Formation Atelier DATA pour les SEOs : 25 Octobre 2018

Formation Atelier DATA pour les SEOs : 25 Octobre 2018

525,00 HT

12 en stock

Catégorie :

Description

Atelier DATA pour les SEOs

La data science fait son entrée dans tous les domaines. C'est le nouvel or noir que l'on se doit de prospecter pour rester dans la course ou pour obtenir un avantage concurrentiel.
En référencement web, l'analyse des data permet de découvrir de nombreux leviers à actionner.

Cependant, si le métier de référenceur web est parfois (souvent?) technique, il est avant tout polyvalent.
Dans ce cadre, la data science est avant tout un outil pour le référenceur web et non pas un nouveau métier à apprendre.

En partant de ce constat, nous avons décidé de proposer une formation sous forme d'un atelier.

Nous avons codé plusieurs outils de data science pour le SEO. Nous allons vous les donner en début de formation.
Vous allez être formés à leur utilisation ainsi qu'à la compréhension des résultats qu'ils donnent.
Vous pourrez alors les utiliser quotidiennement dans le cadre de vos actions SEO (audits ou pratiques).

Nous souhaitons permettre à tous les SEOs, quels que soient leurs profils, d'actionner la data science sans avoir à devenir data scientist.
Data scientist, c'est un autre métier. Pas le vôtre.
Alors utilisons des outils et améliorons nos analyses et nos pratiques SEO sans douleur.

Vous avez besoin d'un ordinateur portable (PC ou Mac) Puissant (il faut pouvoir faire tourner Docker) pour cette session de formation. Merci de venir avec et de prévoir un chargeur.

[Découvrir les témoignages des participants]


Déroulement de la journée

  • 09h00 : Accueil
  • 09h15 – 12h45 : Formation
  • 12h45 – 14h : Pause déjeuner (repas non inclus)
  • 14h – 17h30 : Formation

Adresse


IX-LABS - Le 108
Accès Métro 7

108 avenue de Fontainebleau,
94270 Le Kremlin-Bicêtre

 


Intervenants

Thomas Largillier, Guillaume Peyronnet


  1. Trouver les corrélations dans vos données analytics pour trouver les leviers actionnables pour améliorer vos métriques.

    • exporter la data, via excel, ou automatiquement par un script utilisant l'api analytics.
    • Tracer un diagramme de corrélation grâce à l'ordinateur et un script R.
    • Que déduire de ce diagramme ? Que peut-on actionner ?
  2. Interagir sur twitter : utiliser l'API pour ramener de l'information, créer un bot pour poster automatiquement.

    • Utiliser l'API twitter pour récupérer des informations
    • Utiliser l'API twitter pour créer un bot qui poste automatiquement
    • Comment utiliser le script qui fait tout ceci ?
  3. Calculer le PR interne, avec un modèle de surfeur aléatoire proche du surfeur raisonnable.

    • Calculer le PageRank interne d'un site en prenant en compte les liens de façon raisonnable (prise en compte du placement des liens dans la page par exemple).
    • Comment générer un fichier csv contenant tous les résultats grâce aux outils fournis.
    • Comment interpréter les résultats ?
  4. Analyser automatiquement les pages d'un site web.

    • Les pages d'un site sont-elles compatibles avec l'optimisation SEO ? Les balises Hx existent-elles ? Les meta robots sont-ils renseignés ? Existe-t-il une arborescence de document ? etc.
    • Utiliser le script qui automatise cette analyse.
  5. Scorer les liens pour prendre les bonnes décisions en terme de netlinking.

    • Faire des liens est une grande partie du travail d'un SEO. Comment choisir les meilleurs liens à obtenir ?
    • Utiliser un classifieur pour choisir les bons spots.
    • Reconnaître la compatibilité thématique entre deux pages.
  6. Analyser les logs facilement.

    • Comment travailler avec des logs (apache ou nginx) ?
    • Analyser automatiquement les logs en quelques lignes de commandes.
    • Savoir si un site est dans l'index mobile grâce aux logs.
    • Interpréter les résultats.
  7. Trouver les critères utilisés par un filtre à l'aide d'un classifieur.

    • Une pénalité tombe sur des sites web. Comment déterminer les critères qui les pénalisent ?
    • Utiliser un classifieur pour déterminer les critères en jeu.
    • Le reverse engineering d'un filtre à la portée de tous.
  8. Scrapper webarchive.

    • Remettre sur pied un site à partir de la copie présente dans webarchive :
    • Faire revenir un site, ou en créer une copie
    • Remplacer les pubs anciennes par de nouvelles pubs, automatiquement
    • Insérer des liens d'affiliation automatiquement.
  9. Trouver des règles concernant le positionnement des sites.

    • Utiliser un algorithme puissant, un modèle de regression appelé cubist, pour déterminer les critères qui ont un impact sur le positionnement des sites web.
  10.  Clustering thématique des contenus d'un site.

    • Utiliser des algorithmes de clustering hiérarchique et de reconnaissance de proximité de contenus afin de regrouper les pages d'un site web en groupes distincts.

L'atelier DATA science pour les SEOs vous mettra à l'aise avec les concepts utiles de data science pour le référencement web en privilégiant avant tout l'action, le concret, le pratique.
Le référenceur web a des sites. Il veut savoir comment les améliorer. Le SEO fait du linking, il veut savoir comment faire toujours mieux. Le SEO subit des filtres, il veut comprendre pourquoi.

 

[Découvrir les témoignages des participants]

 


 

Les formations dispensées par les IX-LABS, sont, dans certains cas, éligibles aux financements de type Plan de Formation Entreprise. Nous contacter pour en savoir plus.