TL;DR
Les robots cliqueurs (antivirus, firewalls, filtres anti-spam) génèrent de faux clics et ouvertures dans vos campagnes emailing, gonflant artificiellement vos statistiques. En B2B, ce phénomène est particulièrement impactant car les volumes sont plus restreints. Depuis 2021, Apple Mail Privacy Protection amplifie le problème côté ouvertures. Pour retrouver des métriques fiables, Ediware propose un filtre optionnel combinant une règle temporelle et une base d’IP de robots identifiés.
Introduction
Vous analysez les performances de votre dernière campagne emailing et constatez un taux de clics inhabituellement élevé. Bonne nouvelle ? Pas si vite. Ces clics ne proviennent pas forcément de vos destinataires.
Depuis plusieurs années, les professionnels de l’email marketing font face à un phénomène peu médiatisé mais aux conséquences bien réelles : les interactions générées par des robots. Ces programmes automatisés, intégrés aux solutions de sécurité des entreprises, cliquent sur les liens de vos messages pour en vérifier la légitimité. Résultat : vos statistiques sont gonflées artificiellement et ne reflètent plus l’engagement réel de vos contacts.
Le problème s’est accentué en septembre 2021 avec le lancement d’Apple Mail Privacy Protection, qui précharge systématiquement les images des emails — dont le fameux pixel de tracking — avant même que le destinataire n’ouvre le message.
Pour les entreprises B2B, les conséquences sont particulièrement lourdes. Avec des volumes d’envoi plus restreints qu’en B2C, chaque faux clic pèse davantage dans les statistiques. Et surtout, des décisions marketing importantes — segmentation, relances commerciales, scénarios d’automatisation — se retrouvent basées sur des données faussées.
Comprendre d’où viennent ces interactions fantômes et savoir comment les filtrer devient indispensable pour piloter efficacement sa stratégie emailing.
1. Comprendre le phénomène : d’où viennent ces faux clics et ouvertures ?
1.1 LES ROBOTS CLIQUEURS DES ANTISPAMS
Avant d’atterrir dans la boîte de réception de vos destinataires, vos emails passent par plusieurs filtres de sécurité. Au-delà du classique filtre antispam, il existe un second niveau de contrôle : l’analyse des contenus. Et c’est là qu’interviennent les robots cliqueurs.
Ces programmes automatisés, intégrés aux solutions de sécurité comme Barracuda, Proofpoint ou les firewalls d’entreprise, ont une mission simple : protéger les utilisateurs contre le phishing, les virus et les arnaques. Pour s’assurer que les liens de vos emails ne mènent pas vers des sites malveillants, ils « cliquent » dessus avant même que le destinataire n’ait ouvert le message.
Leur intention est parfaitement légitime. Le problème, c’est que votre système de tracking ne fait pas la différence entre un clic de robot et un clic humain. Il enregistre l’interaction, et vos statistiques s’en trouvent gonflées artificiellement.
Ces robots ne se contentent pas de cliquer sur un lien au hasard. Certains vérifient l’ensemble des URLs présentes dans le message, d’autres préchargent les images pour analyser leur contenu. Et tous ces comportements automatisés viennent polluer vos données de campagne.
1.2 LE CAS APPLE MAIL PRIVACY PROTECTION (MPP)
En septembre 2021, Apple a lancé une fonctionnalité qui a bouleversé la mesure des ouvertures email : Mail Privacy Protection, intégrée à iOS 15, iPadOS 15 et macOS Monterey.
Le principe est simple. Lorsqu’un utilisateur active cette option, Apple télécharge automatiquement le contenu des emails — images et pixel de tracking compris — sur ses propres serveurs proxy. Ce téléchargement se fait en arrière-plan, que le destinataire ouvre réellement l’email ou non.
Concrètement, pour l’expéditeur, cela signifie que quasiment tous les emails envoyés vers des utilisateurs Apple Mail avec MPP activé apparaissent comme « ouverts ». Selon une étude Omeda portant sur 2 milliards d’emails, les taux d’ouverture uniques sont passés de 15% à 29% dans les six mois suivant le lancement de MPP — soit quasiment un doublement.
Et le phénomène ne se limite pas aux adresses iCloud. MPP affecte tous les comptes email (Gmail, Yahoo, adresses professionnelles) dès lors qu’ils sont consultés via l’application Apple Mail. Avec environ 50% des emails ouverts sur des clients Apple selon Litmus, l’impact sur les statistiques globales est considérable.
1.3 POURQUOI LE B2B EST PARTICULIÈREMENT TOUCHÉ
Si vous envoyez des campagnes B2B, vous êtes en première ligne face à ce problème. Et pour deux raisons principales.
La première tient aux volumes. En B2C, une campagne peut toucher des dizaines de milliers de destinataires, majoritairement sur des messageries grand public comme Gmail ou Outlook. Les algorithmes de ces services sont suffisamment sophistiqués pour ne pas avoir besoin de cliquer sur les liens : ils disposent d’autres données pour évaluer la légitimité d’un message.
En B2B, les volumes sont bien plus restreints. Vos campagnes ciblent quelques centaines ou quelques milliers de contacts, répartis sur une multitude de domaines d’entreprise. Et ces entreprises utilisent massivement des solutions de sécurité email qui, elles, vérifient systématiquement les liens.
La seconde raison est mathématique. Deux faux clics sur 100 emails envoyés représentent un écart statistique bien plus important que 10 faux clics sur 10 000 emails. En B2B, chaque interaction robot pèse davantage dans vos indicateurs de performance.
Résultat : là où un marketeur B2C peut relativiser l’impact des robots sur ses statistiques globales, un marketeur B2B voit ses métriques sérieusement faussées. Et les décisions prises sur la base de ces données le sont tout autant.
2. Les conséquences concrètes pour votre stratégie marketing
2.1 DES MÉTRIQUES DEVENUES PEU FIABLES
Le taux d’ouverture a longtemps été l’indicateur roi de l’email marketing. Simple à comprendre, facile à suivre, il permettait de mesurer l’attractivité d’un objet ou l’engagement d’une base de contacts. Avec l’arrivée de Mail Privacy Protection et la sophistication des robots cliqueurs, cet indicateur a perdu une grande partie de sa pertinence.
Quand Apple précharge systématiquement les images de vos emails, impossible de savoir si le destinataire a réellement ouvert votre message ou s’il l’a ignoré. Quand un antispam clique sur tous les liens d’un email pour en vérifier la sécurité, votre taux de clics ne reflète plus l’intérêt réel de vos contacts pour votre contenu.
Le problème ne se limite pas à des chiffres gonflés. C’est toute la fiabilité de vos données comportementales qui est remise en question. Un contact apparaît comme « actif » alors qu’il n’a jamais interagi avec vos messages. Un autre semble particulièrement engagé alors que seul un robot a cliqué à sa place.
2.2 DES DÉCISIONS MARKETING FAUSSÉES
Des statistiques peu fiables mènent inévitablement à des décisions erronées. Et les conséquences se font sentir à plusieurs niveaux.
La segmentation de votre base en est la première victime. Si vous classez vos contacts selon leur niveau d’engagement — actifs, tièdes, inactifs — les faux clics viennent brouiller les frontières entre ces catégories. Des contacts réellement désintéressés se retrouvent dans vos segments « engagés », tandis que vous continuez à leur envoyer des messages qu’ils n’ouvrent jamais.
Les scénarios d’automatisation sont également touchés. Un workflow déclenché par un clic sur un lien spécifique peut s’activer sans raison légitime. Votre prospect reçoit un email de relance ou un appel commercial alors qu’il n’a manifesté aucun intérêt réel pour votre offre. Non seulement c’est une perte de temps pour vos équipes, mais cela peut aussi nuire à votre image.
Enfin, l’évaluation de vos campagnes perd en précision. Comment savoir si un nouvel objet d’email fonctionne mieux qu’un autre quand une partie des ouvertures mesurées sont fictives ? Comment identifier les contenus qui génèrent vraiment de l’engagement quand des robots cliquent indifféremment sur tous vos liens ?
2.3 UN IMPACT SUR LA GESTION DE BASE
Au-delà des décisions marketing quotidiennes, les robots cliqueurs perturbent aussi la gestion de votre base de contacts sur le long terme.
L’une des bonnes pratiques les plus recommandées en email marketing consiste à nettoyer régulièrement sa base en supprimant les contacts inactifs (ceux qui n’ouvrent ni ne cliquent sur vos messages depuis plusieurs mois). Cette hygiène de base améliore la délivrabilité et concentre vos efforts sur les contacts réellement intéressés.
Mais comment identifier les vrais inactifs quand des robots génèrent des clics à leur place ? Un contact qui aurait dû être retiré de votre base reste considéré comme actif et continue à recevoir vos campagnes. Votre base s’encombre de contacts fantômes, vos taux d’engagement réels se diluent, et votre délivrabilité peut s’en ressentir.
Le cas du désabonnement illustre aussi les effets pervers de ces robots. Certaines plateformes proposaient un désabonnement en un clic, sans confirmation. Pratique pour l’utilisateur, mais risqué quand un robot clique sur ce lien par erreur. Des destinataires se retrouvaient désabonnés sans l’avoir demandé. C’est pourquoi de nombreux routeurs ont ajouté une étape de confirmation pour éviter ces désabonnements accidentels.
3. Comment détecter les interactions non humaines ?
3.1 LES SIGNAUX RÉVÉLATEURS
Les robots, aussi sophistiqués soient-ils, laissent des traces. Certains comportements trahissent une interaction automatisée plutôt qu’humaine. Les repérer permet d’identifier les faux clics et les fausses ouvertures dans vos statistiques.
Le premier signal, c’est la vitesse. Un humain ne clique pas sur un lien dans la seconde qui suit la réception d’un email. Il faut le temps que le message arrive, que la notification apparaisse, que le destinataire ouvre sa messagerie, lise l’objet, décide d’ouvrir, parcoure le contenu, puis clique. Ce processus prend au minimum plusieurs secondes, souvent plusieurs minutes ou heures. Un clic enregistré quelques millisecondes après la délivrance du message est presque certainement le fait d’un robot.
Le deuxième signal concerne le comportement de clic. Un destinataire humain clique généralement sur un ou deux liens qui l’intéressent, rarement sur tous les liens d’un message. Il clique sur ce qui attire son attention — souvent le bouton d’appel à l’action le plus visible. Un robot, lui, peut cliquer sur l’ensemble des liens, souvent dans l’ordre où ils apparaissent dans le code HTML. Ce comportement séquentiel et exhaustif est un indicateur fort d’automatisation.
Troisième signal : un clic sans ouverture préalable. En principe, pour cliquer sur un lien dans un email, il faut d’abord l’ouvrir. Si votre système enregistre un clic mais aucune ouverture associée, c’est suspect. Attention toutefois : ce signal n’est pas toujours fiable, car certaines messageries bloquent le chargement des images (et donc du pixel de tracking) tout en permettant le clic sur les liens.
3.2 LES EMPREINTES TECHNIQUES
Au-delà du comportement, les robots laissent aussi des empreintes techniques que les plateformes emailing peuvent exploiter pour les identifier.
La première empreinte est le user-agent. Il s’agit d’une chaîne de caractères qui identifie le navigateur ou l’application utilisée pour accéder à un lien. Les solutions de sécurité comme Barracuda, Proofpoint ou Cisco utilisent parfois des user-agents spécifiques qui permettent de les reconnaître. Quand c’est le cas, il suffit de filtrer ces signatures pour exclure les clics correspondants.
La seconde empreinte est l’adresse IP. Les robots de sécurité utilisent souvent les mêmes serveurs, donc les mêmes adresses IP ou les mêmes plages réseau. En cartographiant ces sources au fil du temps, il devient possible de constituer une base de référence et de filtrer les interactions provenant de ces adresses.
Le problème, c’est que les robots évoluent. Les éditeurs de solutions antispam ont compris que leurs robots étaient identifiés et contournés — y compris par des acteurs malveillants. Ils ont donc durci leurs méthodes. Aujourd’hui, de nombreux robots ne s’annoncent plus via leur user-agent. Ils imitent le comportement d’un navigateur classique, changent d’identité à chaque requête, et deviennent bien plus difficiles à repérer.
3.3 LES TACTIQUES DE PIÉGEAGE
Face à des robots qui se font passer pour des humains, certaines plateformes ont développé des tactiques pour les démasquer.
L’une des plus répandues consiste à placer dans l’email un lien invisible — par exemple, un pixel transparent contenant un lien cliquable. Ce lien n’apparaît pas à l’œil nu pour un destinataire humain, qui n’a donc aucune raison de cliquer dessus. En revanche, un robot qui analyse le code HTML du message le détectera et cliquera dessus. Tout clic sur ce lien piège révèle la présence d’un robot et permet d’exclure l’ensemble de ses interactions.
Une autre technique repose sur la détection de modifications d’URL. Certains antispams modifient les paramètres des liens de tracking avant de les vérifier. Ces modifications génèrent des erreurs ou des incohérences que les plateformes peuvent détecter et utiliser pour identifier les clics automatisés.
Ces méthodes fonctionnent, mais elles ont leurs limites. Les robots les plus récents apprennent à éviter les pièges. Ils ignorent les liens sur des éléments trop petits ou transparents, ils ne modifient plus les URLs. La course entre les robots de sécurité et les systèmes de détection est permanente, et aucune solution n’est infaillible à 100%.
4. Les solutions pour retrouver des statistiques fiables
4.1 CE QUE FONT LES PLATEFORMES EMAILING
Face à l’ampleur du problème, la plupart des plateformes emailing professionnelles ont développé des mécanismes de filtrage. Les approches varient d’un prestataire à l’autre, mais l’objectif reste le même : distinguer les interactions humaines des interactions automatisées pour fournir des statistiques plus proches de la réalité.
Certaines plateformes analysent les user-agents et filtrent les signatures connues de robots. D’autres constituent des bases d’adresses IP identifiées comme provenant de solutions de sécurité. D’autres encore combinent plusieurs critères — temporalité, comportement, empreintes techniques — pour affiner leur détection.
Il est intéressant de noter que Mailchimp avait initialement annoncé ne pas traiter ce problème, considérant la tâche trop complexe. Ils ont finalement changé de position et proposent aujourd’hui des mécanismes de filtrage. Ce revirement illustre bien l’importance croissante du sujet pour les professionnels de l’emailing.
Toutes les plateformes ne sont pas égales face à ce défi. Certaines communiquent clairement sur leurs méthodes de filtrage, d’autres restent floues. Avant de choisir un prestataire (ou pour évaluer celui que vous utilisez) posez la question directement : quels mécanismes sont en place pour nettoyer les statistiques des clics et ouvertures robots ? La réponse vous en dira long sur le sérieux de la solution.
4.2 LA SOLUTION EDIWARE
Chez Ediware, nous avons fait le choix de traiter ce problème de front. Notre plateforme intègre un filtre optionnel qui combine deux approches complémentaires pour identifier et exclure les interactions non humaines.
La première approche est temporelle. Nous ignorons automatiquement les clics et ouvertures enregistrés dans les six secondes suivant la réception du message. Ce délai correspond au temps minimum incompressible pour qu’un humain reçoive une notification, ouvre sa messagerie, consulte l’email et clique sur un lien. Toute interaction plus rapide est considérée comme automatisée et exclue des statistiques.
La seconde approche repose sur l’identification des sources. Nous maintenons une base de plusieurs centaines de milliers d’adresses IP et de hostnames (403 000 en décembre 2025 en constante évolution au fur et à mesure que nous en détectons). Elles correspondent à des robots connus (solutions antispam, firewalls, services de sécurité email). Les interactions provenant de ces sources sont automatiquement filtrées.
Ce système est optionnel car certains utilisateurs préfèrent conserver l’ensemble des données brutes pour leurs propres analyses. Mais pour ceux qui veulent des statistiques fiables et exploitables, ce filtre permet de retrouver une vision réaliste de l’engagement de leurs contacts.
Notre objectif n’est pas de gonfler artificiellement les performances pour flatter nos utilisateurs. C’est de leur fournir des données sur lesquelles ils peuvent réellement s’appuyer pour prendre des décisions marketing pertinentes.
4.3 ADOPTER D’AUTRES INDICATEURS DE PERFORMANCE
Au-delà du filtrage technique, la montée en puissance des robots cliqueurs et de Mail Privacy Protection invite à repenser la façon dont on mesure l’efficacité d’une campagne emailing.
Le taux d’ouverture, longtemps considéré comme l’indicateur principal, doit être relativisé. Il reste utile pour comparer des campagnes entre elles sur une même base, mais sa valeur absolue n’a plus grande signification. Mieux vaut se concentrer sur des métriques moins sensibles aux interactions automatisées.
Le taux de clics reste pertinent, à condition que votre plateforme filtre correctement les clics robots. Mais l’indicateur le plus fiable reste la conversion : combien de destinataires ont réellement effectué l’action souhaitée après avoir reçu votre email ? Visite sur votre site, téléchargement d’un document, demande de contact, achat — ces actions concrètes ne peuvent pas être simulées par un robot.
Pour suivre ces conversions, pensez à utiliser systématiquement des paramètres UTM dans vos liens. Ils vous permettront d’identifier dans votre outil d’analytics le trafic provenant de vos campagnes emailing et de mesurer son comportement jusqu’à la conversion.
Enfin, ne négligez pas les indicateurs qualitatifs : les réponses directes à vos emails, les demandes entrantes qui mentionnent votre campagne, les retours de vos commerciaux. Ces signaux faibles sont parfois plus révélateurs de l’impact réel de vos messages que n’importe quel taux de clic.
5. Recommandations pratiques
Voici quelques actions concrètes à mettre en place pour limiter l’impact des robots sur vos campagnes et retrouver une vision claire de vos performances.
Interrogez votre prestataire. Si vous utilisez une plateforme emailing, posez la question au support : quels mécanismes sont en place pour filtrer les clics et ouvertures robots ? Une réponse précise — mention des user-agents filtrés, des bases d’IP, des règles temporelles — est bon signe. Une réponse vague ou évasive doit vous alerter.
Analysez vos données avec un œil critique. Un taux de clics anormalement élevé sur une campagne B2B mérite investigation. Regardez si les clics se concentrent sur certains domaines d’entreprise, si les horaires d’interaction sont cohérents, si tous les liens ont été cliqués de manière uniforme, s’il y a énormément d’utilisateurs qui ont cliqué sur tous les liens du message. Ces anomalies peuvent révéler une pollution par des robots.
Ne basez pas vos décisions sur les seuls taux d’ouverture.Avec Mail Privacy Protection, cet indicateur a perdu une grande partie de sa fiabilité. Utilisez-le comme point de comparaison entre campagnes, mais pas comme mesure absolue de l’engagement.
Privilégiez les métriques de conversion. Remontez la chaîne de valeur : combien de clics ont généré une visite sur votre site ? Combien de visites ont mené à une prise de contact ou une demande de devis ? Ces indicateurs sont bien plus fiables et bien plus utiles pour piloter votre stratégie.
Activez le filtrage si votre plateforme le propose. Sur Ediware, le filtre des interactions robots est optionnel. Si vous faites de l’emailing B2B, nous vous recommandons de l’activer pour bénéficier de statistiques nettoyées et exploitables.
Combinez plusieurs sources de données. Les statistiques de votre plateforme emailing ne racontent qu’une partie de l’histoire. Croisez-les avec les données de votre site web, de votre CRM, des retours de vos commerciaux. Cette vision d’ensemble vous donnera une image bien plus fidèle de l’efficacité de vos campagnes.
Questions fréquentes
QU’EST-CE QU’UN ROBOT CLIQUEUR EN EMAILING ?
Un robot cliqueur est un programme automatisé qui interagit avec les emails avant ou à la place du destinataire humain. Ces robots sont généralement intégrés aux solutions de sécurité des entreprises (antivirus, antispam, firewalls) et cliquent sur les liens pour vérifier qu’ils ne mènent pas vers des sites malveillants.
POURQUOI LES ANTISPAMS CLIQUENT-ILS SUR LES LIENS DE MES EMAILS ?
Pour protéger les utilisateurs. En cliquant sur les liens avant que le destinataire ne le fasse, les solutions de sécurité vérifient que les URLs ne mènent pas vers des sites de phishing, des pages infectées par des virus ou des arnaques. C’est une mesure de protection légitime, mais qui a pour effet secondaire de fausser les statistiques des expéditeurs.
QU’EST-CE QUE APPLE MAIL PRIVACY PROTECTION ET QUEL EST SON IMPACT ?
Mail Privacy Protection (MPP) est une fonctionnalité lancée par Apple en septembre 2021. Elle précharge automatiquement le contenu des emails — images et pixel de tracking compris — sur les serveurs d’Apple, que le destinataire ouvre ou non le message. Résultat : les emails apparaissent comme « ouverts » même s’ils n’ont jamais été lus, ce qui gonfle artificiellement les taux d’ouverture.
COMMENT SAVOIR SI MES STATISTIQUES SONT FAUSSÉES PAR DES ROBOTS ?
Plusieurs indices peuvent vous alerter : des taux de clics anormalement élevés, des clics enregistrés quelques secondes seulement après l’envoi, tous les liens d’un email cliqués de manière uniforme, ou des clics provenant massivement de certains domaines d’entreprise. Si votre plateforme le permet, analysez les horaires et les sources des interactions pour repérer les anomalies.
LE TAUX D’OUVERTURE EST-IL ENCORE UN INDICATEUR FIABLE ?
Sa fiabilité a fortement diminué depuis le lancement de Mail Privacy Protection. Il reste utile pour comparer des campagnes similaires entre elles, mais sa valeur absolue ne reflète plus l’engagement réel de vos contacts. Mieux vaut le compléter — voire le remplacer — par des indicateurs de clics filtrés et surtout de conversion.
COMMENT EDIWARE FILTRE-T-IL LES FAUX CLICS ?
Ediware propose un filtre optionnel qui combine deux mécanismes. Le premier est temporel : les clics et ouvertures enregistrés dans les six secondes suivant la réception sont automatiquement ignorés. Le second repose sur une base de plusieurs centaines d’adresses IP et hostnames de robots identifiés, dont les interactions sont exclues des statistiques.
LES ROBOTS CLIQUEURS NUISENT-ILS À MA DÉLIVRABILITÉ ?
Non, pas directement. Les robots cliqueurs ne sont pas là pour vous pénaliser, mais pour protéger les destinataires. Si vous respectez les bonnes pratiques d’emailing, leur présence n’affecte pas votre réputation d’expéditeur. En revanche, ils faussent vos statistiques, ce qui peut vous amener à prendre de mauvaises décisions — et ces mauvaises décisions, elles, peuvent affecter votre délivrabilité à terme.
QUELLES MÉTRIQUES PRIVILÉGIER À LA PLACE DU TAUX D’OUVERTURE ?
Concentrez-vous sur le taux de clics (à condition qu’il soit filtré des robots), et surtout sur les conversions : visites sur votre site, téléchargements, demandes de contact, ventes. Ces indicateurs mesurent des actions réelles que les robots ne peuvent pas simuler. Les paramètres UTM vous permettront de suivre ces conversions dans votre outil d’analytics.
Conclusion
Les robots cliqueurs et les mécanismes de protection de la vie privée comme Apple MPP ne sont pas des menaces pour l’email marketing. Ce sont des évolutions logiques, portées par des préoccupations légitimes de sécurité et de confidentialité. Mais elles ont une conséquence directe : les statistiques d’ouverture et de clics ne peuvent plus être prises pour argent comptant.
Pour les professionnels du B2B, où les volumes sont restreints et chaque interaction compte, cette réalité impose de s’adapter. Cela passe par le choix d’un logiciel emailing qui traite sérieusement le problème, par l’activation des filtres disponibles, et par une évolution des indicateurs de pilotage vers des métriques de conversion plus fiables.
Chez Ediware, nous avons fait le choix de la transparence. Notre filtre optionnel permet à nos utilisateurs de retrouver des statistiques proches de la réalité, sans artifice. Parce qu’une bonne décision marketing repose toujours sur des données fiables.
