Mettez de la DATA dans votre SEO - SEO Camp Day Bruxelles 2018

Des exemples simples et concrets pour intégrer des techniques de Data Science dans vos process SEO.

Au programme : catégorisation et clustering d'URLs, calcul de PageRank interne, corrélations et arbres de décision.

Conférence lors du SEO Camp Day Bruxelles 2018

Transcript

1. Mettez de la DATA
   dans votre SEO
   

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2. Qui suis-je ?
   Julien Deneuville
   • SEO // Data // Python
   • Databulle // Crowl.tech
   • @diije // databulle.com/blog
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3. Data Science & SEO
   

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8. Image pas si rare d’un SEO
   se noyant dans la donnée
   

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9. Position #0, PAA, AMP, …
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13. Tirer parti de la Data Science ?
    

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14. Restons objectifs
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15. SEO technique avancé
    

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16. Crawler le site
    Un classique ;-)
    > Guide de référence : Seer Interactive
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17. Catégoriser les URLs
    Le principe : détecter des motifs dans l’URL
    pour l’associer à une catégorie
    • Par type de page
    • Par thématique
    > Un script gratuit ici.
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18. Une étape
    INDISPENSABLE
    dans vos
    analyses.
    

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19. Catégoriser les URLs
    Comportement des utilisateurs différent
    Comportement des moteurs différent
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20. Catégoriser les URLs
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    Catégories
    home posts tags pagination other
    

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21. Efficacité des catégories
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    0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
    pages
    links
    sessions
    Efficacité des catégories
    homepage categories news archives images
    

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22. Répartition des liens internes
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23. Clustériser les URLs
    Le principe : utiliser le maillage interne pour
    regrouper les pages similaires
    > Les bases de Gephi chez SeoMix.
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24. Clustériser les URLs
    Une fois le graphe créé :
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25. Une vision
    algorithmique
    de la
    structure
    

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26. Calculer le PageRank interne
    Très simple dans Gephi :
    > Pour de gros volumes, utilisez d’autres méthodes.
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27. Nombre de liens vs PageRank
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    0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
    links
    pagerank
    Efficacité des catégories
    homepage categories news archives images
    

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29. Compléter les données
    Données on-site
    Autres sources de données
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30. Scraper ses propres données
    Exemple : compter le nombre d’images et de
    vidéos dans une liste de news.
    > Un script gratuit ici.
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31. Interroger des API
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32. Détecter des corrélations
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    =RANG(A2;A:A)
    =RANG(B2;B:B)
    =COEFFICIENT.CORRELATION(C:C;D:D)
    

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33. Corrgrams
    > Exemple en Python
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34. Corrélation, causalité
    

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35. Aller plus loin : arbres de décision
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36. Deux utilisations
    1. Je crée une nouvelle page : à quels critères
    faire attention ?
    2. Une de mes pages sous-performe : quels
    sont les KPI prioritaires à travailler ?
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37. Pour conclure
    

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38. Formez-vous !
    

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39. Comment se former ?
    MOOC / formations en ligne
    Livres
    Blogs
    Conférences
    Formations présentielles
    Auto-formation
    ...
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40. Apprenez
    à coder !
    

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41. Python, R, PHP, JavaScript, … ?
    

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42. Qu’importe le flacon,
    pourvu qu’on ait l’ivresse.
    

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43. Mais alors, pourquoi Python ?
    Syntaxe claire et simple
    Langage complet
    Communauté et librairies disponibles
    

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44. Rien ne remplace la pratique
    

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45. Merci !
    

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