Partager la publication "Yooda SEMVisu SEMrush et Alexa sont-ils cohérents entre eux ?"
- Yooda SeeUrank SEO Benchmark Webtool estime le trafic des sous-domaines (exemple : www.ibm.com) à partir des résultats sur la première page de Google.fr. La pondération du trafic se fait selon le modèle suivant issu de données d'AOL en 2006 :
- SEMvisu, comme Yooda estime le trafic des sous-domaines sur la première page de Google. En revanche la pondération est différente et est basée sur une étude réalisée par SlingShotSEO en 2011 :Notez que SlingShotSEO distingue les pages "blended" (i.e comportant des résultats avec des images, videos...) des "not-blended".
- SEMrush estime le trafic des noms de domaines (exemple : ibm.com) en provenance de Google (et notamment de Google.fr) ) à partir des 20 premiers résultats de chaque mot-clé pour lequel le nom de domaine est présent. Nous n'avons pas d'éléments concernant la pondération des clics selon la position.
- Alexa estime le rang d'un site (et notamment le rang en France) grâce à un panel d'utilisateurs internautes.
Comparatif Yooda SeeURank SEO BenchMark Webtool - SEMVisu
En abscisse vous avez le trafic mensuel évalué par SEMVisu et en ordonnée le trafic mensuel évalué par Yooda. Les échelles sont logarithmiques. La taille des points varie en fonction du CA 2011 en prestations de services informatique des sociétés. Vous pouvez cliquer sur chacun des points pour avoir les données concernant chaque société. Le logiciel Tableau Software permet de calculer une droite de régression linéaire (compte tenu du fait que l'échelle est logarithmique la droite à l'air d'une courbe). Pour les matheux, voici les éléments concernant le modèle calculé : Trend Lines Model A linear trend model is computed for sum of Yooda given sum of SEMVisu. The model may be significant at p <= 0,05. Model formula: ( SEMVisu Trafic Moteur Estimé sous domaine (mois) + intercept ) Number of modeled observations: 49 Number of filtered observations: 1 Model degrees of freedom: 2 Residual degrees of freedom (DF): 47 SSE (sum squared error): 5.92087e+009 MSE (mean squared error): 1.25976e+008 R-Squared: 0,944385 Standard error: 11223,9 p-value (significance): < 0,0001 Individual trend lines:Panes | Line | Coefficients | ||||||
Row | Column | p-value | DF | Term | Value | StdErr | t-value | p-value |
Yooda | SEMVisu | < 0,0001 | 47 | SEMVisu | 3,24545 | 0,114881 | 28,2507 | < 0,0001 |
intercept | -936,335 | 1663,89 | -0,562739 | 0,576287 |
François
2 mars 2013 at 22 h 22 minEn même temps, les parts de trafic utilisées par Semvisu sont… exotiques. ^^
Pierre Rouarch • Post Author •
3 mars 2013 at 11 h 08 minBonjour François,
Je ne suis pas sûr d’avoir compris votre remarque. Pouvez-vous être plus précis.
S’agit-il de la méthode d’estimation du trafic par SEMVisu ? :
« Estimation du trafic apporté par le mot-clé selon la formule suivante : volume recherche mensuel x Taux de clic SEO
Taux de clic SEO :
Blended / non blended
1er position : 16,9% / 20,9%
2e position : 10,1% / 10,0%
3e position : 9,3% / 5,4%
4e position : 5,5% / 3,6%
5e position : 3,5% / 1,5%
6e position : 2,8% / 2,4%
7e position : 1,9% / 1,5%
8e position :1,9% / 0,8%
9e position : 1,7% / 1,0%
10e position : 1,0% / 0,7% »
Celle-ci est issue d’une étude réalisée par SlingShot et relatée sur SEOMoz (et qui en vaut une autre) : http://www.seomoz.org/blog/mission-imposserpble-establishing-clickthrough-rates
Pierre Rouarch • Post Author •
9 avril 2013 at 10 h 48 minJ’ai mis ces précisions dans l’article lui-même
Robert Lachance
29 juillet 2013 at 0 h 42 minJe comprends que Yooda SeeUrank et SEMvisu s’abreuve à la même source; il n’est pas très surprenant alors d’obtenir un R- squares de 0,944385, un indice de corrélation on ne peut pas beaucoup plus élevé. Les pondérations me semblent aussi en forte corrélation quoique différemment courbées. Au graphique, Yooda m’apparaît plus juste que SEMvisu, surtout chez les trafics moteur estimés modestes.
J’ai observé que chez Google.com, les sites web référés en première page changent de position plusieurs fois au cours d’un mois, selon une certaine rotation. Pour l’expression Alexa rang par exemple, aujourd’hui Wikipedia domine devant Pubcontact, Linklift, Laqueste, forum.webrankinfo, Neadkolor, … et Anakeyn. Ce n’était pas le cas hier. Je pense qu’il s’agit là de positions découlant autant sinon plus d’une stratégie Google que d’un reflet serré du trafic.
J’imagine qu’il doit en être de même sur Google.fr. Dans ce cas, selon la position détenue le jour du mois de la notation, la pondération allouée à un site peut varier grandement par méthodologie de Google plutôt que par trafic aux sites.
Je cherche par quoi de mieux remplacer les pondérations selon le modèle issu de l’étude de SlingShotSEO 2011, pour les sites web moins fréquentés.
Pierre Rouarch • Post Author •
29 juillet 2013 at 8 h 38 minMerci Robert,
Le fait que Gogole fasse une rotation sur les positions sur un mot clé peut en effet donner des résultats peu fiable pour les petits sites – qui ont peu de mots clés repérés par les outils comme Yooda, SEMvisu et SEMrush – compte tenu du fait que le crawl est effectué par les outils une fois par mois.
Nous n’avons pas de solution miracle !
A+