Comment comprendre la variation du trafic de votre site Web dans le temps?

Cécile Beaulieu-Ménard
Cécile Beaulieu-Ménard
• 69 min de lecture
Si votre hypothèse sur les raisons de la variation du trafic se concentre sur le trafic d'un type
Si votre hypothèse sur les raisons de la variation du trafic se concentre sur le trafic d'un type particulier, alors filtrez pour ce type de trafic.

Ce guide explique comment comprendre la façon dont le trafic de votre site Web varie au fil du temps et comment utiliser ces informations pour mieux comprendre les utilisateurs de votre site Web. L'objectif est de séparer les modèles périodiques, les anomalies ponctuelles, le bruit aléatoire, les facteurs push et pull et les tendances à long terme. Même si vous n'êtes intéressé que par l'un d'entre eux (comme les tendances à long terme), il est toujours important d'avoir une compréhension rudimentaire des autres, afin de pouvoir les filtrer pour vous concentrer sur ce qui vous intéresse.

La plupart de nos données et exemples sont en anglais et les plus pertinents pour l'Europe, mais certains principes se généralisent. Nous couvrons des sites Web dans un large éventail de domaines, mais la connaissance du sujet n'est pas nécessaire pour comprendre le guide. Nous utilisons Google Analytics (GA), Quantcast Measure (QM) (avec un accent particulier sur les sites Stack Exchange), Google Trends, les pages vues Wikipedia, les statistiques de trafic subreddit de Reddit et d'autres sources de données.

Partie 1 sur 8: identifier les façons d'utiliser les données

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    Identifiez les choix de synchronisation liés aux efforts de sensibilisation qui peuvent être influencés par votre analyse de la variation du trafic.
    • Par exemple, vous pouvez utiliser les informations pour déterminer quand envoyer une newsletter: l'heure de la journée, le jour de la semaine ou le jour du mois.
    • Vous pouvez utiliser les informations pour mieux planifier vos publications sur les réseaux sociaux pour un impact maximal. Par exemple, voulez-vous publier sur Facebook, Twitter et Pinterest le matin, pendant la journée ou le soir? La raison pour laquelle il est important de mieux comprendre la situation de votre propre site Web est qu'il n'existe pas d'heuristique globale robuste. Par exemple, un article de blog de CoSchedule considère seize sources différentes de conseils sur les meilleurs moments de publication, chacune suggérant des stratégies différentes et certaines se contredisant même.
    • Vous pouvez utiliser les informations pour acheter des publicités, ainsi que pour booster les publications existantes sur les réseaux sociaux, afin de les afficher aux moments appropriés: l'heure du jour, le jour de la semaine ou le jour du mois.
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    Identifiez les choix que vous pouvez faire en fonction de ce que vous déduisez sur les utilisateurs à partir des modèles de trafic.
    • Par exemple, si votre site enregistre beaucoup plus de trafic au cours de l'année universitaire que pendant l'été, cela indique qu'il est principalement utilisé par les étudiants dans le cadre de leurs cours ou de leur vie universitaire. Cela pourrait être une information intéressante pour vous. C'est peut-être une relation à laquelle vous ne vous attendiez pas, mais qui a plus de sens rétrospectivement. Par exemple, le contenu sur la façon d'améliorer la mémoire peut être quelque chose que vous attendez du trafic toute l'année, mais vous pourriez découvrir que son public cible principal sont les étudiants pendant l'année universitaire.
    • De même, si votre site enregistre beaucoup plus de trafic vers la fin des trimestres civils, cela montre une certaine relation avec les entreprises ou les équipes de vente atteignant les objectifs trimestriels. Cela peut être une information intéressante à laquelle vous ne vous attendiez pas, mais qui a du sens rétrospectivement. Par exemple, un site Web sur la façon de vous motiver pour atteindre vos objectifs pourrait voir ce genre de pic.
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    Donnez du poids à la validation que vous recevez en observant le comportement des utilisateurs.
    • Créer et maintenir un site Web qui attire suffisamment d'utilisateurs pour voir des modèles clairs est une réalisation impressionnante. Vous pouvez utiliser les tendances que vous voyez pour confirmer que vous avez eu un impact et que vous répondez à des besoins humains réels.
    • L'examen de ces modèles peut également vous aider à satisfaire votre curiosité à l'égard de vos visiteurs, dont vous ne rencontrerez peut-être jamais beaucoup.
De l'emplacement pour mieux comprendre vos modèles de trafic
Filtrez le trafic en fonction de la fidélité, de l'âge, du sexe et de l'emplacement pour mieux comprendre vos modèles de trafic.

Partie 2 sur 8: comprendre les stratégies et les pièges lors de l'exploration des données

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    Comprenez les concepts de plage de temps (plage de dates) et de granularité lors de la création de graphiques.
    • Vous étudierez généralement le trafic en créant des graphiques de métriques (telles que les sessions, les pages vues et les utilisateurs). La plage de temps définit le point de début et de fin dans le temps pour la période pour laquelle vous tracez le graphique. Cela peut également être appelé une plage de dates. Dans GA, la plage de dates peut être sélectionnée en haut à droite.
    • Vous pouvez également contrôler la granularité de l'affichage. La granularité est la longueur de l'intervalle de temps couvert par chaque point de données individuel. Une granularité quotidienne signifie que vous verrez un point de données pour chaque jour, représentant la valeur globale pour la journée. Une granularité hebdomadaire signifie que vous verrez un point de données par semaine, représentant la valeur globale pour la semaine. Les granularités plus petites sont appelées plus fines et les plus grandes granularités sont appelées plus grossières. Dans GA, vous pouvez choisir la granularité dans la zone du graphique elle-même, avec les options "Heure", "Jour", "Semaine" et "Mois". L'option "Horly" peut ne pas être disponible dans toutes les régions de GA.
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    Choisissez une plage de temps et une granularité en fonction des cycles et des tendances sur lesquels vous souhaitez vous concentrer.
    • Une plage de temps plus longue vous permet de voir les tendances et les cycles sur une période de temps plus longue, tandis qu'une plage de temps plus courte vous permet de zoomer plus clairement sur une période de temps spécifique (et vous donne plus d'espace à l'écran pour une granularité plus fine).
    • Une granularité plus fine vous permet de voir les tendances et les cycles à plus petite échelle. Par exemple, si vous voulez comprendre comment le trafic varie au cours d'une journée, vous devez tracer avec une granularité plus fine qu'une journée.
    • Une granularité plus grossière vous permet de voir les tendances et les cycles à plus grande échelle tout en réduisant l'effet du bruit ainsi que les cycles plus petits. Par exemple, le traçage à une granularité hebdomadaire vous aide à vous débarrasser des cycles hebdomadaires et à vous concentrer sur l'évolution du trafic entre les semaines.
    • Une règle générale pour tracer pour pouvoir capturer des cycles: tracer à une granularité qui élimine les cycles plus petits que celui que vous essayez de découvrir. Tracez également un tracé sur une plage de temps qui couvre au moins trois périodes pour lesquelles vous essayez de déterminer un cycle. Par exemple, si vous voulez comprendre le cycle annuel, tracez à une granularité hebdomadaire (pour vous débarrasser du cycle hebdomadaire) et tracez sur au moins trois ans. De même, pour comprendre les cycles hebdomadaires, tracez une granularité quotidienne (pour vous débarrasser du cycle quotidien) sur au moins trois semaines.
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    Ne choisissez pas une granularité trop fine pour le niveau de trafic que vous avez.
    • La fluctuation aléatoire en proportion du trafic total diminue à mesure que le trafic total augmente.
    • Par conséquent, plus vous avez de trafic, plus la granularité avec laquelle vous pouvez effectuer une analyse est fine. Une règle empirique approximative: vous ne devriez pas aller à une granularité plus fine que celle où vous avez 100 pages vues (ou environ 50 visites). Cela conduit aux seuils approximatifs suivants de trafic minimum dont vous avez besoin pour diverses granularités. Notez qu'il ne s'agit que de lignes directrices approximatives; votre site Web peut avoir un trafic beaucoup plus stable, vous permettant d'utiliser des granularités plus fines même à des niveaux de trafic plus faibles.
      • Granularité horaire: à 1 000 pages vues par jour ou plus (ou environ 30 000 pages vues par mois), cela devient raisonnablement robuste pendant les heures de pointe du trafic. À 4000 pages vues par jour ou plus (ou environ 120000 pages vues mensuelles), cela devient raisonnablement robuste à toute heure. Notez que comme le trafic en semaine et le week-end peut différer, la granularité horaire peut être correcte certains jours de la semaine mais bruyante d'autres.
      • Granularité quotidienne: à 100 pages vues par jour ou plus (ou environ 3 000 pages vues par mois), cela est raisonnablement robuste.
      • Granularité hebdomadaire: à 15 pages vues par jour ou plus (ou environ 450 pages vues par mois), cela est raisonnablement robuste.
      • Granularité mensuelle: à plus de 100 pages vues par mois, cela est raisonnablement robuste.
    • Si le trafic vers votre site Web est fortement influencé par des événements d'actualité viraux (dans le monde) ou la viralité de messages spécifiques que vous y publiez, alors l'analyse à court terme peut être difficile. En d'autres termes, la règle empirique ci-dessus pourrait s'effondrer. Un site alimenté par des événements d'actualité viraux ou des publications virales sur les réseaux sociaux peut avoir des modèles de trafic au jour le jour et d'heure en heure assez instables malgré un niveau de trafic assez élevé.
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    Gardez à l'esprit le rôle de l'emplacement et le problème d'agrégation des fuseaux horaires. Cela devient particulièrement pertinent si votre trafic s'étend sur plusieurs fuseaux horaires.
    • Le problème principal est le suivant. Les fournisseurs d'analyse signalent le trafic provenant de plusieurs fuseaux horaires. En principe, il existe deux manières de procéder: utiliser un seul fuseau horaire fixe ou utiliser l'heure locale. La plupart des outils d'analyse, y compris GA, utilisent l'approche à fuseau horaire fixe unique.
      • L' approche à fuseau horaire fixe unique: lorsque vous signalez le trafic pour le jour calendaire du 1er juin, signalez le trafic mondial total au cours de ce jour calendaire dans le fuseau horaire spécifique. Par conséquent, cela compte le trafic sur une période contiguë de 24 heures uniquement.
      • L' approche de l' heure locale: lorsque vous signalez le trafic pour le jour calendaire du 1er juin, résumez, pour tous les fuseaux horaires, le trafic total au cours du jour calendaire du 1er juin en utilisant l'heure locale de ce fuseau horaire. Par conséquent, cela compte le trafic sur une période potentiellement de 48 heures, bien que dans une région donnée, il ne compte le trafic que sur une période de 24 heures.
    • GA affiche tous les résultats dans un seul fuseau horaire fixe. Le fuseau horaire fait partie des paramètres de votre propriété Google Analytics. Cela peut être modifié une fois mais ne peut pas être simplement modifié dans le cadre du réglage de l'affichage. Vous pouvez rechercher et modifier le fuseau horaire utilisé dans vos paramètres d'affichage. Les changements de fuseau horaire ne sont appliqués que dans le futur et non rétroactivement.
    • Le fuseau horaire utilisé par Quantcast pour QM est l'heure centrale (telle qu'observée à Mexico). Ce fuseau horaire est choisi pour se rapprocher au mieux des heures locales de la majorité des utilisateurs finaux des sites Web qui utilisent QM.
    • Google Trends utilise également un seul fuseau horaire fixe, même s'il varie selon l'observateur. Il affiche toujours les données à l'heure locale de la personne utilisant le service. Par exemple, si vous êtes en Californie mais que vous filtrez Google Trends pour afficher les données de New York, les résultats seront toujours affichés en utilisant l'heure locale de Californie (heure du Pacifique). Par conséquent, vous devrez ajuster explicitement la différence de fuseau horaire lors de l'interprétation des données Google Trends.
    • Les statistiques de trafic pour les pages Wikipédia sont toutes rapportées dans un seul fuseau horaire fixe, à savoir le fuseau horaire UTC.
    • Reddit rapporte les statistiques de trafic en utilisant un seul fuseau horaire fixe, à savoir le fuseau horaire UTC.
    • L' approche à fuseau horaire fixe unique facilite certains types d'analyse. En particulier, il est plus facile de comprendre les effets sur le trafic d'événements d'actualité spécifiques ou de publications sur les réseaux sociaux avec cette approche. En revanche, comprendre le cycle quotidien et les habitudes de consommation des gens devient plus délicat. Quelques points clés:
      • Le fuseau horaire fixe unique est le plus difficile lorsque vous essayez de comprendre le cycle quotidien. Cela peut aussi compliquer l'analyse du cycle hebdomadaire. Ce n'est généralement pas un problème pour comprendre les cycles annuels.
      • Une façon de contourner le problème consiste à filtrer sur des emplacements géographiques spécifiques. Cependant, le niveau de trafic dans les régions individuelles peut être trop faible pour une analyse significative. C'est particulièrement le cas pour le trafic à granularité horaire, où le filtrage par région est le plus nécessaire.
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    Faites attention à ne pas confondre variation périodique, bruit aléatoire et tendances à long terme. Voici quelques exemples de changements de trafic ambigus.
    • Il peut être difficile de savoir dans quelle mesure l'augmentation du trafic de décembre à janvier est le résultat d'une tendance à la croissance à long terme et dans quelle mesure la reprise après une baisse de Noël.
    • De même, pour un site qui grandit beaucoup chaque jour, il est difficile de savoir dans quelle mesure une augmentation du dimanche au lundi est le résultat d'un différentiel entre les jours de semaine et le week-end et dans quelle mesure est due à la tendance de croissance globale.
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    Filtrez le trafic en fonction de la fidélité, de l'âge, du sexe et de l'emplacement pour mieux comprendre vos modèles de trafic.
    • Le filtrage par fidélité (par exemple, les nouveaux visiteurs par rapport aux visiteurs connus, ou les personnes qui ont consulté au moins un certain nombre de pages) peut vous aider à déterminer si les modèles de trafic sont générés par vos utilisateurs réguliers ou par le «trafic induit». En général, le trafic en voiture a tendance à expliquer une plus grande part de variation.
    • Si votre hypothèse sur les raisons de la variation du trafic se concentre sur le trafic d'un type particulier, alors filtrez pour ce type de trafic. Notez que les segments de trafic responsables de la majeure partie de la variation peuvent être différents des segments de trafic responsables de la majeure partie du trafic. Par exemple, un site Web qui reçoit beaucoup de trafic d'étudiants et de professionnels peut connaître un cycle de trafic annuel principalement dû à l'année universitaire des étudiants, bien que la majorité de ses utilisateurs soient des professionnels. Un exemple (discuté plus loin) est la programmation du site Web de questions-réponses Stack Overflow.
    • Dans les cas où vous ne pouvez pas filtrer directement les attributs qui vous intéressent, utilisez des proxys. Par exemple, pour vérifier que la variation de votre trafic est fonction de l'année universitaire, filtrez les grandes villes universitaires comme emplacements. Vous pouvez filtrer les différents types de villes universitaires pour mieux comprendre les sources de variation sous-jacentes.

Partie 3 sur 8: comprendre les différents types de mesure

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    Utilisez la mesure du trafic, y compris les utilisateurs, les sessions, les pages vues et les pages vues uniques.
    • Pages vues: cela mesure le nombre de fois où les gens ouvrent une page sur le site Web.
    • Pages vues uniques: Ceci mesure le nombre de fois qu'un visiteur visite une page pour la première fois. En particulier, les actualisations ou revisites d'une même page ne sont pas comptabilisées.
    • Sessions (également appelées visites): cela mesure le nombre de fois que les personnes visitent un site. Chaque visiteur doit avoir au moins une visite. La façon dont un outil d'analyse sépare les sessions/visites d'un seul visiteur les unes des autres peut varier en fonction de l'outil d'analyse. GA réinitialise une session après 30 minutes d'inactivité.
    • Utilisateurs (également appelés visiteurs): cela mesure le nombre de personnes distinctes qui ont visité votre site Web, du mieux que peut en juger le service d'analyse. Notez qu'il existe une certaine ambiguïté concernant la granularité à laquelle les utilisateurs sont dédupliqués. Par exemple, si un utilisateur visite deux fois avec un an de séparation entre les visites, cet utilisateur est-il compté comme un seul utilisateur? Par conséquent, lors du signalement des utilisateurs, une granularité dans laquelle les utilisateurs sont dédupliqués est spécifiée. Par exemple, si les utilisateurs sont signalés en termes d'uniques quotidiens (DU), un utilisateur qui visite plusieurs fois le même jour est compté comme un seul utilisateur, mais les visites sur plusieurs jours sont additionnées. De même, les uniques hebdomadaires (WU) et mensuels uniques (MU) sont également utilisés. Il est important de se rappeler que les uniques hebdomadaires seraient moins que la somme des uniques quotidiens tout au long de la semaine.
    • Étant donné que le calcul d'uniques sur une période arbitraire est un processus de calcul intensif, la pratique générale avec le rapport d'uniques est de le faire uniquement pour des périodes fixes (telles que quotidiennes, hebdomadaires et mensuelles). Par exemple, QM ne signale des rapports uniques que pour des périodes de 1 jour, 7 jours et 30 jours.
    • Un service d'analyse peut être incapable d'identifier le même utilisateur sur les navigateurs ou les appareils, ou si l'utilisateur efface les cookies. Pour cette raison, le nombre d'utilisateurs uniques estimé par les services d'analyse est généralement surestimé.
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    Utilisez des métriques dérivées pour évaluer la qualité du trafic.
    • Les pages vues/utilisateur (également appelées pages par visiteur) et les pages vues/session (également appelées pages par visite) sont les deux mesures courantes. Ces nombres peuvent aller de 1 à environ 20, la plupart des sites Web affichant des nombres de pages vues/sessions compris entre 1 et 4 et des nombres de pages vues/utilisateurs entre 1 et 8. En règle générale, des valeurs plus élevées de pages vues/utilisateur ou pages vues/session sont considérées comme " mieux", mais il existe de nombreuses exceptions. Par exemple, pour un site basé sur les transactions, faire avancer les choses plus rapidement peut signifier une meilleure expérience utilisateur, donc des valeurs plus petites de pages vues/session peuvent être meilleures. De même, pour un site qu'un utilisateur devrait idéalement utiliser une fois et ne plus en avoir besoin, des valeurs plus petites de sessions/utilisateur ou de pages vues/utilisateur peuvent être préférables.
    • Les nouveaux utilisateurs par rapport aux anciens utilisateurs sont également utilisés. Notez qu'il n'est pas tout à fait évident qu'un pourcentage plus élevé d'utilisateurs nouveaux soit une bonne ou une mauvaise chose. Au contraire, il est plus utile de regarder les chiffres absolus et les tendances pour les deux que de simplement regarder le pourcentage.
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    Gardez à l'esprit les règles empiriques de corrélation suivantes.
    • Les pages vues, les sessions et les utilisateurs doivent généralement monter et descendre en tandem. En d'autres termes, les jours où il y a plus de pages vues auront également plus de sessions et d'utilisateurs.
    • Cependant, les métriques ne changeront pas nécessairement proportionnellement. En d'autres termes, les métriques pages vues/session et sessions/utilisateurs peuvent fluctuer dans le temps. Dans de nombreux cas, les jours avec un trafic plus élevé voient des valeurs de pages vues/session et de sessions/utilisateur plus faibles, car le trafic supplémentaire est plus superficiel et moins fidèle. En particulier, pour les sites dont le trafic est plus faible le week-end que les jours de semaine, le nombre de pages vues/session est généralement plus élevé le week-end que les jours de semaine. Cependant, il existe des exceptions: en cas d'événement d'actualité viral et se développant rapidement, les pages vues/utilisateur peuvent augmenter (car les gens continuent de fouiller le site pour trouver une nouvelle couverture de l'événement en développement). De plus, lors des grandes vacances (par opposition aux week-ends simples), les pages vues/sessions peuvent diminuer avec les pages vues globales si très peu de nouveau contenu est publié.
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    Incluez des métriques de conversion si elles vous intéressent.
    • Si vous vendez des produits directement sur votre site, les ventes que vous effectuez via le site (achats et abonnements) sont vos événements de conversion. C'est généralement le cas pour les sites Web Business-to-Consumer (B2C) qui incluent le commerce électronique ainsi que des services d'abonnement en ligne. Il peut également s'appliquer aux sites Web de produits Business-to-Business (B2B) bas de gamme.
    • Pour les sites Web de produits plus haut de gamme, y compris les produits B2B coûteux ainsi que les services en personne (comme les services de conseil), la vente finale n'a généralement pas lieu sur le site Web, mais le site Web est utilisé comme point de départ pour présenter et expliquer les produit. Dans ce cas, la «conversion» sur le site Web est généralement définie en termes de prise de contact via un formulaire de contact ou un bouton Appeler maintenant.
    • Gardez à l'esprit que les tendances de conversion peuvent différer des tendances de pages vues. Dans les cas où il y a un cycle hebdomadaire ou annuel, les sessions et les pages vues commencent à augmenter avant que les conversions ne commencent à augmenter.
Notez que les segments de trafic responsables de la majeure partie de la variation peuvent être différents
Notez que les segments de trafic responsables de la majeure partie de la variation peuvent être différents des segments de trafic responsables de la majeure partie du trafic.

Partie 4 sur 8: comprendre le cycle de trafic hebdomadaire

Type de site Web Cycle hebdomadaire Exemples
Besoins de travail des publics professionnels À peu près constant pendant les jours de semaine, niveau constant inférieur le week-end. Le trafic du vendredi peut être un peu inférieur à celui des autres jours de semaine Trello, Stack Overflow, Security Stack Exchange, ServerFault, Engineering Stack Exchange, SuperUser, Ask Ubuntu, Game Developer Stack Exchange, Network Engineering Stack Exchange, Programmeurs Stack Exchange, Administrateurs de bases de données Stack Exchange, le Graphic Design Stack Exchange, le Webmasters Stack Exchange, Vi et Vim Stack Exchange, Unix Stack Exchange et Personal Finance & Money Stack Exchange.
Besoins académiques des étudiants Commence à chuter vendredi, creux samedi, rebonds dimanche. Le trafic du vendredi et du dimanche est comparable Wikipédia en anglais, Quizlet, Math Stack Exchange, Physics Stack Exchange, Chemistry Stack Exchange, Biology Stack Exchange, Economics Stack Exchange, GoodReads, algebra.com, purplemath.com, Calculus Subwiki, Market Subwiki et EasyBib.
Amélioration de l'habitat et cuisine Niveau le plus bas le vendredi, augmente le samedi, culmine le dimanche, diminue toute la semaine jusqu'au vendredi Cooking Stack Exchange, site de rénovation domiciliaire Apartment Therapy, site de cuisine The Kitchn (nom réel, pas une faute d'orthographe), site de recettes végétaliennes Oh She Glows, Home Improvement (DIY) Stack Exchange et Gardening Stack Exchange.
Manger au restaurant (sites Web uniquement) Trafic le plus élevé au cours de la semaine (du mardi au vendredi), baisse le samedi, trafic le plus faible le dimanche Eater.com, yelp.com et eat24.com.
Parentalité Le plus bas le samedi, monte le dimanche, culmine le lundi ou le mardi, tombe tout au long de la semaine Échange de pile parentale,
Voyage Le plus bas le samedi, les hausses le dimanche, les pics le lundi ou le mardi, tombent toute la semaine. Cependant, certains sites de voyage voient des pics plus tard dans la semaine Travel Stack Exchange, travelsort.com, travelcodex.com
Santé et conseils médicaux Le plus bas le samedi, monte le dimanche, culmine le lundi ou le mardi, tombe tout au long de la semaine Échange de pile de santé, patient, eHealthMe
Sites de musique Varie selon le type de site. Les sites Web axés sur le pic de consommation de musique les vendredis et samedis. Déduit du trafic vers les vidéos YouTube populaires
Sites de jeux Plus de trafic le week-end et beaucoup plus d'engagement (sessions plus longues, plus de pages vues/session) Twitch.tv et MMORPG
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    Gardez à l'esprit le problème d'agrégation des fuseaux horaires lorsque vous effectuez votre analyse. Le problème d'agrégation des fuseaux horaires a été abordé dans la partie 2, étape 4.
    • Avant de continuer, assurez-vous de vérifier le fuseau horaire utilisé par GA pour votre site Web, afin de pouvoir interpréter correctement toutes les étapes restantes!
    • GA utilise un seul fuseau horaire fixe, plutôt que l'heure locale des régions. Cela peut faire en sorte que les effets semblent s'étaler sur plusieurs jours. Le problème est d'autant plus grand que votre trafic est mondial.
    • Par exemple, supposons que le trafic de votre site Web baisse dans chaque région pendant le week-end dans cette région et que GA utilise le temps universel coordonné (UTC). Ensuite, dans votre AG, vous commencerez à voir un creux le vendredi après-midi UTC (car c'est déjà le week-end dans les fuseaux horaires d'Extrême-Orient comme l'Australie et la Nouvelle-Zélande). De plus, la baisse semblera se poursuivre jusqu'au milieu de lundi UTC, car c'est toujours le week-end dans les fuseaux horaires de l'extrême ouest (comme le fuseau horaire de la Californie, l'heure du Pacifique).
    • Filtrer votre trafic en fonction de la région (puis effectuer l'ajustement du fuseau horaire entre le fuseau horaire de GA et l'heure locale de la région) peut être un moyen de contourner le problème d'agrégation des fuseaux horaires. Le tracé à une granularité horaire peut également aider à comprendre plus clairement les subtilités des limites de la journée.
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    Utilisez l'heuristique générale selon laquelle le trafic baisse le week-end.
    • En fonction du niveau mondial de votre audience et de votre fuseau horaire, le trafic sera minimum à l'heure qui correspond au chevauchement de l'heure du week-end pour tous les fuseaux horaires pertinents.
    • L'heuristique générale est que le trafic quotidien du week-end se situe entre 50% et 80% du trafic quotidien en semaine.
    • L'heuristique est forte pour les sites professionnels qui tirent une grande partie de leur trafic d'intérêts directs et de recherche. Pour les sites Web liés à l'entretien de la maison (comme la cuisine et le jardinage), le modèle est généralement inversé. Pour les sites Web qui s'adressent aux loisirs communautaires (tels que les forums, les sites d'agrégation de liens, les sous-titres) ou les sites Web qui génèrent principalement du trafic à partir des médias sociaux, la différence entre les jours de semaine et les week-ends est généralement plus petite, et il peut même n'y avoir aucune tendance claire. Plus de détails en fonction du type de site Web sont discutés à l'étape 6 et suivantes.
    • Une enquête menée auprès de personnes pendant qu'elles lisaient la Wikipédia en anglais et certaines autres Wikipédia en langues a mis en lumière l'évolution de la motivation des personnes au cours de la semaine. En semaine, les gens sont plus susceptibles d'utiliser Wikipédia pour le travail et l'école. Le week-end, ils sont plus susceptibles d'utiliser Wikipedia pour en savoir plus sur les sujets qu'ils ont rencontrés dans les médias. Les vendredis et samedis, ils sont plus susceptibles d'aller sur Wikipédia pour rechercher des informations pertinentes pour une conversation en personne.
    • Le trafic de bureau diminue généralement le week-end tandis que le trafic mobile (à la fois le Web mobile et les applications) augmente.
    • Un exemple illustrant tous ces phénomènes est le trafic vers Wikipédia en anglais, illustré dans l'image ci-dessus. Les données sont à une granularité quotidienne, l'heure est enregistrée en UTC et le trafic total, le trafic Web de bureau, le trafic Web mobile et le trafic d'applications mobiles sont tous affichés. Vous pouvez voir que le trafic total est le plus bas le samedi et le dimanche UTC. Vous pouvez également voir que le trafic de bureau diminue beaucoup pendant le week-end, alors que le trafic Web mobile augmente en fait et devient en fait égal ou même légèrement supérieur au trafic de bureau pendant une partie du week-end. Vous pouvez également lire une analyse du cycle hebdomadaire et d'autres tendances en usage pour les Wikipédias en différentes langues à partir des recherches publiées sur le sujet.
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    Gardez à l'esprit les limites culturelles et géographiques de certaines règles.
    • La plupart de nos données sont basées sur des sites qui obtiennent une part importante du trafic depuis l'Europe. De plus, nombre de nos conclusions sont basées sur le trafic américain, pour lequel les informations les plus claires sont disponibles. Nous nous appuyons donc sur des faits connus concernant les définitions du jour de la semaine et du week-end par pays dans différents pays.
    • De nombreux pays suivent un modèle de semaine-week-end similaire à celui de l'Europe: du lundi au vendredi sont des jours ouvrables et le samedi et le dimanche sont des jours fériés. En particulier, les pays anglophones et les pays européens, ainsi que la Chine, la plupart des pays d'Asie de l'Est et la plupart des pays africains, suivent le même schéma jour de semaine-week-end. L'Inde ainsi que certains pays d'Europe du Sud ont des endroits ouverts du lundi au vendredi et d'autres du lundi au samedi, bien que la tendance soit à une semaine de 5 jours.
    • En Israël ainsi que dans de nombreux pays où les musulmans forment une part importante de la population, la semaine va du dimanche au jeudi et le week-end est le vendredi et le samedi. De plus, en Israël, le samedi (le jour du sabbat) est susceptible de voir une utilisation du Web beaucoup plus faible, tandis que dans les pays à forte population musulmane, le vendredi, le jour de la prière, est susceptible de voir un trafic plus faible, sauf pour les sites Web qui répondent directement aux besoins connexes.
    • La principale source de données publiques facilement disponibles que vous pouvez utiliser est le trafic de Wikipedia par jour. Par exemple, pour vérifier l'hypothèse pour Israël, vous pouvez charger les données analytiques de Wikimedia sur Wikipédia en hébreu. Vous verrez qu'au lieu de Wikipédia anglais, qui obtient son trafic le plus faible le samedi et rebondit un peu le dimanche, le Wikipédia hébreu obtient son trafic le plus faible le vendredi et rebondit un peu le samedi, ce qui correspond au week-end plus tôt. Gardez également à l'esprit la différence de fuseau horaire: Israël est en avance sur UTC, de sorte que ce qui est classé comme samedi en UTC inclut en fait également les premières heures du dimanche. En particulier, il comprend une période de temps importante après la fin du sabbat, expliquant le rebond.
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    Utilisez Google Trends pour déterminer les variations de trafic dans les sujets qui vous intéressent.
    • Accédez à la page principale de Google Trends, saisissez un terme de recherche dans le domaine qui vous intéresse, puis sélectionnez une période de 30 jours. Cela affichera les données à une granularité quotidienne et couvrira un peu plus de 4 semaines. Cela devrait être suffisant pour avoir une idée du rythme hebdomadaire.
    • Pour avoir une idée plus précise des différences entre les jours de la semaine et le week-end, vous souhaiterez peut-être tracer simplement pour les 7 derniers jours. Si vous faites cela, les données seront affichées avec une granularité horaire.
    • Vous pouvez filtrer par emplacement pour contourner le problème d'agrégation de fuseaux horaires.
    • Gardez à l'esprit: Google Trends affiche les heures en utilisant votre fuseau horaire local, même si vous filtrez sur un emplacement différent. Vous devrez régler vous-même l'heure. Pour plus de détails, voir la partie 2, étape 4.
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    Utilisez les vues wikipedia (via l'outil WMF labs) pour vérifier la tendance hebdomadaire.
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    Si votre site répond aux besoins de travail d'un public professionnel, utilisez l'heuristique selon laquelle le trafic est à peu près constant pendant les jours de semaine et à un niveau constant beaucoup plus bas pendant les week-ends.
    • Plus explicitement, le schéma de trafic est le suivant: trafic raisonnablement stable du lundi au jeudi (avec un trafic éventuellement un peu plus faible le lundi en raison de l'effet d'agrégation des fuseaux horaires), puis une légère baisse le vendredi, et un niveau nettement inférieur (entre 40% et 70% du trafic en semaine) le samedi et le dimanche. Les données que vous voyez dans GA peuvent montrer que le week-end s'étale davantage, couvrant le vendredi et le lundi, en raison du problème d'agrégation des fuseaux horaires abordé à l'étape 1.
    • L'un des exemples les plus clairs est Trello, un site Web qui aide les gens à organiser des listes graphiquement. Bien qu'il ne soit pas limité au travail, il est beaucoup plus utilisé au travail.
    • Des exemples de sites Web fortement axés sur le travail sont répertoriés. Gardez à l'esprit: vous n'avez pas besoin de comprendre le sujet de ces sites pour obtenir l'avantage illustratif de ces exemples! Exemples: programmation d'un site Web de questions-réponses Stack Overflow, Security Stack Exchange, ServerFault, Engineering Stack Exchange, SuperUser, Ask Ubuntu, Game Developer Stack Exchange, Network Engineering Stack Exchange, Programmers Stack Exchange, Database Administrators Stack Exchange, the Graphic Design Stack Exchange, Webmasters Stack Exchange et Personal Finance & Money Stack Exchange.
    • Vous pouvez également voir le cycle hebdomadaire (trafic plus faible le samedi et le dimanche) en consultant Google Trends pour des mots-clés spécifiques liés aux requêtes professionnelles. Gardez à l'esprit: vous n'avez pas besoin de comprendre le sens des termes pour voir comment ils illustrent le cycle hebdomadaire! Les exemples sont «jquery» (lié à Javascript, utilisé dans la programmation Web, faisant partie du génie logiciel), «constructeur» (un concept utilisé dans la programmation orientée objet, faisant également partie du génie logiciel) et «dhcp» (un terme lié à ingénierie des réseaux, dans le cadre des protocoles de connexion Internet). L'utilisation de mots clés spécifiques peut vous aider à mieux comprendre les modèles de trafic dans votre domaine de travail particulier.
    • Vous pouvez également vérifier ces cycles en utilisant les pages vues de Wikipedia. En particulier, les tendances raisonnablement cohérentes entre les jours de semaine et les niveaux beaucoup plus bas le week-end sont faciles à voir. Étant donné que le fuseau horaire UTC est utilisé, le trafic du lundi est légèrement réduit en raison du problème d'agrégation des fuseaux horaires. En général, les vues Wikipedia sont plus robustes que Google Trends, en particulier pour la longue traîne, car aucune normalisation déroutante n'est effectuée. Exemples de Wikipedia anglais: JQuery, "Constructor (object-oriented programming)" et " Dynamic Host Configuration Protocol ".
    • Certains sites Web publient des données d'activité plus précises que vous pouvez traiter pour vérifier les tendances hebdomadaires. Par exemple, le vidage de données du site Web de questions-réponses Stack Overflow a été utilisé pour identifier des tendances hebdomadaires dans le nombre de questions posées sur le site Web. Le cycle hebdomadaire en nombre de questions posées reflète étroitement le cycle de trafic hebdomadaire.
    • Pour comprendre l'effet de la relation au travail d'un site Web sur son cycle hebdomadaire (contrôle du sujet), il est illustratif de comparer le trafic des sites Stack Exchange sur un sujet avec les statistiques de trafic de bureau Reddit sur le subreddit correspondant. (Remarque: les statistiques de trafic de Subreddit sont toujours disponibles pour les modérateurs, et pendant un certain temps, Reddit a permis aux modérateurs de rendre ces statistiques accessibles au public. Les exemples utilisés ci-dessous ont été capturés alors que ces statistiques étaient publiques. À partir du 15 mai 2017, Reddit accès public handicapé aux pages de trafic). Les subreddits affichent un modèle qualitatif similaire: le trafic diminue un peu le vendredi et est plus faible le week-end, et le trafic du lundi est un peu plus faible en raison de l'agrégation des fuseaux horaires. Cependant, le trafic quotidien du week-end vers les subreddits représente entre 80 et 90% du trafic quotidien en semaine, contre 40 à 70% pour les sites Stack Exchange.
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    Si votre site Web répond principalement aux besoins académiques des étudiants, utilisez l'heuristique selon laquelle le trafic commence à baisser le vendredi, atteint un creux le samedi et rebondit le dimanche.
    • Plus explicitement: le trafic est assez constant du lundi au jeudi, plus faible le vendredi, plus faible le samedi, puis plus élevé le dimanche. Les niveaux de trafic du dimanche et du vendredi sont généralement comparables. Cela s'explique par le fait que de nombreux étudiants célèbrent le week-end à partir du vendredi après-midi/soir, mais reprennent le travail académique le dimanche afin de respecter les délais des devoirs. En particulier, le rebond du trafic à partir de dimanche est un indicateur clé que le site est plus utilisé par les étudiants que par les personnes au travail. Notez que les données que vous voyez dans GA peuvent voir l'effet du week-end s'étendre davantage, en raison de l'agrégation des fuseaux horaires, comme indiqué à l'étape 1.
    • Le modèle de trafic de Wikipédia anglais correspond globalement au modèle de site Web universitaire, bien que l'écart entre les jours de semaine et les week-ends soit plus faible.
    • Un site Web où le motif apparaît de façon assez extrême est Quizlet, un site Web qui fournit des outils d'étude et de préparation aux tests (flashcards, jeux, etc.). La raison pour laquelle il s'agit d'un exemple extrême est que Quizlet est utilisé presque exclusivement dans le contexte des besoins académiques, alors que de nombreux autres exemples de sites Web répondent à un mélange de besoins académiques et de besoins de loisirs et de travail.
    • Quelques exemples de sites Web universitaires avec ce modèle sont Math Stack Exchange, Physics Stack Exchange, Chemistry Stack Exchange, Biology Stack Exchange, Economics Stack Exchange, GoodReads, algebra.com, purplemath.com, Calculus Subwiki, Market Subwiki et EasyBib.
    • Les sites Web destinés à un public plus avancé (comme les étudiants diplômés et les titulaires de diplômes de doctorat équivalents) connaissent généralement un rebond dominical moins marqué, car ces publics ne subissent pas l'effet de la date limite des devoirs le dimanche. Les exemples incluent MathOverflow (un site de questions-réponses en mathématiques pour les étudiants de troisième cycle et les mathématiciens professionnels) et TeX/LaTeX Stack Exchange.
    • Voici quelques sites Web qui traitent du contenu académique mais ne couvrent pas eux-mêmes des sujets académiques. Un exemple de site où il y a un rebond le dimanche, mais le trafic du dimanche est toujours nettement inférieur au trafic du vendredi, est Student Doctor. College Confidential, un site Web proposant des conseils et des discussions pour entrer à l'université et réussir à l'université, présente également un rebond du dimanche presque égal à celui des sites Web d'informations académiques.
    • Vous pouvez également vérifier le phénomène du cycle hebdomadaire à l'aide de Google Trends. Vous devez utiliser des termes de recherche qui génèrent un volume de trafic suffisant. Des exemples de tels termes de recherche sont «dérivé» (un concept clé en calcul différentiel, qui fait partie des mathématiques au lycée et au collège), «éthanol» (utilisé en chimie et en biologie) et ADN (utilisé en sciences biologiques). Gardez à l'esprit que les tendances sont plus claires et plus nettes au cours de l'année universitaire, car le volume de trafic est plus important et certains des phénomènes (comme le rebond du dimanche) sont spécifiques à l'année universitaire.
    • Vous pouvez également utiliser les pages vues de Wikipédia pour vérifier les cycles hebdomadaires des données. Les pages vues de Wikipédia sont susceptibles d'être plus robustes que Google Trends, en particulier pour la longue traîne, en raison de l'absence de normalisations déroutantes. Ils sont rapportés en UTC. La baisse de samedi est claire dans un large éventail d'exemples. Exemples de Wikipédia anglais: "Dérivé" (utilisé en calcul, une partie des mathématiques), "Éthanol" (utilisé en chimie et en biologie), "Acide chlorhydrique" (utilisé en chimie, plus bruyant), "Sous-groupe normal" (utilisé en mathématiques universitaires avancées) et «Loi de la demande» (utilisée au début de l'économie universitaire, mais aussi dans les cours d'économie du secondaire pour les étudiants qui les suivent).
    • Les subreddits liés à des sujets académiques peuvent avoir un cycle hebdomadaire quelque peu différent: une baisse générale le week-end mais pas de baisse plus importante le samedi. Par exemple, le subreddit scientifique a son trafic le plus élevé le mercredi, le jeudi et le vendredi, et son trafic le plus faible le dimanche. Cela contraste avec les sites Web universitaires qui enregistrent leur trafic le plus faible samedi. Bien que cela soit en partie un effet de l'agrégation des fuseaux horaires (Reddit utilise UTC alors que Quantcast utilise l'heure centrale de Mexico), cela est également lié au fait que le subreddit est davantage orienté vers les scientifiques généralement curieux que vers les besoins académiques spécifiques des étudiants..
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    Gardez à l'esprit que les sites Web liés à l'amélioration de l'habitat, à la cuisine et à des activités similaires ont des pics de trafic le dimanche.
    • Explicitement, le schéma est le suivant: le trafic atteint son niveau le plus bas le vendredi, commence à augmenter le samedi, culmine le dimanche, puis diminue régulièrement jusqu'au vendredi. Dans certains cas, le pic est le lundi plutôt que le dimanche.
    • Les exemples sont le Cooking Stack Exchange, le site de rénovation domiciliaire Apartment Therapy, le site de cuisine The Kitchn (nom réel, pas une faute d'orthographe), le site de recettes végétaliennes Oh She Glows, le Home Improvement (DIY) Stack Exchange et le Gardening Stack Exchange.
    • Vous pouvez également utiliser Google Trends pour vérifier le modèle hebdomadaire des sujets liés à la cuisine et à l'amélioration de la maison. Exemples de termes de recherche: «aubergine», «tomate» et «ragoût».
    • Malheureusement, les tendances de pages vues de Wikipédia n'affichent pas les mêmes cycles hebdomadaires. Au contraire, ils sont partout. C'est probablement parce que la plupart des gens qui recherchent des recettes et des conseils de cuisine ne vont pas sur Wikipedia pour cela, et la variation des pages vues sur Wikipedia pour ces pages est régie par d'autres facteurs.
    • Les subreddits liés à la cuisine affichent un cycle hebdomadaire similaire, bien que le pic de trafic semble être le lundi plutôt que le dimanche. Cependant, cela est en partie le résultat de l'agrégation des fuseaux horaires (Reddit signale le trafic quotidien en utilisant l'UTC). Explicitement, le trafic culmine autour du lundi, tombe tout au long de la semaine, atteignant son point le plus bas vers le vendredi ou le samedi. Il augmente ensuite jusqu'à dimanche jusqu'à son apogée. Les exemples incluent les subreddits pour les recettes et la cuisine.
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    Gardez à l'esprit l'heuristique suivante pour les sites Web liés aux restaurants.
    • L'intérêt de recherche relatif lié aux repas au restaurant (comme indiqué dans Google Trends) augmente pendant le week-end, culminant le samedi, légèrement inférieur le dimanche et le plus bas du lundi au jeudi.
    • Cependant, les sites Web liés aux restaurants affichent leur trafic le plus faible le dimanche. Le trafic le plus élevé se situe généralement en semaine, entre le mardi et le vendredi. Le trafic diminue en partie le samedi et diminue davantage le dimanche. Les exemples incluent eater.com, yelp.com et eat24.com.
    • Le trafic plus élevé le samedi que le dimanche est probablement dû au fait que les gens sont plus susceptibles de sortir pour rencontrer des amis le samedi et plus susceptibles de rester à la maison le dimanche. Cela explique également le schéma inverse pour les sites Web d'entretien ménager et de cuisine discuté à l'étape précédente.
    • La différence entre les observations concernant les tendances de recherche et le trafic sur le site Web pourrait être due à une combinaison de deux facteurs:
      • L'intérêt de recherche est relatif à l'intérêt de recherche global, et les gens recherchent moins dans l'ensemble le week-end.
      • Les gens sont plus susceptibles d'utiliser l'application mobile le week-end.
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    Gardez à l'esprit l'heuristique pour les sites Web parentaux: le trafic est le plus bas le samedi, augmente le dimanche, culmine le lundi ou le mardi, puis diminue tout au long de la semaine.
    • Ce modèle peut être vu dans Parenting Stack Exchange.
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    Gardez à l'esprit l'heuristique pour les sites Web de voyage: le trafic est le plus bas le samedi, augmente le dimanche, culmine le lundi ou le mardi, puis diminue tout au long de la semaine. Cependant, certains sites de voyage ont des pics un peu plus tard dans la semaine, voire plusieurs pics.
    • Le modèle standard peut être vu dans Travel Stack Exchange et travelsort.com. Le modèle standard avec une petite variation peut être vu sur travelcodex.com (le pic ici se produit parfois le mardi, et parfois il y a un autre pic plus tard dans la semaine).
    • Certains sites Web liés aux voyages ont un modèle beaucoup plus erratique et aucun cycle hebdomadaire perceptible. Un exemple est travelskills.com.
    • Le Wikivoyage anglais (un projet frère de Wikipédia) montre une baisse du week-end, mais ne montre pas un modèle cohérent de différences entre les jours de la semaine.
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    Gardez à l'esprit l'heuristique suivante pour les sites Web de santé et de conseils médicaux: le trafic est le plus bas le samedi, augmente le dimanche, culmine le lundi ou le mardi, puis diminue tout au long de la semaine.
    • Ce modèle est visible dans Health Stack Exchange, Patient et eHealthMe.
    • Un schéma similaire est observé dans Google Trends pour les termes liés à la santé, bien que, selon votre fuseau horaire où vous affichez les données, vous pourriez voir le jour le plus bas comme un dimanche plutôt qu'un samedi. Vous pouvez avoir une meilleure compréhension de la fluctuation hebdomadaire en affichant les 7 derniers jours (ce qui les montrerait avec une granularité horaire).
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    Gardez à l'esprit l'heuristique suivante pour le contenu audio et vidéo musical et d'autres contenus liés à la musique: le trafic est raisonnablement stable tout au long de la semaine, commence à augmenter le vendredi, culmine le vendredi ou le samedi, puis diminue du dimanche au lundi.
    • La façon dont le fuseau horaire est sélectionné, ainsi que plus de détails sur le type de site Web peuvent affecter si le pic se produit le vendredi ou le samedi.
    • Un facteur déterminant ici est que les nouvelles sorties musicales ont généralement lieu le vendredi. Un autre facteur déterminant est que les gens se détendent et font davantage la fête le vendredi et le samedi.
    • Cette tendance est exactement à l'opposé de la tendance des sites Web universitaires (voir l'étape 7) et s'explique probablement par la substitution: les étudiants sont plus susceptibles de se détendre ou de faire la fête le vendredi et le samedi, ce qui explique l'augmentation de la consommation de musique et la diminution des consommation du site Web. Cependant, l'ampleur de la variation jour de semaine-week-end pour le contenu lié à la musique est généralement beaucoup plus petite que celle des sites Web universitaires.
    • Le modèle peut être vu dans le nombre de vues pour les vidéos YouTube telles que Closer (Chainsmokers), Work from Home (Fifth Harmony) et Sorry (Justin Bieber).
    • Beaucoup de choses liées à la musique ne montreront pas ce schéma. Par exemple, le Music Stack Exchange montre un schéma opposé, car son utilisation est plus proche de celle d'un site Web universitaire que d'un lieu de consommation de musique.
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    Utilisez d'autres heuristiques en fonction du type de site. Gardez à l'esprit comment le problème d'agrégation des fuseaux horaires affectera l'interprétation des nombres que vous voyez dans GA, comme expliqué à l'étape 1.
    • Les sites Web de jeux enregistrent un peu plus de trafic pendant les week-ends et beaucoup plus d'engagement. En d'autres termes, il y a plus de sessions, et les pages vues/session et le temps total sur le site augmentent. C'est parce que plus de gens ont le temps de jouer à des jeux (et de rattraper leur retard sur les jeux) pendant le week-end, et ils ont de plus grands blocs de temps libre. Les exemples incluent Twitch.tv et MMORPG.
    • Pour les sites d'actualités et de commentaires, les variations régulières au cours de la semaine peuvent souvent être submergées par d'autres fluctuations, telles que les changements de trafic en réponse à des articles tendance. En général, la composante des médias sociaux du trafic connaît moins de baisse le week-end que la composante du trafic axée sur la recherche. Le cycle de publication du nouveau contenu ainsi que le calendrier des newsletters et des publications sur les réseaux sociaux peuvent également affecter le cycle hebdomadaire. De plus, étant donné que les sites tirent une grande partie de leur trafic de la navigation mobile occasionnelle, cela réduit également toute pénalité de baisse du week-end. Pour certains sites, comme Refinery29, The Chive, Betty Confidential ou Uproxx, la baisse du week-end est statistiquement claire, avec la valeur la plus basse le samedi et la valeur la plus élevée le mardi ou le mercredi. Pour Vox, la valeur la plus basse est le dimanche, mais il existe de nombreuses exceptions en raison des événements d'actualité tendance. Pour les autres,comme Upworthy et The Zoe Report, toute baisse du week-end est submergée par d'autres sources de variation du trafic. Notez que les sites d'actualités financières n'entrent pas dans cette catégorie, car ils sont principalement utilisés par les personnes lorsque les marchés se négocient. présentent des modèles de trafic similaires à ceux des sites liés au travail.
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    Gardez à l'esprit comment le cycle de trafic hebdomadaire peut interagir avec les phénomènes mensuels et annuels.
    • Le nombre de week-ends dans un mois peut affecter considérablement la quantité de trafic qu'un site Web reçoit au cours de ce mois. Ceci est particulièrement important car les gens signalent souvent le trafic sur une base mensuelle.
    • Le jour de la semaine au cours duquel tombe un jour férié particulier (comme Noël ou le Nouvel An) peut affecter les modèles de trafic pour le mois. Par exemple, en Europe, si le 1er janvier tombe vers la fin de la semaine, il est probable que les gens ne se rendront au travail que la semaine suivante. D'un autre côté, si le 1er janvier tombe vers le début de la semaine, les gens commenceront probablement à travailler juste après.
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    Gardez à l'esprit les heuristiques suivantes sur la façon dont les événements de conversion peuvent varier entre les jours de la semaine et les week-ends. Nous discutons également de la relation entre la conversion et le trafic, lorsque des données sont disponibles.
    • Pour les sites Web B2B, il y a beaucoup plus de trafic en semaine que le week-end. Cependant, les conversions sont encore plus fortement biaisées vers les jours de semaine. En général, les gens prennent des décisions B2B pendant les heures de travail. Cela peut être dû au fait que de telles décisions impliquent généralement une consultation et une approbation mutuelles par plusieurs personnes, qui sont plus susceptibles d'être simultanément disponibles pendant les heures de travail un jour de semaine (plus les décideurs sont impliqués, plus l'avantage des heures de travail en semaine les heures).
    • Pour les sites Web B2C, le trafic est généralement plus élevé (en termes d'utilisateurs uniques) en semaine. Les conversions sont plus élevées en semaine pour les décisions d'achat simples, y compris la plupart des commerces de détail en ligne. Cependant, les pages vues/sessions et les conversions sont plus élevées le week-end pour les cas où la décision d'achat implique des recherches plus complexes qui doivent être effectuées sur le temps personnel. Un exemple de ce dernier est l'achat de produits médicaux en fonction de sa condition personnelle. Les détails peuvent varier en fonction de la nature du site Web.
    • Pour les organisations à but non lucratif, le total des dons est le plus élevé du lundi au jeudi, le plus bas le vendredi et le plus bas le samedi et le dimanche. Par exemple, l'indice de dons numériques 2015 de Network for Good montre que 12%, 7% et 8% du montant total des dons ont été versés respectivement le vendredi, le samedi et le dimanche. Les montants moyens des dons sont également inférieurs le week-end qu'en semaine, bien que la marge soit assez faible.
Le trafic Web de bureau
Les données sont à une granularité quotidienne, l'heure est enregistrée en UTC et le trafic total, le trafic Web de bureau, le trafic Web mobile et le trafic d'applications mobiles sont tous affichés.

Partie 5 sur 8: comprendre le cycle de trafic annuel

Type de site Web Cycle annuel Exemples
Besoins académiques des étudiants Conformément à l'année universitaire: longue baisse d'été dans l'hémisphère nord et baisse d'hiver plus courte mais plus marquée Quizlet, Math Stack Exchange, Biology Stack Exchange, Physics Stack Exchange et Chemistry Stack Exchange
Besoins de travail des publics professionnels Baisse de Noël dans le monde entier, baisses régionales pour les vacances régionales, légère baisse d'été et par ailleurs constante toute l'année Trello, Stack Overflow, ServerFault et Security Stack Exchange
Activités de plein air et rénovation domiciliaire (comme le jardinage) Pics en été et minimes en hiver Échange de pile de jardinage
Voyage Légère augmentation estivale mais par ailleurs constante toute l'année Échange de pile de voyage
Cuisine Stable toute l'année, monte pendant les vacances spécifiques axées sur la cuisine (comme Thanksgiving en Europe) Cooking Stack Exchange, Oh She Glows, The Kitchn
Informations fiscales Transition d'année fiscale (décembre/janvier en Europe) et proche de la date limite de déclaration fiscale (fin mars/début avril en Europe)
Charité/altruisme/philanthropie Transition d'année fiscale (décembre/janvier en Europe) GiveWell, Charity Navigator, Forum sur l'altruisme efficace
Commerce électronique Saisons de magasinage spécifiques à la région, telles que la Journée des célibataires en Chine, le Black Friday jusqu'à Noël en Europe, Diwali en Inde
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    Identifiez le domaine général dans lequel se trouve votre site Web et comment cela pourrait affecter l'utilisation.
    • Par exemple, votre site est-il principalement destiné aux étudiants, aux personnes occupant des emplois spécifiques, aux activités de vacances, aux activités de rénovation domiciliaire ou à autre chose?
    • Pour la région et le type d'activité auxquels votre site est destiné, quel est le modèle d'utilisation au cours de l'année? Par exemple, si votre site cible des personnes au travail dans des emplois spécifiques, quelles sont les saisons de pointe et les saisons de soudure pour ce travail?
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    Utilisez des outils tiers pour obtenir une bonne base de référence pour les fluctuations saisonnières.
    • Utilisez Google Trends pour les fluctuations saisonnières de l'intérêt des mots clés. L'affichage par défaut dans Google Trends affiche les données à une granularité mensuelle depuis 2004. Cependant, il n'affiche que l' intérêt de recherche relatif, plutôt que le volume de recherche absolu. Par conséquent, il n'est pas très bon pour identifier les tendances à long terme. Mais cela peut aider à comprendre les variations saisonnières. Notez que l'affichage par défaut peut offrir trop peu de granularité et qu'un affichage sur 5 ans peut être préférable pour voir le motif le plus fin dans le cycle annuel.
    • Utilisez les données QM pour Stack Exchange dans le sujet le plus proche du vôtre, le cas échéant, ou tout autre site avec des données QM accessibles au public. Remarque: n'utilisez que des sites qui ont vérifié les métriques Quantcast, comme indiqué par la coche à côté du nom du site; les données d'autres sites sont trop peu fiables. Lors de l'utilisation de données QM, il est généralement préférable d'examiner les données sur 3 ans ou plus et de choisir des sites Web qui ne connaissaient pas une croissance rapide. C'est ainsi que le modèle que vous voyez est, pour la plupart, la tendance périodique plutôt que la tendance de croissance à long terme. Si vous devez utiliser un site qui connaît une croissance rapide comme référence, vous devrez contrôler cette croissance. Contrôler la croissance est un peu difficile, alors ne le faites que si nécessaire.
    • Vous pouvez également utiliser les données Alexa ou SimilarWeb pour des sites Web similaires au vôtre, afin de rechercher les fluctuations annuelles de leur classement de trafic. Il est important de se rappeler, cependant, que cette mesure n'est fiable que pour les sites Web qui ont un trafic assez élevé, ou ceux qui ont des métriques certifiées.
    • Vous pouvez utiliser les pages vues Wikipédia globales pour les Wikipedias linguistiques afin d'avoir une idée des cycles de trafic annuels globaux dans les pages vues. De plus, des données mensuelles par pays et par langue Wikipedia sont disponibles, mais pas sous une forme facilement graphique pour le moment: vous devrez parcourir les archives une par une et rassembler les données.
    • Utilisez les vues Wikipedia (via Wikipedia Views, wikipediaviews.org) pour avoir une idée de la fluctuation du trafic au fil du temps. Wikipedia Views trace les pages vues de Wikipedia avec une granularité mensuelle et peut donc être utilisé pour détecter approximativement les cycles annuels. Des exemples de divers types sont discutés plus loin.
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    Utilisez des dimensions d'exploration en aval pour vérifier les hypothèses concernant les raisons des tendances.
    • Explorez par emplacement pour vérifier les tendances saisonnières et les tendances annuelles spécifiques à l'emplacement, y compris les années universitaires et professionnelles ainsi que les vacances. Vous pouvez explorer les données par région pour votre propre site dans GA. Vous pouvez également explorer par région dans Google Trends.
    • Explorez par type de référence (par exemple, le groupe de canaux par défaut dans GA) pour vérifier davantage les hypothèses. En règle générale, les cycles annuels sont plus forts pour le trafic de recherche et direct et plus faibles pour le trafic sur les réseaux sociaux. En effet, l'utilisation des médias sociaux par les gens fluctue moins tout au long de l'année.
    • Explorez par type d'appareil. Les creux de vacances sont susceptibles d'être ressentis davantage sur ordinateur de bureau que sur mobile et tablette.
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    Pour les sites universitaires, gardez à l'esprit les directives suivantes pour le modèle de trafic.
    • Si le site Web s'adresse principalement à un public collégial européen, le modèle est une combinaison de deux types de structures annuelles d'année académique:
      • La structure du semestre, qui comprend un semestre d'automne qui dure environ 16 semaines. Il commence quelque part entre la deuxième semaine d'août et la première semaine de septembre et se termine quelque part entre la mi-décembre et la mi-janvier. L'autre semestre est le semestre de printemps, qui s'étend de la deuxième semaine de janvier à la fin mai. Il existe également un trimestre d'été qui commence peu après la fin du semestre de printemps et se termine peu avant le semestre d'automne.
      • La structure des trimestres, qui comprend trois trimestres dont chacun se déroule sur 11 semaines (10 semaines de cours et 1 semaine pour les finales), plus un trimestre d'été. L'automne ou le trimestre d'automne commence vers la dernière semaine de septembre et se termine vers la deuxième semaine de décembre. Le trimestre d'hiver commence la première semaine de janvier et se poursuit jusqu'à la première ou la deuxième semaine de mars. Le trimestre de printemps commence après une semaine de pause après le trimestre d'hiver et se poursuit jusqu'au début juin.
    • Le trafic non américain dépendra de la structure des années universitaires dans les pays respectifs. La plupart des pays de l'hémisphère nord ont une année universitaire qui commence en août ou en septembre et se termine en mai ou juin. Par conséquent, la structure du trafic est assez similaire d'un pays à l'autre. Si le site Web attire un trafic important de la part des élèves (enseignement secondaire ou inférieur), vous devrez également examiner le modèle de l'année scolaire pour les élèves.
    • Une bonne heuristique générale sur le trafic est qu'il augmente pendant les premières semaines d'un trimestre universitaire, puis reste à peu près constant pendant le trimestre. Cependant, une fois les finales terminées et les gens partant en vacances, cela baisse beaucoup. Notez que le modèle dans le terme peut dépendre d'aspects subtils du site Web. Certains sites Web peuvent connaître une croissance constante au cours du terme, car ils deviennent plus utiles aux gens à mesure qu'ils accumulent plus de matériel à apprendre et à maîtriser. D'autres sites Web sont plus utiles au début.
    • En combinant l'heuristique ci-dessus et le mélange de modèles de semestre et de trimestre, l'image de trafic suivante émerge.
      • Baisse d'été: Alors que les vacances d'été commencent dans l'hémisphère nord, le trafic connaît une baisse. La baisse commence avec le début des vacances d'été dans le système semestriel (en mai) et il y a une nouvelle baisse une fois que ceux du système trimestriel partent également en vacances (en juin). La baisse dure jusqu'à la mi-août, lorsque les personnes sur le système semestriel commencent à retourner au travail.
      • Trafic d'automne: Le trafic commence à s'accélérer dans la deuxième quinzaine d'août, alors que les personnes du système semestriel retournent en classe. Il connaît un autre coup de pouce fin septembre, alors que les personnes du système des trimestres retournent en classe. Il reste ensuite stable, augmentant légèrement. Il y a une brève baisse de Thanksgiving en Europe, après quoi le trafic revient à ses anciens niveaux.
      • Baisse de Noël: Le trafic chute brutalement vers la mi-décembre, alors que le trimestre universitaire (tant le trimestre que le semestre) se termine et que les gens partent pour les vacances de Noël.
      • Trafic hiver/printemps: Le trafic reprend sa croissance vers la mi-janvier, alors que les personnes des systèmes trimestriel et semestriel se remettent au travail. Il pousse jusqu'à la fin du mois. Après cela, à l'exception d'une brève baisse pour les vacances de printemps, le trafic reste principalement stable jusqu'à la baisse estivale.
    • Un exemple de site Web où ces tendances sont nettes et claires est Quizlet. La raison pour laquelle il s'agit d'un exemple extrême est que Quizlet est utilisé presque exclusivement dans le contexte des besoins académiques, alors que de nombreux autres exemples de sites Web répondent à un mélange de besoins académiques et de besoins de loisirs et de travail.
    • Vous pouvez utiliser les sites Web Stack Exchange pour les matières académiques comme points de référence pour le cycle de trafic annuel. Tracez sur trois ans ou plus afin que vous puissiez clairement discerner la tendance à long terme de la croissance (en particulier applicable aux sites plus récents) et le cycle annuel. Par exemple, sur Math Stack Exchange, vous pouvez sélectionner une plage personnalisée du 24 août 2010 au 22 août 2016 pour voir à la fois le cycle annuel et la tendance à long terme. Pour vous débarrasser des fluctuations hebdomadaires, sélectionnez Semaine sous "Afficher par". Pour le Biology Stack Exchange, vous pouvez remonter quatre ans en arrière. Étant donné que le taux de croissance d'une année sur l'autre a été plus élevé, les creux d'été ont été masqués par cette croissance rapide pour 2014 et 2015. Cependant, le creux d'été est plus clair en 2016. D'autres exemples incluent le Physics Stack Exchange et Chemistry Stack Exchange.L'Economics Stack Exchange est un peu plus bruyant en raison d'un trafic global moindre, mais présente le même schéma général.
    • Filtrer la localisation vers une ville universitaire peut être un bon moyen de mieux comprendre votre cycle annuel. Par exemple, filtrez vers Stanford ou Ann Arbor pour une université européenne avec un système trimestriel. Filtrez vers Berkeley pour une université européenne avec un système semestriel. Cependant, le trafic vers un emplacement individuel peut être trop faible. Pour distinguer clairement les variations, tracez à une granularité où vous voyez au moins 100 sessions par point tracées. Les villes individuelles peuvent attirer trop peu de trafic pour que cela fonctionne, vous devrez donc peut-être en examiner plusieurs pour obtenir une bonne image. Une autre source de variation, lorsque vous êtes au niveau de la ville universitaire individuelle, est que les caractéristiques spécifiques des cours enseignés cette année-là dans cette université peuvent affecter les schémas de circulation.Cela devient d'autant plus problématique que votre contenu est plus spécialisé et moins diversifié.
    • Google Trends est une autre heuristique précieuse pour discerner le cycle annuel de votre site Web et pour le contenu spécifique de votre site Web. Google Trends au niveau des requêtes de recherche individuelles peut être encore plus granulaire, mais aussi plus bruyant. Il est plus granulaire car il peut capturer des informations sur les tendances annuelles dans des requêtes de recherche spécifiques. Les requêtes de recherche liées à des concepts généralement couverts davantage au cours du trimestre ou du semestre d'automne connaîtront un pic plus important au cours des mois d'automne qu'au cours des mois d'hiver/printemps. En revanche, les requêtes de recherche plus généralement couvertes au cours du trimestre d'hiver/printemps ou du semestre de printemps verront plus de trafic au cours de ces mois. Par exemple, «dérivé» est le sujet clé du calcul différentiel et est généralement couvert au cours du trimestre ou du semestre d'automne. Il voit son trafic de recherche culminer en octobre,et un pic beaucoup plus petit en février. En revanche, la "série Taylor", un sujet généralement couvert dans les cours d'hiver et de printemps plus avancés, connaît un pic légèrement plus important en avril. De plus, les termes liés à la La guerre civile européenne culmine en avril et mai de chaque année. Le pic est probablement lié aux examens de fin d'année en Europe, tels que l'examen Advanced Placement History. Vous pourrez peut-être utiliser Google Trends pour mieux comprendre quel devrait être le cycle annuel attendu pour la combinaison de contenus que vous proposez.. Gardez à l'esprit, cependant, que les volumes de recherche de termes hautement spécialisés ou obscurs peuvent être trop faibles pour que les modèles soient statistiquement robustes. L'image ci-dessous montre le comportement des termes liés à la guerre civile européenne.
    • Vous pouvez utiliser les pages vues Wikipédia, représentées par le biais des vues Wikipédia, pour avoir une idée des fluctuations annuelles du trafic. Par exemple, considérons les deux mêmes exemples que ci-dessus ("Dérivé" et "Série Taylor"). D'après les vues de Wikipédia, vous pouvez voir que le dérivé a son pic principal à l'automne de l'hémisphère nord et un rebond beaucoup plus petit à l'hiver/printemps de l'hémisphère nord. En revanche, la série Taylor a des pics comparables dans les deux saisons. La première image ci-dessous trace la moyenne quotidienne des pages vues sur le bureau à une granularité mensuelle, avec la ligne bleue comme total, la ligne verte comme série de Taylor et la ligne rouge comme dérivée. De même, vous pouvez vérifier que les pages Wikipédia liées à la guerre civile européenne culminent chaque année en avril et en mai, conformément à Google Trends.La deuxième image ci-dessous donne les moyennes quotidiennes sous forme de granularité mensuelle pour les pages vues d'un certain nombre de pages liées au Guerre civile européenne, avec le total.
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    Gardez à l'esprit les heuristiques suivantes pour les sites d'information professionnels.
    • Le modèle de trafic typique est le suivant:
      • Baisse de Noël dans le monde: Il y a une baisse brutale mais brève pendant la semaine entre Noël et le Nouvel An.
      • Creux régionaux pour les jours fériés régionaux: par exemple, le trafic en Europe connaît un creux pendant l'Action de grâces en Europe, mais il n'y a pas de creux similaire dans le trafic non américain.
      • Légère baisse estivale (hémisphère nord): les sites liés au travail connaissent une légère baisse du trafic pendant l'été, mais pas aussi prononcée que pour les sites universitaires. Il pourrait y avoir deux raisons à la baisse. Premièrement, certains de ces sites sont également utilisés par les étudiants, bien que moins que par les personnes au travail. Par exemple, Stack Overflow est principalement utilisé par les personnes qui codent pour gagner leur vie, mais est également quelque peu utilisé par les étudiants qui suivent des cours de programmation. Ce dernier pourrait expliquer le creux estival. Une deuxième raison de la baisse estivale est que les professionnels sont plus susceptibles de prendre des congés pendant les mois d'été (juillet et août). Cependant, ils ne prennent pas tous du temps en même temps, donc l'effet de cette baisse est doux mais s'étend sur une plus longue période de temps.
    • Vous pouvez utiliser les données des sites suivants pour avoir une idée des cycles de trafic annuels des sites Web professionnels: Trello, Stack Overflow, ServerFault et Security Stack Exchange.
    • Vous pouvez voir des modèles similaires en utilisant Google Trends. Étant donné que le creux de Noël est bref et peut être difficile à voir, tracez un tracé sur une période de 5 ans afin d'obtenir une granularité hebdomadaire. Gardez également à l'esprit que parce que Google Trends est relatif, seules des tendances très fortes peuvent être discernées. Par exemple, pour "jquery", vous voyez la forte baisse de Noël et une très légère (mais difficile à discerner) baisse chaque été. L'analyse est compliquée par le fait que le trafic est également en baisse constante. D'un autre côté, "dhcp" voit un plongeon de Noël mais pas un plongeon d'été.
  6. 6
    Utilisez les heuristiques de modèle de trafic suivantes pour les sites Web interentreprises (b2b). Certains des détails de ces modèles de trafic sont spécifiques à l'Europe, ne s'appliquent donc pas aveuglément à différentes zones géographiques.
    • Le cycle annuel du trafic est le suivant:
      • Le trafic de janvier peut être lent à démarrer et dépend du fait que le 1er janvier était en début de semaine (auquel cas il commencerait plus tôt et durerait plus longtemps) ou en fin de semaine (auquel cas les gens commenceraient à travailler la semaine prochaine, raccourcissant ainsi mois).
      • Février est plus court de deux ou trois jours.
      • Le trafic de mars et d'avril peut être irrégulier en raison des vacances de printemps et de Pâques.
      • Mai et juin voient un trafic constant.
      • En juillet et août, le trafic entrant diminue en raison des vacances.
      • Septembre et octobre voient le trafic le plus élevé.
      • Le trafic de novembre est correct jusqu'à la semaine de Thanksgiving. Il commence à baisser le lundi et chute encore plus du mercredi au dimanche.
      • Le trafic de décembre est faible et diminue tout au long du mois, la seconde moitié ayant un trafic plus faible. Le jour de la semaine où Noël atterrit peut affecter les niveaux de trafic.
    • Malheureusement, très peu de sites Web B2B utilisent Quantcast (puisque Quantcast est principalement utilisé par les sites Web qui monétisent en affichant des publicités, et les sites Web B2B vendent leur propre produit). Par conséquent, nous n'avons pas d'exemples de données de trafic révélées publiquement.
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    Gardez à l'esprit quelques heuristiques pour les cycles de trafic annuels spécifiques au type de site. Voici quelques heuristiques pour les sites autres que les catégories académiques, professionnelles et B2B déjà évoquées ci-dessus.
    • Les sites Web liés aux activités de plein air et à la rénovation domiciliaire enregistrent généralement un trafic plus faible en hiver et un trafic plus élevé en été. Le modèle peut varier selon la mesure dans laquelle l'hiver nuit à l'activité. Par exemple, le Gardening Stack Exchange culmine en mai et juin, puis diminue régulièrement jusqu'en décembre et janvier, puis augmente à nouveau régulièrement jusqu'en mai et juin.
    • Les sites Web liés aux voyages affichent un comportement stable tout au long de l'année. Les voyages de luxe augmentent pendant les vacances, mais les voyages d'affaires diminuent, avec des effets à peu près annulés. Le Travel Stack Exchange a un comportement remarquablement stable tout au long de l'année, mais connaît une légère augmentation en été. Il voit également moins de plongeon de Noël que les sites Web professionnels, universitaires et B2B.
    • Les sites Web liés à la cuisine sont assez stables toute l'année. Les principales anomalies se situent autour de jours fériés spécifiques. Fait intéressant, en Europe, les sites Web de cuisine connaissent une augmentation du trafic autour de Thanksgiving et parfois aussi la semaine avantNoël, mais une diminution autour de Noël. Quelques exemples de sites Web à consulter sont Cooking Stack Exchange, Oh She Glows et The Kitchn (remarque: il s'agit du nom de marque du site Web, avec le «e» de Kitchen manquant). Notez que l'augmentation de Thanksgiving est plus forte pour Oh She Glows et The Kitchn que pour Cooking Stack Exchange. Cela est probablement dû au fait que les deux premiers sites (qui sont dirigés par les éditeurs) ont déployé des efforts supplémentaires pour promouvoir leur contenu à l'approche de Thanksgiving, alors que Cooking Stack Exchange (qui est axé sur la communauté) ne voit pas ce genre de effort concerté. Les images ci-dessous concernent respectivement Cooking Stack Exchange et The Kitchn.
    • Les sites Web de divertissement et de potins ne voient généralement pas de creux pendant les vacances. Certains d'entre eux peuvent même voir une augmentation du trafic pendant les vacances, en particulier s'ils couvrent des histoires de bien-être et aident les gens à passer leurs vacances. En général, leur modèle de trafic ne voit pas de cycles annuels discernables.
    • Les sites d'information n'ont généralement pas de modèles annuels discernables, mais plutôt, leurs modèles sont déterminés par la nature des événements de cette année. En fait, ils peuvent même voir des tendances sur des périodes de plus d'un an. Par exemple, les sites d'actualités politiques voient plus de trafic à l'approche des élections, qui peuvent se produire une fois toutes les quelques années.
    • Les sites Web liés aux informations fiscales pour l'Europe connaissent un trafic élevé près de la transition de l'année civile (décembre et janvier) ainsi que pendant la saison des déclarations de revenus (commençant à la mi-février et se terminant vers la mi-avril en Europe). Les sites Web contenant des informations fiscales similaires dans d'autres pays verront des modèles de trafic régis par l'année d'imposition et les délais de déclaration de ces pays.
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    Gardez à l'esprit les heuristiques de tendances annuelles suivantes pour le trafic lié aux conversions. Nous considérons les cas des dons de bienfaisance et du commerce électronique.
    • Les dons de bienfaisance en Europe sont les plus élevés au mois de décembre et les deuxièmes les plus élevés en janvier. L'optimisation fiscale ainsi que la générosité de la saison des festivals sont des facteurs contributifs, mais ceux-ci sont amplifiés par les organisations à but non lucratif s'engageant dans des campagnes de marketing et de collecte de fonds à cette période de l'année. Les sites Web des organismes de bienfaisance ainsi que ceux liés à l'évaluation des organismes de bienfaisance enregistrent plus de trafic en décembre (et après cela, en novembre et janvier) que le reste de l'année. Les exemples incluent l'évaluateur caritatif GiveWell (basé sur leurs données de trafic Web Google Analytics et Clicky, ainsi que les mesures de dons ainsi que les données Alexa), Charity Navigator (tel qu'enregistré dans les données Alexa),
    • Dans la plupart des pays, les dépenses de détail sont les plus élevées à la fin de l'année pour ce pays. En Europe et dans la plupart des pays qui suivent le calendrier grégorien, le pic de vente au détail est connu en décembre. En Europe en particulier, les ventes sont les plus importantes entre Thanksgiving et Noël. Les jours particulièrement lourds pour les ventes sont le Black Friday et le Cyber Monday. En Chine, le jour le plus important pour le commerce électronique est le 11 novembre, connu sous le nom de Singles Day, tandis qu'en Inde, les ventes sont les plus élevées pendant Diwali. Cela dit, si votre site Web ne propose pas explicitement d'offres spéciales pour ces occasions, le trafic et les conversions sur votre site Web n'augmenteront probablement pas beaucoup.
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    Utilisez le filtrage par âge, sexe et emplacement, le cas échéant, pour vérifier les hypothèses.
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Partie 6 sur 8: comprendre le cycle de trafic quotidien

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    Utilisez la granularité horaire pour étudier la variation du trafic de votre site Web au cours de la journée.
    • Gardez à l'esprit l'heuristique discutée dans la partie 2, étape 3: vous devriez viser à étudier le trafic à une granularité horaire uniquement si votre site Web est de l'ordre de 4000 pages vues ou plus par jour. En dessous, la variation aléatoire peut rendre difficile la détection des tendances. Vous pouvez toujours essayer à des niveaux de trafic inférieurs; si vous le faites voir un schéma clair qui peut être éclairante.
    • GA vous permet d'examiner les données historiques avec une granularité horaire, ainsi que d'obtenir des analyses en temps réel avec des totaux pour les 30 dernières minutes.
    • L'outil d'analyse disponible avec WordPress' Jetpack vous permet d'obtenir un graphique des 48 heures de données les plus récentes, ainsi que le nombre total de vues jusqu'à présent dans la journée UTC actuelle.
    • D'autres outils peuvent vous permettre de voir le trafic avec une granularité encore plus fine.
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    Ajustez pour ce qui suit lorsque vous considérez la variation du trafic.
    • Il est souvent plus judicieux de considérer le trafic séparément pour les régions qui se trouvent dans des fuseaux horaires différents et de filtrer votre vue pour ne considérer qu'un fuseau horaire spécifique. Ceci est particulièrement pertinent pour la recherche organique et le trafic direct régi par l'heure locale.
    • Gardez à l'esprit: GA utilise un seul fuseau horaire fixe lors de l'affichage des données (voir Partie 2, Étape 4 pour une explication). Vous pouvez vérifier le fuseau horaire utilisé en allant dans "Afficher les paramètres" dans le panneau d'administration de GA. Par conséquent, lorsque vous examinez le trafic dans différentes régions, vous devrez effectuer un ajustement du fuseau horaire pour déterminer l'heure locale dans ces régions.
    • Si vous envoyez des newsletters ou publiez sur les réseaux sociaux à des moments particuliers de la journée, vous devez alors visualiser vos schémas de trafic quotidiens par rapport à cette heure de la journée.
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    Utilisez Google Trends pour déterminer les variations de trafic au cours de la journée pour les termes de recherche liés à votre site Web.
    • Accédez à la page principale de Google Trends, saisissez un terme de recherche dans le domaine qui vous intéresse, puis sélectionnez une période de 7 jours. Cela suffit généralement pour capturer les tendances horaires tous les jours de la semaine. La nature des tendances horaires peut être différente pour les jours de semaine et les week-ends, une période de 7 jours est donc recommandée. Vous pouvez également filtrer par région.
    • Un avertissement clé: Google Trends affiche l'intérêt de recherche pour un sujet particulier par rapport à l'intérêt de recherche global à ce moment-là (et dans cette région, si vous filtrez par région). Les données sont ensuite normalisées de sorte que le plus grand point de données soit mis à l'échelle à 100. Ce n'est pas un gros problème lors de l'affichage des données à la granularité quotidienne, car l'utilisation totale d'Internet ne varie pas beaucoup d'un jour à l'autre. Cependant, il est un gros problème dans la journée, étant donné que le trafic de recherche peut varier considérablement par jour. En particulier, les mots-clés de recherche qui semblent indiquer des pics la nuit ne génèrent pas nécessairement le plus de volume de trafic la nuit; ils voient juste la plus grande part du volume de trafic la nuit.
    • Un deuxième avertissement: Google Trends utilise un seul fuseau horaire fixe, à savoir votre fuseau horaire local (voir la partie 2, étape 4 pour plus d'informations). Par conséquent, vous devrez effectuer des ajustements de fuseau horaire lorsque vous filtrez sur différentes régions.
    • Une troisième mise en garde concernant l'utilisation des données de Google Trends à cette granularité fine est que pour de nombreux termes de recherche, le volume est insuffisant pour obtenir un modèle clair. De plus, en raison de problèmes de fuseau horaire, il est nécessaire d'explorer des emplacements spécifiques, ce qui rend le volume de données encore plus faible et plus bruyant. Vous devrez donc peut-être vous contenter d'utiliser des requêtes de recherche plus larges que celles qui vous intéressent réellement.
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    Gardez à l'esprit quelques heuristiques concernant les variations de trafic au cours de la journée.
    • Il existe un cycle quotidien dans la façon dont les gens utilisent Internet.
      • Les gens utilisent moins Internet la nuit, car ils sont susceptibles de dormir.
      • L'utilisation d'Internet commence le matin mais est généralement plus faible à ce moment-là.
      • L'utilisation d'Internet dans le cadre du travail est élevée pendant les heures de travail.
      • Le trafic Internet global dans un fuseau horaire est maximal en soirée pour ce fuseau horaire, c'est-à-dire entre 19 h et 23 h. En analogie avec l'heure de pointe pour les transports, c'est ce qu'on appelle l'heure de pointe Internet. Une grande partie du trafic Internet aux heures de pointe concerne le divertissement, notamment la diffusion de musique, de films et de porno, la navigation sur les réseaux sociaux et la lecture de potins sur les célébrités.
      • En particulier, pendant les heures de pointe sur Internet, les sites axés sur les médias sociaux enregistrent également plus de trafic à ce moment-là, car la visite des médias sociaux est une activité de loisir courante en soirée.
      • Les effets organiques d'un trafic accru aux heures de pointe sont souvent amplifiés par les éditeurs qui synchronisent leurs publications sur les réseaux sociaux aux heures de pointe sur Internet. Le trafic généré par les recherches ne bénéficie pas de cette augmentation supplémentaire et connaît donc moins de pics aux heures de pointe.
    • Le cycle quotidien a différentes formes dans différentes parties du monde. Il existe quelques sources de variation.
      • L'écart jour-nuit dans le trafic varie fortement selon les régions. Dans certaines régions, le rapport entre le pic diurne et le minimum nocturne peut être aussi bas que 3, alors que dans d'autres régions, il peut être supérieur à 5.
      • Vous pouvez obtenir une estimation approximative de la forme du trafic sur différents continents à l'aide de l'outil de métriques Web en temps réel d'Akamai. Cela montre les hits HTTP par seconde au cours des 24 dernières heures (se terminant maintenant) avec les heures affichées en UTC. Malheureusement, l'outil gratuit n'offre une granularité qu'au niveau du continent, et un seul continent peut s'étendre sur plusieurs fuseaux horaires, ce n'est donc pas un très bon indicateur de la variation jour-nuit dans un seul fuseau horaire.
      • Vous pouvez également obtenir des informations intéressantes sur la façon dont le cycle quotidien varie selon la région en examinant les recherches publiées sur les tendances du trafic horaire pour les différentes langues Wikipédia.
    • Des enquêtes menées auprès de personnes utilisant Wikipédia en anglais (et certaines autres Wikipédia en langues) ont révélé que les personnes qui l'utilisent pendant la journée sont plus susceptibles d'avoir l'école ou le travail comme motivation, et celles qui l'utilisent la nuit sont plus susceptibles d'être motivées pour en apprendre davantage sur quelque chose qu'ils ont vu dans les médias.
    • Notez que si votre trafic est mondial, il peut sembler assez uniforme tout au long de la période de 24 heures en raison des différents fuseaux horaires. Vous devriez donc filtrer par région pour voir plus clairement le cycle quotidien.
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    Gardez à l'esprit les autres heuristiques générales suivantes.
    • Certaines professions ont une plus grande part de «noctambules» que d'autres. Pour ces professions, même si le trafic nocturne est plus faible, il ne tombe pas trop bas. En fait, les données Google Trends pour les recherches associées peuvent même afficher des pics de fin de soirée. Le trafic absolu est plus faible mais la part du trafic pourrait augmenter. Les professions liées à la programmation ont une forte proportion de noctambules. Par exemple, pour le mot clé «jquery» en Californie, Google Trends affiche des pics (après ajustement des fuseaux horaires) à 11 h 00, 14 h 00 et 2 h 00, le pic de 2 h 00 étant le plus élevé.
    • Les sites Web qui répondent à des besoins spécifiques à des moments particuliers de la journée connaissent des pics de trafic à ces moments de la journée. Par exemple, les sites Web qui fournissent des nouvelles et des informations aux day traders connaissent un pic au moment de l'ouverture du marché et un autre pic au moment de la clôture du marché, car le volume des transactions est le plus important à ces moments-là. En Europe, les principaux marchés boursiers sont situés à New York et ouvrent vers 9 heures du matin, heure de l'Est. Par conséquent, même en Californie, l'intérêt culmine à 9 h 00, heure de l'Est ou 6 h 00, heure du Pacifique (l'heure locale en Californie).
    • Les sites Web que les gens peuvent visiter pour planifier leur journée connaissent un pic tôt le matin, ou le soir, ou aux deux heures. Cela inclut les sites Web liés au transport et à la vente au détail (par exemple, les magasins que les gens prévoient visiter).
    • Pour d'autres exemples d'analyse des fluctuations du trafic au cours de la journée et de la façon dont ces tendances au cours de la journée diffèrent entre les jours de la semaine et les week-ends, consultez la revue 2015 de Pornhub et l'article du New York Times sur les tendances Google minute par minute.
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    Utilisez des données d'activité supplémentaires lorsqu'elles sont disponibles pour discerner le cycle quotidien.
    • Certains sites Web ont publié des données d'activité qui permettent aux gens de mesurer la variation de l'activité selon l'heure de la journée. Un exemple est les données d'activité sur les questions ainsi que les données d'activité sur les réponses sur le site Web de Q&A Stack Overflow. Les questions et les réponses montrent un pic vers 15h00 UTC, une heure avec un chevauchement maximal entre les heures de travail des différents fuseaux horaires.
    • Les données sur les actions de conversion en aval peuvent constituer une autre source de référence. Par exemple, le Digital Giving Index pour 2015 comprend des données sur la répartition des dons selon l'heure de la journée.

Partie 7 sur 8: comprendre le modèle de trafic suivant les facteurs d'incitation

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    Gardez à l'esprit la façon dont les facteurs de poussée fonctionnent généralement.
    • Les facteurs de poussée entraînent généralement des augmentations brusques et soudaines, suivies d'une diminution progressive.
    • Des exemples de tels facteurs incluent la publication de nouvelles ou de contenus connexes (vidéos, films, musique, livres) liés au sujet. Un exemple s'est produit lors de la sortie du single Hello d'Adele en octobre 2015. La chanson a ravivé l'intérêt des gens pour Adele et, par conséquent, ses anciennes chansons telles que Someone Like You ont connu une forte augmentation du trafic YouTube, qui s'est ensuite progressivement estompée. Pour voir les statistiques, cliquez sur "Plus" sous la vidéo et sélectionnez "Statistiques" là-bas.
    • Pour en savoir plus sur l'historique des facteurs de poussée et leur impact sur le trafic, vous pouvez lire sur l'effet Slashdot.
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    Si vous publiez sur Facebook, gardez à l'esprit la façon dont la circulation des messages sur Facebook change au fil du temps.
    • La forme globale du trafic résultant d'une publication réussie sur Facebook ressemble au modèle décrit à l'étape 1, à savoir une forte augmentation, suivie d'une diminution progressive. Plus de détails sont décrits ci-dessous.
    • Pendant une période initiale après la publication (qui peut durer de quelques minutes à une heure), Facebook diffuse la publication au sein d'un sous-ensemble sélectionné de l'audience potentielle, augmentant progressivement le taux de diffusion. La mesure dans laquelle il reçoit une réaction positive de ce sous-ensemble initial détermine à quel point Facebook accélère la publication.
    • Une fois la publication montée en puissance, Facebook réduit de manière exponentielle la circulation de la publication. En particulier, si la publication ne reçoit pas beaucoup de partages organiques, le trafic vers la publication depuis Facebook diminue de façon exponentielle. La forme du graphique de trafic est concave vers le haut (c'est-à-dire qu'elle descend plus vite au début, puis le taux de déclin ralentit). Ce type de forme de trafic est observé lorsque le facteur déterminant dans la circulation de la poste est la portée énorme. Sans aucun boost particulier, cela est déterminé par le nombre de personnes qui ont aimé la page. Avec un boost spécial, cela dépend de l'intensité du boost de la publication. L'exemple ci-dessous montre le trafic vers un site Web géré par Facebook. Lorsque le message est publié, Facebook le fait circuler à titre expérimental pendant quelques minutes (à partir de 16h17), ce qui entraîne une légère augmentation du trafic sur le site Web.Ensuite, après avoir déterminé le taux de réponse, le diffuse à un large public (vers 16h32), provoquant une énorme augmentation du trafic du site Web. Au fil du temps, le trafic diminue (probablement à cause de la décroissance exponentielle de la circulation par Facebook). La chute est la plus rapide au début et le trafic revient finalement à un niveau similaire à celui d'avant la publication sur Facebook.
    • Si, d'un autre côté, la publication reçoit beaucoup de partages organiques, le modèle de décomposition ne sera pas exponentiel. La forme du trafic sera concave vers le bas. En d'autres termes, il se détériorera moins au départ en raison du coup de pouce supplémentaire fourni par les repartages organiques. Plus tard, le taux de décroissance augmentera. Ce type de forme de trafic est observé lorsqu'un engagement réel plutôt qu'un volume brut est le facteur déterminant de la circulation de la poste.
    • En général, gardez à l'esprit les heuristiques suivantes pour les approximations des ratios. Le nombre de personnes qui voient votre publication ne dépassera généralement pas 20% de la population éligible, mais il peut être beaucoup plus faible, en particulier si vous avez un grand nombre de personnes qui ont suivi et aimé la page. Une plage typique est de 0,5% à 10%. Les taux de clics pour les personnes qui voient la publication peuvent varier de 0,5% à 10%, et généralement de 1% à 5%. Le ratio likes + réactions aux clics varie généralement de 1% à 5% (bien que certaines publications obtiennent beaucoup de likes sans clics, et d'autres obtiennent beaucoup de clics sans likes). Dans l'ensemble, une page avec quelques millions de likes devrait s'attendre à obtenir des dizaines de milliers de pages vues à partir d'une publication Facebook moyenne.
Utilisez Google Trends pour déterminer les variations de trafic au cours de la journée pour les termes
Utilisez Google Trends pour déterminer les variations de trafic au cours de la journée pour les termes de recherche liés à votre site Web.

Partie 8 sur 8: comprendre les tendances à long terme pour votre site

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    Identifiez les différents paramètres qui affecteraient la croissance de votre site.
    • Tendances à long terme pour l'accès à Internet pour votre public cible
    • Tendances à long terme pour le domaine ou le sujet: certains domaines connaissent une croissance globale, et si votre site appartient à l'un de ces domaines, il devrait alors croître de manière organique.
    • Modifications des algorithmes de recherche (en particulier la recherche Google) et des algorithmes des réseaux sociaux (en particulier Facebook).
    • Votre propre stratégie pour développer le contenu de votre site Web et en faire la promotion.
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    Utilisez les types de sources suivants pour avoir une idée des modèles globaux d'utilisation du Web.
    • comScore est une société mondiale de mesure des médias et d'analyse Internet. Sur la base de ses nombreux outils de mesure, comScore fournit des estimations régulières de la mesure dans laquelle les gens utilisent le Web sur divers appareils (ordinateur personnel et smartphone) ainsi que leur utilisation des applications. Il se concentre sur le trafic européen. Les données de comScore ont été citées pour des estimations de l'utilisation relative des mobiles et des ordinateurs de bureau, de l'utilisation relative des applications et des sites Web, et de la stagnation de l'utilisation des ordinateurs de bureau.
    • Les organismes de recherche par sondage et les organisations à but non lucratif mènent occasionnellement des sondages sur l'utilisation d'Internet et des sites Web par les gens. La section Internet, Science et Technologie du Pew Research Center (pewinternet.org) contient un certain nombre d'enquêtes de ce type, axées sur le public européen. Une autre source est Public Knowledge (à publicknowledge.org). Une autre source d'information est l'enquête Global Reach de la Fondation Wikimedia, avec des résultats jusqu'à présent pour l'Inde, le Nigeria et le Brésil. L'enquête, menée au moyen d'entretiens téléphoniques, couvre des questions sur l'utilisation d'Internet ainsi que sur l'utilisation de Wikipédia dans ces pays. Il a été utilisé pour le projet Nouveaux lecteurs de la Wikimedia Foundation afin de mieux comprendre comment les gens utilisent Internet dans les pays où l'accès est en croissance rapide, et comment ils se rapportent actuellement à Wikipédia.
    • Vous pouvez obtenir des statistiques sur la pénétration d'Internet dans divers pays sur le site Web de l'Union internationale des télécommunications (UIT). Vous pouvez obtenir plus de références sur la pénétration et les tendances actuelles d'Internet dans le monde et dans des pays spécifiques en consultant les références des pages Wikipédia associées.
  3. 3
    Gardez à l'esprit les grandes tendances suivantes concernant l'utilisation d'Internet en Europe.
    • La consommation d'Internet par les gens s'est déplacée du bureau vers le mobile et du Web vers les applications. Selon les données de comScore, l'utilisation d'Internet mobile représente environ le double de l'utilisation d'Internet sur les ordinateurs de bureau et les ordinateurs portables et l'utilisation des applications représente un peu plus de la moitié de l'utilisation d'Internet (donc, un peu plus que l'utilisation du Web). De plus, les données de comScore suggère également que l' utilisation de bureau a atteint un sommet en 2015. données comScore sur l'utilisation de Wikipédia, site d'information avant tout le monde, montre une baisse du nombre de visiteurs uniques à partir de fin 2013, avec la plus forte baisse sur le bureau (avec numéros de téléphone mobile reste à peu près constante ou en hausse) et la plus importante d'Europe du Nord.
    • User surveys of people's changes in Internet use, as well as changes they are considering, show that a minority (but a non-negligible one) of users have either stopped or are considering stopping their home broadband subscriptions because smartphone plans meet their Internet use needs. Users who are seriously considering this tend to have lower incomes and education levels. They cite both the cost of home broadband and the fact that they can accomplish the most important things through a smartphone as factors that influence the decision. Most users, however, see value in both desktop and mobile Internet. Mobile Internet is primarily used for communication, quick information consumption, and social media whereas desktop Internet is used more for video consumption and buying things.
    • Advertising spend is another proxy for the growth in Internet use. In the Europe, desktop advertising spend has been mostly stable since 2012, whereas mobile advertising spend has approximately doubled year-over-year from 2010 to 2015 (however, its growth rate is now falling).
  4. 4
    Keep in mind the following heuristics regarding website traffic growth patterns.
    • Websites that deal with work-related topics catering to a tech-savvy audience are likely to have seen their growth and peak earlier. In particular, organic growth rates for established websites in this category since about 2014 would be relatively small, under 10% per year in the Europe and under 20% per year worldwide. Examples are websites in the Stack Exchange Network such as Stack Overflow, ServerFault, AskUbuntu, and Math Stack Exchange.
    • Women's magazines have, since 2014, seen a slight decline in desktop web use and an increase in mobile web use, for a slight net increase.
    • Websites with social media-driven traffic driven by "clickbait" have generally seen an increase in traffic till somewhere between 2012 and 2014, but a decline in traffic since about 2014. In particular, a serious decline begins around the middle of 2016, as Facebook rolls out new ways to combat clickbait in the news feed. However, this rule has a lot of exceptions, as different kinds of websites and different kinds of social media strategies are affected in different ways by changes to Facebook's news feed algorithms and users' changing social media habits. An example of a social media website that has seen steady decline in traffic is Upworthy.
    • New genre websites in topics with less of a tech-savvy bias have much more room for rapid growth in recent years, but this growth is not guaranteed. Examples of such domains include sports, cooking, and fashion.
  5. 5
    Keep in mind the following information sources for search and social media updates that might affect your website traffic.
    • For search updates, use announcements on algorithm changes to Google Search. A good place to get an up-to-date timeline of all search algorithm changes is the Moz page on Google algorithm change history. Another source is Wikipedia's timeline of Google Search, but this is less likely to be kept continuously up-to-date. You can compare these changes against the search traffic to your website. If you have enabled Search Console, you should also be able to see data on total impressions and clicks on Google search queries that led to your website. If you see sharp changes in the search traffic occurring at a time when Google made an algorithm update, the change is likely driven by that algorithm update. You might be able to use the direction of such changes to better understand how further planned algorithm updates will affect your website traffic. There is a lot of online discussion on Google search algorithm changes, as well as paid tools that can help you understand and optimize against those.
    • For a history of Facebook news feed algorithm changes, see the events related to Product (news feed) in the Wikipedia timeline of Facebook page, and follow the references to get more details on the updates. If you see sharp changes in the reach and engagement of your posts, or the traffic to your website from Facebook, at the time Facebook makes algorithm changes, then you are likely affected by those changes.

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  2. Comment faire un site web?
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Avertissement légal Le contenu de cet article est pour votre information générale et n'est pas destiné à se substituer à des conseils professionnels en droit ou en finance. De plus, il n'est pas destiné à être utilisé par les utilisateurs pour prendre des décisions d'investissement.
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