TL;DR : utiliser BigQuery et GSC pour l’analyse de contenu
– Traduction de l’article et conversion des sommes
– Analyse de données avec BigQuery et exportation des données GSC
– Mise à jour quotidienne des données
Comment exploiter BigQuery et les données GSC pour décortiquer les performances de contenu ?
L’analyse des performances de contenu est essentielle pour comprendre l’impact de votre stratégie SEO et ajuster vos actions en conséquence. BigQuery, l’outil d’analyse de données de Google, combiné aux données de Google Search Console (GSC), permet une analyse efficace de grandes quantités de données. Cela inclut l’exportation en masse des données GSC, qui bien que n’étant pas en temps réel, sont mises à jour quotidiennement et offrent une vision suffisamment récente pour être utile.
Pour plus d’informations sur l’exploitation de ces outils, consultez cet article détaillé sur Search Engine Journal.
Quelles sont les applications concrètes de l’analyse de performance de contenu ?
Pour tirer pleinement parti de l’analyse de performance de contenu, il est crucial de déterminer des objectifs spécifiques. Voici quelques cas d’utilisation :
– Identifier les requêtes et pages générant le plus de clics
– Calculer le Compte Unique de Requêtes (UQC) par page
– Évaluer le risque de contenu
Ces cas d’utilisation permettent de cibler précisément les points d’amélioration et d’optimiser la stratégie de contenu.
Quelles métriques sont essentielles pour chaque cas d’utilisation ?
Pour chaque cas d’utilisation, il convient de se concentrer sur des métriques spécifiques :
– URLs, clics, impressions, type de recherche, intervalle de temps spécifique pour identifier les pages les plus performantes
– URL, requête, type de recherche pour le calcul du UQC
– URL, clics, type de recherche pour évaluer le risque de contenu
Ces métriques fournissent des indicateurs précis pour mesurer et améliorer l’efficacité du contenu.
Comment formuler des requêtes pour analyser les données ?
Pour chaque cas d’utilisation, il est nécessaire de créer des requêtes spécifiques :
– Obtenir les pages et requêtes avec le plus de clics et d’impressions
– Calculer le UQC sur une période de sept jours
– Calculer le pourcentage de clics contribués par le top 1% des pages
Ces requêtes permettent de trier et d’analyser les données de manière efficace pour prendre des décisions éclairées.
Comment concevoir des tableaux de bord Looker Studio ?
Looker Studio, anciennement connu sous le nom de Google Data Studio, offre la possibilité de construire des tableaux de bord et des visualisations personnalisées pour différents intervenants et équipes. Cela permet de présenter les données de manière claire et accessible à tous les membres concernés.
Comment automatiser les rapports ?
L’automatisation est clé pour une gestion efficace des performances de contenu. En mettant en place des requêtes planifiées dans BigQuery, il est possible de récupérer automatiquement les données GSC et de générer des rapports périodiques sans intervention manuelle.
Comment approfondir l’analyse des performances de contenu ?
Pour aller plus loin, il est important de comprendre que tous les contenus ne sont pas égaux. L’utilisation de déclarations SQL Case/When peut aider à créer des sous-ensembles de contenu basés sur différents critères, permettant ainsi une analyse plus nuancée et ciblée.
Conclusion
Une approche structurée pour exploiter BigQuery et les données GSC permet de tirer parti de données précieuses pour l’analyse de performances de contenu. L’automatisation des rapports joue un rôle crucial dans l’information des parties prenantes, tandis que le développement des compétences en matière de requêtes SQL offre des possibilités d’analyse encore plus approfondies.