Par Vincent Terrasi – Responsable Data Analytics et Rémi Bacha – Head of SEO chez OVH\nLa conférence des deux intervenants d’OVH s’est concentrée sur l’utilisation d’outils appelant le big data pour aider à la prise de décision dans notre quotidien du SEO.\nNous avons eu l’occasion d’avoir la présentation de 3 outils avec une mise à disposition par leurs créateurs de scripts pour les reproduire soi-même.
"},{"id":"text-2","type":"text","heading":"","plain_text":"Envie de gagner du temps ?\n\t\t \n Faites résumer cet article par l’IA en quelques secondes.\n \n \n \n Résumer avec l’IA\n \n \n \n 1) Automatisation de l’audit SEO par le Machine learning\nL’outil fonctionne avec du Machine learning (apprentissage automatique) respectant les étapes suivantes :","html":"Envie de gagner du temps ?\n\t\t \n Faites résumer cet article par l’IA en quelques secondes.\n \n \n \n Résumer avec l’IA\n \n \n \n 1) Automatisation de l’audit SEO par le Machine learning\nL’outil fonctionne avec du Machine learning (apprentissage automatique) respectant les étapes suivantes :
"},{"id":"text-3","type":"text","heading":"","plain_text":"Récupérer toutes les requêtes possibles de son secteur d’activité\nRécupérer le top 100 des URLs qui se positionnent sur Google sur la base de mots clés constitués\nEnrichir d’autres KPIs : Volume de recherche, CTR, backlinks, performances, réseaux sociaux, popularité et UX","html":"Récupérer toutes les requêtes possibles de son secteur d’activité\nRécupérer le top 100 des URLs qui se positionnent sur Google sur la base de mots clés constitués\nEnrichir d’autres KPIs : Volume de recherche, CTR, backlinks, performances, réseaux sociaux, popularité et UX
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"},{"id":"text-5","type":"text","heading":"","plain_text":"Un classement des critères de ranking par ordre de pertinence\nUn pourcentage de réussite pour se positionner dans le TOP 10\nEt enfin, des raisons qui expliquent la non-présence de votre site dans ce Top","html":"Un classement des critères de ranking par ordre de pertinence\nUn pourcentage de réussite pour se positionner dans le TOP 10\nEt enfin, des raisons qui expliquent la non-présence de votre site dans ce Top
"},{"id":"text-6","type":"text","heading":"","plain_text":"Notons que le dernier insight dépendra des informations fournies en fichier d’entrée. Plus il est exhaustif dans les KPIS plus l’information obtenue sera pertinente.\nhttps://github.com/ovh/summit2016-RankingPredict/\n2) Clusterisation\nLa présentation de ce développement a pour but de :","html":"Notons que le dernier insight dépendra des informations fournies en fichier d’entrée. Plus il est exhaustif dans les KPIS plus l’information obtenue sera pertinente.\nhttps://github.com/ovh/summit2016-RankingPredict/\n2) Clusterisation\nLa présentation de ce développement a pour but de :
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"},{"id":"text-8","type":"text","heading":"","plain_text":"Les étapes de la clusterisation\nL’outil permet de nettoyer les termes pour éviter la présence de « stop words » pour ensuite proposer un grand nombre de clusters.\nEnsuite, il faut qualifier ces cluster pour vérifier si ils sont générateurs de trafic et ainsi sélectionner et prioriser les pages à créer.\nLes clusters créés sont vos thématiques (qui peuvent réunir plusieurs clusters) qui vous permettent de choisir les pages à créer, sachant qu’en général : Un cluster = Une page\nRémy Bacha et Vincent Terrasi indiquent même qu’on peut obtenir des optimisations pour les pages déjà existantes, puisque l’on peut identifier les mots clés manquants en identifiant la thématique correspondant à une page donnée. L’enrichissement sémantique de la page sera à faire avec les mots manquants.\nhttps://github.com/remibacha/rClusters/blob/master/step3\n3) Production de contenu automatisée\nLes deux intervenants ont fini leur présentation sur la génération automatique de contenu d’une qualité « humaine ». L’idée étant de combiner le SPIN et le deep learning (appelé aussi RNN (Recurrent Neural Network) ) pour ainsi entraîner votre modèle à s’améliorer en testant et corrigeant la production du générateur.\nhttps://cs.stanford.edu/people/karpathy/recurrentjs/\nRetrouver toutes les actualités et leurs outils sur leur blog https://data-seo.fr/\nChatGPTPerplexityGoogle AIWhatsAppLinkedInX (Twitter)","html":"Les étapes de la clusterisation\nL’outil permet de nettoyer les termes pour éviter la présence de « stop words » pour ensuite proposer un grand nombre de clusters.\nEnsuite, il faut qualifier ces cluster pour vérifier si ils sont générateurs de trafic et ainsi sélectionner et prioriser les pages à créer.\nLes clusters créés sont vos thématiques (qui peuvent réunir plusieurs clusters) qui vous permettent de choisir les pages à créer, sachant qu’en général : Un cluster = Une page\nRémy Bacha et Vincent Terrasi indiquent même qu’on peut obtenir des optimisations pour les pages déjà existantes, puisque l’on peut identifier les mots clés manquants en identifiant la thématique correspondant à une page donnée. L’enrichissement sémantique de la page sera à faire avec les mots manquants.\nhttps://github.com/remibacha/rClusters/blob/master/step3\n3) Production de contenu automatisée\nLes deux intervenants ont fini leur présentation sur la génération automatique de contenu d’une qualité « humaine ». L’idée étant de combiner le SPIN et le deep learning (appelé aussi RNN (Recurrent Neural Network) ) pour ainsi entraîner votre modèle à s’améliorer en testant et corrigeant la production du générateur.\nhttps://cs.stanford.edu/people/karpathy/recurrentjs/\nRetrouver toutes les actualités et leurs outils sur leur blog https://data-seo.fr/\nChatGPTPerplexityGoogle AIWhatsAppLinkedInX (Twitter)
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