Comment suivre l’évolution du marché en temps de crise ?

21 juillet 2020 - 8  min de lecture - par Antoine Eripret
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Ce premier semestre 2020 a été assez mouvementé pour la grande majorité des secteurs économiques. Il est peu probable que votre activité n’ait pas été impactée par la situation que nous sommes en train de vivre, que cela soit en bien ou en mal.

Je travaille pour Liligo, un comparateur de vol, et notre secteur a peut-être été l’un des plus touchés par la crise. Aujourd’hui, je vais vous expliquer comment faire face à une telle situation et comment vous pouvez suivre l’évolution du marché en temps de crise afin de vous adapter de manière agile aux changements que vous observez.

Durant cette période si particulière que nous avons vécu, notamment lors du confinement, notre trafic était presque devenu obsolète. En effet, face à un marché en chute libre, le trafic seul n’était plus suffisant pour pouvoir suivre l’évolution de notre projet.

Nous avions besoin de mettre en place un système qui nous permettait de remplir les objectifs suivants:

  1. Suivre l’évolution de la présence de notre site par rapport à la demande globale
  2. Segmenter ce suivi afin d’adapter nos actions marketing

Avant de rentrer dans le vif du sujet, sachez que notre procédé s’inspire de l’article suivant (en anglais)

Données nécessaires

Évolution de la présence

Afin d’estimer la présence d’un site sur un marché, de nombreux outils de suivi existent comme SEMRUSH ou Sistrix pour ne citer qu’eux. Cependant, le plus représentatif reste tout de même la Search Console, car les bases de données des différents outils cités ne seront jamais aussi complètes que la vôtre. De plus, ils ont tendance à sous-représenter les requêtes à longue traîne.

Détail important : les données de la Search Console ne sont pas parfaites, loin de là. D’ailleurs, la somme de vos clics / impressions ne sera pas la même en fonction de l’onglet que vous utilisez. Cette différence persiste même si vous effectuez l’extraction en utilisant l’API.

Dans notre cas, les données de l’onglet requête représente entre 30 et 40% du total de l’onglet “Pages”. Une situation loin d’être idéale mais mêmes partielles, ces données sont plus fiables que celles d’autres outils externes, selon notre expérience.

Evolution de la demande

Même si le positionnement de Liligo est bon sur certains segments de notre activité, nous ne pouvons pas utiliser uniquement les impressions de la Search Console comme indicateur fiable de l’état du marché.

Pourquoi ? Tout simplement parce que nous ne sommes pas en première page sur toutes nos requêtes cibles. Nous n’obtiendrions pas l’état du marché mais l’état des marchés pour les requêtes sur lesquelles nous sommes bien positionnés, deux concepts bien différents.

Pour extraire l’évolution de la demande, nous avons décidé d’utiliser Google Trends, un outil très utile pour détecter des tendances. Le résultat, un indice temporel entre 0 et 100, est étroitement lié aux volumes de recherche que vous pouvez observer.

Dans la partie suivante, nous allons expliquer comment croiser ces deux sources de données et comment utiliser les résultats.

Procédé

Afin de rendre notre analyse consultable par l’ensemble des acteurs, la décision a été prise de la générer sous Google Data Studio. Il suffisait donc de connecter nos données à cet outil afin de les croiser.

Extraction des données GSC

Lors de cette étape, nous devions réaliser deux tâches: extraire nos impressions journalières et les classifier par segment.

Pourquoi les impressions ? Car l’objectif est de nous assurer que la visibilité du site (sa présence sur les requêtes) et l’évolution de la demande suivaient la même tendance. La transformation d’impressions en clics dépendant de nombreux facteurs (position, modules de Google, publicités…) différents, les clics ne pouvaient pas être utilisés au risque de rendre l’analyse inexploitable.

Pourquoi les classifier ? La situation du COVID a toujours été différente en fonction des pays, il était donc important de savoir quels pays et quels segments (avion vs location de voiture par exemple) repartaient le plus vite.

Pour obtenir les impressions journalières de la Search Console dans Data Studio, rien de plus simple : en utilisant le connecteur natif.

Pensez à bien choisir “Site impression” lors de la configuration du connecteur car nous allons croiser nos données grâce á la dimension “query” qui n’est pas disponible si vous choisissez “URL Impression”.

Sélection des mots clés

Afin d’estimer l’état du marché, nous allions procéder à l’extraction des données de Google Trends pour certains mots clés. Il existe de nombreuses manières d’effectuer cette sélection mais dans notre cas, nous avons tout simplement défini une liste de Top requêtes pour chacun de nos segments.

Pour obtenir cette liste, vous devez vous appuyer sur :

  • Vos données par requête de la Google Search Console
  • Vos documents de recherche de mots clés
  • Les mots clés inclus dans les rapports d’outils externes comme SEMRush ou Sistrix

Dans notre cas, environ 1.000 requêtes furent identifiées. Soyez malin dans la définition de ces mots clés car “vol maroc”, “vol vers le maroc” et “billet avion maroc” auront la même tendance: il vous suffit de choisir la requête principale parmi ces 3 exemples. Si votre sélection de mots clés est trop large, vous risquez d’avoir des problèmes à l’étape suivante.

Et n’oubliez pas de classifier vos mots clés en fonction des segments que vous ciblez, nous en aurons besoin ensuite. Dans notre cas, nous avons décider de les classifier en créant une source de données différentes par segments.

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Extraction des données via l’API de Google Trends

Une fois ces mots-clés définis, vous pouvez extraire les volumes de recherche depuis l’API de Google Trends. Pour cette étape, je vous recommande de lire l’article de Search Engine Journal mentionné au début.

Les deux lignes magiques sont les suivantes :

Elles vous permettront d’obtenir les données sous cette forme :

Dans notre cas, ces données sont mises à jour une fois par semaine dans une base de données BigQuery. Pourquoi ? Car l’extraction des données est un peu lente et si vous indiquez une période de plus de 3 mois, les données ne sont plus journalières mais hebdomadaires.

À vous de voir si cette structure s’adapte à vos besoins mais si vous souhaitez consulter l’état du marché à de multiples reprises, automatiser le processus d’extraction est essentiel afin de ne pas perdre trop de temps.

Une fois les donnés récupérées, ajoutez-le comme nouvelle source de donnés sous Google Data Studio. Que vous décidiez de les stocker dans un Excel classique ou dans une base de données externe, des connecteurs natifs existent. Une bonne nouvelle !

Combinaison des données sous Data Studio

Nous avons maintenant deux sources de données différentes, et nous devons les fusionner. Notre objectif est en effet de pouvoir visualiser les données sur un seul et même graphique afin de pouvoir comparer les tendances.

Google Data Studio dispose d’une fonctionnalité qui vous permet de fusionner deux sources de données si ces dernières disposent d’un colonne en commun. Un peu comme un RechercheV sur Excel au final. Si vous avez besoin d’un tutoriel détaillé sur ce processus, vous pouvez consulter cet article.

La configuration devrait ressembler à la suivante (exemple avec les locations de voiture):

Dans votre cas, vous n’aurez peut-être pas les dimensions “country” et “cc_country”, qui sont des dimensions que nous utilisons pour identifier le pays associé à une requête pour la location d’une voiture dans une ville.

“Location voiture marseille” ⇒ France
“Location voiture lisbonne” ⇒ Portugal

Visualisation et utilisation des données

Une fois notre source combinée obtenue, nous pouvons enfin visualiser l’ensemble des données. Le rendu final est le suivant :

Vous devez créer un graphique avec deux axes différents, un pour les impressions et un pour les données de Google Trends. Comme vous pouvez le voir, l’idée est de s’assurer que l’évolution des impressions et de la popularité soit cohérente.

Vous pouvez évidemment avoir des anomalies pour certains jours mais au final, nous nous rendons compte que la tendance est similaire, avec une augmentation progressive et continue à partir des annonces du gouvernement et jusqu’à la fin du confinement.

Dans notre cas, nous suivions également les évolution par pays de destination et segment afin de comprendre pour quels pays l’activité reprenait avant les autres. Cela nous permettait d’orienter notre travail (campagnes, création de contenus) en priorité vers ces pays.

En nous basant uniquement sur nos impressions, nous n’aurions pas eu une vision globale et représentative de la situation.

Conclusion

Le procédé que nous venons d’expliquer n’est pas compliqué à mettre en place mais démontre l’importance d’utiliser correctement les données dont nous disposons afin de les transformer et les croiser pour pouvoir obtenir des informations importantes sur notre marché.

Il s’agit d’un procédé

  • très utile à l’heure actuelle
  • qui ne coûte rien si ce n’est un peu de temps pour le mettre en place
  • qui tourne tout seul car tout est automatisé (sauf l’interprétation évidemment)

Bien que nous utilisions principalement des outils destinés aux SEO, il s’agit d’un rapport qui peut être partagé et utile pour l’ensemble des acteurs du département Marketing / PPC pour relancer les campagnes uniquement sur les pays qui repartent et Brand pour orienter les campagnes uniquement vers ces pays également.

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Antoine est un spécialiste en référencement naturel depuis 2016. Après une expérience de 3 ans et demi dans une agence à Barcelone, il est désormais SEO Lead chez Liligo. Antoine est surtout passionné par l'aspect technique du SEO et un adepte du travail efficient, afin de ne pas perdre de temps sur des analyses répétitives ou à faible valeur ajoutée.
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