S’il y a bien un sujet dont on entend rarement parler dans l’univers du SEO, c’est bien l’analyse de logs. Pourtant, cette technique favorise l’efficacité et la pertinence du référencement. En effet, pour garantir la réussite de son référencement, il faut y inclure différents ingrédients.
Depuis quelques temps, la question des logs est mise en évidence, puisqu’elle propose une panoplie de données fort utiles au SEO. Malgré cela, un log analyzer est encore peu exploité par les référenceurs.
La définition d’un log
On ne va pas entrer dans les détails techniques, mais une simple définition suffit pour faciliter votre compréhension. Effectivement, le log correspond à une connexion. Dès qu’un utilisateur arrive sur une page de votre site internet, un log s’ajoute automatiquement dans le fichier de logs du jour.
Le même principe s’applique pour Googlebot lorsque l’internaute consulte les pages de votre plateforme. Ainsi, ces données sont essentielles pour réaliser une bonne analyse.
Quel intérêt d’effectuer une analyse de logs ?
Après avoir collecté et répertorié vos logs (avec un outil spécifique ou manuellement avec Excel), vous aurez une vue bien plus précise de ce que fait Googlebot sur votre portail web. En clair, celle-ci est une solution efficace pour vos prochaines optimisations de SEO.
De plus, pour simplifier l’archivage, il est tout à fait de bénéficier de nombreuses options comme le python logging. Un excellent moyen pour permettre une optimisation sur mesure. En clair, grâce à l’analyse de logs, vous profitez d’une vue plus palpable sur les efforts à produire afin d’améliorer la pertinence de vos pages.
Pourquoi corréler d’autres sources de données aux données d’analyse de logs ?
Il faut savoir que l’analyse de logs est la seule méthode permettant d’avoir un panel d’informations et de bénéficier de suffisamment d’optimisations SEO on page. Cependant, en combinant à cette technique les données analytics et les données de crawl, on obtient alors une corrélation qui contribue à une meilleure compréhension de ce qui n’est pas efficient.
Cette corrélation permettra alors de savoir l’influence du nombre de mots couplée et les pages qui n’ont pas de trafic.
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