Développer ses noms de domaine

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Cette présentation est le support de l'intervention de Marc-Olivier Bernard, lors de la 1e édition du NddCamp

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  • * Normal : système à faible barrière à l’entrée est rapidement utilisé massivement => baisse efficacité (cf. bitcoin mining)
    Goto.com : créé par Bill Gross (Idealab), moteur de recherche qui affiche des liens sponsorisés (Contexte : Altavista, Lycos spammés par le porn). Se développe après l’éclatement de la bulle de 2001 car Marketing à budget serré
    Visite du cimetière !
  • Ex: analyse de jurisprudence par un avocat
    Contenu expert est autonome : blog d’expert
  • Recrutement de stagiaires : combien dans la salle ?
    Loyauté et qualité du rédacteur Web : utilisation massive de blackhat
  • Quelques mots sur les Content Strategist et Architecte d’information pour les évacuer
    Question : quelles étapes peuvent => Algorithme, Freelance, Outsourcing ?
    Algorithme = logiciel qui facile le travail, augmente la productivité
    Mise à jour s’automatise car la recherche et qualification également : surveillance de contenu documentaire
  • Value : utilisé par ex. par inboundwriter.com
  • Détection du plagiat littéral : loyauté de du rédacteur Web
  • On voit : recherche, outils manuels et automatisés => domaine en développement
  • Feuillet = 1500 signes ~ 250 mots
  • TB : création de projets d’articles à rédiger, à assigner à un auteur ou à soumettre au pool, créditer le compte, valider le résultat obtenu
  • On voit : recherche, outils manuels et automatisés => domaine en développement
  • Parler des environnements de développement logiciel
    Parler de l’édition classique : Offre, Demande => production de livre
  • Développer ses noms de domaine

    1. 1. Développer ses noms de domaine Marc-Olivier BERNARD mob@publishingtools.com
    2. 2. Exploitation NDD Sans développement • Leasing de NDD (LOA) : – Permet d’utiliser un NDD premium avec des moyens plus limités – Acheter en cas de succès, le rendre sinon => Domainium.fr • Arbitrage, achat-revente : domaineur – Faible éducation des acheteurs finaux – Problème de trésorerie
    3. 3. Exploitation NDD Développement Historique • Parking • 1998 - Goto.com (IPO=>Overture), précurseur qui attire bcp de domaineurs : une search box d’affiliation qui valorise le type in traffic ciblé par la thématique du NDD • Inexorable déclin : fuite des annonceurs et baisse du type in traffic (moteurs) • Mass Development Platform: domainapps.com à base de petites briques logicielles, petit CMS • Mini site : contenu simple mais pas exhaustif Conclusions • Approche purement automatisée échoue à créer de la valeur ajoutée* • Développer un projet spécifique (ex. service, communautaire, ecommerce, etc.) demande des ressources considérables / NDD • Seule solution : site de contenu qualitatif avec impératif de ROI, donc industrialisation Références The Domain Game, Kesmodel, 2008, Xlibris Corp. http://www.dnjournal.com/cover/2009/march.htm
    4. 4. Développer un site de contenu • Architecture du site • Création du contenu • Référencement En sortie : Valoriser l’actif NDD développé • Vendre un site (promoteur), e.g. pour développer une activité (ex : réseau de sites pour SEO) • Le monétiser (investisseur) Maxime Doki-Thonon (Rocketlinks)
    5. 5. Constat Même besoin en contenu quel que ce soit l’acteur • Média • Entreprise (produit, service) Seule différence : modèle économique Même impératif : • Coût • Qualité : thin content
    6. 6. Quel contenu? • Contenu expert – Valoriser une connaissance experte naturellement présente dans l’entreprise – Un contenu expert n’a pas besoin de contexte (structure du site et des relations entre les pages) : le visiteur, en recherche avancée, a obtenu une réponse assez complète à une question précise Cependant : difficile d’être plus productif : 100% travail manuel • Contenu simple mais - Exhaustif - Riche (images, vidéos, tableaux, listes, exemples) - Importance du contexte du contenu: le visiteur, en phase initiale de recherche, va consulter des articles Connexes Beaucoup de gains de productivité possibles !
    7. 7. Comment baisser le coût • Approche 1 : Blackhat – Blackhat : fabrication automatique, rewriting, spinning – drassignment.com, instantarticlewizard.com • Approche 2 : Baisser le coût de la main d’œuvre – Média : Journaliste => Rédacteur Web – Plateforme de rédacteur Web – Recrutement de stagiaires Problèmes : loyauté et qualité du rédacteur Web • Approche 3 : Industrialiser – Décomposer les étapes et réduire a minima le travail manuel – Ex. Demand Media, Vox Media : un média devient une société technologique “Media companies’ ability to build their own technology will be a critical factor in their success or failure” Source : http://www.pbs.org/idealab/2013/07/vox-media-sets-out-to-build-modern-media-stack/
    8. 8. Etapes de production du contenu • Architecture de l’information – Structure, rubriques, catégorisation (Tri de cartes) • Edition Web (media) – Identifier les sujets (titre) – Coordonner le travail (Workflow, catégoriser, vérifier le contenu) • Rédacteur Web – Rechercher et qualifier des informations (documentation) – Analyser et synthétiser les informations – Rédiger du contenu (dont enrichir le contenu) – Surveiller le contenu à mettre à jour Algorithme Freelance, outsourcing : travail manuel !
    9. 9. Tri de cartes (card sorting) Objectif : déterminer la structure (catégories, relations catégories-articles et relations articles-articles) 1. Classer les articles dans des catégories : http://rosenfeldmedia.com/blogs/card-sorting/card- sort-analysis-spreadsheet/ (screenshot et feuilles Excel) 2. Déterminer les relations entre articles (matrice de corrélation) : http://www.informoire.com/co- occurrence-matrix/ (screenshots et feuille Excel) Mise en œuvre : • Excel • Logiciel spécifique : optimalworkshop.com
    10. 10. Tri de cartes : classification
    11. 11. Tri de cartes : corrélations Deux articles fortement corrélées sont dans les mêmes catégories, avec des poids proches
    12. 12. Identifier les sujets • Utilisation des Recherches des utilisateurs de moteurs (Adwords, Suggest, etc.) Bien rédiger pour le Web, Isabelle Canivet, Eyrolles (2014) Chapitre 6 • Utilisation des positions d’un concurrent : Comment obtenir un export d’idées de sujets d’articles pour son blog d’entreprise (SEOH) • Utiliser les métriques pour déterminer les sujets les plus porteurs : Value = CPC * Search Volume / Search Results
    13. 13. Coordonner le travail Système de gestion de la chaîne éditoriale (EN: Content production tools) • Workflow du contenu entre éditeurs et rédacteurs • Gestion des rédacteurs • Raccordement à un pool d’auteurs, e.g. TextBroker.com (par API) Exemples : compendium.com ($$$), divvyhq.com ($$$), editorially.com Vérification de l’unicité du contenu • Entre un article et le Web et/ou une base de contenu privée : Copyscape.com, API • Au sein d’un site : Siteliner.com (de Copyscape) Attention ! Détection du plagiat littéral, pas de la réécriture : quasi impossibilité de détecter la réécriture par un algorithme…
    14. 14. Rechercher et qualifier des informations - Rechercher et qualifier des informations : le sujet de l’article étant connu, trouver la documentation (références) : • Curation • Clipping Services • Smart Content
    15. 15. Curation • Manuelle (gratuite) : scoop.it, storify.com Chercher des références via des moteurs, sélectionner certains résultats et les annoter (voir Screenshot Storify.com) • Semi-automatisée, agrégation thématique (WCA : Web Content Aggregators) : – Curata.com – Ex : aggregage.com
    16. 16. Curata.com Find – Curate – Share – Analyze http://www.curata.com/tour Exemple de site produit : google search pour « inurl:curatasite.com »
    17. 17. Clipping services Fonctionnalités : • Surveillance de sources sur des thèmes • Extraction de morceaux de contenus • Mise à disposition de l’utilisateur professionnel Remarques : • Autres noms : Media Intelligence ou media monitoring service • Existe pour la presse depuis plus de 100 ans (manuel => automatisé) ! • Exemples de logiciels / services http://www.ereleases.com/clipping_services.html
    18. 18. Exemple : newsdataservice.com • S’appelle également SmartView 3+ de universal-info.com • Voir la vidéo introductive à http://www.newsdataservice.com
    19. 19. Smart Content Base de contenu existante (corpus d’une société, sous-partie du Web) • Détection des entités (Personnes, Lieux, Entreprises, Date, etc.) : voir Service Web OpenCalais (Screenshot de la demo : http://viewer.opencalais.com) • Extraction des fragments de texte contenant des entités • Relations entre entités (Personne dirige Entreprise) • Stockage dans base de données et navigation par Entité, Thème Exemples : • expertsystem.net http://www.intelligenceapi.com/demo/ > Fact Mining (Construction de bases de faits, voir Screenshots suivant) • Synapse développement (FR, base de faits, consortium de recherche http://nlp.uned.es/readers-project/) • Mondeca.com (€€€) • SCAN (Open Source)
    20. 20. Rédaction Web – Analyser et synthétiser les informations – Rédiger du contenu Solution 1 : Embaucher un rédacteur Web Solution 2 : Utiliser une plateforme de rédaction Web : • Comparatif depuis le lowcost ( 5 à 30 €HT / feuillet) jusqu’aux tarifs de journalistes (60 à 150 €HT / feuillet) • Tarifs des piges de journalistes Solution 3 :
    21. 21. Solution 3 Rappel : Rédiger du contenu Non automatisable par un algorithme… un humain, mais invisible Plateforme de rédaction Web (TextBroker.com, Textmaster.com) Freelance API
    22. 22. Rédaction Web - Rédiger du contenu : Enrichissement Outils de suggestion contextuelle d’enrichissements par : • Des images, des liens, des articles associés : Zemanta.com http://www.zemanta.com/demo/, • Des recherches d’Internautes pour améliorer la performance dans la longue traîne : inboundwriter.com
    23. 23. Surveiller le contenu à mettre à jour Les articles produits sont associés à : 1. Des références d’articles 2. Des recherches d’internautes La surveillance de la modification des sources (1) et des résultats des moteurs pour les expressions associées (2) permet de détecter des « mouvements » Cette surveillance peut être combinée avec la « performance » de l’article pour décider quels articles modifier.
    24. 24. Vous n’êtes pas encore noyé ?
    25. 25. Content (Marketing) Software Source : http://www.curata.com/blog/content-marketing-tools-ultimate-list/
    26. 26. Et maintenant ?
    27. 27. Environnement de développement de contenu Objectif : Permettre un développement accéléré d’un site de contenu En entrée : • Demande (recherches) • Offre (contenu existant) En sortie, modèle de site, i.e. propositions à valider ou à modifier : • Rubriques • Dossiers ou Articles, avec angle de développement (paragraphes) et documentation associée • Structuration du site, relations entre rubriques, entre rubrique et articles et entre articles • Alerte de notification de mise à jour de contenu
    28. 28. Exemple : thématique NDD Visualisation et description du diagramme résultant

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