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Publié le
Olivier Duffez
Créateur de WebRankInfo,
consultant en référencement
En plus de la qualité intrinsèque des pages, Google cherche à évaluer la satisfaction des internautes sur votre site. En cas de mauvais résultats, votre référencement naturel peut chuter. Voyons comment Google Analytics peut aider à analyser cela !
Ce dossier est très complet et va vous fournir de nouvelles pistes pour améliorer votre référencement. Lisez-le jusqu'au bout et partagez-le à vos contacts !
Je vais d'abord faire quelques rappels basiques sur la façon dont Google Analytics procède pour enregistrer les pages vues et calculer les durées.
Ensuite, je liste les éléments mesurables ayant un rapport avec l'expérience utilisateur (et sa satisfaction), en indiquant à chaque fois si c'est fiable et exploitable, selon les 19 experts interrogés (et moi !).
3 remarques avant de commencer :
Sommaire :
On va commencer tout doucement en voyant comme un outil de mesure d'audience (web analytics) fonctionne, comment il est prévenu de l'activité d'un internaute sur un site, et comment se déroule une visite du point de vue de la mesure.
Google Analytics est un superbe outil (il n'est pas le seul) mais il est incapable d'effectuer certaines mesures que vous pensiez peut-être évidentes. Je me suis dit qu'il fallait donc le rappeler ici, sous une forme vulgarisée 😉
Google Analytics fonctionne avec du code Javascript qui s'exécute quand une page de votre site est chargée dans le navigateur de l'internaute. A condition bien entendu que le code de suivi soit présent, sans erreur, et qu'aucun problème externe ne bloque son exécution. Ceci arrive plus souvent que vous ne le pensez…
Quand une page est chargée, Google Analytics enregistre "tel utilisateur vient de charger telle page". Entre autres choses, il note la date précise (à la seconde près).
Quand une autre page est chargée par le même utilisateur dans la même session ("visite" pour dire les choses simplement), la date est encore notée. Et par différence de dates, Google Analytics peut calculer le temps passé sur la page précédente.
Conséquence : Google Analytics est incapable de connaître le temps passé sur la dernière page vue (la page dite de sortie). Dans ce cas, le temps passé sur cette page est assimilé à 0 (zéro).
Oui vous avez bien lu, c'est bien zéro seconde, que l'internaute soit resté en réalité 10 secondes ou 9 minutes, c'est zéro.
Et la durée de session alors ? En gros, il s'agit du temps passé sur toutes les pages sauf la dernière :
Comme vous l'avez compris, la durée moyenne de session calculée par Google Analytics est bien inférieure à la réalité. La seule chose que vous puissiez faire pour affiner un peu, c'est enregistrer (tracker) toutes les interactions de l'internaute. En effet, la durée de session est calculée par la différence de date du dernier engagement sur la page de sortie et la date de chargement de la 1ère page. Pour en savoir plus, consultez les sources à la fin de l'article.
Partagez l'info :
Vous trouverez ci-dessous mon avis (Olivier Duffez) et, par ordre alphabétique, celui des 19 autres experts SEO/Analytics qui ont accepté de répondre à mes questions. C'est forcément répétitif mais il y a de très bonnes remarques et idées… je vous laisse découvrir.
Ne ratez pas l'infographie en fin d'article (à reprendre sur vos sites et à partager sur vos réseaux sociaux) !
En gros, on appelle "rebond" une visite constituée d'une seule page. Pour être précis, un rebond désigne une session ne contenant qu'un seul hit d'engagement. A part le chargement de la page, un engagement peut être tout ce que Javascript arrive à détecter et que l'on peut transmettre à Google Analytics. Il peut s'agir par exemple des actions suivantes :
A moins de tracker des engagements spécifiques comme ceux mentionnés ci-dessus, par défaut le taux de rebond est le pourcentage de sessions d'une seule page vue. J'estime qu'on peut dire que la mesure est fiable, mais… (lisez la suite)
Trop de monde s'imagine qu'un taux de rebond élevé est synonyme d'échec, mais ce n'est pas aussi simple ! Il existe de nombreux cas où l'internaute est satisfait de sa visite même s'il n'a vu qu'une seule page. L'erreur à ne pas faire, c'est de regarder le taux de rebond global d'un site : il n'a aucun intérêt !
Cela étant, si vous étudiez le taux de rebond par page ou type de page (accueil, catégorie, produit, article…), vous pouvez tout de même vous intéresser à la mesure effectuée par Google Analytics. En fonction de la nature de la page, le taux de rebond peut servir à évaluer la satisfaction de l'internaute, mais c'est assez approximatif. Dans le cas de pages très "éditoriales" comme un tutoriel, le taux de rebond calculé par défaut n'a aucun intérêt (il sera très élevé, par exemple 70% ou 80%) : il faut mettre en place un taux de rebond ajusté.
Comme je l'ai indiqué, le temps passé sur une page est le temps passé entre le chargement de la page et le dernier engagement sur la page. Mais si aucun engagement n'a été enregistré sur la page de sortie, le temps est nul.
Pour le calcul du temps moyen, Google Analytics procède de la façon suivante :
temps total cumulé sur la page / (nb de vues de la page – nb de sorties)
En d'autres termes, il "corrige" le problème lié aux pages de sorties pour lesquelles la durée n'est pas connue.
Une autre façon de voir les choses, c'est qu'il ne compte le temps passé que pour les cas où la mesure a pu effectivement être faite.
La mesure est-elle fiable et représentative de la réalité ?
Comme vous l'avez compris, à part des sites avec de nombreuses pages vues par visite (un site de petites annonces par exemple), ce n'est pas réellement exploitable.
La durée moyenne des sessions correspond à la durée totale de toutes les sessions divisée par le nombre de sessions. Comme expliqué plus haut, la durée d'une session est calculée par différences de dates (horodatages). Concernant la date de fin, Google Analytics se base sur la date la plus avancée (celle du dernier engagement sur la dernière page vue).
La mesure est-elle fiable et représentative de la réalité ? Pas tant que ça, puisque Google Analytics n'a pas la même "correction" que celle utilisée pour le temps passé par page. Si le nombre de pages vues par visite est faible, la durée moyenne de session n'est pas fiable.
Peut-on l'exploiter dans une logique SEO ? Pour les raisons que je viens d'évoquer, je déconseille d'utiliser cette métrique.
Le nombre moyen de pages vues par session est le nombre total de pages vues divisé par le nombre de sessions. Les pages vues plusieurs fois dans une même session sont toutes comptées.
La mesure est-elle fiable et représentative de la réalité ? Aucun problème de mesure.
Peut-on l'exploiter dans une logique SEO ? Oui, même si le but d'un site n'est pas forcément de générer le maximum de pages vues par session… Je pense que c'est une métrique qu'il faut combiner avec d'autres (voir plus loin mes explications).
Le dwell time est le temps passé sur le site par un internaute (venant de Google) avant qu'il ne revienne sur la page de résultats Google. On parle aussi de pogosticking (le fait de faire des allers-retours entre les SERP et les sites) et de taux de retour en arrière (dans les SERP). Il n'a pas de rapport avec le taux de rebond.
La mesure est-elle fiable et représentative de la réalité ? Seul Google effectue sa mesure (selon moi) : vous ne pouvez pas le mesurer… Ni avec Google Analytics (j'ai testé des trucs à ce sujet, mais pas réellement exploitables) ni avec Search Console ou vos logs 🙁
Peut-on l'exploiter dans une logique SEO ? Non puisqu'on ne peut pas le mesurer. Pourtant, c'est à mon avis un indicateur très intéressant pour Google (lequel le mesure et le stocke, c'est certain). En gros, même si vous ne pouvez pas le calculer, dites-vous que votre priorité est que l'internaute qui arrive sur votre site depuis Google n'ait surtout pas envie d'y retourner, surtout s'il est resté peu de temps sur votre site.
Chez My Ranking Metrics (ma plateforme SEO), nous avons pas mal réfléchi à cette question… L'avantage de disposer d'une telle plateforme est d'avoir accès à des big data. Après pas mal de tests, nous avons mis au point un algorithme qui identifie les pages les plus prioritaires à améliorer en termes de satisfaction utilisateur.
Vous trouverez ci-dessous les réponses fournies par les 19 personnes qui ont répondu à mon QCM (vous verrez les mêmes questions et le début de réponse correspond à la case cochée, précédant leurs commentaires).
Voici ce qu'en pense Olivier Andrieu :
Tous ces critères sont intéressants à prendre en compte pour mesurer la satisfaction d'un internaute, ça me semble évident. Mais absolument rien ne dit qu'ils sont pris en compte par Google, ce qui est une énorme nuance… D'ailleurs, Google a toujours indiqué qu'il ne prenait pas en compte les données Analytics dans son algorithme et je suis assez d'accord avec ça.
Ceci dit, il est certainement très intéressant de mesurer avec Analytics le degré de satisfaction de ses visiteurs mais ces critères demandent à être mis en perspective avec le type de site, d'information proposée en ligne, etc. On ne traitera ainsi pas de la même façon un site de presse et un site de commerce électronique… Il n'y a donc pas, selon moi, de règle unique ou de "potion magique" dans ce cas, mais beaucoup de cas par cas et d'analyse sur mesure.
Voici ce qu'en pense Andréa Bensaid :
J'ai lancé un dictionnaire en ligne nommé Dicoz.fr, celui-ci a un taux de rebond de plus de 90% et une durée de visite extrêmement courte, pourtant l'expérience utilisateur est meilleure qu'ailleurs car les utilisateurs recherchent une solution rapide à leur problématique. Le référencement du site est très bon ce qui montre que Google arrive à interpréter l'expérience utilisateur autrement. Finalement, tout est une question de contexte et la nature de la recherche de l'utilisateur déterminera si ces metrics ont un sens pour votre analyse. Une recherche sur les symptômes d'une maladie demandera forcément plus de temps (durée de visite etc…) que quelqu'un qui recherche si l'orthographe d'un mot est bonne pour terminer un email 🙂
Voici ce qu'en pense Laurent Bourrelly :
Personnellement, j'utilise Yandex Metrica. Mon feedback est basé sur les audits de clients qui utilisent Google Analytics.
Je conseille vivement de tester Yandex Metrica pour ceux qui veulent une analyse rapide et efficace, plutôt que plonger dans une usine à gaz. De plus, les outils d'enregistrement des mouvements de la souris, heatmap des clics, etc. sont largement plus performants que chez Google.
En plus, Yandex n'est pas Google, pour ceux qui n'ont pas envie de filer toutes leurs données au maître du monde de Mountain View.
Voici ce qu'en pense Vincent Brossas :
Un internaute trouvant l'information pertinente recherchée via sa requête moteur n'a pas toujours besoin de consulter une seconde page pour être satisfait d'un site et/ou d'une page (ex : un article très complet sur une thématique peut parfaitement satisfaire un internaute sans que ce dernier n'ait envie et besoin de consulter une seconde page du site).
L'analyse stricte et unique du taux de rebond n'est donc selon moi pas suffisante pour déterminer le taux de satisfaction d'un internaute à propos d'une page. A mon sens, il convient d'analyser d'autres metrics importantes (ces dernières seront différentes en fonction du type de site, du type de page concerné par l'analyse et des objectifs à atteindre déterminés par l'entreprise). Parmi ces statistiques intéressantes à croiser avec l'analyse du taux de rebond, je regarde personnellement beaucoup :
Toutes ces statistiques, croisées avec l'analyse du taux de rebond, permettent selon moi d'obtenir une visibilité très correcte sur le taux de satisfaction d'un internaute (qui sera à compléter idéalement avec de l'analyse de sessions, de l'analyse de scroll maps ou encore de heat maps).
Il n'existe selon moi pas de liste précise de metrics que l'on devra absolument analyser à tout prix et valable pour toutes les situations car chaque site dispose de ses propres problématiques et KPI pour déterminer la satisfaction d'un internaute (chaque analyse doit être adaptée au contexte, au type de site et au type de page). Une chose est cependant sûre, plus le temps de chargement sera faible, plus l'expérience de navigation de l'internaute sera fluide.
En résumé, il est selon moi intéressant et primordial de coupler l'analyse du taux de rebond avec de nombreuses autres metrics comme le temps de chargement, le temps moyen passé sur la page ou encore le nombre de clics (via des events GA) sur des éléments précis de la page permettant d'obtenir des informations plus précises sur la satisfaction de l'internaute. Par exemple, un nombre de clics important sur le bouton "rechercher" du moteur de recherche interne pourrait par exemple traduire un manque d'informations dans la page d'atterrissage ou l'absence du ou des produits recherchés par l'internaute dans le cas d'une landing page e-commerce si aucun produit n'a été cliqué ou mis au panier.
Voici ce qu'en pense Cédric Brun :
Pour conclure, je dirais qu'il ne faut pas oublier d'analyser la qualité de vos pages avec plusieurs outils de tracking (Web Analytics/ EyeTracking ou encore SEO), pour obtenir des données complémentaires sur la satisfaction des internautes. Ces outils vous fourniront également des indicateurs sur les freins au bon référencement de votre site : qualité de la rédaction du contenu des pages, recommandations sur l'ergonomie de la page et la prise en compte du contexte sémantique, et des données sur tous les principaux critères off-site pour juger la popularité de votre site dans son secteur d'activité.
Voici ce qu'en pense Mathieu Chartier :
Voici ce qu'en pense Julien Coquet :
Voici ce qu'en pense Thomas Cubel :
Quelque chose que je fais beaucoup pour juger de l'importance de chaque métrique c'est de me demander quel critère si l'internaute ne se plait pas du tout sur le site et de l'autre si ils s'y plait absolument. J'ai deux extrêmes et cela me permet de jauger ce qui doit être "au vert" ou "au rouge".
Voici ce qu'en pense Xavier Deloffre :
A savoir évaluer en fonction de chaque site : un site de lolcats ayant a priori plus d'interactions sociales qu'un site d'information sur les maladies rares au XV ème siècle. Concernant les temps de chargement et temps de réponse, bien que ce soient des données en termes d'expérience utilisateur, je les classe volontairement à part. Ce sont surtout les cas plus extrêmes qui peuvent donner une insatisfaction. Le sujet est vaste et interprétable de différentes manières. Clairement, la combinaison des métriques est la seule solution pour avoir un début de réponse concernant la satisfaction de l'internaute. Celui-ci se fera au cas par cas selon la thématique du site, ses finalités, ses objectifs.
Voici ce qu'en pense Valérie Demont :
Voici ce qu'en pense Véronique Duong :
Voici ce qu'en pense Bruno Guyot :
Le temps de chargement sera corrélé au taux de rebond. C'est une métrique indirecte mais mise à coté du taux de rebond, elle permet de donner du contexte supplémentaire. Concernant les indicateurs de performance type taux de conversion, c'est intéressant aussi. On est sur de l'indirect bien sur. Mais plus on est pertinent plus on convertit. Et plus les visiteurs convertissent plus ça indique qu'ils y ont trouvé leur compte. Et donc, qu'ils sont satisfaits.
Voici ce qu'en pense Victor Lerat :
Voici ce qu'en pense Christelle Milan :
Voici ce qu'en pense Sébastien Monnier :
Il va surtout être intéressant de configurer GA pour enregistrer les moments de friction (produit indispo, 404, erreurs lors de remplissage de formulaire…) : bref, tracker tous ces petits moments qui peuvent irriter l'utilisateur. Une config GA par défaut ne le permettra pas, mais une config un peu réfléchie, en particulier, en utilisant GTM (Google Tag Manager), pourra éclairer l'utilisateur.
Voici ce qu'en pense Sylvain Peyronnet :
Globalement au niveau d'un moteur on utilise très peu de ces données d'analyse qui sont lourdes à traiter et donnent assez peu de résultats exploitables. Le mieux est plutôt d'analyser les patterns comportementaux d'interactions avec les SERPs. Mais ce ne peut pas être fait au niveau de l'éditeur. Pour l'éditeur, il peut travailler avec les données GA s'il a les requêtes en face des comportements, donc pas de "not provided". Il faut donc utiliser les comportements des visiteurs venant de moteurs fournissant les KW, ce qui fait de tous petits volumes, et là encore ce n'est pas vraiment exploitable.
Voici ce qu'en pense Daniel Roch :
Pour le nombre d'événements, cela peut être intéressant si l'évènement correspond à une action qui peut refléter la satisfaction de l'internaute (téléchargement d'une documentation par exemple).
Voici ce qu'en pense Rudy Viard :
D'un point de vue purement SEO : de manière empirique, j'observe qu'une amélioration du CTR dans les SERP couplée à une baisse du taux de rebond et une augmentation du temps passé sur la page (en allongeant et enrichissant le contenu ou en accélérant le temps de chargement par exemple), génère des montées dans les positions. Donc l'amélioration de la "satisfaction" de l'utilisateur par ces statistiques de bases a, de mon point de vue, un impact sur le positionnement.
Voici ce qu'en pense Jean-Baptiste Viet :
Grâce à ces experts, j'ai pu réaliser une synthèse dans cette infographie (que vous pouvez reprendre sur votre site, en créditant ce dossier SVP).
En conclusion, l'avis général est que Google Analytics permet d'évaluer la satisfaction de l'internaute à condition de segmenter et combiner les métriques. J'expliquerai dans d'autres articles quelques astuces pour mieux y parvenir…
Si vous avez des remarques, des compléments, des questions : n'hésitez pas à les faire en commentaires ou par email !
Support Google Analytics :
Les spécs officielles de Google pour les calculs des dimensions et métriques
Comment Google Analytics calcule les durées, par Justin Cutroni
Comment faire un calcul plus fiable du temps passé par page, par Aditya Sharma
Intérêt de l'étude comparée des pages sur un même site, par Larry Kim de WordStream
Des erreurs d'interprétation courantes dans Google Analytics, par Bruno Guyot
Source des icônes : Freepik sur flaticon.com
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8 commentaires
Un bon moyen de savoir le temps passé par un utilisateur sur une page lors d'une session mono-page est d'utiliser Riveted.
Mathieu Martinot en a parlé sur son blog : https://www.mathieu-martinot.com/webmarketing/analytics/visites-0-seconde-analytics/
En effet Nef, ça fait partie des modifications à apporter à Analytics (ou tout autre outil de mesure d'audience) pour affiner les analyses, parfois considérablement. Merci pour le commentaire !
Olivier, je réponds sur la remarque "(ou tout autre outil de mesure d’audience)" Piwik (en auto hébergé ou Pro) fait cela depuis des lustres en ajoutant simplement cette petite ligne :
_paq.push(['enableHeartBeatTimer']);
Avec cela, la réelle mesure du temps passé est très précise et fiable. Cette mesure de temps s'incrémente automatiquement dans les stats sans avoir besoin de créer de rapport personnalisé.
oui je l'ai su via Twitter, c'est une fonctionnalité sympa.
tu l'utilises avec la valeur par défaut (1 toutes les 15s) ?
Oui Olivier, je l'utilise avec la valeur par défaut.
Un article intéressant mais qui aborde un autre sujet qu'est la lecture analytics en fonction des types de site. J'ai néanmoins quelques bonnes pistes pour diminuer mon taux de rebond sur le blog en créant un nouveau maillage internet pour faire basculer le visiteur sur ma partie E-commerce.
Merci !
Hello Olivier, Excellent article !!!
Concernant le dwell time ou pogosticking, pourquoi affirmes-tu qu'il n'est pas mesurable ? On peut faire un rapport avec GA sur les entrées SEO et leur taux de rebond et temps passé et ce sur chaque page. regarde ce rapport personnalisé : https://analytics.google.com/analytics/web/template?uid=_E95v9-uRdaVrDjUJ4uzrA
Merci Gary ! c'était pas mal de boulot ce dossier, en effet !
Pour le dwell time, il s'agit du temps passé entre le clic dans les SERP (qui amène l'internaute sur un site) et son retour dans les SERP. A moins de mettre un marqueur dans les pages de Google, tu ne peux pas le mesurer, même en prenant GA et GSC.
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