Utiliser OnCrawl avec Data Studio

23 septembre 2020 - 12  min de lecture - par Rebecca Berbel
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Les nouveautés en 2020

Depuis la publication de cet article, le connecteur Data Studio d’OnCrawl a vu le jour, fournissant aux SEOs un véritable outil de reporting et visualisation de données adapté aux crawls et plus généralement aux données du marketing digital. Cet article a été mis à jour afin d’expliquer comment utiliser ce connecteur et obtenir un résultat encore meilleur.

Qu’est-ce que Data Studio ?

Data Studio est un produit Google gratuit qui est sorti en 2016. Il vous permet de puiser dans différentes sources de données afin de produire des rapports personnalisés, des tableaux de bord et des visualisations de données.

En plus des plugins pour certaines sources de données, comme celles issues de la Google Search Console et de Google Analytics, toutes les données accessibles via une feuille Google Sheets peuvent aussi être utilisées pour fournir une image plus complète des KPIs pour votre entreprise ou votre site.

Comme tous les produits Google de Google Drive, les rapports de Google Data Studio peuvent facilement être partagés avec d’autres contacts. Ils suivent les mêmes principes et règles de partage que les autres documents de Google Drive, ce qui signifie par exemple, que les rapports peuvent aussi être rendus publics en lecture seule pour tous ceux disposant du lien.

Comment Data Studio peut exploiter les données existantes pour les SEOs ?

Data Studio permet aux SEOs de voir leurs données via de nouvelles perspectives et de révéler des tendances que nous ne pouvions pas voir avant.

François Goube, CEO et fondateur d’OnCrawl montrait il y a quelques semaines une nouvelle manière d’analyser les données. En examinant les différences entre deux périodes (une fonctionnalité qui n’est pas disponible dans Google Analytics mais facile à implémenter dans Data Studio), François a souligné que l’on pouvait trouver des informations très utiles.

Il nous donne l’exemple de pages qui apparaissent deux fois (ou plus !) aussi souvent dans les SERPs au cours des trois derniers mois par rapport aux trois mois précédents. Comme ces pages sont déjà classées, et reçoivent déjà une forte visibilité, les optimiser pourrait être très avantageux. Data Studio permet aux SEOs de repérer ce type d’opportunités.

Plus récemment, Aleyda Solis, la consultante SEO internationale élue “Personnalité Search de l’année”, a analysé comment surmonter la même difficulté (l’impossibilité de comparer deux périodes) en ce qui concerne les métriques de performance de la Google Search Console. En fournissant un nouveau rapport de performance utilisant seulement les informations issues de la Search Console, Aleyda a pu créer un dashboard fournissant des données concrètes. Il s’agit d’une vaste amélioration sur le rapport de performance disponible dans la Google Search Console, qui nous permet de surveiller, mais pas de prédire, de comparer ou d’identifier des zones d’amélioration sur les métriques de performance.

Aleyda donne quelques exemples concrets d’utilisation mais il y en existe bien d’autres. Par exemple, vous pouvez utiliser Data Studio pour :

  • Trouver des requêtes liées à des problèmes qui se manifestent à travers des impressions et des clics en déclin mais pas de changements dans les positions. Cela peut signaler des fluctuations dans le comportement de recherche.
  • Trouver des requêtes où la cannibalisation cause une chute dans les positions et déterminer laquelle des multiples pages pour cette recherche reçoit le plus d’impressions.

Pourquoi examiner les données de crawl dans Data Studio ?

Les exemples ci-dessus illustrent l’avantage de Data Studio lorsque vous utilisez un ensemble unique de données. Cependant, le plus grand avantage de Data Studio est peut être la possibilité d’utiliser de multiples sources de données dans le même rapport.

Pourquoi des sources de données additionnelles sont-elles si importantes pour les données de crawl ? L’une des difficultés avec les données de crawl est le fait qu’elles sont isolées des indicateurs du comportement de l’utilisateur et des performances du site. C’est pour cela qu’OnCrawl a déjà incorporé plusieurs de ces analyses via ses intégrations tierces avec des informations sur le comportement de l’utilisateur et du bot, les classements, les backlinks, les revenus…

Data Studio vous permet de surmonter cette difficulté. Avec Data Studio, vous pouvez faire des choses bien simples mais très pratiques, comme présenter les données de performance et les données de crawl sur la même page. Et Google continue d’améliorer sa capacité à combiner les sources de données ou encore à créer des jeux de données mixtes qui mélangent des données de deux sources séparées. Cette fonctionnalité continue de se développer, comme indiqué sur la mise à jour produit de novembre 2018, et inclut désormais la possibilité de créer des champs calculés basés sur des données pondérées.

Mixer les données dans Google Data Studio vous permet de créer des rapports qui présentent la relation entre les données de crawl et des indicateurs de comportement additionnels sur votre site. Nous allons détailler l’un des nombreux cas d’utilisation possibles ci-dessous :

Comment (et pourquoi) ajouter des conversions à vos analyses croisées aux données de crawl ?

Déchiffrer le comportement de Google et optimiser les facteurs de classements pour gagner les meilleures positions dans les résultats de recherche peut devenir très fastidieux. Parfois, il en devient même difficile de ne pas perdre de vue l’objectif principal du search marketing : utiliser les visiteurs entrants via des recherches pour améliorer la rentabilité.

L’une des meilleures mesures de rentabilité sont les réalisations d’objectifs de Google Analytics, en particulier si vous avez paramétré vos propres objectifs sur votre site. En fonction de votre site, chaque réalisation d’objectif peut vous fournir un lead qualifié, plutôt qu’un simple visiteur à la recherche d’un rapide “Comment faire…” ou d’une définition sur l’un de vos anciens articles de blog. Puisque que vous êtes plus intéressés par le lead que par le visiteur, suivre les caractéristiques des landing pages qui génèrent des conversions vous donnera des informations clés sur ce qui fonctionne réellement sur le site web, et ce qui ne fonctionne pas.

Étape par étape : examiner les landing pages qui convertissent

Pour mélanger les données de crawl et d’analytics dans Data Studio, nous avons tout d’abord besoin de deux jeux de données (un pour les données de crawl et un pour Google Analytics) qui partagent un unique “connecteur” que nous pouvons utiliser pour les relier. Le meilleur connecteur est l’URL.

Obtenir vos données de crawl

Pour obtenir ces données, il faut que l’option Data Studio soit activée dans votre plan. Vous pouvez nous contacter via le bouton de chat dans l’application pour la mettre en place.

Futurs crawls

Dans les paramètres du profil de crawl que vous souhaitez utiliser dans Data Studio, activez l’option « Export to Data Studio » (Exporter vers Data Studio) qui se trouve dans la section Analysis > Export. Cela automatise la mise à disposition des données des nouveaux crawls avec ce profil dans Data Studio. L’avantage est de pouvoir suivre les évolutions dans le temps des métriques clés utilisées dans Data Studio, où vos rapports se mettront automatiquement à jour dès qu’un nouveau crawl aura été effectué.

Anciens crawls

Si vous souhaitez également inclure d’anciens crawls déjà réalisés, retournez à la page principale du projet. Cliquez sur les trois points à droite des crawls concernés afin d’ouvrir le menu et sélectionnez « Export to Data Studio » (Exporter vers Data Studio). (Cette option fonctionne même si le profil de crawl n’est pas paramétré pour envoyer automatiquement de nouveaux crawls.)

N’oubliez pas d’attendre que l’export se termine afin que Data Studio puisse reconnaître la disponibilité des données !

Données

Les données de crawl qui seront exportées contiennent tous les éléments qui vous pourriez avoir envie de suivre, y compris les métriques de crawl suivantes :

  • Le temps de chargement d’une page ;
  • Le poids d’une page ;
  • Le status code HTTP ;
  • La profondeur ;
  • L’Inrank ;
  • Le nombre d’inlinks follow ;
  • Et beaucoup d’autres métriques que vous souhaiteriez tracker.

Data Studio

Vous pouvez désormais mettre en place le jeux de données de Data Studio pour vos données OnCrawl. Pour ce faire, recherchez et ajoutez le connecteur OnCrawl.

Vous aurez besoin de votre clé Data Studio. Vous la trouverez dans le profil de crawl que vous avez paramétré pour l’exportation vers Data Studio, ou bien dans les paramètres de compte, sous « Tokens ».

Il faudrait ensuite choisir le profil de crawl associé à ce jeu de données. Si vous en avez plusieurs, par exemple, afin de mieux gérer le crawl d’un très grand site, vous devrez créer un jeu de données Data Studio par profil de crawl que vous souhaitez inclure. Mais pas de panique : dans les prochaines étapes, nous verrons comment les connecter ensemble. 

2. Obtenez vos données d’analytics

Connectez votre compte Google Analytics dans Data Studio. Comme les landing pages sont listées comme chemins relatifs, vous aurez besoin d’ajouter un champ calculé pour obtenir l’URL complète des landing pages à utiliser comme clé de lien à ce moment.

Après avoir choisi le compte et les propriétés lorsque vous créez les jeux de données Analytics, vous arrivez à l’étape “Fields”. Choisissez “+ Add a field” en haut à droite. Nommez le champ “Full URL”. Saisissez :

CONCAT(« https://www.example.com », Landing Page)

Dans la zone de formule. (Remplacez « https://www.example.com » avec l’adresse de votre site).

3. Mixer les données de crawl et d’analytics

Pour mélanger les séries de données, vous aurez besoin de créer un graphique dans un rapport. Lorsque vous créez un nouveau rapport blanc, on vous suggérera d’ajouter des jeux de données. Ajoutez les données d’analytics et de crawl que vous venez de créer.

Ajoutez un graphique en cliquant sur le type voulu puis dessinez un rectangle là où vous souhaitez que le graphique apparaisse :

Dans l’onglet Data sur la droite, cliquez sur “+ Blend data”.

Changez la dimension Analytics du “Join Key” en « Full URL”. Vous devrez utiliser la fonction de recherche pour trouver ce champs. Ajoutez la métrique “Goal Completions” et tous les autres champs numériques (bleus) que vous voudrez utiliser dans ce jeu de données mixtes.

Cliquez sur “Add another data source” et choisissez vos données de crawl. Le “Join key” sera listé comme manquant. Remplacez-le avec le champs de l’URL. Ajoutez les métriques numériques (bleues) que vous souhaitez comparer aux réalisations des objectifs en utilisant cette série de données mixtes.

Si vous utilisez plusieurs profils de crawl que vous souhaitez analyser ensemble, ajoutez à nouveau une source de données pour le profil de crawl. Le « Join key » reste l’URL. Assurez-vous d’ajouter les mêmes métriques et les mêmes dimensions que celles du premier profil de crawl.

Lorsque vous cliquez sur “Save” dans le bouton à droite, cela va probablement causer une erreur. Vous pouvez le résoudre en réassignant des champs disponibles aux différents éléments du graphique.

4. Préparez un graphique

Assignez les champs aux différents éléments du graphique

Dans ce cas, nous avons dessiné les réalisations d’objectifs versus le nombre de follow inlinks (liens vers la landing page) pour voir si les pages convertissent ou non. Nous avons aussi pondéré les données par nombre de pages vues, et exclut la page d’accueil car elle performe très différemment des autres pages du site.

Vous pouvez utiliser l’onglet Style pour modifier l’apparence du graphique. Dans ce cas, nous avons choisi les bulles colorées.

La tendance entre le nombre de liens internes sur une landing page et son habileté à générer une conversion est visible dans ce graphique. En utilisant d’autres graphiques et tableaux pour créer un rapport complet, vous pouvez tracker l’influence des autres métriques de crawl sur la capacité d’une landing page à convertir.

Rien que les faits : comment implémenter les données d’OnCrawl dans Data Studio

Utilisez le connecteur OnCrawl Data Studio : cela rend le processus de transfert de données extrêmement simple et garantit que les données soient à jour.

Quelles données exporter d’OnCrawl ?

Vous devez exporter au moins le crawl le plus récent vers Data Studio. Avec l’option d’export automatique dans les paramètres de crawl, vous automatisez la mise à jour de vos rapports lors de futurs crawls.

Si vous avez besoin de données historiques, vous pouvez également exporter les crawls un par un depuis la page principale du projet… et vous pouvez même construire un tableau de bord d’agence en exportant des crawls de projets différents !

Les limites de Data Studio

Data Studio est un outil intéressant mais qui reste tout de même primaire. Gardez en tête que :

  • Les jeux de données pondérées doivent tous partager les mêmes clés de lien.
  • Les séries de données pondérées ne peuvent pas utiliser de champs calculés qui ont été ajoutés à des données originales.
  • Les métriques doivent être des valeurs numériques. Cela signifie que les champs de texte ajoutés en tant que métriques aux jeux de données pondérés (dont les requêtes GSC, les statuts canoniques OnCrawl, les pays…) seront agrégés en utilisant une fonction de comptage ou de comptage unique.

Enfin, l’interface glisser-déposer signifie que Data Studio est plutôt accessible mais si vous faites partie des ces personnes comme moi qui aiment ajuster et personnaliser jusqu’à la perfection, vous pourriez être frustrés.

Points clés

Voici les principaux points à retenir lorsque vous utilisez OnCrawl avec Data Studio :

  • Utilisez le connecteur OnCrawl pour Data Studio afin d’accéder facilement à vos données
  • Mixez les jeux de données dans Data Studio pour réaliser des analyses croisées sur des données qui ne font pas partie du crawl.
  • Si vous mixez des données, utilisez l’URL en tant que « join key ».
  • Soyez conscients des limites de Google Data Studio et ajustez vos ambitions en fonction de cela.
  • Data Studio peut fournir des visualisations, des comparaisons et des calculs qui surpassent l’absence de certaines données dans Google Analytics et Google Search Console.
  • Vous pouvez tirer profit des données de crawl grâce à l’intégration avec les indicateurs de performance réelle.
  • Surveillez le nombre de conversions ou le taux de conversion pour trouver vos money pages et comprendre quelles métriques ont le plus d’impact sur la performance de votre site.
Rebecca travaille comme Product Marketing Manager chez Oncrawl. Elle est passionnée de NLP et de modèles informatiques de langage, ainsi que des systèmes de tout type et leur fonctionnement. Elle n'est jamais en manque de sujets techniques à partager, et elle croit dans l'importance de l'évangelisation des technologies et de l'utilisation des données pour mieux comprendre le référencement. Elle contribue régulièrement au blog Oncrawl.
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