En route vers le Data+SEO - SEO Camp'us Paris 2019

Conférence au SEO Camp'US Paris 2019 : des exemples concrets pour débuter en Data+SEO.

Au programme : prédiction de trafic avec les régressions linéaires, catégorisation automatique avec le clustering, et calcul des critères de rankings avec les corrélations.

Transcript

1. #seocamp En route vers le Data+SEO 1
2. #seocamp Qui suis-je ? Julien Deneuville • SEO // Data // Python • Databulle // Crowl.tech • @diije // databulle.com/blog • Web In Reims – 27 septembre 2019 2
3. #seocamp 3
4. #seocamp 4
5. #seocamp 5
6. #seocamp 6
7. #seocamp 7
8. #seocamp Objectifs 8
9. #seocamp Des exemples concrets 9
10. #seocamp Un minimum de code 10
11. #seocamp Des résultats rapides 11
12. #seocamp 12
13. #seocamp 13
14. #seocamp Statistiques & Machine Learning 14
15. #seocamp Trois exemples 1. Prédiction de trafic 2. Keyword Clustering 3. Critères de ranking 15
16. Prédiction
17. #seocamp Outils nécessaires Google Spreadsheets … 17
18. #seocamp Apprendre du passé pour prévoir le futur. 18
19. #seocamp Régression linéaire 19 =FORECAST.LINEAR( CLÉ_CHERCHÉE; PLAGE_VALEURS; PLAGE_CLÉS)
20. #seocamp Prévision 20
21. #seocamp Résultats 21
22. #seocamp Résultats 22
23. #seocamp Usages Anticiper la saisonnalité Prévoir un budget Approvisionner les stocks … 23
24. Clustering
25. #seocamp Outils nécessaires Un tableur Gephi Un outil pour scrapper Google 25
26. #seocamp Gephi Un logiciel open-source et gratuit de visualisation et de traitement des graphes. > Les bases de Gephi chez SeoMix. 26
27. #seocamp #1: Liste de mots-clés 27
28. #seocamp Exemple : Google Search Console 28
29. #seocamp Autre option : les concurrents Sur quels mots-clés mes concurrents sont-ils positionnés ? 29
30. #seocamp 30
31. #seocamp Après nettoyage 1847 mots-clés Univers des chaussures Langue anglaise 31
32. #seocamp #2: Positions 32
33. #seocamp Aka scrapper Google 33
34. #seocamp #3: Format 34
35. #seocamp CSV #1 : mots-clés 35 1. Insérer : • Une colonne « Label » avec les mots-clés • Une colonne « Search Volume » 2. Ajouter les URLs à la suite des mots-clés, avec un volume de 1 3. Donner un ID à chaque item 4. Exporter en CSV
36. #seocamp 36
37. #seocamp CSV #2 : liens 1. Reprendre l’export des positions 2. Ajouter deux colonnes : • Source : l’ID attribué à l’URL • Target : l’ID attribué au mot-clé 3. Exporter les deux colonnes en CSV 37
38. #seocamp 38
39. #seocamp #4: Gephi 39
40. #seocamp Projet 1. Nouveau projet 2. Laboratoire de données 3. Importer feuille de calcul 40
41. #seocamp Import des nœuds 41
42. #seocamp Import des liens 42
43. #seocamp Clustering Une fois le graphe créé : 43
44. #seocamp Si des URLs apparaissent sur les mêmes requêtes, alors ces requêtes sont similaires. 44
45. #seocamp #5: Profit 45
46. #seocamp Exemples Label Search Volume clogs 49500 mules shoes 27100 clogs for women 27100 clog shoes 9900 womens mules 6600 women's mule shoes 2400 mule sneakers 2400 black clogs 1900 mule clogs 880 womens leather clogs 720 sneaker clogs 590 Label Search Volume vans 1830000 vans mens shoes 22200 vans womens shoes 22200 mens vans 22200 black high top vans 18100 vans shoes sale 18100 burgundy vans 14800 van shoes 12100 cheap vans 12100 red high top vans 12100 womens vans on sale 3600 46 Label Search Volume toddler converse 14800 kids converse shoes 9900 boys converse 5400 converse toddler shoes 3600 toddler girl converse 2900 toddler converse high tops 2400 kids chuck taylors 2400 toddler converse velcro 1900 girls white converse 1900 youth converse 1600 girls black converse 1600
47. #seocamp Attention Clusters trop gros / trop petits Sujets qui paraissent mélangés Mots-clés hors univers sémantique 47
48. Corrélation
49. #seocamp Outils nécessaires Un tableur … 49
50. #seocamp Si A varie, est-ce que B varie aussi ? 50
51. #seocamp Comparaison visuelle 51 0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 160000 0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000 Hits / Sessions
52. #seocamp =RANG(A2;A:A) =RANG(B2;B:B) =COEFFICIENT.CORRELATION(C:C;D:D) 52 Coefficient de Spearman
53. #seocamp En pratique 53
54. #seocamp 54
55. #seocamp #1: Dataset 55
56. #seocamp Positions • Mot-clé • URL • Position 56
57. #seocamp Crawl • Title • Nombre de mots • Images & vidéos • Balisage sémantique • Liens sortants > Script Python < 57
58. #seocamp Sémantique • Présence du mot-clé dans le title, dans l’URL, … • Score d’optimisation 58 yourtext.guru =CHERCHE( mot-clé;texte)
59. #seocamp Liens externes • Nombre de liens • Domaines référents • Citation Flow • Trust Flow 59
60. #seocamp #2: Nettoyage 60
61. #seocamp #2: Nettoyage • Valeurs incohérentes • Valeurs manquantes • Valeurs non-numériques • … 61
62. #seocamp Avant / Après 1 847 mots-clés 9 304 URLs 17 620 items 1 176 mots-clés 2 297 URLs 4 319 items 62
63. #seocamp Dataset 63 19 critères à comparer
64. #seocamp #3: Rangs 64
65. #seocamp #3 : Rangs 65
66. #seocamp #4: Corrélations 66
67. #seocamp #4 : Corrélations 67
68. #seocamp #5: Conclusion 68
69. #seocamp #5 : Conclusion Travaillez votre netlinking et la qualité de votre contenu 69
70. #seocamp 70
71. Et ensuite ?
72. #seocamp Formez-vous ! 72
73. #seocamp Apprenez à coder ! 73
74. #seocamp Travaillez la DataViz 74
75. #seocamp Merci ! 75
76. #seocamp 76 Question Mug Quel coefficient de corrélation a-t-on utilisé ?
77. #seocamp MERCI AUX SPONSORS 77