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Comment utiliser le Big Data
pour optimiser son référencement ?

Le Big Data n’est pas qu’une tendance qui a révolutionné les modes de travail en entreprise. Ce phénomène, qui résulte directement de l’explosion des quantités de données véhiculées par le web, a eu pour effet de bouleverser les approches marketing conventionnelles. Il faut dire qu’il ouvre des perspectives exponentielles concernant le stockage, le partage et l’analyse des données. Qu’en est-il du SEO ? De quelle manière les données à grande échelle peuvent contribuer à améliorer votre stratégie de référencement naturel ? Et, surtout, quels sont les grands enjeux de la convergence entre leur exploitation massive et le SEO ? Dans ce dossier, nous allons tenter de répondre à ces questions et vous aider à choisir la bonne stratégie pour rentabiliser le vivier de données qui se trouve à votre disposition.

Qu’est-ce que le Big Data ?

L’apparition du terme remonte à 1997. Il désigne un grand volume de données digitales et peut se traduire de différentes manières. D’une manière générale, l’on parle de « mégadonnées » pour souligner le caractère difficilement quantifiable des informations stockées au sein d’une base de données, d’un portail web ou d’une application. Il faut préciser qu’il existe deux sortes de données : celles qui relèvent d’une organisation privée et celles qui sont accessibles dans le domaine public. Toutes deux peuvent coexister dans le cadre du déploiement d’un projet impliquant le traitement d’un grand nombre d’informations. Les données massives peuvent prendre différentes formes : textes, vidéos, images ou fichiers sonores.

L’on estime que les mégadonnées ont réellement commencé à être exploitées à des fins de marketing à partir des années 2000. Les données volumineuses sont devenues des outils décisionnels à part entière. La collecte et l’analyse de vastes ensembles d’informations peuvent être utilisées pour simplifier la manière dont sont abordées les problématiques les plus complexes. Grâce aux « data », les petites entreprises peuvent rivaliser avec des groupes de grande envergure, à condition d’adopter la stratégie la plus pertinente. D’un point de vue commercial, elles offrent de remarquables opportunités en termes d’exploitation des informations et de ciblage.

Le concept des « 3 V »

Trois acceptions ont été désignées pour faire référence aux mégadonnées :

  • Variété : il existe plusieurs formats de données.
  • Volume : la masse des données est toujours exponentielle.
  • Vélocité : le traitement de chaque information est réalisé en temps réel ou dans une durée très limitée.

Il est également possible de distinguer trois grandes familles de données :

  • Données structurées : ces informations sont rigoureusement classifiées et le plus souvent stockées dans des bases de données utilisées par des professionnels.
  • Données non structurées : ces données brutes sont extraites d’applications ou de sites web sans avoir été mises en perspective.
  • Données semi-structurées : elles sont à mi-chemin entre les données non structurées et les données structurées. Il s’agit, par exemple, des informations véhiculées par les médias sociaux ou des contenus UGC (User Generated Content).

L’exploitation des données

L’apparition de nouvelles réglementations, comme le RGPD (Règlement général sur la protection des données) a complexifié l’usage des mégadonnées, notamment lorsque celles-ci sont susceptibles de porter atteinte à la vie privée. Néanmoins, si les contraintes sont plus importantes (devoir d’information des personnes concernées, conditions de collecte transparentes), elles ne remettent pas en cause le fondement du traitement des mégadonnées. D’un point de vue SEO, il est capital d’accorder la plus grande importance à la fiabilité des sources de données. Les informations acquises par le biais de partenariats entre plusieurs entreprises ou collectées en accord avec les utilisateurs ont beaucoup plus de poids que les données achetées ou, pire, volées.

Quel est le rapport entre
les données massives
et le SEO ?

Pour bien comprendre cette convergence, il convient de rappeler que le web lui-même peut être considéré comme une gigantesque base de données. Les moteurs de recherche ont justement pour rôle de classer, organiser et hiérarchiser ces données afin de faciliter les recherches des utilisateurs. En 2008, l’on estime que Google traitait 20 000 téraoctets de données par jour. Les démarches réalisées par les éditeurs de sites et les entreprises pour améliorer leur stratégie de référencement naturel œuvrent également en ce sens.

Comment les données
influencent-elles le SEO ?

Toute personne s’intéressant de près ou de loin au SEO est amenée à manipuler un grand nombre de données. Celles-ci proviennent d’une grande variété de sources. Il peut s’agir des informations recueillies par un outil statistique, comme Google Analytics ou des données techniques extraites à partir du serveur (les logs par exemple). Il existe un large panel d’outils qui permettent de mettre en perspective des données, même lorsqu’elles sont externes au site. Par exemple, certains logiciels peuvent vous aider à trouver des mots-clés pertinents en fonction des requêtes saisies par les utilisateurs. Les réseaux sociaux sont également de fantastiques bases de données qui peuvent être exploitées à des fins de référencement.

Bien souvent, les données doivent être travaillées par les experts en référencement. A l’état brut, elles ne constituent pas réellement une approche fiable. Avec l’avènement du « SEO prédictif », il est possible de rentabiliser les mégadonnées pour anticiper les attentes et le comportement des internautes. Certains langages de programmation peuvent soutenir ce travail. C’est le cas des langages R et Python plébiscités par les Data Scientists et dont la programmation permet de générer plusieurs scripts capables de réaliser des croisements et des analyses de données approfondies. Les logiciels de traitement des données basés sur le langage de programmation R présentent des fonctionnalités intéressantes pour fédérer, interpréter et manipuler des données. Il est ainsi possible d’obtenir des informations cruciales, comme les mots-clés les plus performants ou le repérage des liens cassés, sans un traitement manuel chronophage et peu productif.

Découvrez 5 manières
d’optimiser votre SEO
avec un traitement
pertinent des données

Bien exploitées, les données peuvent vous donner des pistes d’optimisations sémantiques et approfondir votre connaissance de l’environnement concurrentiel de votre marque ou entreprise.

De nouveaux outils d’optimisation

Grâce aux mégadonnées, les petites entreprises peuvent accéder à des outils d’optimisation efficaces, qui peuvent les aider à travailler le potentiel de leurs pages et à augmenter leurs conversions. Voici quelques exemples d’outils susceptibles d’appuyer vos démarches :

  • Les tableaux de bord et de reporting : ils vous aideront à suivre les performances de votre site et à détecter très en amont d’éventuels dysfonctionnements. Grâce au croisement automatique des données, vous économiserez un temps précieux et, surtout, vous pourrez suivre de près votre référencement, tout en vous consacrant aux tâches opérationnelles.
  • Les outils d’A/B testing permettent de mettre en place différentes versions d’une même page afin de choisir la version la plus rentable.

Des statistiques plus approfondies

Les spécialistes du référencement se fondent sur les analyses et statistiques des sites pour élaborer des stratégies SEO pertinentes. Les mégadonnées peuvent fournir des informations sur les types de recherche des utilisateurs, les mots-clés les plus redondants, mais aussi le comportement des visiteurs. Il est ainsi possible de mettre en place des analyses personnalisées pour mesurer l’interaction des internautes, leur niveau d’engagement et leur mode de navigation.

La mise en perspective d’éléments relatifs aux conversions, au trafic et aux pages peut être réalisée à partir d’outils comme Search Console, Bing Webmasters Tools et Google Adwords.

Cet aspect est particulièrement intéressant pour les spécialistes du SEO car il ne concerne pas uniquement des données inexploitées ou de futures opportunités. L’analyse permet de mettre en place des actions correctives plus rapides et efficaces. Par exemple, une meilleure compréhension des requêtes de recherche existantes permet d’identifier des moyens pratiques d’améliorer les performances de votre site et, éventuellement, de mieux cibler vos thématiques ou vos contenus.

Search Console vous donne accès aux expressions les plus saisies par les internautes qui visitent votre site. Vous pourrez évaluer ces mots-clés en fonction d’autres critères, comme le taux de clic, la position moyenne et le taux d’impression.

La création de contenusAvec des milliards de pages indexées, Google peut être considéré comme une gigantesque réserve de contenus. En intégrant des technologies telles que l’intelligence artificielle, le moteur de recherche est aujourd’hui capable de fournir des pages de résultats de recherche de plus en plus structurées, intégrant des extraits enrichis, des métadonnées et des recherches locales. Il faut également citer Knowledge Graph et Knowledge Vault qui représentent à eux seuls des bases de connaissances vertigineuses. Tous ces résultats reflètent différentes manières de structurer et présenter les informations, qui leur donnent une valeur ajoutée considérable.

Pour les spécialistes du marketing, l’enjeu est de proposer des contenus faciles à interpréter et à transformer en données. L’analyse des champs sémantiques permet de déterminer quelles sont les expressions susceptibles de générer un important volume de requêtes sur les moteurs de recherche. Les données massives permettent de trouver de nouveaux mots-clés et d’en multiplier le volume. Ces données sémantiques sont de précieux atouts pour créer des contenus SEO plus performants.

L’analyse SEO peut également avoir une influence sur la qualité des contenus et leur impact en termes de référencement. Là encore, l’exploitation des données compilées dans Google Analytics s’avère très utile. Il est notamment possible d’obtenir des informations relatives au temps passé sur chaque page, de connaître les pages d’atterrissage et de sortie ou encore de déterminer quelles sont les pages qui engendrent une conversion.

Créer une meilleure
expérience utilisateur

Depuis plusieurs décennies, les annonceurs déploient d’importants efforts pour améliorer leur positionnement dans les résultats de recherche. Ils mettent tout en œuvre pour obtenir une première position dans Google. Aujourd’hui, ce défi est toujours d’actualité. Mais les moyens déployés pour parvenir à vos fins sont bien différents. Proposer une expérience utilisateur hautement qualitative fait partie des facteurs les plus importants pour améliorer son classement dans les pages de résultats des moteurs de recherche. Grâce aux données massives, il est possible d’accéder à des informations cruciales concernant le comportement et le parcours des internautes. Il est ainsi possible d’ajuster son site web en créant une expérience utilisateur optimale, susceptible de cultiver l’engagement des clients et prospects.

Utiliser les réseaux sociaux

Les médias sociaux sont de véritables banques de données. Facebook, par exemple, est utilisé par plusieurs milliards d’utilisateurs à travers le monde. Chaque utilisateur crée des données qui sont consultées, partagées et disséminées à travers le web. Interagir avec les principales plateformes de médias sociaux est l’un des moyens les plus fiables d’améliorer son positionnement dans Google.

Vers le Data-SEO

Avant l’explosion des mégadonnées, les référenceurs devaient avant toute chose se fier à leur instinct. Or cette technique présente une importante part d’aléatoire. Plutôt que de se fier au hasard, il est possible d’avoir recours au Data-SEO, une nouvelle discipline qui repose sur les données prédictives… grâce à l’analyse scientifique.

Anticiper l’intention
de recherche

Le machine learning est l’une des nombreuses applications de l’intelligence artificielle. L’on sait d’ores et déjà que Google utilise cette technologie pour composer des algorithmes plus raffinés. RankBrain, notamment, simplifie la compréhension des requêtes et améliore la pertinence des réponses proposées. Cela signifie que Google est de plus en plus apte à « comprendre » le langage humain et même à « prédire » sa demande. L’anticipation des requêtes bouleverse le SEO : il s’agit maintenant de déterminer quelle est l’intention de recherche des utilisateurs ! Dans ce contexte, l’utilisation d’outils d’analyse sémantique peut orienter la rédaction de vos textes et vous aider à les enrichir.

Google BigQuery

Google n’a pas tardé à rentabiliser son incroyable stock de données en le couplant à sa puissance de calcul. BigQuery est son service accessible en mode IaaS. Caractérisé par une structure arborescente et une présentation en colonnes, ce service inclut de nombreuses fonctionnalités permettant de simplifier la structuration et l’analyse d’une grande quantité de données. Cet outil de travail comporte des feuilles de calcul, des cartographies de données et des reportings personnalisables.

Les étapes d’une approche SEO
basée sur les mégadonnées

L’audit sémantique SEO

Cette étude permet de vérifier l’efficience de la stratégie sémantique en place et de vérifier l’adéquation entre les mots-clés positionnés et les requêtes des utilisateurs. Une première liste de mots clés SEO définie manuellement, en fonction des retours d’expérience de l’entreprise et des premières analyses sémantiques pourra être élaborée. Il sera ensuite intéressant d’utiliser un outil de mégadonnées pour étoffer la liste de mots clés liminaire en la recoupant avec l’ensemble des ressources internes et externes.

L’audit technique

Il peut être déployé et soutenu par un certain nombre d’outils et de tests :

  • Analyse des crawls par le biais de Search Console (anciennement Google Webmaster Tools) afin de déterminer d’éventuels points de blocage (liens morts). L’utilisation des URL canoniques permet d’orienter le crawl et de mieux maîtriser le processus d’indexation.
  • Vitesse de chargement des pages : cette donnée est prise en compte par Google et fait partie des critères de pertinence de son algorithme.
  • L’adaptation du site aux terminaux mobiles. Depuis récemment, Google indexe en priorité la version mobile des sites web.

L’audit social

Les backlinks, les citations et les partages sont autant de signaux révélateurs de la présence d’une entreprise ou d’une marque sur le web. Les outils de veille et d’e-réputation permettent de collecter, trier et qualifier le « bruit » d’un site web, en distinguant les discours positifs des avis négatifs et des critiques.
La compilation des données permet d’obtenir une écoute précise du bruit produit par la marque et de définir sa réputation numérique. Grâce à une prise en compte de tous les formats (textes mais aussi photo, vidéo ou gif animés), l’analyse est beaucoup plus exhaustive. Par exemple, il est possible de détecter le détournement des visuels de l’entreprise (logo, images de l’équipe, documents internes ou charte graphique).

L’identification des influenceurs susceptibles de devenir les ambassadeurs de la marque et la construction de partenariats sont des démarches permettant de cultiver et d’améliorer l’image de marque de l’entreprise. L’utilisation des données massives facilite le travail de recherche et contribue à personnaliser les échanges avec les blogueurs influents.

Conclusion

Les données massives peuvent soutenir le déploiement d’une stratégie SEO plus approfondie et performante. Les outils de surveillance, d’audit et de statistique permettent d’améliorer la prise de décision grâce au recoupement des informations et à leur analyse. Si vous ne savez de quelle manière exploiter et rentabiliser l’ensemble des données mises à votre disposition, n’hésitez pas à faire appel à un expert SEO !

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