Site icon Anakeyn

Yooda SEMVisu SEMrush et Alexa sont-ils cohérents entre eux ?

Yooda, SEMVisu, SEMrush et Alexa sont des outils qui permettent de mesurer ou d'évaluer le trafic des sites Web, mais donnent-ils des résultats cohérents entre-eux ? 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. 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. Pour le graphique nous utilisons le logiciel Tableau.

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 notre 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
Quitter la version mobile