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Machine Learning & SEO - SEO Camp'Us Paris 2016

  • 1. Machine Learning Quelles applications concrètes pour le SEO ?
  • 2. Julien Deneuville • 27 ans • Monte des sites depuis 2004 • SEO pro depuis 2011 • Twitter : @diije • Blog : http://blog.1-clic.info/ • Musique • Vélo Qui suis-je ? Hello, World!
  • 3. De quoi parle-t-on ? Exemple 1 : analyse sémantique Exemple 2 : segmentation d’utilisateurs Exemple 3 : catégorisation d’URLs Aller plus loin 3 Machine Learning Sommaire
  • 4. Machine Learning De quoi ça s’agit ?
  • 5. Machine Learning 5 Buzz Word ou réelle tendance ?
  • 6. Machine Learning Machine Learning : Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed. Arthur Samuel, pionnier de l’intelligence artificielle 6 Dessine-moi un mouton
  • 7. Machine Learning Mettre au point des algorithmes permettant de déterminer des caractéristiques pour de nouvelles données en se basant sur la connaissance de données d’apprentissage. 7 Pour de vrai
  • 8. Comment ça fonctionne ? 8 Dans les grandes lignes
  • 9. Les régressions • Prédire une valeur « continue » • Exemple type : calculer le prix de vente d’une maison Les classifications • Déterminer une valeur « discrète » • Exemple type : catégoriser des données 9 Deux grands types de méthodes Machine Learning 101
  • 10. Découper de manière algorithmique un ensemble de données en classes ou clusters : • Classes : connues à l’avance • Clusters : déterminés par la machine En théorie : • Des objets d’un même ensemble sont similaires • Des objets d’ensembles différents sont dissimilaires 10 Classification Kézako ?
  • 11. Pourquoi ? 1. Un bon nombre de traitements automatisables • « Il y a un algorithme pour ça. » © Sylvain Peyronnet 2. Un changement d’échelle • Une machine traitera beaucoup plus de données qu’un humain, et plus vite. 3. Une littérature abondante • Merci à la communauté scientifique ! 11 Quel intérêt au Machine Learning ?
  • 12. Analyse de données sémantiques Plus grand, plus vite, plus loin
  • 13. Regrouper des mots clés Objectif : regrouper des mots clés par proximité sémantique Sur quels critères ? • Analyse syntaxique • Cooccurrence • TF*IDF • … Avec quelle méthode ? • K-means : le classique Clustering
  • 15. Les avantages • Un classique du clustering • Simple à implémenter • Résultats rapides Les inconvénients • Résultats aléatoires • Nécessite d’indiquer à l’avance le nombre de classes 15 http://Scikit-Learn.org/ K-means Quelques explications
  • 17. Quelles applications ? Explorer un univers sémantique Analyser la visibilité de votre site sur cet univers Détecter des opportunités Identifier les mots clés à utiliser … 17 Idées d’utilisation
  • 19. Segmenter une base d’utilisateurs Mise en situation : vous éditez un site qui propose des contenus sur différentes thématiques (sport, jeux vidéos, cinéma …). Vos données : • Une liste d’utilisateurs • Leurs affinités avec vos thématiques Votre objectif : • Regrouper vos utilisateurs par affinités 19 Trouver mes influenceurs
  • 21. Réutiliser ces données Objectif : mettre en place un système de recommandation 1. Identifier les « influenceurs » : les utilisateurs typiques d’une affinité 2. Identifier les « suiveurs » : les utilisateurs proches de ces influenceurs 3. Si un contenu plaît aux influenceurs, il plaira probablement aux suiveurs 21 Think different
  • 24. Catégoriser des URLs Objectif : catégoriser les pages d’un site, sans se baser sur les URLs Schema classique : • http://www.example.com/category/page.htm • Catégorie : /category/ Données d’entrée : • Liste des pages • Liens entre ces pages 24 Brasse coulée
  • 25. Logiciel open source, gratuit, français. Visualisation de graphes Algorithmes intégrés Documentation 25 https://gephi.org/ Gephi Couteau Suisse
  • 26. Step 1 : intégrer les données dans Gephi 26 Nœuds et liens
  • 27. Step 2 : catégorisation instantanée 27 Modularity Class
  • 28. Aller plus loin Un peu de lecture
  • 29. Les Frères Peyronnet • https://freres.peyronnet.eu/ • @speyronnet et @gpeyronnet Aurélien Berrut • http://www.htitipi.com/blog/ • @htitipidotcom Vincent Terrasi • http://data-seo.com/ • @vincentterrasi 29 De bonnes infos Blogs et personnes à suivre
  • 30. www.1-clic.info Merci de votre attention ! Bon appétit J Mail julien@1-clic.info Blog http://blog.1-clic.info/ Twitter @diije