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De la Data pour le SEO
L’automatisation au service de la prise de décision
SEO is Dead. Again ???!!!
Gotta Catch ‘em All
Data
Scientists
SEO
Consultants
Software
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SEO
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Le SEO a changé…
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de contexte
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  • 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
  • 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
  • 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
  • 24. Les modèles prédictifs Séries temporelles et régressions linéaires
  • 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 http://blog.1-clic.info/ Twitter @diije

Notes de l'éditeur

  1. Ajouter un diagramme de Venn SE:Rush