Qu’est-ce que le Big Data ?
Depuis quelques années, le terme de Big Data ne cesse de gagner du terrain dans notre quotidien : dans la presse, l’éducation ou sur les réseaux sociaux, le Big Data effraie autant qu’il séduit.
Mais qu’est-ce que le Big Data concrètement ? Est-ce une simple méthode d’analyse de données ou un système de collecte de données massives orchestré par des entreprises comme Facebook ou Amazon ?
Retour aux origines du Big Data : que représente-t-il réellement et quelle est son utilisation dans le domaine du SEO ?
Le Big Data : définition et domaines d’application
Qu’est-ce que le Big Data ? Big Data, comme son nom l’indique, fait référence à un grand volume de données. Si le terme fait débat quant à sa signification réelle, il n’existe cependant pas de définition unique et universelle. La définition peut en effet varier selon le public qui l’utilise, que ce soit un acteur de la santé, une entreprise privée ou encore une institution publique.
En fait, le Big Data représente l’analyse et le traitement de données trop volumineuses pour les logiciels de traitement et de stockage classiques. Si la question du stockage se pose avec le volume massif de ces données structurées, le Big Data offre également de nouvelles possibilités de résolution pour certains problèmes. Avoir plus d’informations à travers ces données ouvre en effet de nouvelles perspectives.
Lorsque l’on évoque le Big Data et le traitement massif de données, il convient d’analyser ses caractéristiques principales. Ces dernières se déclinent en cinq indicateurs appelés les cinq V :
- Volume : Il s’agit du rapport entre la taille et la capacité de traitement. Si le volume est suffisant, il peut être considéré comme du Big Data.
- Vélocité : Il s’agit de la vitesse à laquelle les données se déplacent et sont traitées. Ceci est important pour que les entreprises disposent de données rapidement traitées afin de prendre les meilleures décisions commerciales possibles.
- Variété : Il s’agit de la diversité des types de données provenant de sources internes et externes. Elle provient de la standardisation et de la distribution de toutes les données collectées.
- Véracité : Il s’agit de la qualité et de l’exactitude des données. Elle se réfère donc généralement au degré de confiance dans les données recueillies.
- Valeur : Fait référence à la valeur qui peut être dérivée des données collectées. Mais aussi la manière dont le Big Data permet d’obtenir de meilleurs résultats avec les données. La valeur fait référence à l’objectif, au scénario que la solution analytique doit prendre en compte.
Les domaines d’application du Big Data
En ce qui concerne l’évolution de la gestion et du traitement du Big Data au fil des années, les chiffres sont vertigineux. Presque trois trillions d’octets d’informations et de données sont produites et émis quotidiennement : activité sur internet, hébergement cloud, utilisation des technologies et outils de l’information, etc.
Le Big Data est aujourd’hui généralisé et va ainsi bien au-delà de la collecte de données par une entreprise en particulier. Néanmoins, des entreprises comme les GAFAM (Google, Amazon, Facebook, Apple, Microsoft) qui font transiter une grande partie de ces données vont naturellement être davantage impliquées dans le Big Data.
Ainsi, les domaines d’application du Big Data sont nombreux. Pour la santé par exemple, l’analyse des informations recherchées par un grand nombre d’internautes permet de détecter l’émergence d’une épidémie prochaine. De la même manière, les données contenues dans les montres connectées peuvent prévenir l’apparition de certaines maladies. Dans un tout autre registre, certaines villes aux États-Unis utilisent le Big Data pour analyser les données de milliers de restaurants dans le but de détecter des infractions sanitaires.
Parmi les domaines d’application du Big Data, on retrouve également le Search Engine Optimisation ou le SEO. En effet, le référencement naturel est de plus en plus impacté par les avancées dans le secteur du Big Data. De nombreux outils SEO utilisent déjà l’analyse massive de données structurées pour assister leurs clients dans le développement de leur stratégie de marketing digital. À cet égard, qu’en est-il de l’utilisation du Big Data dans le SEO, plus précisément ?
Pourquoi utiliser le Big Data dans le SEO ?
Fonder l’analyse sur des données chiffrées
L’utilisation du Big Data dans le SEO est recommandée pour plusieurs raisons. En effet, elle permet d’améliorer l’efficacité de la stratégie de marketing digital en fondant l’analyse sur des données chiffrées grâce à des KPI SEO concrets. À travers l’analyse et le traitement d’un volume considérable de données, de nouvelles façons de percevoir de la valeur pour un site internet émergent.
Que signifie KPI en SEO ?
Un KPI (Key Performance Indicator) est un indicateur qui permet d’évaluer l’efficacité d’une action afin d’atteindre un objectif donné.
Il prend différentes formes : le nombre de visiteurs sur un site web, leurs nombres de clics, les suscriptions, leur panier moyen pour une boutique en ligne, etc.
À l’inverse, l’utilisation du Big Data peut également révéler des failles dans une stratégie SEO permettant d’effectuer les ajustements nécessaires. Par exemple, la recherche et l’analyse de mots-clés ne sont rien sans une assise chiffrée liée aux volumes de recherche des internautes.
Certaines agences SEO mal intentionnées se targuent ainsi parfois d’atteindre des positions sur Google pour leur client sur des mots-clés qui, après analyse, ne sont pas tapés dans les barres de recherche de Google. Le Big Data en SEO, c’est souvent un bon rappel de la réalité !
Comprendre le fonctionnement des algorithmes Google
Personne ne sait comment fonctionnent exactement les algorithmes des moteurs de recherche. Utiliser le Big Data dans une stratégie de marketing digital aide également les entreprises à comprendre et à interpréter les algorithmes de référencement. Ces derniers, notamment ceux de Google, deviennent de plus en plus précis et nuancés au fil des années.
De ce fait, il est de plus en plus difficile de comprendre leur fonctionnement et de réussir à atteindre la première page des résultats sur les moteurs de recherche.
L’utilisation du Big Data aide à la compréhension de ces algorithmes grâce au traitement des données liées aux recherches des utilisateurs. C’est l’analyse d’un grand volume de metrics, comme le nombre de recherches mensuelles ou le nombre de backlinks qui aidera les entreprises à comprendre les indicateurs qui ont de la valeur pour Google. En conséquence, l’entreprise devient plus performante en référencement SEO à travers l’analyse de ces données.
Diversifier les canaux d’informations
Enfin, utiliser le Big Data dans sa stratégie de référencement naturel permet aussi d’avoir une approche multicanale, essentielle à l’acquisition d’un trafic organique. L’analyse massive de données peut en effet permettre aux entreprises de diversifier leur champ d’action, au-delà des moteurs de recherche.
Avec la gestion d’informations émanant des réseaux sociaux par exemple, vous pourrez avoir un meilleur ciblage permettant un meilleur référencement naturel.
Les outils SEO utilisant le Big Data
Afin d’implanter l’utilisation du Big Data dans votre stratégie SEO, vous pouvez mobiliser certains outils. Parmi eux, on retrouve notamment :
SEMrush
L’API de SEMrush permet une analyse et un traitement rapides des données de Big Data. De plus, elle offre également la possibilité d’analyser uniquement les informations pertinentes pour votre site et son référencement. Ainsi, vous gagnerez un temps considérable qui peut s’avérer précieux dans votre stratégie SEO.
Ahrefs
Les différents outils proposés par Ahrefs se basent aussi sur le Big Data dans leur gestion de la donnée : recherche de mots-clés, optimisation de contenu, analyse de positionnement, etc. Ahrefs traite un volume considérable de données. L’utilisation du Big Data dans les outils SEO de l’entreprise renforce considérablement la valeur ajoutée des services proposés par Ahrefs.
Yooda
L’entreprise Yooda Insight investit également dans les technologies liées à l’analyse et au traitement massif de données pour ses outils. L’objectif est de proposer des services SEO toujours plus pertinents, et ce, à travers des données et des informations plus volumineuses.
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