Les outils et technologies de la Data SEO

4 février 2021 - 2  min de lecture - par Julie Quintard
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La Data SEO utilise de nombreux outils et technologies issus de différentes branches de la data science. Si vous cherchez à utiliser la data science pour automatiser, prévoir ou visualiser votre stratégie SEO, vous pouvez utiliser certains ou tous les outils présentés dans cette infographie. Aucun n’est nécessaire, mais plus votre boîte à outils contiendra d’options, plus vous serez à même de résoudre les problèmes SEO et de trouver des réponses à vos questions !

Outils technologies Data SEO

N’hésitez pas à repartager cette infographie

APIs

Les APIs vous permettent d’accéder directement aux données, que vous cherchiez à les fournir ou à les obtenir. Vous pouvez ainsi éviter de copier, d’exporter, d’importer ou d’interpréter manuellement vos données SEO.

Plateformes de visualisation de données

La préparation, le formatage et l’entretien des données vers une plateforme de visualisation est une étape importante en Data SEO. Selon votre plateforme de visualisation de données ou de business intelligence, ce processus peut parfois devenir un peu complexe.

Data Warehouses

Au sein d’une entreprise, les data warehouses rassemblent de nombreux types de données provenant de différents services de l’entreprise et les mettent tous à la disposition des équipes.

Langages de programmation et bibliothèques

Il existe un nombre croissant de bibliothèques Python ou R, ou d’ensembles de fonctions préprogrammées, mises à disposition par la communauté technique et pouvant être appliquées à des fins SEO.

Notebooks

Les notebooks, comme les notebooks Jupyter et Google CoLab, sont devenus un moyen populaire de partager du code. Ils réunissent le code, les descriptions et les résultats dans un environnement de codage exécutable, facile à partager et à utiliser pour des démonstrations.

Machine learning

Comme les sites web et les algorithmes des moteurs de recherche deviennent de plus en plus complexes, il devient difficile d’analyser les données manuellement pour trouver des modèles et prévoir les effets futurs en SEO. Le machine learning fonctionne en formant un modèle, ou en lui montrant les résultats d’une série d’inputs, et en lui permettant ensuite de générer un modèle mathématique qui explique au mieux la relation.

Modèles NLP

Aujourd’hui, le cœur du SEO est la façon dont un moteur de recherche comprend les objectifs d’une requête et détermine quelles pages de son index sont les plus pertinentes pour atteindre cet objectif. Pour ce faire, les moteurs de recherche s’appuient sur le NLP : l’étude de la façon dont les machines interprètent et génèrent le langage humain.

Julie est Marketing Manager pour OnCrawl. Passionnée de digital et de marketing, elle écrit régulièrement des articles sur les actualités du SEO et d'OnCrawl. Vous pouvez la joindre sur Twitter.
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