Lorsqu’il s’agit de réussir la science des données pour le référencement, rien n’est plus important que d’avoir la bonne équipe en place.

Défis dans l’obtention et la cohérence des données, ainsi que dans votre choix de modèles d’apprentissage automatique et dans les analyses associées, tous bénéficient du fait que des membres de l’équipe dotés de compétences différentes collaborent pour les résoudre.

Cet article présente les trois principaux types d’équipes, qui en fait partie et comment elles fonctionnent.

Ouvrons la parole avec le plus solitaire des professionnels du référencement en science des données – l’équipe d’un seul.

1. Le pro SEO solitaire de la science des données

L’équipe d’une personne est souvent la réalité dans les petites comme dans les grandes structures. Il existe de nombreuses personnes polyvalentes qui peuvent gérer elles-mêmes à la fois le référencement et les données.

Le professionnel solitaire du référencement en science des données peut généralement être décrit comme un expert en référencement qui a décidé de suivre des cours avancés en informatique pour se concentrer sur un côté plus technique du référencement.

Ils maîtrisent au moins un langage de programmation (comme R ou Python) et utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique.

Ils suivent de près les mises à jour de Google telles que Rankbrain, BERT et MUM, car Google injecte de plus en plus d’apprentissage automatique et d’IA dans son algorithmes.

Ces professionnels doivent être qualifiés dans l’automatisation des processus de référencement pour intensifier leurs efforts. Cela peut inclure :

• Indexation automatique des nouvelles URL dans Bing.
• Création de sitemaps avec les nouvelles URLs pour Google.
• Génération de texte avec des modèles GPT.
• Détection d’anomalies dans tous les rapports SEO.
• Prédiction du trafic à longue traîne.

Dans mon organisation, nous partageons ces cas d’utilisation SEO sous la forme d’un Jupyter Notebook. Cependant, il est facile de les automatiser à l’aide de Papermill ou de DeepNote (qui propose désormais un mode automatique pour lancer régulièrement Jupyter Notebooks) afin de les exécuter quotidiennement.

Si vous souhaitez mélanger et améliorer votre valeur professionnelle, il existe d’excellents cours de formation pour les passionnés de référencement pour apprendre la science des données – et inversement, pour les scientifiques des données pour apprendre également le référencement.

La seule limite est votre motivation à apprendre de nouvelles choses.

Certains préfèrent travailler seuls ; après tout, cela élimine toute bureaucratie ou politique que vous pourriez (mais pas nécessairement) trouver dans les grandes équipes.

Mais comme le dit le proverbe français : « Seul on va plus vite ; ensemble, nous allons plus loin.

Même si les projets sont achevés rapidement, ils peuvent être aussi réussis qu’ils auraient pu s’il y avait eu un plus large éventail de compétences et d’expérience à la table.

Maintenant, laissons le SEO solitaire et passons aux équipes de deux personnes.

2. Le Data Science SEO MVT (Équipe Minimum Viable)

Vous connaissez peut-être déjà le MVP en tant que produit minimum viable. Ce format est largement utilisé dans les méthodes agiles où le projet commence par un prototype qui évolue par itérations d’une à trois semaines.

Le MVT est l’équivalent d’une équipe. Cette structure d’équipe peut aider à minimiser les risques et les coûts du projet tout en apportant des perspectives plus diverses à la table.

Il consiste à créer une équipe avec seulement deux membres avec des compétences complémentaires – souvent un expert SEO qui comprend également les mécanismes de l’apprentissage automatique, et un développeur qui teste les idées.

L’équipe est formée pour une durée limitée; généralement environ 6 semaines.

Si nous prenons la catégorisation du contenu pour un site de commerce électronique, par exemple, souvent une personne testera une méthode et mettra en œuvre la plus efficace.

Cependant, un MVT pourrait effectuer des tests plus complexes avec plusieurs modèles simultanément – en conservant la catégorisation qui revient le plus souvent et en ajoutant une catégorisation d’images, par exemple.

Cela peut être fait automatiquement avec tous les modèles existants. La technologie actuelle permet d’atteindre 95% de résultats corrects, au-delà la granularité des résultats entre en jeu.

PapersWithCode.com peut vous aider à rester à jour avec l’état actuel de la technologie dans chaque domaine (comme la génération de texte), et surtout fournira le code source.

GPT-3 d’OpenAI, par exemple, peut être utilisé pour le référencement prescriptif afin de recommander des actions pour la synthèse de texte, la génération de texte et la génération d’images, le tout avec une qualité impressionnante.

3. Le groupe de travail sur le référencement des données

Revenez un instant avec moi dans le temps et jetons un œil à l’une des meilleures collaborations de tous les temps : L’équipe A.

Chacun dans cette équipe emblématique avait un rôle précis et de ce fait, ils ont réussi avec brio chacune de leurs missions collectives.

Malheureusement, il n’y avait pas d’épisodes sur le référencement. Mais à quoi pourrait ressembler votre groupe de travail SEO en science des données ?

Vous aurez sûrement besoin d’un expert en référencement en étroite collaboration avec un data scientist et un développeur. Ensemble, cette équipe exécutera le projet, préparera les données et utilisera les algorithmes d’apprentissage automatique.

L’expert SEO est le mieux placé pour doubler en tant que chef de projet et gérer la communication avec la direction et les parties prenantes externes. (Dans les grandes entreprises, il peut y avoir des rôles dédiés pour le responsable de l’équipe et le chef de projet.)

Voici quelques exemples de projets dont ce type d’équipe pourrait être responsable :

• Mise en place d’un entrepôt de données d’entreprise (un entrepôt de données prêt à l’emploi qui fusionne les données commerciales, de part de marché de la voix, techniques et de contenu).
• Identification et résolution des pages « zombies ».
• Détection de nouvelles requêtes.
• Prévision de trafic/bénéfices suite à certaines actions.

Conformité SEO des données

Bien sûr, les équipes ont besoin d’outils pour maximiser leurs efforts. Cela nous amène à l’idée d’un logiciel compatible avec le référencement des données.

Je pense qu’il y a trois principes à respecter scrupuleusement ici afin d’éviter d’utiliser des outils boîte noire qui vous donnent des résultats sans expliquer leurs méthodologies et algorithmes.

1. Accès à la documentation cela explique clairement les algorithmes et les paramètres du modèle d’apprentissage automatique.

2. La possibilité de reproduire vous-même les résultats sur un ensemble de données distinct pour valider la méthodologie. Il ne s’agit pas de copier des logiciels : tous les enjeux sont dans la performance, la sécurité, la fiabilité et l’industrialisation des modèles de machine learning, pas dans le modèle ou la méthodologie elle-même.

3. L’outil doit avoir suivi une démarche scientifique en communiquant le contexte, les objectifs, les méthodes testées et les résultats finaux.

Le référencement des données est une approche scientifique de l’optimisation de la recherche qui repose sur l’analyse des données et l’utilisation de la science des données pour prendre des décisions.

Quel que soit votre budget, il est possible de mettre en œuvre des méthodes de data science. La tendance actuelle est que les concepts utilisés par les data scientists deviennent de plus en plus accessibles à toute personne intéressée par le domaine.

A vous maintenant de vous approprier vos propres projets de data science avec le bonnes compétences et les équipes. À votre succès SEO en science des données !

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