Comment améliorer le référencement, la visibilité d’un contenu à l’aide de rich snippets ? Dans cet article, je rappellerai  ce que sont les rich snippets et comment  améliorer leurs contenus.  Le grand Google y attache de l’importance puisqu’il vient de refondre son  interface pour les rich snippets. Cet  outil permet de scanner une page web afin d’en extraire le balisage provenant de ces micro-formatage. En fait, il s’agit d’une refonte de l’ancien outil avec des fonctionnalités supplémentaires quant à l’identification de chaque balise trouvé sur la page. Vous pouvez également vous servir de Google webmaster tool  qui lui agrège sur l’ensemble du site, toutes les pages avec des données structurées puis vous renvoie  ensuite pour identification sur le premier outil. J’avais déjà abordé brièvement le thème des rich snippets lors de l’ évoquation de la sémantique dans les moteurs de recherche.

Selon Paul Bruemmer (article sur Search Engine Land) ces Rich Snippets peuvent améliorer jusqu’à 30 % le trafic du référencement naturel et normalement donc, le positionnement du contenu qui va avec ;) . Eddie JL Emmanuel, directeur de recherche chez catalyst Online, démontre aussi que sur un même contenu (ici une recette de cuisine) les impressions, les pages vues s’accroissent dès qu’un balisage micro-données est utilisé (fig.1).

Fig.1 Rich snippets et trafic internet

Les Rich Snippets, quésaquo ?

Les rich Snippets permettent d’exposer un contenu pour les moteurs de recherche et les plateformes sociales (G+, FBook)  d’une manière :

  1. Riche
  2. Ordonnée
  3. Incitative et notamment dans la recherche locale
  4. Renseignée  (fig.2)

Fig.2 Utilité des Rich Snippets

7 types de contenus répertoriés à ce jour

  • Avis
  • Personnes
  • Produits
  • Entreprises et organisations
  • Recettes
  • Événements
  • Musique

3 formats existent pour coder ce style d’information, microdonnées, microformats et RDFa. Le standard édicté par Schema.org (Google, Yahoo, Bing) recommande l’usage des microdonnées. Mais il est possible aussi de formater ce genre de contenu à l’aide de l’Open Graph de facebook, balisage commun  avec Google plus lors de partage sur ces réseaux sociaux. (fig. 3)

Fig. 3 Snippet Facebook

Pour mieux comprendre l’impact des RSnippets, voici un exemple (fig.4) dans lequel sur la recherche, « hotel marmiton », apparait une rich snippet que j’analyse ensuite avec l’outil Google afin d’en déduire une interprétation.

Fig. 4 Rich Snippets Décryptage

Les Microdonnées pour le moteur de recherche Google

Vu la prédominance de ce moteur en France, pour les producteurs de contenus, il devient une nécessité de prouver qui est à l’origine d’une publication. Il n’y a pas 36 solutions, sinon deux pour google, expliquées ici, faciles à mettre en œuvre avec une obligation commune : avoir un profil Google plus. Donc pour la première solution, c’est la liaison d’une adresse email avec un domaine personnalisé et  d’un profil G+, la deuxième (que j’ai utilisé), c’est la création d’un lien bilatéral entre le profil G+ et le site ou autre blog (fig.5). Je n’ai pas eu de résultat en passant par le micro- formatage  de personne (microdonnées schema.org).

Fig.5 Balise « Auteur » pour Serp Google

Optimiser les rich snippet pour les réseaux sociaux

Facebook 

Il arrive souvent lors d’une diffusion de son contenu sur facebook de n’avoir pas le rendu souhaité, il convient donc de formater la source avec l’open graph de FB pour arriver à ses fins. Pour illustrer le propos, ici une page de démo. sur Fb formatée pour l’ajout sur sa plateforme  (fig.5)

Fig. 6 Balisage Open Graph Facebook

Google + 

Un petit outil google bien pratique, si on n’est pas satisfait du rendu sur la plateforme sociale de Google, elle permet de personnaliser les éléments inclus dans le post. Pour démonstration (en 1) il suffit de remplir le petit formulaire,  puis le code est génèré automatiquement (2),  ensuite le descriptif du snippet  lors du partage par l’internaute  (3), puis son rendu dans un moteur de recherche (4) . J’ ai utilisé ici les images modifiées pour ce post de l’excellent article donné par Dana  Lockadoo de  YoyoSeo que je citerai plus loin dans l’article au sujet de sa méthode SSSF. A retenir ici, est le fait que le descriptif dans Google plus  fait par le visiteur (lettre A) sert de lien url dans les Serp de Google, donc, à méditer pour le paramétrage des mots clés.

Fig. 7 Configuration snippet G+

Pour Facebook et Google+

Le méthode évoquée sur le site Seomoz ici par Dana Lockadoo de Yo ! Yo !  Seo part du même principe de départ, à savoir, les snippets de partage ne reflètent pas le réel contenu du site, donc il faut retaguer le code source selon l’OpenGraph de FB. Elle rajoute ici les idées  d’y adjoindre les variables utm afin d’avoir un suivi dans Google analytics, un Hashtag précis, et  un formatage adapté pour la plateforme twitter , le tout regroupé sur un tableur excel (fig. 7).

Fig.7 Méthode SSSF de YoYOSeo

Pour Twitter

Depuis le mois de juin dernier, Twitter propose une façon de rendre le contenu partagé sur sa plateforme plus attractif. Le principe est le même que celui évoqué précédemment, à savoir, utilisé les balises natives de la plateforme de micro-blogging (fig.8)

Fig.8 Twitter Cards = R. Snippets

Toute la procédure des Twittercards est disponible ici.

Pour Youtube

Ici je rapporte un article sur le sujet mais je ne l’ai pas encore testé. Néanmoins, Google automatiquement fait le lien entre votre profil et une éventuelle chaîne YT. (fig.9) si vos comptes sont les mêmes ou liés par quelques autres données.

Fig. 9 Youtube R.S.

Modifier le contenu source sur WordPress et autres CMS

Il conviendra de fonctionner au cas par cas pour les plateformes CMS. Certains templates déjà intègrent nativement du balisage de snippets (Og) . Pour ceux qui se sentent capable de modifier le code (attention lors de mises à jour !) il sera possible d’intervenir au niveau du Header <head></head> . Sinon le plus simple, est de recourir à des plugins dédiés à cela. Je citerai par exemple pour faire apparaître des votes sur un site joomla « Rich Snippets Vote »(fig.10).

joomla rich snippets

Fig. 10 Plugin Pour Joomla

Liens utiles :

http://support.google.com/webmasters/bin/answer.py?hl=fr&answer=146645

{ 6 comments }

Comment mesurer le poids des différents canaux marketing lors d’une conversion online ? Je rappelle qu’une conversion regroupe une action que l’on souhaite voir accomplir sur son site (téléchargement, formulaire rempli, une page vue, un évènement), ou  représente tout simplement une transaction… banalité dans l’univers de l’e-commerce.  Pouvoir juger de l’impact des différents maillons de la chaîne multicanal peut s’avérer utile surtout pour arbitrer ses budgets webmarketing. j’avais déjà ébauché le thème de l’analyse multicanal il y a quelques mois déjà.

Dans un premier chapitre, je donnerai  du  contexte à  cette analyse  en la resituant dans son contexte marketing, puis, dans un second temps, recentrerai le débat sur les différents leviers e-marketing  placés dans un contexte d’entonnoir de conversion. Je clôturerai ce billet par une description de la  fonctionnalité récente de  Google analytics : l’analyse des entonnoirs multicanaux (2011). Mais avant tout, peut- on tout mesurer ?

Quels outils pour mesurer ses actions Online, Offline, multi-écrans, multicanaux ?

Tous les consultants au top de l’analyse d’audience vous rassureront par un ‘oui’ notre solution unique permet de …Mais c’est oublier qu’aujourd’hui, même si le tracking comportemental a fait des progrès, que le profilage devient de plus en plus précis, n’omettons pas le fait que l’on trace toujours des audiences à base de cookies installés sur une machine, pas sur une personne !

Poids du Offline vers  le Online

Certes avec les moyens du bord, on va pouvoir tracker les répercussions de campagnes offline dans le mix média de la conversion. Dans le Print, il conviendra d’imprimer des urls simplifiées pour mémorisation  sur les annonces et prévoir  une redirection spécifique taguée pour l’analyse, de même que pour les QR codes, le couponing. Des enquêtes  sur un panel  consommateurs pourront aussi être menées en complément, mais le déclaratif à toujours ses propres biais.  La fluctuation du  trafic direct pourra être aussi corrélée  à la date de démarrage d’une campagne radio, tv ou autre.

Impact du Online vers le retail  (effet ROPO)

Chemin inverse ici, les offres nouvelles « Web to Store » devront être elles aussi uniques : numéro d’appel, coupons de réduction à imprimer, trafic sur la page de localisation du magasin sans oublier les enquêtes en magasin auprès d’échantillon de clients.

Tracker les Multi-écrans

Là aussi, quel impact aura eu la visite suite à un lien sponsorisé  depuis un  Smartphone  sur une conversion effectuée au bureau ou à mon domicile ? N’oublions pas, un appareil = un cookie pas un internaute.

Analyse digitale Multicanal

Ah, nous y sommes enfin ! Est-il possible d’attribuer  l’impact de chaque canal lors d’une conversion ?  Je rappelle que les canaux peuvent être une opération emailing, une campagne organiques (seo), du trafic direct, des liens sponsorisés, une syndication (flux rss), une campagne display, un  programme d’affiliation, une action sur les réseaux sociaux.  Mais où replacer ces leviers dans l’obtention d’un acte d’achat ?

L’attribution d’une source de visite génère 3 types de mesure selon les outils employés.

As Centric : mesure d’une agence de com. Sur  la performance de leur  seul canal « apporteur d’affaire » sans se préoccuper  de l’influence d’autres canaux  dont ils ne sont pas les opérateurs (affiliation, bannières, display)

Site Centric : Ici on consolide par un plan de taguage tout le flot de clics et donc ses sources de trafic qui entrent dans l’accomplissement de la conversion.

User Centric : Elle répertorie l’ensemble des supports publicitaires auxquels un visiteur a été soumis préalablement à une conversion.  Pas d’outil miracle donc, bien que des éditeurs s’y attache bien sûr (AT internet, Site  catalyst..), il faudra donc jongler sur plusieurs  solutions afin d’intégrer données online (multi-écrans, multicanaux, CRM, erp)  et Offline (pris, tv, radio), en extraire les données pertinentes et les agréger dans un tableur personnalisé afin d’avoir une vision 360° ou du moins, tenter d’en approcher. Mais venons-en au concept d’entonnoir multicanal, décryptage.

L’entonnoir multicanal balise le cheminement de l’internaute

Essayons de comprendre le concept d’entonnoir multicanal et revenons sur la mesure multicanal online. La trame online des opérations de webmarketing peuvent se résumer à un processus en 3 phases : Attraction, Argumentation et Persuasion et Conversion.

Fig.1 Entonnnoir de conversion

A cette trame correspond, généralement, des phases d’actions webmarketing. J’ai repris et traduit pour illustration le tunnel de conversion de la compagnie américaine seomoz.org (merci !)

Fig.2 tunnel-emarketing-multicanal

Pour résumer et dégrossir l’idée de ce tunnel de conversion on peut dire, sans faire de généralité bien sûr, qu’en haut du tunnel, on retrouve le canal display (affichage)  et du trafic organique pour attirer le chaland, puis dans une phase intermédiaire, les liens sponsorisés  qui argumentent et persuadent de la bonne affaire en captant les requêtes ciblées de l’internaute en phase d’achat. Du retargeting peut le ramener s’il s’échappe de l’entonnoir. Enfin, une belle page de destination dont la source peut provenir d’un affilié  scellera la conversion. Maintenant, quel outil utiliser pour mesurer ce cheminement ?

Analyse multicanal dans Google analytics

Interface dans G. Analytics

Cette application va aider à comprendre ce qui a bien pu se passer avant le passage à la conversion. Normalement, GA attribue la conversion au dernier canal, soit dans l’exemple cité plus haut, au lien de l’affilié, mais quid de ce qui s’est passé avant ? Le suivi des interactions se fait pendant 30 jours, et GA compte tous les chemins de conversions et les compile afin d’avoir des rapports lisibles. Chaque canal est égal à une source (organique, emailing..)

fig.3 Interface-multicanal-ga

Le menu de cet entonnoir est constitué de 2 sous parties. Les conversions indirectes, ce sont les canaux attribués par GA comme faisant partie du cheminement de conversion, ils ont contribué à la conversion, même s’ils n’ont pas été les derniers clics avant l’acte final. Dans le cas où ils sont présents comme canal indirect et direct, ils seront comptabilisés 2 fois en valeur. C’est un des biais de la mesure.

Fig.4 Conversions indirectes

Méthode pour avoir un entonnoir multicanal fiable

  • Paramétrer des objectifs (avec valeurs), un panier e-commerce (transactions), bref jalonner le parcours. Si ces éléments n’y sont pas, l’entonnoir multicanal restera muet, avec un encéphalogramme plat J .
  • Laisser remonter les données et observer les groupes de canaux par défaut. Si ces derniers laissent apparaître des zones pas très explicites, constituer son propre groupe de canaux (fig.5).

Fig.5 Modification canal GA

  • Toujours utiliser  cette fonctionnalité sur un profil vierge de tout filtre, sinon les données seront tronquées.
  • Consulter GA en faisant des corrélations  : les chemins les plus fréquents, pendant 30 jours,   corrélé au chemin des mots clés par exemple (dans le cadre de cpc), cela peut aider à mieux discerner ceux qui manquent ou qui pourraient compléter une visibilité dans une campagne de liens sponsorisés. (fig. 6)

Fig.6 Chemin fréquents dans G. analytics

Niveau avancé (premium)

L’entonnoir multicanal, permet donc de se rendre compte des différentes interactions qui surviennent lors d’une conversion, mais il n’indique pas le poids supposé de chacun des canaux.

En effet, selon son marché (b to b / b to c), sa stratégie (marque, conversion directe..), vaut-il mieux  pas plus focaliser  ses mesures sur le premier canal (ou point de contact), ou bien  le dernier, et pour ceux intermédiaires, le reste ? C’est ce que l’on appelle des modèles d’attributions. Cela peut aboutir à donner une répartition comme celle-ci (fig. 7 Source : aide Google analytics)

Fig.7 Modele attribution (source Google Analytics)

Ce paramétrage n’est possible que dans la version payante de Google analytics (fig.8).

Fig.8 model attribution ganalytics                                            (source havinash KausHik)

Conclusion sur les rapports de l’analyse multicanal

Selon les modèles d’attribution, les combinaisons de canaux, leurs segmentations, l’analyse multicanal peut être très personnalisée.  A partir de ces rapports de cheminement vers la conversion, il est possible d’ébaucher   le montant total des canaux digitaux (CPCs + emailing + commissions + Seo) qui ont amené à 1 conversion.  Mais attention à ne pas trop se focaliser sur ce seul  aspect car il ne constitue qu’une pièce du puzzle de l’analyse marketing.

Liens utiles

http://support.google.com/analytics/bin/answer.py?hl=fr&utm_id=ad&answer=1191180

http://www.kaushik.net/avinash/multi-channel-attribution-data-culture-analysis-faq/

 

{ 1 comment }