Evolution métier : de l’acquisition d’audience à l’analyse de données L’acquisition d’audience doit être directement corrélée à un accroissement, direct ou indirect, du chiffre d’affaire. Cet objectif ne peut être atteint sans une analyse de plus en plus poussée de l’audience. Thomas présentera une approche dans laquelle la retro-ingénierie peut se déployer comme méthode (de travail), processus (d’entreprise) et outil (de pilotage).

1. De l’acquisition d’audience à l’analyse de données
@Thomas_Gibertie

2. @Thomas_Gibertie
Bordeaux 25 Octobre 2014
Offre d’information
(url site web)
Demande d’information
(formulation d’intention)
Intermédiaire
(moteur de recherches)

3. @Thomas_Gibertie
Bordeaux 25 Octobre 2014
Utilisateur
(demande d’information)
Moteur de recherches
(intermédiaire)
Langage binaire
(binarydigit–bit)
Algorithmique
(séquence de calcul)
Mathématiques
(stochastique –statistique)
Langage naturel
(système de signes)
Sémantique
(sens -signifié)
Linguistique
(étude du langage)

4. @Thomas_Gibertie
Bordeaux 25 Octobre 2014
Optimisation continue
(feedback -rétroaction)
Opération linéaire
(début -fin)

5. @Thomas_Gibertie
Bordeaux 25 Octobre 2014
Optimisation continue
(feedback -rétroaction)
Opération linéaire
(début -fin)
Retoursur investissement
Investissement
Objectifs
Objectifs mesurables
Acquisition
Analyse

6. @Thomas_Gibertie
Bordeaux 25 Octobre 2014
Optimisation continue
(feedback -rétroaction)
Opération linéaire
(début -fin)
Retoursur investissement
Investissement
Objectifs
Objectifs mesurables
Acquisition
Technique
Analyse
Comportement
Audience

7. @Thomas_Gibertie
Bordeaux 25 Octobre 2014
Etapes vers la conversion
(acquisition moteur de recherches)
Crawl
Index
Résultat de recherche
Visiteur
Conversion

8. @Thomas_Gibertie
Bordeaux 25 Octobre 2014
Etapes vers la conversion
(acquisition moteur de recherches)
Crawl
Index
Résultat de recherche
Visiteur
Conversion
Arbre de décision
(prérequis)
Crawl
Index
SERPs
Visiteur
Conversion
Objectif opérationnel
=
Etat binaire 1 ou 0

9. @Thomas_Gibertie
Bordeaux 25 Octobre 2014
Offre d’information
(url site web)
Demande d’information
(formulation d’intention)
Intermédiaire
(moteur de recherches)
•Url
•Texte
•Hypertexte
•Crawl
•Indexation
•Positions
•Potentiel
•Audience
•Conversion

10. @Thomas_Gibertie
Bordeaux 25 Octobre 2014
Matrice de relations
36 relations binairesa1a2a3b1b2b3c1c2c3a1a21a323b1456b278910b31112131415c1161718192021c222232425262728c32930313233343536

11. @Thomas_Gibertie Bordeaux 25 Octobre 2014
Matrice de relations
26 relations utiles
a1 a2 a3 b1 b2 b3 c1 c2 c3
a1
a2 1
a3 2 3
b1 4 5 6
b2 7 8 9 10
b3 11 12 13 14 15
c1 16 17 18 19 20 21
c2 22 23 24 25 26 27 28
c3 29 30 31 32 33 34 35 36
url title hypertexte crawl indexation positions potentiel audience conversion
url
texte
hypertexte
crawl
indexation
positions
potentiel
audience
conversion

12. Question
Est-ce que les url à indexer sont crawlées ?
(crawl=nombre log) compare (url=indexées)
url title hypertexte crawl indexation positions potentiel audience conversion
url
texte
hypertexte
crawl
indexation
positions
potentiel
audience
conversion
@Thomas_Gibertie Bordeaux 25 Octobre 2014
Matrice de relations
26 relations utiles

13. Question
Est-ce que les positions obtenues correspondent au potentiel de la demande ?
(potentiel=expressions {user-centric}) compare (positions=expressions stratégiques)
url title hypertexte crawl indexation positions potentiel audience conversion
url
texte
hypertexte
crawl
indexation
positions
potentiel
audience
conversion
@Thomas_Gibertie Bordeaux 25 Octobre 2014
Matrice de relations
26 relations utiles

14. 010011010110010101110010011000110110100100001010 !