir. Les annonceurs qui investissent dès aujourd’hui dans les tests d’incrémentalité et le multi-touch attribution seront donc les mieux préparés pour naviguer les prochains changements méthodologiques, quelle que soit la plateforme concernée.
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