Comme beaucoup d’entre vous le savent, Google Analytics est l’une des solutions les plus populaires pour analyser le trafic de son site Web.
A ce jour, BuiltWith estime à près de 27 millions le nombre de sites web qui utilisent cette solution, dont près de 450.000 en France.
Pour cette fin d’année, intéressons-nous à un sujet plus léger, à savoir la chanteuse Angèle et son album Brol.
Véritable phénomène de l’année 2018, la chanteuse belge Angèle, jusque là inconnue du grand public, a réussi a être couronnée d’un disque de platine pour son premier album « Brol » le 6 décembre 2018, soit seulement 2 mois après sa sortie.
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.
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