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La date de publication d’une page et donc son ancienneté a un impact sur le référencement. les requêtes chaudes ont tendance à se positionner sur des pages fraiches tandis que les requêtes plus longue traîne peuvent se positionner sur des pages plus anciennes. Mais comment le mesurer clairement sur son propre site ? C’est ce que je vais essayer de faire en vous montrant comment configurer Google tag manager et Google analytics afin de mesurer les visites ou autres KPI en fonction de l’age des pages.

Pourquoi mesurer l’ancienneté des pages ?

L’idée est de calculer le nombre de jours entre la visite d’un internaute et la date de publication de la page visitée. On pourra notamment voir la répartition des visites du site en fonction de leur ancienneté. On pourra aussi voir si des articles plus anciens ont un comportement utilisateur différent d’un article plus frais: taux de rebond, temps passé par page, etc..

Ce genre d’analyses est utile pour tout type de site, même e-commerce mais il l’est particulièrement pour un site média ou un site d’actualités. C’est d’ailleurs sur un site d’actualités que je vais vous montrer un cas pratique.

Sur un de mes clients, je me suis rendu compte que les articles entre 2 et 3 mois d’ancienneté étaient particulièrement efficaces en terme de trafic alors qu’ils n’étaient pas du tout mis en avant dans la structure du site. Cet enseignement a permis d’agir opérationnellement par la création de tops d’articles qui avaient entre 2 et 3 mois d’ancienneté. C’est une des optimisations parmi d’autres qu’il est possible de faire grace à ce type de données.

1/ Extraire la date de publication de la page

L’équation est la suivante:

Age des pages = date de la visite – date de publication

On va donc déjà commencer par extraire la date de publication. L’extraction de la date de publication dépend bien-sur de la manière dont elle est indiquée sur la page: En front, uniquement dans le code source ? Dans le cas que je présente, je récupère la date qui est indiquée en JSON dans le code source, ce qui est souvent le cas lorsque les données structurées sont bien présentes.

On va créer et stocker la date de publication dans une variable javascript personnalisée sur Google Tag Manager. Vous allez dans Variables > Nouvelle et pour le type de variable, vous choisissez « javascript personnalisée »:

Reste plus qu’à insérer la fonction qui mettra d’aller chercher la date de publication

Solution 1: on récupère directement la date de publication dans le JSON

Voici le code:

function() {
var obj = JSON.parse(document.querySelector(‘script[type= »application/ld+json »]’).innerHTML);
return obj.datePublished;
}

La date de publication se trouve dans la balise « datePublished »

Solution 2  (en 2 temps): on récupérer tout le contenu json dans une variable puis on va chercher la date dans cette variable

Cette solution permet de simplifier le code des fonctions surtout si on veux également récupérer d’autres informations contenues également dans le JSON. On peut penser à la date de mise à jour par exemple, à l’auteur  et autres informations qui peuvent intéressantes à analyser. C’est la solution que je préfère même si elle consiste à créer une étape supplémentaire puisqu’on va utiliser 2 variables au lieu d’une.

Une variable pour stocker le contenu entier du json et qu’on va appeler jsondata:

function() {
var json = document.querySelector(‘script[type= »application/ld+json »]’)
var obj = JSON.parse(json?json.innerHTML:'{}’);
return obj;
}

Et une autre variable qu’on va appeler simplement « date de publication » qui va aller chercher l’information dans jsondata:

function() {
var obj = {{jsondata}};
return obj.datePublished;
}

C’est beaucoup plus propre, et plus performant si on va chercher plusieurs variables.

 

2/ Créer la fonction qui va calculer l’age des pages

J’en reviens à mon équation de départ:

Age des pages = date de la visite – date de publication

« date de publication », c’est bon, la variable est au chaud. Date de la visite, c’est la date du jour où la page a été visitée qui peut se traduite en javascript par Date.now().

Là où ça se complique c’est que la date de publication doit être au même format que la date de jour. On va pas faire une soustraction entre des patates et des haricots. On va utiliser le format timestamp, c’est à dire le format universel en informatique pour représenter  la date et l’heure.

Voila ce que ça donne pour la variable qu’on va nommer AncienneteArticle :

function() {
var datePub = {{Date de publication}};
if(datePub!==undefined){
var timePub = (new Date(datePub)).getTime();
var timeVisite = Date.now();
var msDiff = Math.abs(timePub – timeVisite );
var daysDiff = Math.floor(msDiff/(1000 * 60 * 60 * 24));
return daysDiff;
}else{
return undefined ;
}
}

En détails ligne par ligne:

ligne 1: c’est l’ouverture de la fonction

Ligne 2: on stocke notre variable GTM dans une variable qu’on nome « datepub »

Ligne 3: On vérifie que la date de publication existe

Ligne 4: On convertit la date de publication au format timestamp

Ligne 5: On récupère la date du jour dans Timevisite

Ligne 6: On fait notre soustraction: [date de publication au format timestamp] – [la date du jour]

Ligne 7 : on transforme ce résultat en jours, afin d’avoir le nombre de jours entre la visite et la date de publication de l’article.

 

Créer la dimension personnalisée sur Google Tag Manager

là c’est la partie la plus simple qui consiste à créer une dimension personnalisée avec l’ancienneté des pages en jours. L’avantage est de pouvoir croiser facilement cette donnée sur Google analytics ou via son API (ce que je prèfère).

Rien de plus simple, sur Google Tag Manager cliquez sur votre balise analytics (ou la variable qui regroupe les paramètres de votre balise) >Plus de paramètres > Dimensions personnalisées.

Et vous rentrez une valeur d’index (ex:3) et la valeur de la dimension qui correspond à la variable javascript personnalisée qu’on a crée juste avant: {{AncienneteArticle}}

Vous pouvez créer jusqu’à 20 dimensions personnalisées sur Google analytics et même 200 sur un compte analytics 360.

Créer la dimension personnalisée sur Google Analytics

Cette fois ça se passe du côté de l’administration de Google Analytics. vous cliquez sur la roue dentée pour accéder à l’admin, dans la colonne propriété, vous allez dans définitions personnalisées > dimensions personnalisées et là vous créez simplement la dimension avec le nom que vous voulez mais avec la même valeur d’index que vous avez créez sur GTM.

Exploitation des données analytics

Bon voila, après on peut s’amuser à se faire des tableaux de bord sur Google analytics ou simplement choisir la dimension personnalisée « Ancienneté de l’article » en tant que dimension secondaire

On peut biensur extraire les données sur excel et se faire ses propres graphes:

 

Et encore mieux c’est de se faire son propre tableau bord analytics personnalisée qui centralise vos données analytics essentielles mais aussi les indicateurs de vos autres canaux marketing: adwords, facebook ads, mailing, CRM, ereputation, veille d’actualités, etc… Pour en savoir plus sur notre tableau de bord digital 360 développé par Creapulse ou pour une démo, contactez -nous:

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Les accès internet sur mobile ont dépassés les accès sur ordinateur depuis 2014 et pourtant deux tiers des sites français ne sont toujours pas optimisés pour les mobiles. La sortie de l’algorithme Mobile friendly sortie le 21 avril 2015, une mise à jour de Google qui récompense les sites « mobile-friendly » fait craindre une perte de trafic et un manque à gagner pour les sites qui ne respectent pas les critères de cet algorithme « mobile friendly ». Pour connaitre l’impact potentiel de cette mise à jour et simplement de l’apport du mobile dans votre trafic, rien de tel qu’un tableau de bord analytics pour vérifier précisément l’apport du trafic mobile, le trafic organique mobile et son impact sur votre SEO.

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quand partager sur les reseaux sociaux, facebook, twitter, google+ et linkedin

J’ai réuni dans cette présentation slideshare plusieurs statistiques depuis des sources différentes pour connaitre le bon moment pour partager sur les réseaux sociaux: Facebook, Twitter, Linkedin et Google+. Et en plus de ces stats social media, quelques outils de social analytics pour analyser l’audience de vos profils sociaux et savoir précisément quand partager sur les réseaux sociaux et quoi.

Facebook

  • L’engagement sur Facebook est supérieur le week-end.
  • Les posts avec des photos ont plus de likes et plus de commentaires. C’est le cas aussi pour les autres réseaux sociaux
  • Les posts courts ont plus d’intéractions
  • Les posts Facebook avec des questions ont plus de commentaires mais moins de likes et de partages. Visiblement on peux pas faire plusieurs choses à a fois.

Twitter

  • Il y a plus de retweets à 17 heures
  • Les tweets du week-end ont un meilleur CTR (Click Through Rate = Taux de clics) que les tweets en jours de semaine
  • la meilleure heure pour un bon taux de clics est entre  13 heures et 15 heures
  • Les liens placés à un quart du tweet ont un meilleur taux de clics
  • La présence des verbes d’action joue sur le taux d’engagement des tweets

Linkedin

  • 6 utilisateurs sur 10 de Linkedin sont intéressés par les statistiques
  • Linkedin étant surtout consulté au travail, il vaux mieux éviter de publier le soir ou le week-end
  • Vous amusez pas à mettre des vidéos ou des images sur  linkedin, un simple lien et le taux d’engagement augmente de 200%
  • En publiant une fois par jour, on atteint 60% de son audience sur un mois.

Google+

  • Le meilleur moment pour partager sur google+ est entre 9h et 11h
  • un post googleplus avec 156 caractères est optimal pour un bon taux d’engagement

Analyser ses profils sociaux

La meilleure solution pour partager au bon moment sur vos différents réseaux sociaux, c’est encore d’analyser ses propres données. Quelques outils de social analytics permettent justement d’en savoir plus sur son audience:

Si vous avez d’autres outils de ce type je suis preneur!

Google a annoncé la semaine dernière un changement majeur sur la terminologie de certains termes utilisés sur Google analytics. Ce n’était pas encore déployé en france sauf depuis cette semaine et pour tout le monde. Vous n’entendrez plus parler de visites ou de visiteurs mais de sessions et d’utilisateurs.

google analytics changent les visites en sessions

google analytics change les visites en sessions

Google, dans son effort de centraliser les interactions des utilisateurs depuis différentes sources digitales ( les sites, les applications mobiles, les applications web, différents périphériques), permet à présent de voir toutes les données envoyées au site au sein du même rapport, depuis le web ou une application mobile.

Qu’est ce que ça change pour vous ?

Si vous n’avez pas d’applications mobiles, les données seront les mêmes qu’avant, vous noterez juste le changement de deux termes:

  • Les visites sont appelés sessions
  • Les visiteurs deviennent des utilisateurs

Finalement le terme de « sessions » est plus juste que « visites » car même avant, une visite était en fait le passage d’un visiteur sur votre site sur une session de temps d’une demi-heure par défaut . Si un visiteur passe plusieurs fois sur votre site pendant cette demi-heure, c’était compté comme une seule visite. Maintenant c’est toujours compté comme une seule session. C’est d’ailleurs le terme qui était déjà employé par les web-analystes en général. A noter que cette centralisation des données est basée sur le property ID qui doit être identique pour le site et pour l’application.

Ce qui change aussi, c’est l’utilisation de l’API de google analytics:

changement api google analytics sessions et utilisateurs

changement api google analytics: sessions et utilisateurs

Pourquoi ce changement ?

D’après Google, parfois les mêmes données apparaissaient dans différentes dimensions ou vues mais avec des noms différents. Du coup les données sont plus claires et cohérentes.

Bon, ça c’est l’explication officielle et qui est pas fausse en plus. L’autre réalité à mon avis est que cela fait partie d’un enjeu majeur pour google dans la guerre entre lui et facebook sur les applications mobiles et surtout la publicité sur mobile.

Au niveau brand marketing, ça met aussi au même niveau toutes les interactions avec votre marque, quelle que soit la plateforme, ce qui est plutôt cohérent. Même si ca risque de troubler certains pendant un temps, au final, ça simplifie le discours entre les clients et les professionnels.

 

Revenir comme avant c’est possible ?

On peux malgré tout avoir besoin d’analyser plus finement l’apport d’un canal. Comme pour les autres données, il est possible de les segmenter en utilisant simplement:

  • Les filtres
  • Les rapports personnalisés
  • Les segments avancés
  • Les dimensions secondaires

 

Taux de conversion inbound marketing

Une analyse de 480 000 prospects à travers l’outil d’analytics marketing « salesforce » et mené par Bizible nous donne une nouvelle vision sur le modèle d’attribution au clic et sur les taux de conversions Inbound Marketing.

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