Comment choisir la categorie d’un futur article ?

Comment choisir la categorie d’un futur article ?

Comment choisir la categorie d’un futur article ?

DĂ©couvrez comment choisir la categorie d’un futur article. Pourquoi cela est devenu un impĂ©ratif SEO et comment procĂ©der en vous servant de Google trends.

Avant de voir comment choisir la catĂ©gorie d’un futur article, voyons de quelle maniĂšre ce choix se fait jusqu’ici.

Les catégories sont en effet trÚs efficaces pour organiser les contenus des sites web.
Si vous ĂȘtes familier de WordPress alors cette notion de catĂ©gorie ne vous est pas Ă©trangĂšre.
Aussi, chaque article doit ĂȘtre rangĂ©e dans une certaine catĂ©gorie en fonction de la thĂ©matique.
Il peut en effet ĂȘtre frustrant pour le lecteur de se retrouver devant un article « Non classé ».
Par ailleurs, cela facilite les recherches et la présentation de contenus dans le site.

Le sens de la rĂ©daction naturelle ne consiste pas Ă  choisir la catĂ©gorie d’un futur article

Une enquĂȘte a d’ailleurs Ă©tĂ© menĂ©e au sein d’un groupe Facebook de rĂ©dacteurs seo.
Cette enquĂȘte a essentiellement ciblĂ©e les rĂ©dacteurs disposant de leur propre blog.
La question Ă©tant alors de savoir si le rĂ©dacteur dĂ©fini ses catĂ©gories avant d’entamer sa rĂ©daction.
Voici ce qu’Ă  rĂ©vĂ©lĂ© cette enquĂȘte pour 83% des individus, lorsque ces derniers rĂ©digent pour leur propre blog.

Le rédacteur ne choisi alors la ou les catégories, que bien aprÚs avoir déjà entamé sa rédaction

Aussi, cette façon de rĂ©diger fait partie de ce qu’on appelle l’analyse ascendante.
Elle consiste ainsi à aller du particulier vers le général.
Le particulier Ă©tant ici le contenu de l’article, tandis que le gĂ©nĂ©ral, la catĂ©gorie de l’article.

L’accĂšs au big data permet dĂ©sormais de choisir la catĂ©gorie d’un futur article

Cependant depuis 2006, le problÚme réciproque est devenu plus intéressant.
Le problĂšme rĂ©ciproque Ă©tant celui de l’analyse descente qui consiste alors Ă  aller du gĂ©nĂ©ral vers le particulier.
2006 ? Et oui, puisque c’est l’annĂ©e oĂč Google trends est entrĂ© en service.
Ainsi, en inversant le sens de l’analyse, l’on peut facilement produire du contenu recherchĂ© par le public.
Le problÚme est donc de choisir la catégorie avant le contenu.
En effet, ce sont les catégories qui résument au mieux les attentes du public.
Elles doivent donc servir de point de départ.

Comment alors choisir la catĂ©gorie du site qui doit faire l’objet de la prochaine publication ❓

Choisir la catĂ©gorie d’un futur article pour gĂ©nĂ©rer le plus d’audience durant au moins les 30 prochains jours ?

VoilĂ  une question qui peut certainement paraĂźtre pour certains assez saugrenue.
Ceci est d’autant plus vrai lorsque l’on prĂ©fĂšre surtout se fier Ă  son intuition pour opĂ©rer un tel choix.
Cependant, Ă  l’heure de Google Trends, quiconque veut se faire une place au soleil devrait y rĂ©flĂ©chir Ă  deux fois.
En effet, ce formidablement outil nous donne des informations trĂšs prĂ©cieuses pour choisir la catĂ©gorie d’un futur article.
À moins de ne pas s’intĂ©resser aux attentes du public, l’on a tout intĂ©rĂȘt Ă  tirer profit de tels atouts.

LA MÉTHODE

Voici donc la mĂ©thode d’analyse permettant de choisir la catĂ©gorie d’un futur article.

Les données de base

Avant de pouvoir réaliser une telle analyse, vous avez notamment besoin de certaines données émanant de votre site :

1. Les catégories de base de votre site

Les catégories de base sont celles qui ne sont contenues dans aucune autre catégorie.
Ce sont ainsi les catégories les plus générales de votre site.
Supposons donc que votre site comporte un nombre m de ces catégories de base.
Nous noterons ces catégories par:
C_{1}, C_{2},…,C_{m}
Les intitulĂ©s de ces catĂ©gories seront notamment utilisĂ©s comme mots clĂ©s pour des requĂȘtes sur Google trends.
En effet, Google trends donne pour chaque requĂȘte, une courbe d’Ă©volution de l’intĂ©rĂȘt.
Cette courbe concerne ainsi les recherches des internautes associĂ©es au mot clĂ© de votre requĂȘte.

2. La pĂ©riode d’intĂ©rĂȘt

Cette courbe de l’Ă©volution de l’intĂ©rĂȘt est d’ailleurs dĂ©finie sur un intervalle de temps paramĂ©trable par l’utilisateur.
Aussi, nous cherchons la catĂ©gorie qui va gĂ©nĂ©rer le plus d’audience durant au moins les 30 prochains jours.
Parmi les paramĂ©trages, l’on peut notamment afficher l’Ă©volution d’intĂ©rĂȘt durant les 30 ou les 90 derniers jours.
Notons donc par t_{-9} et t_{-3} les dates qui représentent respectivement le début des 90 et 30 derniers jours.
Notons Ă©galement par t_{0} la date actuelle.
Chaque courbe d’Ă©volution de l’intĂ©rĂȘt peut se reprĂ©senter Ă  l’aide d’un polynĂŽme Ă  une indĂ©terminĂ©e t, de degrĂ© r.
Soit donc p(t)^r, ce polynĂŽme obtenu par interpolation sur l’intervalle [t_{-9} ; t_{0}]

3. Les pays cibles

Remarquons en outre que trends filtres ses résultats en fonction du pays ou de la région sélectionnée.
Lorsque l’audience du site est majoritaire dans un seul pays, on peut limiter les analyses dans ce seul pays.
Ce n’est pas le cas lorsque vous avez des audiences comparables, dans plusieurs pays parlant la mĂȘme langue.
Il faudra alors analyser pour chacun de ces pays et faire la synthÚse des résultats.

Cas général

Prenons donc ce cas plus général et analysons sur n pays.
Nous cherchons notamment Ă  comparer les courbes d’Ă©volution de l’intĂ©rĂȘt des diffĂ©rentes catĂ©gories dans diffĂ©rents pays.
Adoptons donc la notation suivante:

(1)   \begin{equation*}  p_{ij}^{r_{i,j}}(t) \end{equation*}

Cela dĂ©signe ainsi le polynĂŽme d’Ă©volution de l’intĂ©rĂȘt pour la catĂ©gorie i dans le pays j.
Avec i=1,...,m, j=1,...,n ainsi que t dans [t_{-9} ; t_{0}]

La mesure d’Ă©volution de l’intĂ©rĂȘt d’une catĂ©gorie

Soit la quantité :

(2)   \begin{equation*}  K_{ij}=\int_{t_{-3}}^{t_{0}}p_{ij}^{r_{ij}}(t)dt-\frac{1}{2}\int_{t_{-9}}^{t_{-3}}p_{ij}^{r_{ij}}(t)dt \end{equation*}

Nous dĂ©finissons alors la mesure d’Ă©volution de l’intĂ©rĂȘt d’une catĂ©gorie i pour au moins les 30 prochains jours par :

(3)   \begin{equation*}  W_{i}=\sum_{j=1}^{n}\frac{K_{ij}p_{ij}^{r_{ij}}(t_{0})}{r_{ij}}\int_{t_{-9}}^{t_{0}}p_{ij}^{r_{ij}}(t)dt \end{equation*}

Avec i=1,...,m
On choisit alors la catégorie C_{u} telle que :

(4)   \begin{equation*}  W_{u}=max\{W_{i}\}_{i=1,...,m} \end{equation*}

Poursuivre l’analyse

Ensuite, on poursuit si nĂ©cessaire l’analyse avec cette fois, les catĂ©gories enfants de C_{u} et ainsi de suite.
On obtient alors une suite de catĂ©gories C_{u}, C_{u_{1}},...,C_{u_{q}} formant un chemin dans l’arborescence des catĂ©gories du site.

Quelles catégories choisir dans la suite C_{u}, C_{u_{1}},...,C_{u_{q}} ?

Un article peut appartenir à plusieurs catégories.
Cependant, une seule de ces catĂ©gories constitue la catĂ©gorie principale, qu’il faudra dĂ©terminer.
Par ailleurs, certaines des catégories de la suite C_{u}, C_{u_{1}},...,C_{u_{q}} peuvent se révéler superflues.
Il faudra éventuellement les déconsidérer.

Choisir la catĂ©gorie principale d’un futur article

Trends permet de comparer plusieurs requĂȘtes.
Il affiche alors les rĂ©sultats Ă  l’aide notamment d’un diagramme Ă  anneaux qui facilite la comparaison visuelle.
Vous pouvez ainsi comparer les catégories de la suite C_{u}, C_{u_{1}},...,C_{u_{q}}.
La catégorie principale est alors celle qui obtient le score le plus important.
Soit donc cette catégorie C_{u_{x}} telle que :

(5)   \begin{equation*}  W_{u_{x}}=max\{W_{u_{i}}\}_{i=1,...,m} \end{equation*}

Éliminer les catĂ©gories superflues

Notons par z la somme de toutes les mesures d’Ă©volution d’intĂ©rĂȘt des catĂ©gories du chemin C_{u}, C_{u_{1}},...,C_{u_{q}} :

(6)   \begin{equation*}  z=\sum_{i=1}^{q}W_{u_{i}} \end{equation*}

DĂ©terminer alors le plus petit sous ensemble L de l’ensemble {C_{u}, C_{u_{1}},...,C_{u_{q}}} qui vĂ©rifie les deux conditions suivantes :
1) Ce sous ensemble L contient la catégorie principale C_{u_{x}}
2) La somme de toutes les mesures d’Ă©volution de l’intĂ©rĂȘt des catĂ©gories de L reprĂ©sente au moins 80% de la valeur du nombre z.

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