Le document explore l'utilisation de Google Insights et des tendances de recherche pour prédire des variables économiques, notamment les ventes et la consommation privée. Il présente des modèles mathématiques, y compris des modèles autorégressifs saisonniers, pour analyser les relations entre les recherches en ligne et les comportements économiques. Des comparaisons entre les indicateurs basés sur des sondages et les tendances Google sont également discutées, mettant en avant la réactivité et la précision des mots clés choisis.

1. Dis-moi ce que tu cherches, je te dirai qui tu es.
Thomas Belhalfaoui & David Nowinsky

2. insights
" Découvrez ce que les
internautes du monde entier www.google.com/insights/search
recherchent "
Exemple : élections présidentielles

3. Google's "Chief Economist"
since 2002

5. Combien vais-je vendre ce
mois-ci ?
Réponse Réponse
"predicting the present" comptable classique
Semaine 1 Mois en cours Semaine 4

6. Seasonal autoregressive model
log = α log −1 + log −12 +
: ventes au mois t
: écart au modèle

7. log = α log −1 + log −12 + + (1)
: ventes au mois t
: écart au modèle
() : indice insights (semaine k, mois t)

8. log = α log −1 + log −12 + + (1)
Méthode des
moindres carrés
log = 0,114 log −1 + 0,709 log −12 + 2,312 + 0,006 (1)

9. Mean Absoute Error
Seasonal autoregressive model
Seasonal autoregressive model
avec Google Insights

10. log = 0,114 log −1 + 0,709 log −12 + 2,312 + 0,006 (1)
log = 0,105 log −1 + 0,737 log −12 + 2,007 + 0,005 (1) + 0,324 ( 2005)

11. Extension à d'autres grandeurs macroéconomiques ?
Natalité
Chômage
Croissance
Logement Education

12. Forecasting Private Consumption:
Survey-based Indicators
vs. Google Trends, November 2009

13. 56 catégories de mots clés

14. • Survey-based indicators :
= α −1 + +
: monthly year-on-year growth rates of real private consumption
: Michigan Consumer Sentiment Index
• Insights :
= α −1 + () +
() : indice insights (semaine k, mois t)
• Reference :
= α −1 + + +
: interest rates on three-month treasury bills
: stock prices (measured by the S&P 500 index)

15. Modèle Relative Root Mean Squared
Forecast Error
MCSI / 1,02
Reference
/ 0,79
Reference

16. • Plus précis
• Plus réactif
• Choix des mots clés
• Pénétration du numérique

17. • Predicting the Present with Google Trends
Hyunyoung Choi & Hal Varian
April 10th 2009
http://ec.europa.eu/bepa/pdf/seminars/google_predicting_the
_present.pdf
• Forecasting Private Consumption: Survey-based
Indicators vs. Google Trends
Torsten Schmidt & Simeon Vosen
November 2009
http://repec.rwi-essen.de/files/REP_09_155.pdf