3 juillet 2015 | par publika dans Pas de commentaire

Nos précédents articles ont permis de mettre plusieurs éléments en avant. Nous savons maintenant que :

  • le nombre de sites adaptés mobiles sur les 4 premières pages de résultat avait augmenté après l’update
  • les sites Mobile Friendly de la page 4 de résultats sont pour une grande partie remontés dans les pages ascendantes
  • la corrélation entre le facteur Mobile Friendly et position avait augmenté après le 21 avril 2015
  • les bonus accordés n’étaient pas pondérés par le Mobile Friendly score

Après avoir décrit l’impact de la mise à jour Mobile Friendly, nous allons maintenant tenter de prédire l’évolution de votre positionnement.

La problématique est simple : En connaissant un certain nombre de critères, prédire l’évolution d’un site après la mise à jour.

Dans cette optique nous avons choisi 3 critères quantitatifs. Il s’agit du mobile speed score, du mobile score et de l’usability score.

Comment prédire l’évolution du positionnement avec les différents scores liés au mobile ?

Les différents scores retenus pour notre analyse sont tous compris entre 0 et 100. Le mobile speed score donne une indication sur la rapidité de chargement des pages sur mobile. Le usability score note l’expérience utilisateur alors que Mobile Friendly score permet de déterminer si le site est Mobile Friendly ou pas.

Nous avons choisi par souci de compréhension et de simplicité d’utiliser la méthode de l’arbre de décision. Elle nous permettra d’identifier les différents groupes (classement) existants. Cette méthode peut aussi être utilisée comme une méthode de prédiction.

Après suppression des données manquantes, aberrantes et des doublons, il reste 444 observations. La méthode de l’arbre de décision est utilisée pour modéliser notre échantillon. Ce modèle est ensuite appliqué au reste des observations.

Nous obtenons l’arbre suivant :

arbre decision (11)

  • DnM (Did not move) : correspond aux sites gardant la même position entre les deux périodes
  • Lose : correspond aux sites ayant perdu des positions entre les deux périodes
  • Win : correspond aux sites ayant gagné des positions entre les deux périodes
  • New page : correspond aux sites qui n’étaient pas dans les 4 premières pages de résultats

 

Avant d’analyser les résultats de l’arbre, intéressons-nous aux indicateurs de la validité du modèle. Ce qui nous permet d’avoir un indication sur la pertinence de notre représentation.

L’application du modèle sur le reste des observations permet d’obtenir le tableau suivant :

Tableau de répartition des évolutions de positions sur la base de l'arbre de décision

Tableau de répartition des évolutions de positions sur la base de l’arbre de décision

 

La matrice de classement ci-dessous nous indique la proportion de notre échantillon bien classé. Ici, seulement 44.9 % des observations sont bien classées. Autrement dit, le modèle n’est pas d’une très bonne qualité. Cela est dû en partie aux variables exogènes choisies qui n’expliquent pas assez la variable dépendante (les variations des sites).

matrice de classement

Matrice de classement des sites

Interprétation des résultats de nos observations

Le tableau ci-dessous résume les principaux enseignement de l’arbre de décision.

 

 

D’après le modèle généré, il semblerait qu’avoir un usability score et un Mobile Friendly score supérieur à 99,5 n’est pas gage d’un gain de position. Le nœud 16 de l’arbre de décision nous indique qu’avec ces notes et un mobile speed score supérieur à 74.5  il y a 1 chance sur 3 de maintenir sa position ou d’intégrer le top 4 des pages de résultats. Mais qu’il y a quand-même 27 % des sites qui chutent en ayant ces notes. À partir de cette observation, on peut émettre l’hypothèse qu’en ayant des scores presque « parfaits », Google détecte une sur-optimisation du site et ne lui accorde pas le bonus position.

En revanche, un site ayant un usability score et un Mobile Friendly score se situant respectivement dans l’intervalle [92.5 ; 98.5 [et [92.5 ; 99.5 [ a 80 % de chance d’intégrer les 4 premières pages de résultats après la mise à jour.

Globalement les sites ayant des mobiles friendly score se situant dans des intervalles élevés ont beaucoup plus de chances de connaître un gain de position que les sites ayant des fourchettes de variation plus larges.

Au final quel score doit-on avoir pour un bon positionnement sur mobile ?

l’arbre de décision nous offre des résultats concordant globalement avec ceux de nos précédentes études. En effet, avoir des scores très élevés permet dans la plupart des cas de remonter dans le classement. Cette assertion est encore plus vraie pour les sites qui n’appartenaient pas aux 4 premières pages de résultat avant la mise à jour. Les cas de figure ou les chances de chuter sont les plus élevées, sont ceux où les notes sont très basses. Par exemple, un usabilty score inférieur à 58.5 conduit à perte de position dans 36 % des cas. Un mobile speed score inférieur à 40.5 provoque une chute  dans 45 % des cas alors que les chances de descendre dans le classement baissent significativement lorsque cette note est supérieure à 40.5.

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