Google Data Studio est un outil gratuit de Data Visualisation (Data Viz) permettant de représenter de façon graphique des lots de données afin de les rendre lisibles et analysables facilement. Il peut ainsi permettre de traiter des datas utiles pour le SEO, que ce soit pour le suivi du référencement d'un site ou pour expliquer un certain nombre de points à des clients, par exemple. Voici dans cet article quelques possibilités (parmi tant d'autres) permises par GDS, un outil qui pourrait vite devenir votre compagnon au quotidien si vous avez très souvent des données à traiter et à analyser...

Par Daniel Roch

 

Google Data Studio est un outil puissant pour combiner, filtrer et visualiser tout type de données. Mais comment fonctionne cet outil et comment l’utiliser en référencement naturel ?

GDS, C’est quoi ?

Google Data Studio est un outil de « Data Visualisation » (souvent appelés outils de « Data Viz »). Il a été développé par les équipes de Google et il permet de générer des rapports Analytics sur mesure, créés à partir de sources de données différentes. On peut ainsi s’en servir pour synthétiser des données, par exemple l’évolution de son référencement naturel, ou encore pour croiser des chiffres provenant de sources diverses, permettant une analyse plus approfondie.
L’outil permet ainsi de copier, créer, personnaliser et partager n’importe quel rapport (source).

Comment fonctionne GDS ?

Rien de plus simple : créez-vous un compte sur le site officiel https://datastudio.google.com/u/0/ pour démarrer. Vous pouvez ensuite créer un rapport à partir de rien (Figure 1) ou choisir un template déjà disponible au milieu de la page (Figure 2).


Fig. 1. Le bouton de création de rapport.


Fig. 2. Des templates déjà disponibles.

On peut aussi créer ses propres connexions de données, à partir notamment :

  • De fichiers CSV ;
  • De Google Ads ;
  • De MySQL ;
  • De Youtube Analytics ;
  • De la Search Console ;
  • Etc.

 


Fig. 3. Les connexions disponibles par défaut.

Quel intérêt et quels usages ?

Faire appel à un outil de Data Viz permet de rendre bien plus visuel un ensemble de données, notamment pour faire passer des idées et des informations (à un client par exemple), ou bien pour plus facilement faire ressortir un élément lorsque l’on travaille sur son site ou son application.

Les rapports que l’on va générer ont ainsi de nombreux avantages :

  • Ils sont dynamiques ;
  • On peut mettre à jour les datas en temps réel ;
  • On peut partager un même rapport avec plusieurs utilisateurs ;
  • Le design est personnalisable ;
  • On peut connecter plusieurs sources de données ;
  • L’outil est collaboratif : vous pouvez partager et surtout donner des droits différents pour chaque collaborateur, partenaire ou client ;
  • On peut créer des groupes de données ;
  • On peut utiliser de nombreux filtres, par exemple ne voir que le trafic provenant des moteurs de recherche ;
  • Dernier atout et pas le moindre, il est gratuit.

L’inconvénient par contre est que la connexion à plusieurs sources de données n’est pas si aisée. Google Data Studio fournit en effet 18 connecteurs, mais vous devrez peut-être en créer certains sur mesure en fonction de vos besoins. Heureusement, il existe des partenaires qui conçoivent leurs propres connecteurs (il en existe 149 disponibles sur le site officiel), notamment certains comme Twitter, MyPoseo, MailChimp ou encore Linkedin Ads : https://datastudio.google.com/data

Autre défaut, l’interface est assez chargée et il faudra chercher souvent un peu avant de trouver la bonne option ou le bon paramétrage.

Les connecteurs

Le point technique le plus appréciable est le fait que l’outil permette de créer ses propres connecteurs. On peut donc lui envoyer n’importe quelle donnée utile à nos analyses, lui donnant ainsi un potentiel énorme.

Vous trouverez d’ailleurs ici un tutoriel complet (en anglais) sur les étapes requises pour créer un connecteur pour Google Data Studio : https://codelabs.developers.google.com/codelabs/community-connectors/#0. Vous trouvez aussi de nombreuses informations sur le site dédié sur ce sujet : https://developers.google.com/datastudio/connector/

Mieux encore, Google Data Studio peut facilement se connecter à des données JSON, un format qui est devenu au fil du temps un standard. Si par exemple il vous manque une donnée qui est dans votre site web, dans une application ou dans votre CRM, vous pourriez très bien la renvoyer à Google Data Studio : https://medium.com/@garrettvorce/google-data-studio-tutorial-with-json-eba62ab660ea

Certaines sociétés proposent même des solutions pour connecter n’importe quelle source à l'outil : https://www.integromat.com/en/integrations/google-data-studio/json/github


Fig. 4. Une solution pour intégrer des données depuis des sources très variées.

Dernière remarque concernant les connecteurs : ils permettent de mettre en avant sa marque et/ou son produit auprès de tous les utilisateurs actuels de Google Data studio.

Démarrage et points clés

Pour démarrer, le mieux est de suivre le guide officiel : https://support.google.com/datastudio/answer/6283323?hl=fr

Vous trouverez également de très nombreux articles qui expliquent pas à pas comment créer son rapport. Nous vous conseillons aussi d’en copier un pour commencer à faire vos premiers tests. Le but de cet article n’est pas d’être un tutoriel complet sur le sujet. Si c’est ce que vous recherchez, nous vous conseillons cet excellent guide en anglais : https://blog.hubspot.com/marketing/google-data-studio ou encore cette page dédiée aux différentes fonctionnalités de Google Data Studio : https://marketingplatform.google.com/intl/fr/about/data-studio/features/.

Google Data Studio et le SEO

On peut ainsi créer des rapports assez simples et qui permettent d’avoir une vision globale de son trafic. La clé avant de démarrer, c’est surtout de savoir ce que vous voulez mettre en avant, sinon vous risquez juste de perdre du temps et de ne pas afficher des données réellement utiles.

Par exemple, voici un rapport de la société Astuce² où le besoin principal était d’afficher des statistiques globales sur le trafic d’un site : https://datastudio.google.com/u/0/reporting/0B_udpdxugBa7eVhUS0JCQ0t3REU/page/C3rE


Fig. 5. Une vision globale du trafic d'un site web (temps passé, sessions, principales pages, etc.).

Ce rapport à une seconde page qui, elle, affiche des données de la Search Console :


Fig. 6. Un rapport succinct de la Search Console.

Second exemple ci-dessous avec un autre rapport qui rajoute une information sur les villes de provenance (utile par exemple pour ceux qui font du référencement local) des visites sur un site web :


Fig. 7. Un affichage à droite des villes de provenance.

Ce ne sont que quelques exemples bien entendu : répétons-le, la clé est de définir son besoin et les indicateurs qui y sont associés.

En fonction de la personne qui lira le rapport, on n’affichera pas les mêmes chiffres. Et pour une même personne, on peut également créer autant de rapports que nécessaires en fonction des différentes missions qui lui sont confiées.

Voici quelques idées de ce que l’on pourrait fournir à chaque typologie d’acteur en croisant plusieurs sources de données :

  • Client final :
    • Evolution de son trafic ;
    • Nombre d’objectifs réussis ;
    • Coût et retour sur investissement de chaque type de trafic (Publicité, Référencement naturel, réseaux sociaux, etc.).
  • Référenceur :
    • Evolution du trafic ;
    • Evolution du positionnement global et/ou des principaux mots clés ;
    • Listing des pages inactives ;
    • Listing des URL en 404 ;
    • Listing des pages ayant le moins bon temps de chargement ;
    • Listing des pages avec les conversions associées + le taux de rebond ;
    • Créer deux groupes de mots clés à suivre :
      • ceux de marque et ceux hors marque ;
      • les principaux et ceux de longue traine.
    • Etc.

Par exemple ci-dessous, voici ce qu’on peut faire en 5 minutes : un simple rapport Analytics filtrable par source et par date pour afficher les pages d’erreur 404 d’une part, et les pages trop lentes d’autre part (attention sur ce dernier point, la mesure par Google Analytics du temps de chargement est loin d’être optimale) :


Fig. 8. Des données utiles et actionnables pour un référenceur.

Le meilleur conseil que nous pouvons donc donner est de partir de ses besoins, et de ses outils. Prenons par exemple cet exemple d’affichage de données lisible depuis un crawl de l'outil Screaming Frog : https://datastudio.google.com/s/qusNcUbB2T8


Fig. 9. Un exemple d’intégration de Screaming Frog dans Google Data Studio.

On pourrait faire la même opération avec Majestic SEO, SemRush, OnCrawl, Ahrefs et de nombreux autres outils.

Google Data Studio et ses autres utilités

Cet article a été volontairement centré sur le référencement naturel. Mais l’outil peut aller bien plus loin avec l’intégration d'autres sources de données.

Nous prenons un exemple simple ici avec la solution proposée par S1mply qui donne sur un seul tableau de bord les données de trafic, mais surtout une véritable vision des prises de contact (par mois, par type d’appareil, par langue ou par intérêt par produit) : https://datastudio.google.com/u/0/reporting/16nG2fwVF2Evb4FmEV7n3LKq2D07cv-ik/page/XhBn


Fig. 10. Google Data Studio affiche ici des indicateurs clés sur les prises de contact d’un site précis.

Autre exemple ici : un rapport centré sur la démographie et les centres d’intérêts des visiteurs : https://datastudio.google.com/reporting/0B0GCnDTvF3IManFGRHdsVU4wT28/page/cJCB


Fig. 11. Des données sur vos utilisateurs.

Fonctionnalités avancées et/ou non explicites

Créer des pages

Premier point : sachez qu’on peut créer plusieurs pages dans un même rapport : inutile donc de créer un rapport différent pour chaque affichage désiré.

Renommer les données

Lorsque vous connecterez une donnée, sachez qu’elle reprendra l’appellation qu’elle avait dans son outil d’origine. Mais soyons honnêtes, certains noms ne sont pas explicites pour tous.

Filtre, tri

A chaque fois que vous allez insérer un élément avec le bouton « Ajouter un graphique », n’hésitez pas à fouiller sur la droite toutes les options car c’est ainsi que vous pourrez réellement retraiter vos données, notamment avec les fonctionnalités pour trier, filtrer ou segmenter les données. Dans l’exemple ci-dessous, on affiche la répartition visuelle des sources de trafic, à gauche sans filtre, à droite en excluant Google :


Fig. 12. N’hésitez pas à filtrer vos données !

Les champs calculés

Pour les données que l’on récupère, on peut utiliser ce qu’on appelle les champs calculés, c’est-à-dire une série de fonctions mathématiques à appliquer aux données (un peu comme le ferait Excel). Cette vidéo explique très bien ce concept : https://www.youtube.com/watch?v=dOMC3ArtTyU.

Dans l’exemple de cette conférence du SEOCamp (slide 16), on crée une valeur calculée : la taille de la requête tapée par l’internaute : https://fr.slideshare.net/SEOCamp/le-mix-de-donnes-data-studio-un-must-pour-les-seo


Fig. 13. On rajoute une information avec la taille de la requête (information pouvant être filtrée et triée).

Pour ceux que cela intéresse, vous trouverez la liste ici des fonctions de calcul à votre disposition : https://support.google.com/datastudio/table/6379764

Et plus d'explications à leur sujet ici : https://support.google.com/datastudio/answer/9152828?hl=fr&ref_topic=7570421

Enfin, n’hésitez pas à consulter le portail de la communauté pour approfondir vos connaissances et pour demander de l’aide : https://support.google.com/datastudio/community?hl=en

Pour terminer, il existe de nombreux sites qui partagent leurs templates gratuitement. Si vous manquez d’inspiration sur le potentiel de l’outil, vous pouvez par exemple regarder ici : https://sheetsformarketers.com/data-studio-templates/

Conclusion

Google Data Studio est un outil puissant pour croiser, analyser et partager un très grand nombre de données. Il vous permettra d’expliquer ou de montrer des chiffres à des clients et utilisateurs, tout en permettant d’avoir des analyses poussées sur certains aspects de votre site.

Mais il est difficile pour certains de le prendre en main (du moins au début), et il vous faudra parfois faire appel à des personnes ayant des compétences en développement pour créer les connecteurs ou les données calculées dont vous aurez besoin. Une fois ces premiers obstacles levés, il y a fort à parier que vous plongiez rapidement dans le monde fascinant de la «  Data Viz  »...

 

Daniel Roch, consultant WordPress, Référencement et Webmarketing chez SeoMix (http://www.seomix.fr)

 

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