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OnCrawl @ Digital Analytics Forum 2018 : le référencement naturel augmenté

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La combinaison des données d’audience, de vos data business ainsi que des données SEO permet aujourd’hui de prédire le ROI de vos actions SEO. Cet atelier présentera comment intégrer vos données AT Internet aux données de logs, et de crawl afin de produire des rapport d’analyse actionnable en matière de SEO. Vous découvrirez ainsi comment prédire les gains de trafic organique ou de revenus potentiels pour chaque action SEO.

Published in: Data & Analytics
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OnCrawl @ Digital Analytics Forum 2018 : le référencement naturel augmenté

  1. 1. By @FrancoisGoube CEO @Oncrawl SEO augmenté Combiner les données d’audience pour prendre de meilleures décisions
  2. 2. I!to Read Google Patents
  3. 3. I RUN TESTS WITH DATA
  4. 4. Data-driven SEO Crawler and Log Analyzer
  5. 5. See your website with Google’s eyes.
  6. 6. RDV sur notre Corner 1 mois d’essai pour tous les participants du DAF18
  7. 7. The rise of AI leads us to be Augmented SEO Pros
  8. 8. Unleash your inner Super-Hero
  9. 9. But How?
  10. 10. Combine YOUR DATA
  11. 11. ▪ Données de crawl ▪ Données AT Internet ▪ Données de logs ▪ Données GSC De quoi avons-nous besoin ?
  12. 12. Pourquoi c’est important ? 8% 19% 26% 32% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Active pages in structure Pages in structure that are ranked in Google Pages in structure crawled by Google Pages in structure Voici ce que nous avons appris lors de l’analyse de 5 triliards de logs et 2 Milliards d’URLs
  13. 13. Crawl 1 32 RankIndex discover organize respond Re-Ranking Petit Rappel
  14. 14. CeQueGoogle Nevous DITPAS
  15. 15. Google consomme chaque année autant d’énergie que la ville de San Francisco journaldugeek 12/12/2016
  16. 16. Google Crawl Budget Correspond aux Ressource$ que Google met à disposition pour crawler votre site
  17. 17. Ce que Google dit If you observe that new pages are usually explored the same day they are published, then you don't really have to worry about the exploration budget […] if a site has less than a few thousand URLs, it will be browsed correctly most of the time […] we do not have a single term to describe everything this term seems to mean on the outsidene
  18. 18. Ce que Google devrait dire Help me point in the right direction, Help me discover and value your money pages!
  19. 19. Ce que Google devrait dire Help me point in the right direction, Help me discover and value your money pages!
  20. 20. Ce que Google devrait dire I hate your " pages I am crawling every day.
  21. 21. De la bonne utilisation des données d’audience dans ses analyses SEO
  22. 22. Quelles données maitrisées ? ▪ Les pages actives Les pages qui génèrent du trafic naturel ▪ Les données d’usages ▪ Taux de rebond ▪ Time spent on page ▪ Profitez de vos données business. Pour avoir des vues orientées “métiers”
  23. 23. Comprendre son Architecture Combine Logs, Crawl and Analytics Data Where are your active pages?
  24. 24. Comprendre son architecture Combine Crawl / Logs data / Analytics Is my content distribution a good idea? Le Plus AT Internet : vous pouvez retrouver tous vos segments automatiquement.
  25. 25. La clé : Une segmentation efficace
  26. 26. Utiliser les données d’audience pour voir plus loinUtiliser les données d’audience pour voir plus loinUtiliser les données d’audience pour voir plus loinUtiliser les données d’audience pour voir plus loin
  27. 27. Et les comparer avec vos logs
  28. 28. Pour chaque Ranking Factor Comprendre son impact sur les Robots de Google par exemple
  29. 29. Pour chaque Ranking Factor Comprendre son impact sur Votre Trafic Naturel
  30. 30. +250 Metrics à votre disposition
  31. 31. La méthode avant la Data Science Maitriser Fiabiliser PrEdire
  32. 32. La méthode avant la Data Science Maitriser, Fiabiliser, Prédire Un exemple sur les données structurées:
  33. 33. La méthode avant la Data Science Maitriser, Fiabiliser, Prédire Un exemple sur les données structurées: Répondons à l’habituel : Pourquoi ? Combien ? Quand ?
  34. 34. La méthode avant la Data Science Maitriser, Fiabiliser, Prédire Un exemple sur les données structurées: 1. Savoir ce qu’il faut regarder :
  35. 35. La méthode avant la Data Science Maitriser, Fiabiliser, Prédire Un exemple sur les données structurées: 1. Savoir ce qu’il faut regarder 2. Connaitre les taux de clics 3. Connaitre le volume de Trafic
  36. 36. La méthode avant la Data Science Maitriser, Fiabiliser, Prédire Un exemple sur les données structurées: 1. Savoir ce qu’il faut regarder 2. Connaitre les taux de clics 3. Connaitre le volume de Trafic 4. Récupérer les données Avec Oncrawl Data Explorer / API
  37. 37. Le cas ”à la main” Maitriser, Fiabiliser, Prédire Un exemple sur les données structurées: ü Je prouve que les taux de clics sont plus importants quand j’ai des données structurées ü Je connais le volume de pages que je souhaite améliorer ü Je connais leurs positions ü Je connais leur trafic
  38. 38. Le cas ”à la main” Maitriser, Fiabiliser, Prédire Un exemple sur les données structurées: ü Je sais déterminer le volume de trafic généré en plus
  39. 39. Vous pouvez automatiser et appliquer l’état de l’art de la Data Science Avec des outils Avec des experts Des données fiables
  40. 40. Questions ? @OnCrawl Francois@oncrawl.com

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