La quantité de données à notre disposition ne fait qu'augmenter, et avec elle la complexité des analyses. Mais des outils existent pour nous aider à aller plus loin, plus vite.

1. De la Data pour le SEO
L’automatisation au service de la prise de décision

2. SEO is Dead. Again ???!!!
Gotta Catch ‘em All
Data
Scientists
SEO
Consultants
Software
Engineers
SEO
Consultants

3. Le SEO a changé…
3
Transhumanisme
@diije

4. Le niveau de complexité explose…
4
… Et ce n’est que le début !

5. Il n’y a jamais eu autant de donnée disponible…
5
… Rendant le travail des IA de plus en plus efficace

6. Comment apprendre à reconnaître une raquette de tennis ?
6
Deep Learning 101
• Plus il y a de données
disponibles et qualifiées, mieux
les machines apprennent
• Plus il y a de données
disponibles, plus les humains
sont perdus
• Pourquoi faire des choses qui
peuvent être faites (mieux) par
des robots ?

7. Do you want to feel like Lee Seedol ?
7
Vous devez évoluer aussi

8. Introduction à la Data pour le SEO
De plus en plus de données, de plus en plus de complexité.
Les algorithmes peuvent vous aider.
• Step 1 : la donnée descriptive
• Step 2 : donnée prédictive et boucles d’action / contrôle
• Step 3 : prospective – Le futur du SEO ?
8
De quoi allons-nous parler ?

9. Step 1 : la donnée descriptive
Prendre du recul

10. 5 minutes rule
• Choix des KPI
• Visualisation des données
Pas d’actions dans la précipitation
• Ce n’est pas parce qu’Analytics dit que
votre trafic baisse qu’il faut tout changer
Keep calm & carry on
Tableau de bord

11. Analytics
11
L’outil n°1

12. Segmentez, segmentez, segmentez !
• Trafic par device
• Trafic par template
12
Allez plus loin que le trafic SEO
Web Analytics 101
Vérifiez l’intégrité des données
• Présence du tag de tracking
• Pollution des données

13. Suivi de positions et positionnement
Vision globale : évolution et tendances
13
Votre visibilité sur Google
Vision tactique : mots clés stratégiques

14. Search Console
14
Ce que Google veut bien nous dire

15. Logs serveur
15
Plus vite, plus loin

16. Logs serveur
16
Les logs ne mentent pas

17. 17
Le continuous testing
Lutte contre les régressions

18. 18
Gagnez encore plus de temps
Alertes automatiques

19. C4.5, random forest… (Essayez weka ou Big ML par exemple)
Exemple : arbre décisionnel sur de la conversion web avec critères multiples
19
Essayez des algorithmes d’apprentissage supervisés
Web analytics 2.0

20. 1 : Réunir les données
2 : Les explorer visuellement
3 : Être alerté automatiquement
4 : Détecter des corrélations
20
Everything is under control
La data pour les nuls

21. En synthèse… De quoi avons-nous besoin ?
Automatiser pour prendre les bonnes décisions et maîtriser son environnement
21
SEO
Factory
Query Management
Platform
Continuous TestingCrawl + Log Analysis
Keyword monitoring &
Analytics

22. Step 2 : donnée prédictive et contrôle
Agir automatiquement

23. Exercice pratique
23

24. Les modèles prédictifs
Séries temporelles et régressions linéaires

25. Détecter des tendances et agir

26. Mais encore faut-il bien le faire !
26

27. Il faut aussi mailler tout ca !
27
PageRank Sculpting

28. En on en revient aux données…
28
Test & Learn

29. Optimiser les pages
29
Trouver les bons mots clés

30. En conclusion
"Il existe des algorithmes pour tout”
30

31. Une boite à outils utile
Données du
Search
interne
• Détection de
tendances
(séries
temporelles)
• Nettoyage
sémantique
Liste des
pages à créer
• TF-IDF
• Détection de
proximité
entre les pages
Maillage
interne
• Calcul du
PageRank
thématique
Boucles de
rétro-action
• Algorithmes de
détection
d’anomalies
31

32. Le futur du SEO ?
Donner aux gens ce qu’ils veulent, quand ils le cherchent

33. Le monde change…
33
I, robot.
« We’re in a transitional computing period
where we’re learning to move past physical
devices and screens. Now, we expect our AI-
powered technology to be there ambiently
in context, working for us. »

34. Quelques points de repère
34
Mobile first

35. Quelques points de repère
35
Mobile only

36. Quelques points de repère
36
Voice only

37. Et demain ?
37
Encore de la data

38. Une opportunité unique pour le search
38
Parlons-en

39. 39
Analyse sémantique et
compréhension du langage naturel :
la Nouvelle Frontière.

40. Conclusion
Ce que vous pouvez retenir avant d’aller voir le foot

41. Pour ceux qui ont loupé le début
1. La quantité de données et leur complexité ne font qu’augmenter
2. S’équiper pour analyser toujours plus de donnée de manière visuelle
3. Surcharger par des algorithmes permettant de trouver des aiguilles dans les
bottes de foin
4. Mettre en place des AAOs (actions assistées par ordinateur) avec des boucles
de contrôle
5. L’avenir, c’est de comprendre l’intention, en multi-device et avec des éléments
de contexte
En résumé

42. www.1-clic.info
Merci de votre attention !
Have fun 
Mail
julien@1-clic.info
Blog
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Twitter
@diije