Dans cet article il n’y aura pratiquement pas de code source mais juste un tutoriel pour installer un environnement permettant de faire du Deep Learning : Anaconda + Rodeo + TensorFlow + Keras.
Comme j’ai un peu galéré, je vous mets la procédure que j’ai suivie. Ceci vous fera gagner du temps si vous vous retrouvez dans la même situation que moi.
Dans cet article nous allons nous consacrer au contenu et au contenu vs les mots clés ou expressions cibles.
Remarque : cet article est le troisième consacré à la recherche de facteurs SEO à partir du Machine Learning.
Cet article est le second consacré à la recherche de facteurs SEO grâce à des méthodes de Machine Learning.
Dans un article précédent nous avions récupéré des données de positionnement de Pages dans les SERPs de Google au moyen de l’API de Yooda Insight.
Quels sont les facteurs SEO qui permettent de positionner une page de son site sur la première page de résultats de Google ?
Voici la question à 1 million de US$ que se posent tous les possesseurs de sites depuis maintenant près de 20 ans !!!
Dans cet article nous verrons comment récupérer les liens contextuels, c’est à dire les liens présents dans la zone éditoriale (ou de contenu) sur les pages de son site.
Pour être plus explicite, sur l’image suivante :
googleanalyticsR est une bibliothèque R qui vous permet d’accéder à la version 4 de l’API (Application Programming Interface – interface de programmation applicative) de Google Analytics Reporting.
Ceci vous permet d’intégrer dans un programme R des données concernant les sites Web que vous mesurez avec Google Analytics.
Dans cet article nous verrons comment récupérer des tweets avec le logiciel R et la bibliothèque TwitteR. Nous verrons aussi comment extraire des données textuelles de ces tweets et essayer de les rendre intelligibles.
Pour cet exercice nous avons choisi de traiter des tweets concernant des personnalités politiques. à savoir, ici : Emmanuel Macron, Laurent Wauquiez, Jean-Luc Mélechon et Marine Le Pen. Ceci afin d’essayer de percevoir ce qu’en disent les Twittos.
Vous pouvez bien sûr tester ce programme pour des marques plutôt que des personnalités.
Dans cet article nous verrons comment créer un graphe de site Web avec R. Dans un article précédent nous avions vu comment créer un graphe de site Web « à la main » avec Gephi.
Cette méthode précédente avec Gephi, si elle permet de travailler finement sur un site, est toutefois chronophage. En effet vous devez à chaque fois utiliser un spider puis ensuite exporter et retraiter vos données avec Excel pour les rendre exploitables par Gephi.
Dans ce billet nous allons aborder la notion de graphe de site Web et nous verrons concrètement comment en construire un avec le logiciel Gephi.
Dans un prochain billet nous aborderons les graphes avec le Logiciel R.
Un graphe est une représentation d’un ensemble d’objets ou de personnes (points, nœuds, sommets…) reliés par des segments (arcs, flèches, liens…) permettant de visualiser un réseau. Les graphes sont souvent utilisés pour représenter des interactions entre des personnes.
Je profite de la sortie en bêta test de l’API Insight de Yooda pour faire un test avec le Logiciel R. Si vous souhaitez aussi tester l’API Insight, demandez un accès à Yooda sur cette page : Accès API en Bêta Gratuite.
Yooda / Aldeis est une société française bien connue des référenceurs et Web Marketeurs et qui développe des outils SEO depuis 2002. Yooda propose notamment l’outil Insight qui est revendiquée comme la plus grande base de données de mots clés francophones.
