Rémi Bacha (head of SEO chez OVH) et Vincent Terrasi (head of Data chez OVH) partagent les stratégies SEO révolutionnaires basées sur la Data Science sur leurs blogs et lors de conférences. Depuis plusieurs années, ils étudient le Big Data et le Machine Learning, pour finalement créer en 2016 le « Data SEO » : une nouvelle approche du SEO.
Google utilise déjà des technologies d’intelligence artificielle pour classer les résultats, avec Rankbrain et d’autres mises à jour d’algorithme. Il est temps de mettre à jour le SEO pour mieux appréhender les SERP ! C’est ce que nous faisons au quotidien dans nos métiers et c’est précisément ce que vous allez apprendre au DATA SEO LABS.
Au travers des 2 jours d’initiation, notre défi est de vous transmettre (Digital Marketers) une culture de la Data Science : Programmation R, APIs, Big Data. Nous vous montrerons des nouvelles façons d’automatiser vos missions SEO, de gagner du temps et d’améliorer vos probabilités de succès grâce au Machine Learning.
Sans gluten et vegan friendly
9h00 – 9h30
Une nouvelle approche SEO dirigée par la donnée (data driven), les dernières mises à jour d’algorithmes Google (focus sur Rankbrain et l’IA)
9h30 – 10h00
Utiliser R pour le SEO, structure et syntaxes du langage R, découverte de l’interface R Studio
10h00 – 10h45
Les variables, les fonctions, les boucles. Récupération de données via des API d’outils SEO (Google Search Console, Google Analytics, Majestic SEO, etc.)
10h45 – 12h30
12h30 – 14h00
Les méthodes essentielles pour nettoyer, transformer et manipuler des données avec R
14h00 – 15h30
15h30 – 15h45
Types de visualisation les plus utilisées avec R (nuage de points, histogramme, barre, etc.)
15h45 -17h30
Sans gluten et vegan friendly
9h00 – 9h30
Corrélations, régression, intervalles de confiance, séries temporelles (Time Series), techniques d’échantillonnage
9h30 – 10h30
Découverte du machine learning et de ses grandes applications. Focus sur les algorithmes de prédiction et de classification.
10h30 – 11h30
Concepts de Dataiku et bonnes pratiques. Améliorer sa productivité, les recettes R, manipulation de données
11h30 – 12h30
12h30 – 14h00
Créer et nettoyer un dataset en provenance de différentes sources (API). Prédire ses positions sur Google grâce au Machine Learning
14h00 – 16h30
L’occasion de revoir tout ce que vous avez appris pendant les 2 jours de formation. Un exam final pour valider vos nouvelles compétences.
16h30 – 17h30
