J’ai été approché ce matin par une entreprise qui organise des journeés thématiques en marketing pour donner une conférence en octobre sur le Web analytique. J’y ai déjà données de bonnes prestations par le passé, mais cette fois-ci, j’ai dit “non merci”.

Voyez-vous, ce genre de conférence demande beaucoup de préparation. La dernière m’a demandé 60 heures de travail, en plus de centaines de dollars en droits de photos. Ajoutez à cela qu’il faut donner un bon “show” de 45 minutes devant plus de 300 personnes ! C’est très difficile de ne pas être ennuyeux, je vous jure. Lorsque les participants ont appris quelque chose tout en étant bien divertis, l’organisateur a le sourire large comme ça. Le problème, c’est que cet organisateur, à l’image de beaucoup d’autres, ne paie rien. Pourquoi? À cause de ce principe jamais explicite que faire de telles prestations est bon pour trouver de nouveaux clients.

Je vous le dit; cela fonctionne rarement.

Cette situation est très commune au Québec où les experts d’ici participent volontiers à des événements sans recevoir un sou, alors que l’Américain ou l’Européen de service reçoit souvent des dizaines de milliers de dollars pour répéter une présentation d’une heure qu’il traine partout.

Je comprends très bien le star system dans le domaine de la consultation et sa chaîne alimentaire. Mais il me semble que cela serait normal de recevoir un cachet décent pour produire un show avec lequel l’organisateur fait de bons revenus, n’est-ce pas ? Quelle sorte de business vend des produits sans payer ses matières premières ??

Je n’ai rien contre faire des présentations gratuites dans certains contextes; j’en ai fait et en fait encore. Mais quand on peut estimer les recettes d’un événement à plus de 125 000$ et que nous les p’tits Québécois ne recevont que la chance de se montrer, il y a quelque chose qui ne marche pas. Quel est donc le mot ? Exploitation, j’imagine.

Mais je sais que ce n’est pas seulement ici. Je vois régulièrement la même chose aux États-Unis, et un organisateur parisien m’a récemment dit que parler à son salon coûtait 2 000 Euros !!! Là, c’est vraiment pousser cette logique à son comble !

Bon, j’arrête ici. Je crois qu’il fallait que cela soit dit un jour.

Je vous aime bien chers “clients potentiels”, mais j’en ai marre de travailler juste pour vos beaux yeux.

Je lui ai tout de suite fait remarquer que son propre pays aussi comptait beaucoup d’imbéciles. Mais ça m’a plutôt fait réfléchir sur cette faute commune en analyse: prendre la manifestation singulière d’un phénomène et de tirer des généralisations (induction). Ou même prendre la manifestation quelquefois répétée du même phénomène et d’en tirer une règle qui conduit par la suite à l’interprétation, voire même la prédiction des situations futures.

Généraliser est une étape essentielle dans la production du savoir et une fonction naturelle de notre cerveau (qui nous a probablement aidé à comprendre que les lions étaient vachement dangeureux, même avec une quantité de données très limitée!). Je dirais même que la généralisation constitue presqu’un réflexe; plus facile à faire que de suspendre son jugement avant que de tirer des conclusions sur la base de données étendues.

Je vois souvent des interprétations rapidement faites, des patterns tout de suite reconnus, des généralités affirmées avec force, malgré l’absence de données suffisantes pour les justifier. Je tombe moi-même encore trop souvent dans ce piège (mais je me soigne!). Il y a plusieurs principes méthodologiques connus depuis des lunes dans la production de la connaissance scientifique que nous appliquons trop peu souvent, sinon jamais, en Web Analytique.

Je ne crois pas encore que le Web Analytique pourrait devenir une science, ne serait-ce que par la complexité des phénomènes auxquels nous nous confrontons. Peut-être devrait-on plutôt parler de science humaine.

Cela ne signifie pas que nous sommes incapables de produire un savoir valide et fiable; juste qu’il nous faut redoubler de prudence.

L’anglais a une expression adorable: “Echo Chamber”, qui veut dire que lorsque l’on est enfermé dans une pièce avec d’autres, on entend et répète que ce qui se dit dans cette pièce. Enchaînés face à la parois d’une caverne, le monde se résume et ne se comprend que par les ombres projetées.

Par exemple, on prend un site qui présente un phénomène particulier, et on en fait la nouvelle règle. C’est non seulement une grosse faute d’un point de vue épistémologique, mais aussi douteux quant aux intérêts derrières la propagation du nouveau discours (pour les courageux, lisez Jürgen Habermas).

Dans le cas qui nous intéresse, on entend répété le fait que les médias sociaux vont remplacer, non ont déjà éclipsé, Google (ou les moteurs de recherche) comme source principale de trafic. Bon. Je ne dis pas qu’il n’y a pas des sites où c’est le cas, je ne dis pas que ce ne sera pas le cas pour de plus en plus de sites, mais c’est loin, très loin, d’être le cas présentement pour un bon nombre de sites dont j’ai accès aux données. Et pas des petits; je parle de statisitques qui couvrent des millions de visites par mois. En fait, je regarde les rapports de plusieurs sites (dont 2 très grand public au Canada) du 1er mars au 17 juin (totalisant près de 15 millions de visites), et quel est le pourcentage moyen des visites référées par Facebook et Twitter ? 0,2%.

Évidemment, ici aussi ces conclusions sont tributaires de mon échantillon. Mais bon, 15 millions de visites sur 3 mois et demi sur des sites grand public (pas de bloggueurs ou d’agences 2.0 pour ce que cela veut dire) n’est pas si mal.

Encore uns fois, ce n’est pas la détection du phénomène que je conteste, mais bien les généralisations tirées. Ce n’est tout simplement pas de la bonne méthodologie. Savez-vous où se passe la “révolution” Twitter ? Sur Twitter; le reste du vaste monde s’en fout. On verra dans 5 ans où le micro-blogging en sera.

Comme le veut le dicton, quand on a un marteau tout ressemble à un clou. Il faut toujours se méfier lorsque l’on se prend soi et ses amis comme exemplaire de ce qui se passe dans le reste de la société. Je le sais, je dois constamment me méfier de moi-même, de ma propre expérince du Web, dans mes analyses et mes interprétations.

Enfin, il se peut bien que vous soyez venu sur ce post via Twitter. C’est normal, j’y ai fait la promotion. Je suis pas fou.

Tout de même, le cas de Cuisine du Québec.com a soulevé plusieurs questions intéressantes non seulement sur le taux de rebond, mais sur la tension qui existe entre le modèle de revenus et la qualité de l’expérience utilisateur, dilemme auquel font face plusieur marketeurs interactifs je crois.

J’ai expliqué ailleurs ce qu’était le taux de rebond. Utilisant une formule un peu plus choc que vraiment pédagogique, Avinash Kaushik illustre cette mesure en disant: “I came. I puked. I left.” (“Je suis venu, j’ai vomi et je suis reparti”), c’est-à-dire le taux de rebond comme pourcentage des visites qui ont rejeté le site, ou du moins la page d’arrivée (étant donné qu’ils n’ont rien vu d’autre). Ceci n’est pas faux en général et on doit même l’interpréter comme une mesure négative habituellement.

Par contre, certains sites très bien indexés avec les moteurs de recherche (ce qui est le cas de Cuisineduquebec.com), le taux de rebond est loin de toujours être révélateur d’un rejet, mais au contraire révèle une grande efficacité à servir le contenu recherché. En effet, particulièrement chez les sites de référence (non , pas YouTube), il importe de rapidement livrer l’information précise que le visiteur cherche. Dans un contexte où on passe rarement du temps à “naviguer” aléatoirement sur le Web (oui, YouTube excepté), mais bien à vouloir accomplir une tâche, la satisfaction du besoin semble être ce qui importe le plus.

Je cherche quelque chose de bien précis, je trouve tout de suite, je repars, ciao ciao. Dans le cas de Cuisineduquebec.com, et dans celui de bien des sites que j’ai analysés à date, nous pensions avant le lancement que le ratio de pages vues par visite serait très élevé. Il ne l’est pas et son taux de rebond lui l’est, surtout pour un site où il y a tellement d’informations reliées les unes aux autres. Par contre, une analyse approfondie des pages avec 100% de taux de rebond mit en lumière une corrélation presque parfaite entre les mots clés et le contenu de la page d’arrivée dans 95% des cas.

En d’autres mots, ces sites peuvent souffrir de faire un trop bon travail de livraison des contenus recherchés. Pourquoi ? Tout simplement parce que la majorité d’entre eux génèrent leurs revenus à partir de la publicité; chaque visiteur ne voyant pas beaucoup de pages, donc de pub, il faut surtout travailler sur l’augementation du trafic pour augmenter les ventes. Comme vous savez, augmenter considérablement le trafic n’est pas nécessairement une chose facile à faire sans se ruiner.

Évidemment, la solution ne consiste pas à faire en sorte que les visiteurs doivent cliquer sur plus de pages pour trouver ce qu’ils cherchent ; une telle approche risquerait d’avoit un impact négatif sur la qualité de leur expérience. Ceci dit, on voit souvent des sites d’actualités qui forcent les lecteurs à visiter plusieurs pages pour lire un article. Certains diront que cela rend la lecture plus facile, sans avoir à lire une très longue page. C’est fort possible et ceci pourrait probablement offrir une solution d’équilibre entre la qualité de l’expérience du visiteur et la nécessité de monétiser les contenus gratuits.

Pour me résumer, il peut donc y avoir des cas où un haut taux de rebond est le fruit de visiteurs qui ont tout de suite trouvé ce qu’ils cherchaient. Pas très positif pour le propriétaire du site, mais certainement pour l’utilisateur. Cependant, pour les sites de générations de leads et de commerce électronique, on ne peut pas imaginer comment des visites d’une seule page peuvent présenter une valeur quelconque.

Comme toujours en Web Analytics, vous devez adapter les mesures à votre contexte d’affaires et à celui de votre site. Il faut se méfier des explications/interprétions rapides et lapidaires.

Elles sont rarement exactes.

Dans ce post-ci, j’examinerai ce qui se passe avec le trafic généré par la recherche naturelle, les expressions clés, etc., étant donné que les moteurs de recherche, nomément Google, sont responsables de plus de 85% du trafic.

Durant la période que nous examinons, les visites provenant des moteurs de recherche arrivèrent via 10 121 expressions différentes. Seulement 391 mots-clés ont généré 5 visites et plus, ce qui constituent 3,9% de ces visites. Quel est le pourcentage des expressions avec 10 visites et plus ? Un petit 1,4%. Vous aurez deviné que l’on parle d’une longue traîne ici (long tail). Dans le cas qui nous occupe, 81,3% des expressions n’ont généré qu’une visite, une seule, lors des derniers 3 mois d’activités !

Si nous regardons le graphique suivant, il n’y a pas de surprises avec l’allure de la courbe:

Les 5 croix rouges représentent les expressions amenant le plus de trafic où nous trouvons “cuisine du québec” (voir encadré). Prenez note que nous ne parlons pas de recherche liée à la marque ici étant donné qu’il s’agit d’expressions plutôt génériques, excepté “cuisineduquebec.com” qui est évidemment le site. Ce qui signifie que les mots-clés principaux sont tous des termes génériques également. J’entends ici que ces visites ne sont pas le fruit d’une utilisation “navigationnelle” de Google, phénomène que j’ai commenté ici et ici (malheureusement, an anglais seulement). Ceci n’a rien de surprenant, étant donné que le site n’est pas encore connu dans son marché et c’est pourquoi la recherche naturelle est ici de la vraie recherche, ce qui amènent tellement de nouveaux visiteurs. Il est très important de distinguer ce phénomène de ce qu’Avinash Kaushik présente comme étant les attributs de la Tête-Traîne; je pense qu’Avinash néglige le phénomène d’utilisation “navigationnelle” de Google, ce qui soulève des questions quant à son interprétation de la Tête du graphe.

La ligne verticale pointillée représente la fin des expressions avec 10 visites et plus que j’identifie comme la limite de la Tête du graphe. Ainsi, comme vous devez le pensez également, le graphe offre une représentation très typée de la relation Tête-Traîne.

Cependant, il ne nous dit pas tout sur  la question de la recherche naturelle de www.cuisineduquebec.com. Les expressions les plus importantes, la Tête, ne constituent encore une fois que 1,4% des visites provenant des moteurs de recherche (en fait, la Traîne devrait être 20 fois plus lingue qu’elle n’apparaît sur ce graphique). Si vous portez attention à l’échelle, vous constaterez que la Tête ne produit pas après tout beaucoup de visites. Pourquoi ? Parce que le site ne compétitionne pas encore sur les expressions à haut volume. S’il performait avec ces expressions, je crois que l’échelle ne serait pas seulement plus élevée, mais la contribution de la Tête au trafic au site serait bien plus grande que le 1,4% actuel. Et si on se laissait aller à croire à une réalité de Pareto, on pourrait même dire que la Tête devrait générer 80% des visites !

Le site produit présentement une Traîne profonde, longue et diversifiée; la variété des expressions la constituant grandit chaque jour (1 300 nouveaux mots-clés seulement dans les 10 derniers jours). Mais il subit toujours beaucoup de pression compétitive indirecte, étant donné qu’il ne se positionne pas encore dans les expressions à haut volume de recherche/trafic. Ce qui veut dire que lorsqu’il y arrivera, le trafic va littérallement exploser !

La question est de savoir si et quand cela arrivera. Dans trois mois ? Dans deux ans ? Il faut attendre encore pour le savoir. Je souhaiterais bien évidemment avoir un modèle prédictif ici, mais les conditions externes sont difficiles, voire impossibles, à factoriser.

Lors du prochain post, j’examinerai les pages d’entrées, qui sont en lien direct avec la question de la recherche naturelle, comme vous vous en doutez bien.

NOTE: J’utilise Google Analytics et Excel pour toutes les analyses dont je discuterai ici et lors des prochains posts.

Cuisineduquebec.com est un site sur la gastronomie du Québec, plus précisément (et plus passionnément !) c’est un site sur les artisans fabriquant les bons produits que l’on trouve chez nous, les chefs qui les apprêtent, l’histoire de la cuisine d’ici et naturellement des recettes des artisans, des chefs et du grand public. Il fut lancé le 29 octobre 2008. En date du 9 février, il n’a pas fait l’objet de promotion auprès des médias. Cette promotion a débuté cette semaine et nous espérons bien en voir l’impact sur les données durant les semaines à venir.

Donc, Danielle ne s’est fiée qu’au trafic de la recherche naturelle des moteurs de recherche depuis le lancement, avec à l’occasion un site référant vers son site. Lorsque l’on parle recherche naturelle, on entend évidemment Google. En novembre, Google a compté pour 65% de toutes les visites au site; 89,5% en décembre, 87% en janvier et 84% jsuqu’à présent en février. Pensez-y bien: on ne parle ici que d’un seul moteur de recherche (et ses diverses propriétés) ! En d’autres mots, nous ADORONS Google.

Voici à quoi ressemble le trafic (en visites) depuis le 29 octobre jusqu’au 10 février dernier :

Nous avons vu le trafic croître régulièrement jusqu’à Noël (le première baisse est de ma faute; j’ai fait une erreur avec un filtre!), ensuite cela monte encore jusqu’au Jour de l’An; après cela, il se stabilise pour reprendre sa croissance vers la fin janvier. Évidemment, nous ne sommes pas certains encore si le trafic d’avant les Fêtes était dû à une certaine saisonalité, mais quand bien même, les chiffres demeurent en deça des projections de croissance que nous avions fait pour le moment.

En vue des discussions à venir, sachez que le 11 février 2009, Google indiquait qu’il avait indexé 4 430 URL différentes, bien qu’il en avait identifié plus de 8 000 avant les Fêtes et que l’on en comptait 6 779 dans le fichier sitemap.xml que nous lui avons soumis il y a plus d’un mois. Garder ces chiffres en mémoire, parce que je vous parlerai de trucs pas mal intéressants lors de prochains posts, notamment du nombre des pages d’entrée différentes que nous obtenons, une indication claire de l’efficacité de l’indexation dont bénéficie le site.

Lors du prochain post, j’examinerai comment le site est en train de construire sa longue traîne (long tail) de mots clés, tout en continuant de combattre la compétition pour les mots clés de tête, ceux les plus porteurs de trafic.

Non.

Google Analytics se sert de cette information pour alimenter les rapports de géo-localisation et celui de “Fournisseurs d’accès” et détruit (enfin, c’est ce qu’on lit) cette donnée, en tous cas ne la rend pas disponible à nous utilisateurs. Pourquoi ? Tout simplement parce que Google traite l’adresse IP comme une PII (Personally Identifiable Information, une information potentiellement identifiable à une personne en particulier, quoi).

Est-ce que l’addresse IP est vraiment une PII et ne devrait pas être publique ? Oui, dans la mesure où l’on passe par la police afin de forcer un fournisseur d’accès à révéler votre identité (et pour cela, il faut avoir fait de bien vilaines choses). Personnellement, j’ai souvent utilisé les IP dans les rapports pour identifier l’activité machine afin de les en débarrasser.

En principe, avec une solution basée sur les javascripts que les agents/robots n’exécutent habituellement pas, il n’y a pas de souci de pollution des données. Mais avec toutes ces discussions à l’effet que de plus d’agents exécutent et vont exécuter les javascripts, les risques de voir ses rapports faussés par l’activité machine sont réels. Avoir accès aux IP aide à identifier cette activité.

Si on se retrouve dans une situation d’exécution automatisée généralisée des javascripts de la part des agents et autres spiders, il faudra que GA soit mette les IP de nos visiteurs à notre disposition, soit filtre au moins la majorité des robots connus des moteurs de recherche et que nous ayons foi en la qualité de ces filtres.

Je n’attribue pas seulement l’intérêt grandissant envers le Web Analytique à l’évolution naturelle (après tout, si on passe des années à répéter quelque chose, quelqu’un quelque part finira bien par entendre !), mais aussi beaucoup à Google Analytics. Le meilleur outil gratuit du marché se retrouve maintenant collé dans pratiquement tous les sites. Ça me fait presque penser aux premières années du Web commercial, alors que les hébergeurs envoyaient des rapports WebTrends gratuits, inclus dans leur forfait.

À bien y penser, l’analogie ne me semble pas si farfelue: la majorité des organisations se foutaient pas mal de leurs rapports alors, et il semble que ce soit malheureusement encore le cas chez plusieurs aujourd’hui. Et la gratuité est loin de stimuler l’urgence d’exploiter et d’utiliser à fond un outil dans lequel on a investi… rien !

L’adoption constitue à mes yeux le plus grand obstacle du Web Analytique aujourd’hui. On s’est beaucoup préoccupé d’outils et trop peu de construction. Il ne faut surtout pas croire que cette situation soit unique aux entreprises utilisant un outil gratuit ou bon marché. Non, je vois encore beaucoup de compagnies, la majorité j’ai le regret de dire, qui mettent très peu à profit les possibilités réelles de l’analytique à leurs affaires Web. Les raisons sont multiples, et j’y reviendrai aux cours des prochaines semaines, mais le facteur organisationnel figure sûrement en haut de liste.

C’est un truisme de dire que sans gens, peu de choses peuvent arriver dans une entreprise. Pourtant, on néglige de s’occuper de cette question tôt dans le processus d’implantation des Web Analytics. Qui va s’en occuper? Je vous assure que si vous êtes le moindrement actifs sur Internet, vous pourriez aisément justifier avoir quelqu’un à temps plein se consacrant à cette activité. De cela aussi je reparlerai sous peu.

Je place le facteur humain au coeur du problème, car il faut énormément d’énergie et de persuasion pour instaurer une culture d’analyse dans une organisation dont ce n’est pas, disons, la force. Si aucune décision importante sur l’évolution du site Web ne se prend sur la base de l’éclairage apporté par le Web Analytique, cela non seulement ne vaut pas l’effort, mais aussi condamne l’organisation à demeurer indéfiniment au stade primaire du reporting, où on ne parle que de visites, de visiteurs, de pages vues et, ô horreur !, de durée moyenne des visites.

Dès le départ, il vous faut déterminer clairement ce que vous voulez faire avec le Web Analytique: les choses très précises que vous avez besoin de savoir, et pourquoi, dans le but d’avoir du succès en ligne. Après, vous choisirez bien l’outil que vous voudrez: ça n’a pas autant d’importance qu’on ne le croit.

Mais là, I’m back! L’année 2009 est celle qui verra mon débarquement définitif en Europe francophone, avec beaucoup plus de matériels sur les Web Analytique en français et déjà plusieurs projets qui me feront traverser plus souvent l’Atlantique.

Le prochain post, d’ici quelques jours, parlera du problème d’adoption du Web Analytics (oui, je sais, j’en varie l’orthographe) dans les organisations, un problème criant et une question dont les amis Français, Belges et Suisses devraient tout de suite s’occuper, tant qu’à commencer.

C’est reparti mon kiki !

Ces pourcentages vont srement augmenter d’ici Nol, mais il semble bien que nous n’assistons pas une rue vers l’or. Il est difficile de changer ses habitudes; j’avoue que Chrome ne m’a pas particulirement impressionn et je demeure un utilisatuer de IE (ce qui ne fait pas de moi un utilisateur Internet bien sophistiqu ! OK, je vois le ct vaseux de mon raisonnement ).

Et vous? Constatez-vous un pourcentage similaire dans vos statistiques?