BIG DATA et DONNéES SEO - asprom.com · 30 visites SEO (marque) 90 visites non SEO 20 crawl x7 à...

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BIG DATA et

DONNéES SEO

Vincent Heuschling

[email protected]

@vhe74


Agenda

• Affini-Tech

• SEO ?

• Application

• Généralisation


Société


3 Piliers

Une démarche intégrée de bout en bout

Intégration, Mise en Oeuvre, Conseil et Formation

Business

&

Analyses

Technos Sciences BigData

Hadoop

NoSQL

Cloud

Méthodes projets

Outils de

reporting

& Data-

visualisation

Modélisation

Statistiques (R)

Machine Learning


BigData Data-

Science Data-Viz

Collecter

Stocker

Traiter

Analyser

Valoriser

Présenter

Organiser

Votre infrastructure Notre Cloud


Métiers

Applications

Infrastructures

Mktg &

Ventes Finance Production

Stats Apps Data-Viz

Partenaires sectoriels

Partenaires technologiques


Métiers

Applications

Infrastructures

Opportunité Bigdata

Data-Mining

Applications

Data-visualisations

Hybridation

Infrastructures


Code

Agile Data

POC Sprint Sprint

Code Code

D3.j

s

COLLECTER | STOCKER | ANALYSER | PARTAGER

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SEO ?


Définir quels éléments du site sont à

forte valeur

Les promouvoir vers les moteurs de

recherches (linking, etc...)

Mesurer et étudier le positionnement du

site sur des recherches vis à vis de sa

concurrence

Obtenir les meilleures

positions dans la page de

réponse de Google.


CRAWL et VISITES

Organiser le contenu des pages (Pagerank)

Faire Crawler les pages par Google

Augmentation

directe du trafic


Cercle VERTUEUX

de la DATA

Collecter

Analyser Produire

Mesurer


RésUltats


Application


ANNUAIRE

• 2000 Professions

• 40000 Communes

• 100 M de requêtes par mois

• Small data : SEO = env 100 Go /an


Combien ? 10 visites SEO (hors marque)

30 visites SEO (marque)

90 visites non SEO

20 crawl

x7 à x10 au total (pages + ressources)

Nécessité de filtrer à la source


Similarités et Classifications

Recommandation &

intelligence collective

OpenData

TROUVER 400K NOUVELLES URLS À

PROMOUVOIR PARMI 84M ?


Professions

Communes

Grandes

catégories,

segments et

moyennes

Analyse à la

granularité la plus

fine


Professions

Communes

RECOMMANDATIONS

© 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte

AUGMENTER LA DONNÉE

a b c

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Data a b c

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m n n

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+ Insee a b c

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m n n

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x y z

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+ Opendata

Une information plus riche

Un ciblage plus pertinent


OUTILS

Collecter

Pig

Traiter Analyser


TYPES de REQUETES

Analyse par zones de géographique

Données socio-économiques

Recherches de similarités

Analyse au niveau Url (granularité fine)

Impact du Crawl sur les visites


Pipeline

Logs Visites

seo

Data

géo-éco Insee

Crawl

seo

Similarit. Urls.


Long TAIL

• Très grosses concentrations

d’activités sur certaines localités.

1: 3003

2: 399

10: 243

50: 100

100: 54

500: 4

Map/Reduce !!

PIG Skewed joins


HEATMAPS

Activités (10500)

Départements

(96)

Volume de

visites


MEsurer : Rankings

Collecte des réponses Google (30x

par recherche = dizaines de millions

par mois)

Forte croissance de la volumétrie

Classifier et Segmenter par produit,

par thématiques.


OUTILS

Collecter

Pig

Traiter

D3.js

Visualiser Stocker

Analyser


GENERALISATION


• Applicable à toute transaction

• Des données brutes

• Augmenter la donnée

• Similarités et Classifications

• Recommandations


Lecture Nettoyage

Machine

Learning

Open-

data

Data-

Visualisation

Agrégation

Croisement

DAta-PIPELINE


: ETL & DW

Transactionnel BI Applications DataMarts

Non-Structuré

ETL & DW


: EDW

Transactionnel BI Applications

Non-Structuré

ETL & DW & DataMarts


Applications

& Machine Learning

Visualisations

Tableau & JS Opendata

Plateformes


• "With data collection, 'the sooner the better' is always the best answer"

• Marissa Mayer, Yahoo CEO


Merci !

• Vincent Heuschling

• Gsm : 06 61 88 76 71

• Email : [email protected]

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