Le CTR mesure le passage de l’affichage au clic, pas la qualité de la conversion.
Acquisition · CTR
Calculateur de taux de clic (CTR)
Rapportez les clics aux impressions avec la définition utilisée par les plateformes publicitaires.
Formule visibleSources accessiblesTests publicsCalcul local
Calcul immédiat
Renseignez les valeurs utiles
Utilisez des clics et impressions provenant du même périmètre, de la même campagne et de la même période.
Votre résultat apparaîtra ici.La formule et les hypothèses resteront visibles.
Calcul vérifiable
La méthode utilisée
CTR = clics ÷ impressions × 100
- 1
Diviser le nombre de clics par le nombre d’impressions.
- 2
Multiplier le ratio par 100 pour obtenir un pourcentage.
- 3
Afficher également les clics pour 1 000 impressions.
Exemple contrôlable
1 250 clics pour 250 000 impressions donnent un CTR de 0,5 %.
Après le chiffre
Lire un CTR dans son contexte
Les formats et emplacements doivent être comparés séparément.
Un clic multiple ou invalide peut être traité différemment selon la plateforme.
Un bon CTR dépend du réseau, du ciblage et de l’intention.
Dossiers explicatifs
Comprendre la métrique avant de l’optimiser
Ces pages détaillent définitions, dénominateurs, mesures et limites pour vous aider à interpréter le résultat.
Limites visibles
Ce que le résultat ne permet pas de conclure
Le résultat est un ratio arithmétique. Il ne fournit aucun benchmark universel et ne remplace pas la définition des clics et impressions de la source de données.
Traçabilité
Sources et références
Consultation et vérification éditoriale : 16 août 2026.
Notre sélection des sources et notre protocole de correction sont détaillés dans Références et méthodologie web.
Questions fréquentes
Comprendre le calcul
Pourquoi parle-t-on de CTR ?
CTR signifie click-through rate, traduit par taux de clics.
Un CTR peut-il dépasser 100 % ?
Dans certains dispositifs comptant plusieurs clics par impression, oui ; ce cas exige de vérifier la méthode de comptage.
Pourquoi ne pas afficher un “bon CTR” ?
Parce que le réseau, le format, la marque et l’intention rendent les moyennes non comparables.
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