Cet article est le dernier d'une série d'articles commencée ici.

Rappelons les caractéristiques de SEMVisu et SEMrush :

• SEMvisu estime le trafic des sous domaines présents sur la première page des résultats de Google.fr.
• SEMrush estime le trafic des noms de domaines présents parmi les 20 premiers résultats de Google (ici Google.fr).

Comparatif SEMVisu (trafic sous-domaines) - SEMrush (trafic domaines)

Notre échantillon est basé sur les 50 premières SSII en France. La société Euriware n'ayant pas de nom de domaine en propre (c'est une filiale d'Areva) nous l'avons écartée du graphique.

Sur l'axe des abscisses vous avez le trafic pour les sous domaines estimé par SEMVisu, sur l'axe des ordonnées le trafic des domaines estimé par SEMrush. Pour des raisons de visualisation, les échelles des axes sont logarithmiques. La taille de chaque cercle est fonction du CA 2011 des SII. En cliquant sur un cercle vous pouvez afficher les informations correspondantes.

Le logiciel Tableau Software nous permet de calculer une droite de tendance qui est la meilleure "moyenne" possible des valeurs. Les caractéristiques de cette droite (qui apparaît comme une courbe car nous sommes avec des échelles logarithmiques) sont les suivantes :

Equation: SEMrush Trafic Estimé domaine (mois) = 6,89349*SEMVisu Trafic Moteur Estimé sous domaine (mois) + -6647,78. P-value: < 0,0001. La valeur de P étant <= 0,05 le modèle est considéré comme valide.

Tableau Software calcule aussi un R-Squared qui est un indicateur de la corrélation entre les 2 séries de données. Cette valeur s'établit de 0 à 1, plus on est proche de 0 moins les valeurs sont corrélées, plus on s'approche de 1, plus elles le sont. Dans notre cas le R-Squared calculé est égal à 0,907414.

Cette valeur est légèrement plus faible que lors du comparatif Yooda-SEMvisu (0,944385) ou surtout que lors du comparatif Yooda-SEMrush (0,991658) toutefois elle est presque 10 fois plus élevée que lors du comparatif Alexa-SEMrush ( 0,0989226) qui, il est vrai, est calculé sur les rangs.

Conclusion

lors de ces différents articles nous avons pu mettre en évidence que les Résultats de Yooda, SEMrush et SEMvisu étaient cohérents entre eux malgré quelques différences méthodologiques. Ceci est très rassurant et valide à mon sens ces 3 outils pour réaliser des études comparatives de trafics de sites Web.

En revanche nous avons déterminé que le rang n'est pas un bon indicateur pour évaluer le trafic des sites, que ce soit en comparant les rangs sur différents outils ou en comparant le rang et le trafic sur un même outil (nous avons effectué le test pour SEMrush et Yooda). Par ailleurs nous avons pu montrer que les résultats d'Alexa sont complètement différents des autres outils. En conséquence j'ai de forts doutes sur l'intérêt d'un outil comme Alexa qui pourtant est souvent cité et utilisé pour comparer les sites.

Votre avis est le bienvenu dans les commentaires.

Cet article SEMVisu et SEMrush sont-ils cohérents entre-eux ? est apparu en premier sur Anakeyn.

Dans un article précédent nous voulions comparer les résultats d'Alexa et SEMrush sur un échantillon de sites dans le domaine des services informatiques. Comme Alexa fournit seulement le rang de sites, nous avions comparé celui-ci à celui de SEMrush. Malheureusement les résultats de ce comparatif ont montré que les rangs mesurés par Alexa et ceux mesurés par SEMrush n'avait rien à voir entre-eux.

Dans cet article nous avions émis un doute sur l'intérêt de la variable rang pour comparer des sites et en tirer des conclusions sur leurs trafics potentiels.

Afin de vérifier cette hypothèse nous avons choisi de comparer les rangs des sites fournis par l'outil de classement des sites de Yooda (Yoovi) et ceux de SEMrush. Rappelons que dans un autre article précédent nous avions comparé les trafics des sites fournis par Yooda et SEMrush et que nous avions trouvé une forte corrélation entre les résultats des deux outils.

Comparatif rang Yoovi (sous-domaine) - Rang SEMrush (domaines)

Le logiciel Tableau Software a pu calculer une droite de tendance dont les éléments sont les suivants : Equation: Rang Yoovi = 0,832001*rang SEMrush + 20657. P-value: < 0,0001. La valeur de P étant < 0,05 cette droite est considérée comme significative.

Toutefois la valeur du R-Squared est 0,419802. Si l'on compare au R-Squared calculé précédemment pour la comparaison des trafics de Yooda et SEMrush à savoir 0,991658 on voit que les rangs sont beaucoup moins corrélés que les trafics et ce pour les mêmes sites étudiés !

Vérifions maintenant si il y une corrélation entre le rang et le trafic déterminé par un même outil :

Comparatif rang SEMrush domaine - trafic SEMrush domaines

La courbe de tendance trouvée ici par le logiciel Tableau Software est une fonction logarithmique : Equation: SEMrush Trafic Estimé domaine (mois) = -29814,5*log(rang SEMrush) + 348723. P-value: 0,0002413. La valeur de P étant < 0,05 le modèle est considéré comme significatif.

En revanche le R-Squared est ici égal à 0,246992 ! C'est à dire encore moins que lorsque l'on a comparé les rangs de Yooda et SEMrush entre eux ! En d'autres termes, estimer le trafic d'un (autre) site si l'on connaît son rang est un peu hasardeux dans le cadre de notre échantillon de 50 sites.

Par acquis de conscience regardons les résultats que nous donnent Yooda et Yoovi

Comparatif rang Yoovi (sous-domaines) - Trafic Yooda (sous-domaines)

Comme précédemment la courbe de tendance calculée par le logiciel Tableau software est significative : Equation: Yooda Trafic Moteur Estimé sous domaine (mois) = -17272,3*log(Rang Yoovi) + 202434. P-value: < 0,0001.

La valeur du R-Squared est égal à 0,28261 ce qui est légèrement mieux que précédemment. Mais est-ce suffisant pour pouvoir déterminer un trafic à partir du rang ?

Ceci nous ramène à Alexa, outil bien connu qui indique les rangs des sites sur le Web. En mettant de côté d'autres problèmes comme par exemple la taille du panel, est-il possible au vu des éléments précédents, d'avoir une estimation correcte du trafic d'un site Web à partir de son rang Alexa ?

Merci de donner vos avis dans les commentaires

Cet article Le rang est-il une bonne variable pour comparer les sites ? est apparu en premier sur Anakeyn.

Cet article fait partie d'une série d'articles comparant Alexa, SEMrush, SEMVisu et Yooda. Dans deux articles précédents nous avions comparé les résultats de Yooda et SEMvisu entre eux, ainsi que les résultats d'Alexa et SEMrush entre eux.

Dans ces deux articles précédents, si nous avions trouvé une forte corrélation des résultats de Yooda et SEMvisu en fonction des trafics des sites Web, le comparatif des rangs de sites entre Alexa et SEMrush a donné des résultats peu cohérents.

Nous reviendrons sur la problématique du rang comme variable de mesure fiable dans un prochain article.

Rappelons les différences entre Yooda et SEMrush :

• D'après les éléments que nous avons les précisions fournies en commentaires par Lionel de Yooda, Yooda SeeUrank SEO Benchmark Webtool calcule le trafic des sous-domaines pour la France à partir des 30 premiers résultats de chaque mot-clé sur la première page de Google.fr dans les principaux moteurs de recherche utilisés en France.
• SEMrush calcule le trafic provenant des 20 premiers résultats de Google, ici Google.fr.

Pour Yooda le calcul des trafics en fonction des positions est basé sur les données issues d'AOL en 2006 dont vous pouvez trouver ci-dessous le détail :

Pour les deux outils SEMrush, nous n'avons pas trouvé de détails concernant le calcul des trafics des sites Web en fonction des positions dans les résultats des moteurs.Y-a-t-il un secret mystérieux ?

Le graphique suivant est basé sur les trafics des sites Web des 50 premières SSII en France. Comme Yooda et SEMrush mesurent pour l'un le trafic de sous-domaines et pour l'autre le trafic des domaines nous avons écarté de l'échantillon la société Euriware, filiale d'Areva qui n'a pas de nom de domaine en propre. Pour les autres sites nous avons gardé les sous-domaines avec les plus forts trafics.

Comparatif Yooda trafic des sous domaines - SEMrush trafic des domaines

En abscisse vous avez le trafic mensuel des sous-domaines évalué par Yooda et en ordonnée le trafic mensuel des domaines évalué par SEMrush. Comme précédemment, les échelles sont logarithmiques ce qui fait que la droite de régression linéaire calculée par le logiciel Tableau Software apparait comme une courbe.

La taille des points varie en fonction du CA 2011 en prestations de services informatique des sociétés. Vous pouvez cliquer sur chacun des points pour avoir les données concernant chaque société.

On notera par ailleurs (ce qui n'apparait pas à l'écran) que la valeur de P pour le coefficient directeur est <0,0001, que pour l'ordonnée à l'origine elle est de 0,0008923 et que le R-Squared est égal à 0,991658.

Les valeurs de P pour le modèle global ainsi que que pour les termes de l'équation (Coefficient directeur et ordonnée à l'origine) étant < 0,05 ceci nous montre que la droite calculée décrit bien une "moyenne" des points.

Le R-Squared est un indicateur de corrélation. Celui-ci varie de 0 à 1. plus on s'approche de 1 plus les valeurs sont corrélées. Avec une valeur du R-Squared à 0,991658 qui est la meilleure valeur que nous ayons trouvée pour l'instant, on peut dire que Yooda et SEMrush donnent des résultats très fortement corrélés sur notre échantillon.

Ceci me semble très rassurant quand à la validité des outils SEMrush et Yooda. Qu'en pensez-vous ?

Comparatif de SEMVisu et SEMrush

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Cet article fait partie d'une série d'articles comparant Alexa, SEMrush, SEMVisu et Yooda. Dans un article précédent nous avions comparé les résultats de Yooda et SEMvisu entre eux.

Comme nous l'avions indiqué précédemment Alexa et SEMRush ne mesurent pas exactement la même chose et les méthodologies sont différentes :

• Alexa calcule le trafic global des sites à partir d'un logiciel intégré aux navigateurs des internautes (une barre d'outils). Alexa ne fournit pas le trafic mais indique un rang de site. Le rang 1 étant le site le plus visité (en l'occurence Google.com). Alexa fournit aussi des rangs par Pays. Par exemple, Google.fr est classé 26ème site dans le monde mais premier en France. La taille du panel d'utilisateurs de la barre d'outils Alexa n'est pas indiquée par ALexa.
• SEMrush calcule le trafic provenant des 20 premiers résultats de Google. Le trafic est estimé en fonction de la popularité des mots-clés recherchés par les internautes et des positions des résultats des sites sur les pages de Google. Je n'ai pas trouvé comment SEMrush évalue le pourcentage de trafic selon la position dans les résultats de Google. SEMrush fournit aussi un rang de chaque site pour la base Google.fr

Comme précédemment, notre propos n'est pas d'indiquer quel est l'outil le plus performant mais de savoir s'ils ont des résultats cohérents entre-eux. Comme Alexa ne fournit pas de données sur le trafic mais seulement un rang de site, nous comparerons ici les rangs fournis par les 2 outils concernant les 50 premières sociétés de services informatique en France.

Comparatif rang France Alexa - rang Google.fr SEMrush

En abscisse vous avez le rang des sites concernant les 20 premiers résultats de Google.fr, en ordonnée vous avez le rang du domaine Alexa pour les internautes français. Les échelles sont inversées et logarithmiques et la taille des points est en fonction du CA 2011 en prestations de services des sociétés. En cliquant sur chacun des points vous avez les informations concernant chaque entreprise.

Une droite de régression linéaire a été calculée par le Logiciel Tableau Software. Cette droite calculée est celle considérée par le logiciel comme la plus significative à partir des données fournies. La droite apparaît ici comme une courbe car les échelles sont logarithmiques.

Si vous cliquez sur la droite, vous avez des informations concernant celle-ci : Alexa rang Domaine France = 0,0436461 * rang SEMrush + 34932,6. P = 0,0480868

La valeur de P étant < 0,05 cela veut dire que la droite calculée décrit bien une valeur "moyenne" des points. En revanche le calcul du R-squared nous donne une valeur de 0,0989226 (cette valeur n'apparaît pas dans le javascript). Le R-squared est un indicateur de corrélation qui va de 0 à 1. Plus on est proche de 1 plus les valeurs sont corrélées et plus on est proche de 0 moins elles le sont. En d'autres termes les résultats nous indiquent que les rangs calculés par Alexa et ceux calculés par SEMRush n'ont rien à voir entre-eux.

Je dois avouer que cela ne m'arrange pas . A ce stade nous pouvons dire seulement que ce manque de corrélation provient de un ou plusieurs facteurs :

• L'un des outils (ou les deux) donne des informations fausses.
• Mesurer d'un côté le rang en provenance de Google, de l'autre le rang en fonction du trafic global n'a pas de sens. En d'autres termes les sources de trafic peuvent varier fortement d'un site à l'autre.
• L'échantillon choisi est atypique, ou trop petit, ou encore les sites ont des trafics trop faibles (ou des rangs trop élevés) pour être mesurés correctement par l'un ou l'autre (ou les deux) des outils.
• Le rang lui même n'est pas une bonne variable. La base de sites et donc la distribution des sites n'étant pas la même dans chacun des outils nous avons forcément des variations "aléatoires".
• ...

Vous pouvez bien sûr proposer des facteurs supplémentaires dans les commentaires.

Comparons maintenant Yooda et SEMrush

Nous revenons aussi sur cette problématique du rang dans une article dédié

Cet article Alexa et SEMrush donnent-ils des résultats cohérents ? est apparu en premier sur Anakeyn.

Nous travaillons actuellement à la mise en œuvre d'études concurrentielles sur la visibilité des sites Web.

Pour cela nous avons besoin d'outils fiables qui permettent, entre autres, de classer les sites Web en fonction de leurs trafic respectifs.

Nous avons sélectionné 4 outils : Yooda SeeURank, SEMvisu, SEMrush et Alexa qui fournissent ce type d'information avec toutefois des méthodologies différentes.

• Yooda SeeUrank SEO Benchmark Webtool estime le trafic des sous-domaines (exemple : www.ibm.com) à partir des résultats sur la première page de Google.fr. La pondération du trafic se fait selon le modèle suivant issu de données d'AOL en 2006 :
  
• SEMvisu, comme Yooda estime le trafic des sous-domaines sur la première page de Google. En revanche la pondération est différente et est basée sur une étude réalisée par SlingShotSEO en 2011 :
  
  Notez que SlingShotSEO distingue les pages "blended" (i.e comportant des résultats avec des images, videos...) des "not-blended".
• SEMrush estime le trafic des noms de domaines (exemple : ibm.com) en provenance de Google (et notamment de Google.fr) ) à partir des 20 premiers résultats de chaque mot-clé pour lequel le nom de domaine est présent. Nous n'avons pas d'éléments concernant la pondération des clics selon la position.
• Alexa estime le rang d'un site (et notamment le rang en France) grâce à un panel d'utilisateurs internautes.

L'idée ici n'est pas de déterminer quel est l'outil le plus pertinent ou celui qui nous donne le trafic le plus réaliste (ce qui s'avère pratiquement impossible à déterminer) mais de savoir si malgré des méthodologies différentes il y a une corrélation entre les résultats de ces différents outils.

Pour commencer comparons Yooda SeeURank et SEMVisu. Ces 2 outils mesurent tous les deux le trafic des sous-domaines à partir des SERPs (Search Engine Results Pages) de la première page de Goole.fr. Seule diffèrent les méthodes de pondérations des clics en fonction des positions (voir ci-dessus).

Les sites que nous comparons ici sont les site Web des 50 premières sociétés de service informatique en France.

Comparatif Yooda SeeURank SEO BenchMark Webtool - SEMVisu

En abscisse vous avez le trafic mensuel évalué par SEMVisu et en ordonnée le trafic mensuel évalué par Yooda. Les échelles sont logarithmiques. La taille des points varie en fonction du CA 2011 en prestations de services informatique des sociétés. Vous pouvez cliquer sur chacun des points pour avoir les données concernant chaque société.

Le logiciel Tableau Software permet de calculer une droite de régression linéaire (compte tenu du fait que l'échelle est logarithmique la droite à l'air d'une courbe).

Pour les matheux, voici les éléments concernant le modèle calculé :

Trend Lines Model
A linear trend model is computed for sum of Yooda given sum of SEMVisu. The model may be significant at p <= 0,05.

Model formula: ( SEMVisu Trafic Moteur Estimé sous domaine (mois) + intercept )
Number of modeled observations: 49
Number of filtered observations: 1
Model degrees of freedom: 2
Residual degrees of freedom (DF): 47
SSE (sum squared error): 5.92087e+009
MSE (mean squared error): 1.25976e+008
R-Squared: 0,944385
Standard error: 11223,9
p-value (significance): < 0,0001

Individual trend lines:

Panes		Line		Coefficients
Row	Column	p-value	DF	Term	Value	StdErr	t-value	p-value
Yooda	SEMVisu	< 0,0001	47	SEMVisu	3,24545	0,114881	28,2507	< 0,0001
				intercept	-936,335	1663,89	-0,562739	0,576287

Pour les autres, ce qu'il faut retenir est que la valeur de R-Squared, qui est une valeur qui mesure un coefficient de corrélation, est proche de 1 et que les résultats de Yooda et de SEMVisu pour notre échantillon sont fortement corrélés.

Par ailleurs, le résultat de P pour la droite calculée Y = 3,24545 X - 936,335 (où Y = Yooda et X = SEMVisu) est < 0,0001. Ceci montre que le modèle est significatif (p <= 0,05). Le fait que la valeur de P pour l'ordonnée à l'origine (intercept) soit = 0,576287 (non significatif) n'indique pas que le modèle est faux, mais juste que cette donnée n'apporte pas plus d'information.

En conclusion on peut que sur notré échantillon, les résultats de Yooda et SEMVisu son cohérents entre eux et qu'en moyenne le trafic mensuel estimé par Yooda est à peu près 3 fois plus important que celui estimé par SEMVisu.

Suite : Comparatif Alexa SEMrush

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Nous travaillons actuellement à la réalisation d'études concurrentielles sectorielles en terme de visibilité dans Google.

Pour cela nous avons besoin de présenter les données de façon lisible et agréable, c'est pourquoi nous testons différents logiciels de visualisation de données (Data Visualization).

Le graphique ci dessous a été réalisé avec Tableau Public, un logiciel + un service en ligne qui permet de créer des graphiques et de les afficher en javaScript sur un site Web.

Les 20 premiers concurrents d'ibm.com sur Google.fr

Les données proviennent de SEMrush.

l'axe des abcisses représente un index de compétition. Plus la valeur est grande et le rond à gauche plus ces sites ont un trafic important avec les mêmes mots-clés qu'IBM.com dans Google.fr. Cette donnée détermine les concurrents d'IBM.com en terme de visibilité sur Google.fr.

L'axe des ordonnées représente les mots-clés en commun avec IBM.com, indépendamment du trafic obtenu à partir de ces mots clés. Plus la valeur est grande et le rond vers le bas plus ces sites ont des mots-clés en commun avec le site IBM.com.

La taille du rond représente le nombre de mots clés de chaque site pour lesquels il sont positionnés dans les 20 premiers résultats de Google.fr.

En cliquant sur chaque rond vous pouvez afficher les données de chacun des sites, les garder ou les exclure.

Vous remarquerez que parmi les 5 premiers concurrents d'Ibm.com en terme de Visibilité il n'y a qu'Oracle.com qui est un "véritable" concurrents du secteur informatique. Les autres sites étant plutôt des sites d'information.

Oracle.com est le plus fort concurrent en terme de trafic potentiel. Stackoverflow.com est celui qui a le contenu le plus proche d'IBM.com.

Cet article IBM.com ses 20 premiers concurrents dans Google.fr est apparu en premier sur Anakeyn.

Page d'accueil de suivi du positionnement :

Allons voir la page de paramétrage (1) :

Suite du paramétrage (2) :

Passons maintenant à la page de résultats - Position Mots-Clés par défaut

Page de résultats de Comparaison de domaines :

Conclusion

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L'objectif de cette conférence est d'apporter des réponses concrètes pour les entreprises de services en BtoB qui souhaitent faire du business en utilisant au mieux les réseaux sociaux et ce, quelque soit leur taille.

1. Evolution des médias sociaux
   • Evolution de l’identité sur Internet
   • Panorama des Médias sociaux en 2008
   • Panorama des médias sociaux en 2012.
2. Les médias sociaux : pour quelles utilisations professionnelles ?
   • Entonnoir de conversion des médias sociaux
   • Les principales utilisations des médias sociaux dans un cadre BtoB :
     • Notoriété / Buzz
     • SEO (Référencement)
     • Trafic direct vers mon site/blog
     • Relation directe avec des contacts
3. Témoignages
   • Cécile Bonnet
   • Anne-Laure Delpech (Anne Laure Delpech Conseil)
4. Quelle stratégie marketing sur les médias sociaux
   • Exemple d’actions Marketing selon les canaux
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5. Comment être efficace, mesurer ses actions et gagner du temps sur les médias sociaux.
   • Les 4 questions à se poser en tant qu’animateur de communauté
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