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Case STUDY
Le Figaro : L’IA pour optimiser son contenu organique de +119%
+119% de trafic organique Discover grâce à l’analyse des contenus via l’API Google Natural Language, croisée avec la Search Console dans BigQuery. Un tableau de bord a permis d’affiner les stratégies SEO du Figaro pour cibler les thèmes les plus performants.
Outils
La problématique
Les besoins SEO
Le Groupe Figaro, éditeur de Le Figaro, Madame Figaro, Le Figaro Magazine, CCM Benchmark et Gala, souhaitait améliorer sa visibilité organique sur Google Discover, un flux d’informations personnalisé sans recherche active. Le Figaro avait besoin d’analyser ses contenus éditoriaux pour identifier les facteurs clés de performance sur cette plateforme, en croisant une analyse sémantique avancée avec les données de la Search Console dans BigQuery. Il souhaitait également un dashboard interactif permettant à ses équipes éditoriales de suivre en temps réel les performances et d’optimiser leurs contenus. Pour cela, Le Figaro a fait appel à Starfox Analytics, expert en data analytics appliquée aux contenus numériques.
Objectif
Une approche data-driven pour comprendre les interactions utilisateurs sur Google Discover
Analyser les comportements utilisateurs et les performances sur Discover
Comprendre comment les utilisateurs interagissent avec les contenus via Google Discover et identifier les patterns de performance pour orienter les décisions éditoriales.
Identifier les thématiques et entités performantes
Déterminer avec précision quels sujets, personnalités, lieux et catégories de contenus génèrent les meilleures performances sur Discover, permettant d'adapter la stratégie éditoriale en conséquence.
Créer un avantage compétitif sur Discover
Maximiser la visibilité des contenus sur cette plateforme pour établir une position dominante par rapport aux concurrents du secteur.
Outiller les équipes éditoriales avec des capacités analytiques
Fournir aux rédacteurs des outils et insights leur permettant de créer des contenus optimisés pour Discover dès leur conception.
La solution
Une plateforme d'analyse NLP pour décoder Google Discover
Nous avons développé une solution analytique exploitant le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour transformer les données opaques de Discover en insights actionnables, permettant une optimisation stratégique et continue des contenus.
Analyse sémantique avancée par NLP
Mise en place d'un pipeline de traitement automatique exploitant l'API Google Natural Language pour analyser systématiquement les contenus apparaissant sur Discover. Le système détecte et catégorise les entités nommées (
Intégration et enrichissement des données du trafic sur Discover
Vision précise des facteurs de performance réels, permettant des décisions éditoriales basées sur des données concrètes plutôt que sur des hypothèses.
Infrastructure data scalable sur BigQuery
Capacité d'analyse à grande échelle avec historisation complète, permettant d'identifier les tendances et d'affiner continuellement la stratégie éditoriale.
Tableau de bord actionnable
Outillage des équipes éditoriales pour optimiser la production de contenu en temps réel, transformer les insights en actions concrètes, et maintenir un avantage compétitif durable sur Discover.
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