Les métadonnées ont eu un impact considérable sur les affaires et le marketing. Pour chaque personne sur terre, environs 1.7 Mo de données sont crées chaque seconde. Les entreprises collectent et analysent des données pour améliorer leur approche face aux défis et aux problèmes, d’ailleurs 97.2% des organisations investissent dans le Big Data et l’IA.
Big Data en SEO : ce qu’il faut savoir
Le SEO consiste à faire certaines configurations, sur et hors de la page, pour obtenir une meilleure position parmi les premières places dans les moteurs de recherche. Maintenant, ceci est principalement réalisé en se faisant concurrence pour les termes de recherche. Ces termes ne sont pas établis à l’improviste, vous devez faire une analyse des données.
Les données sont collectées par de grandes entreprises qui se consacrent à l’obtention d’informations, mais cela couvre l’ensemble d’Internet. Comme ce volume est impossible à gérer manuellement, des outils technologiques sont nécessaires pour automatiser le processus.
Partant de ce principe, c’est là que le Big Data dans le référencement entre en jeu. Il peut être trouvé sur le Web via différents programmes qui stockent et gèrent les termes de recherche, les mesures du trafic, l’analyse de l’autorité de domaine et d’autres aspects liés au référencement.
Comment appliquer le Big Data au marketing ?
L’un des aspects les plus complexes du Big Data est la vitesse à laquelle il évolue. Avant, nous avions peu de sources d’information, mais à chaque fois, nous avons de nouvelles ressources à partir desquelles obtenir plus de données. Quelques exemples seraient les réseaux sociaux, le GPS, le Wi-Fi, etc. La vitesse à laquelle nous recevons ces données augmente également.
Le Big Data est le plus grand et le meilleur outil que les spécialistes du marketing peuvent utiliser pour leurs campagnes et leurs stratégies :
- Élaborer des stratégies marketing personnalisées : créer des stratégies de communication adaptées à nos clients. Selon vos goûts, vos données géographiques et toutes sortes d’informations.
- Avoir des visions métiers plus précises : traditionnellement, les entreprises travaillaient avec des tableaux Excel qui contenaient les données collectées et transmises à tous les services. Actuellement, le Big Data permet la création d’une structure de données unique, sans perte de données entre départements.
- Aide à la segmentation des clients : Auparavant, nous analysions les clients et voyions comment ils étaient classés en fonction de leurs caractéristiques. Des stratégies ont été appliquées pendant des mois pour comparer les résultats du début avec ceux de la fin. Actuellement, nous pouvons voir mois par mois et semaine par semaine comment les clients évoluent et ainsi concentrer les stratégies à la volée.
- Chassez les opportunités dans les ventes: à partir des segmentations, nous pouvons voir plus en détail comment les clients changent. Nous pouvons également localiser des opportunités commerciales en fonction de celle-ci. Par exemple, nous pouvons voir quels produits le client a visités ou achetés et recommander des produits similaires ou complémentaires.
- Prendre des décisions plus précises en temps réel : si on met un produit en vente à un certain moment, à un certain endroit, avec le temps réel et le Big Data, nous pouvons voir comment ce produit se vend et prendre des décisions en fonction des résultats.
- Pour détecter et prévenir la perte de clients : nous pouvons voir les modèles de comportement des clients et détecter ce qui fera que le client abandonnera l’achat ou finira par le faire.
- Pour détecter la fraude : de la même manière, vous pouvez voir comment les gens effectuent le paiement et voir sur quels fronts nous sommes vulnérables au niveau de la sécurité.
- Dans la planification et la prévision : nous serons en mesure de prédire comment l’entreprise va se dérouler avec la plus grande probabilité de réussite. Grâce à l’immense quantité de données, nous pourrons avoir une planification plus précise.
- Pour améliorer l’analyse des coûts : cause et effet de ce qui précède. Si nous avons une meilleure prévision et planification, nous verrons aussi mieux les coûts que cela représentera.
Les fonctions Big Data de Google Analytics
Les métriques proposées par Google analytics vous permettent d’exploiter des campagnes marketing optimales correctement liées aux préférences de l’utilisateur. À son tour, sur le site Web, vous pouvez concevoir du contenu en fonction des préférences des visiteurs.
Une autre fonction de cet outil est de savoir d’où provient le trafic qui atteint le Web. Les métriques vous permettent de suivre les liens et de savoir à partir de quel type d’appareil les utilisateurs entrent, où ils se trouvent, quelles sont les forces les plus courantes ou les plus inhabituelles et si les gens arrivent de manière organique ou via des publicités que vous avez actives.
Google Search Console, un outil clé pour travailler avec le Big Data en SEO
Google search console s’adresse aux webmasters et présente de grands avantages pour le référencement des pages Web. Le premier avantage est que, sur la base des données de recherche, il établit quels sont les mots-clés et leurs combinaisons avec l’intention de recherche la plus élevée. Ces données sont établies par région. Les autres avantages de Google Search Console sont :
- Vérifier le temps de chargement de la page Web pour maintenir et améliorer l’expérience utilisateur.
- Afficher le suivi des URL des pages Web, celles qui ont les meilleures et les pires performances.
- Fournir des données sur l’indexation pour décider celles que vous n’êtes pas intéressé à indexer avec votre site Web.
- Vérifier la convivialité du site Web et de ses fonctionnalités associées.
- Vérifier quels sont les liens rompus dans l’indexation qui ont été effectués précédemment.
Les informations fournies par le Big Data rendent le référencement plus quantifiable et axé sur les données que jamais. A mesure que les algorithmes de Google évoluent et améliorent leur compréhension de l’intention et du contexte des utilisateurs, il est essentiel que les entreprises adoptent une approche axée sur les données pour mieux comprendre les besoins des consommateurs et fournir un contenu pertinent qui gagne en visibilité dans les résultats de recherche.