Comment prévoir le trafic saisonnier des mots clés avec Google Insights et les scripts Python

Il y a quelque temps, je suis allé à une rencontre Distilled ici à New York. SEER Interactif Marc Lavoritano a fait quelques diapositives intéressantes sur la saisonnalité des mots-clés. Fondamentalement, sa présentation a souligné que vous ne devriez pas seulement penser aux mots-clés pour lesquels vous souhaitez vous classer, mais aussi QUAND ils sont les plus précieux.

Cela m’a fait penser… nous avons beaucoup de pièces mobiles dans nos efforts de marketing. Des emails avec des modules interchangeables, une page d’accueil avec des liens rotatifs, et d’autres éléments dynamiques pour lesquels il faut décider quels thèmes on veut marketer pour la semaine. Bébés ou vélos ? Gadgets de cuisine ou cadeaux pour Geeks ? Contrairement à un site comme jellybelly.com, qui ne vend qu’un seul article (jelly beans), nous vendons une tonne de produits qui appartiennent à de nombreuses catégories différentes. Lors du choix des catégories à promouvoir, il peut être très utile de chronométrer ces campagnes avec un trafic de pointe.

Google Insights for Search est un excellent outil qui vous permet d’examiner le trafic des mots clés d’une année sur l’autre. Par exemple, consultez ce graphique des cinq dernières années de trafic pour “Cadeaux d’anniversaire”:

Comme vous pouvez le voir, ce mot clé a une saisonnalité du trafic assez prévisible. Il culmine constamment au milieu de l’été. Cependant, regardez de plus près 2008. Il semble avoir atteint un sommet un peu plus tard cette année-là.

Voici un autre graphique. Même période, mais celle-ci représente le trafic pour “Home Decor” :

Celui-ci est un peu plus difficile à analyser. Le trafic ne culmine pas systématiquement à la même heure chaque année.

Comment expliquer le pic tardif des “Cadeaux d’anniversaire” en 2008 et trouver les tendances sous-jacentes du trafic instable de “Décoration d’intérieur” ? Si je pouvais voir les cinq années de trafic superposées, cela aiderait à le visualiser, mais ce serait trop lourd à traiter, en particulier lorsque vous essayez de choisir les meilleures catégories de mots clés parmi une longue liste d’options. J’avais besoin de quelque chose de plus propre et succinct.

Si je réalisais que si je pouvais mapper cinq ans de données de mots clés sur une seule ligne dans une feuille de calcul, puis utiliser la mise en forme conditionnelle pour créer une échelle de couleurs, je pourrais créer un joli calendrier de prévision avec plusieurs mots clés et l’utiliser pour choisir le meilleur moment pour divers marketing campagnes. J’aurais pu le faire dans Excel, mais je voulais essayer Python depuis un moment maintenant, alors j’ai décidé que c’était le bon moment pour le faire. Après quelques recherches, j’ai compris comment importer un fichier CSV dans Python et le reste a été fait avec des boucles for et des listes, ce qui est Python assez basique.

En un mot, le programme parcourt les cinq années de données de trafic et incrémente un compte dans une liste chaque fois qu’il voit un pic (selon une variable de seuil appelée “peakInterestValue” que vous pouvez modifier dans le code). La sortie du programme est une feuille Excel avec une rangée de 52 chiffres [0-5] (représentant 52 semaines sur cinq ans). Si la valeur d’un nombre dans la liste est un 5, cela signifie que les cinq années ont montré un pic de trafic cette semaine-là. Si c’est un 4, alors quatre (sur cinq) années ont montré un pic cette semaine-là, etc… vous pouvez ensuite copier/coller cette liste de nombres sur une ligne dans une feuille Excel, exécuter le même programme pour d’autres mots-clés, coller ces lignes, puis appliquez une échelle de couleurs avec une mise en forme conditionnelle. Vous disposez désormais d’un calendrier prévisionnel pour vous aider à planifier et programmer vos différentes campagnes marketing. Voici une capture d’écran de celle que j’ai créée :

À titre d’exemple, je me suis concentré sur la semaine commençant le 20 mai 2012. En triant pour cette semaine, le calendrier m’indique que sur la base des cinq dernières années de données, l’intérêt pour le vélo et le jardin culmine très probablement cette semaine, nous devraient promouvoir ces catégories dans nos principaux spots marketing. L’intérêt pour les cadeaux de mariage augmente, mais nous en aurons le plus pour notre argent si nous attendons quelques semaines à ce sujet. D’autres campagnes telles que Ustensiles de cuisine et Bijoux sont mieux placées à une autre période de l’année.

Ce calendrier peut également être utilisé pour chronométrer vos campagnes de création de liens / stratégie de texte d’ancrage. La plupart des référenceurs fonctionnent avec des ressources de création de liens limitées, les priorités sont donc essentielles. Le classement n ° 1 pour les bas de Noël le 27 décembre est inutile. Ce calendrier peut vous aider à planifier vos efforts et à vous fixer des échéances.

Encore une fois, vous pouvez créer ce calendrier dans Excel, mais je vous suggère d’essayer Python. Une fois que vous avez appris Python, vous pouvez l’utiliser pour une analyse numérique plus avancée. Il peut faire des choses qu’Excel ne peut pas faire. Pour commencer, vous devrez installer Python : http://www.python.org contient également des informations sur l’installation et d’excellents didacticiels.

Une fois Python installé, accédez à Google Insights, choisissez votre mot-clé et exportez le trafic pour chaque année (2007-2012) à partir de Google Insights. Cela devrait vous donner cinq fichiers. Nommez les cinq fichiers correspondant aux appels de fonction open( ) dans les premières lignes du code ci-dessous et déposez les fichiers dans le même dossier vers lequel Python pointe (probablement C:\Python32). Ce code fonctionne sur le fichier exact que Google Insights exporte, vous n’avez donc pas du tout besoin de le formater. Il est prêt à basculer.

J’ai collé le code que j’ai utilisé au bas de ce post. Vous pouvez le copier/coller dans un fichier .py, l’enregistrer et l’exécuter à partir d’une invite cmd comme celle-ci (je l’ai appelé insights.py) :

J’espère que vous en tirerez profit… n’hésitez pas à me faire savoir si vous avez des questions !

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