Comment fusionner des données dans Looker Studio avec des exemples pratiques

La fusion des données dans Looker Studio (anciennement Google Data Studio) est une technique puissante qui vous permet de combiner des données provenant de plusieurs sources dans un seul rapport ou une seule visualisation.

Vous pouvez créer des graphiques personnalisés et des rapports qui fournissent une vue complète de vos données, rassemblant des informations provenant de plusieurs sources de données.

Cette technique peut être particulièrement utile pour les professionnels du référencement et les spécialistes du marketing numérique lorsque vous avez besoin de comparer des données provenant de différentes sources.

Comment les experts SEO peuvent utiliser la fusion de données

Depuis Google Search Console (GSC) et Google Analytics (GA) sont des plateformes de données différentes, vous ne pouvez pas voir le trafic des médias sociaux vers les articles et la position moyenne en même temps.

Il peut être particulièrement important d'analyser s'il y a une corrélation entre la popularité sociale et la position de classement dans la recherche. Avec la création de Looker Studio, vous pouvez désormais créer de tels rapports de corrélation.

Mélanger les données sur le trafic du site Web, le taux de rebond et le temps passé sur le site avec les données de classement des mots clés peut aider les professionnels du référencement à mieux comprendre comment les performances du site Web affectent classements des moteurs de recherche.

Comment les spécialistes du marketing PPC peuvent utiliser la fusion des données

Les spécialistes du marketing PPC peuvent comparer les données de plusieurs plates-formes publicitaires telles que Google Ads, Facebook Ads et LinkedIn Ads.

En combinant les données de ces plates-formes, les spécialistes du marketing peuvent comparer des mesures telles que le coût par clic (CPC) , les taux de conversion et le retour sur investissement pour identifier la plate-forme la plus performante.

En outre, ils peuvent combiner les données de plusieurs campagnes, ce qui leur permet d'obtenir une vue plus globale des performances globales de leur campagne et d'identifier les modèles ou les tendances qui peuvent ne pas être visibles dans des campagnes individuelles.

Plongeons maintenant et apprenons avec des exemples de cas d'utilisation.

Comment combiner les données de Google Analytics 4 et de la console de recherche Google

Nous allons créer une source de données mixte pour déterminer si le trafic sur les réseaux sociaux et la visibilité de Google Discover sont corrélés.

Ce sera une expérience intéressante, d'autant plus que Gary Illyes a récemment déclaré que les réseaux sociaux les médias peuvent jouer un rôle important dans l'amélioration de l'indexabilité.

Pour mélanger les données de deux sources dans Looker Studio, nous devrons ajouter les deux sources à notre projet.

Si vous n'avez pas t déjà ajouté les sources, apprenons à le faire étape par étape. Si vous savez déjà comment procéder, vous pouvez ignorer et continuer ci-dessous.

Comment ajouter Google Analytics 4 dans Looker Studio

Aller à Ressources > Gérer les sources de données ajoutées.

Capture d'écran de GA4, mai 2023

Capture d'écran de GA4, mai 2023

Dans la boîte de dialogue contextuelle, cliquez sur le lien hypertexte Ajouter une source de données et choisissez votre propriété Google Analytics 4 (GA4).< /p>

Comment ajouter des données de Search Console dans Looker Studio

Aller à Ressources > Gérez les sources de données ajoutées comme à l'étape précédente et recherchez "console de recherche" dans la boîte de dialogue contextuelle pour trouver un connecteur.

Capture d'écran de Looker Studio, mai 2023

Capture d'écran de Looker Studio, mai 2023

Sélectionner impressions d'URL > Discover pour ajouter des données Google Discover dans Looker Studio.

Maintenant, ajoutons des tableaux de données à notre tableau de bord à partir de chaque source.

Après toutes ces étapes, vous verrez les données de chaque source, mais vous remarquerez que GSC a une URL complète, alors que la table GA4 n'a que le chemin .

Nous devons mettre les deux données dans le même format et définir le même ID pour que le champ de dimension puisse les fusionner.

Il est important de s'assurer que les identifiants (ou noms) et les types des champs que vous souhaitez fusionner sont cohérents dans toutes les sources de données.

Dans l'ensemble, le moyen le plus rapide de fusionner les données consiste à sélectionner les deux tableaux, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et choisissez "Mélanger les données" dans le menu.

< img src='https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2023/05/blend-data-dialog-645a6ecfa8678-sej.png' alt='Blend data' width='1920' data-srcset data-src='https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2023/05/blend-data-dialog-645a6ecfa8678-sej.png' />Mélanger les données.< noscript>

< img src='https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2023/05/blend-data-dialog-645a6ecfa8678-sej.png' alt='Blend data' width='1920' data-srcset data-src='https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2023/05/blend-data-dialog-645a6ecfa8678-sej.png' />Mélanger les données.< noscript>

Mais si vous essayez avec différentes sources, vous remarquerez que les données combinées n'ont pas de sens, comme indiqué ci-dessous.

Données erronées.

Données erronées.

Dans certains cas, cela peut fonctionner, par exemple, lorsque vous mélangez des données provenant de la même source - mais lorsque en mélangeant des données provenant de différentes sources, nous devons créer un nouveau champ "Chemin de page" ajusté qui aura le même format et ID.

Créons un "chemin de page" dans la source GSC en tant que nouveau champ qui utilisera la formule REGEXP_REPLACE pour supprimer l'hôte de l'URL.

Le le point clé ici est de définir le "chemin" de l'ID de champ, qui sera le même lorsque nous le créerons dans GA4.

Ainsi, Looker Studio est capable de faire correspondre les dimensions et de les fusionner.

Faites de même avec le Source GA4 et créez un champ "Chemin de la page" avec l'ID "chemin".

Nouveau champ de chemin de page dans la source GA4.

Nouveau champ de chemin de page dans la source GA4.

Maintenant, dans les tableaux, nous avons ajouté remplacer la dimension par le champ nouvellement créé "Page path" (vous pouvez lui donner n'importe quel nom pour les différencier facilement, la clé est d'avoir le même "ID de champ").

Tableaux utilisant la page path new field.

Tableaux utilisant la page path new field.

Vous avez maintenant vos données prêtes à être mélangées en utilisant "Blend data" de la boîte de dialogue du clic droit illustrée ci-dessus. Mais avant cela, nous voulons nous assurer que nous n'avons que du trafic social provenant de GA4. Pour cela, nous devons appliquer un filtre à la table GA4 en suivant ces étapes :

Ajouter un Filtre > Créez un filtre et dans la boîte de dialogue contextuelle, définissez le nom du filtre et la condition Le support contient "social".

Vous pouvez maintenant mélanger les données et avoir le trafic social et les impressions Google Discover côte à côte- côté.

Impressions et sessions des réseaux sociaux dans un seul tableau.

Si vous rencontrez des valeurs « nulles » dans les impressions colonne pour les anciennes URL, c'est parce que GSC ne dispose que de données disponibles pour les URL nouvellement publiées.

< p>Par conséquent, les données des anciennes URL peuvent ne pas apparaître dans GSC, ce qui peut entraîner des valeurs "nulles".

Il s'agit d'un phénomène courant qui n'indique pas nécessairement des problèmes avec vos données ou votre suivi.

Impressions et sessions des réseaux sociaux dans un seul tableau.

Si vous rencontrez des valeurs « nulles » dans les impressions colonne pour les anciennes URL, c'est parce que GSC ne dispose que de données disponibles pour les URL nouvellement publiées.

< p>Par conséquent, les données des anciennes URL peuvent ne pas apparaître dans GSC, ce qui peut entraîner des valeurs "nulles".

Si vous rencontrez des valeurs « nulles » dans les impressions colonne pour les anciennes URL, c'est parce que GSC ne dispose que de données disponibles pour les URL nouvellement publiées.

Vous trouverez ci-dessous un schéma simplifié qui montre ce que signifie le mélange.

< span>Image créée par l'auteur, mai 2023

< span>Image créée par l'auteur, mai 2023

Mais que se passe-t-il si nous voulons voir aussi comment les impressions et le trafic social évolue avec le temps ?

Pour cela, nous devons éditer le blended source de données et faites-la glisser dans une liste de dimensions et également dans un champ Date.

(Dans d'autres cas, vous devrez peut-être reproduire l'étape de conversion des dimensions dans le même format et ID avec le champ Date également. Mais dans ce cas, puisqu'ils sont déjà dans le même format et ont le même nom, cela fonctionnera, car Looker Studio correspond également en utilisant le nom du champ.)

< /p>

Ajouter une date champ.

< /p>

Ajouter une date champ.

< /p>

Vous pouvez désormais choisir le type de graphique Série chronologique pour voir comment les impressions et le trafic social s'aligne les uns avec les autres.

Puisque les impressions sont beaucoup plus élevées que les médias sociaux trafic, il est utile de choisir une échelle logarithmique pour une meilleure visualisation.

Après en analysant les données, il est clair qu'il existe une forte corrélation entre les impressions dans Google Discover et le trafic social. Les hauts et les bas des impressions correspondent très étroitement aux modèles de trafic social, ce qui indique qu'un trafic accru sur les réseaux sociaux entraîne une augmentation de la visibilité dans Google Discover.

(S'il vous plaît rappelez-vous toujours que la corrélation n'est pas la causalité.)

L'algorithme de classement de Google Discover est très différent de la recherche Google.

Maintenant, vous pouvez vous demander s'il existe une corrélation entre le classement et le trafic social. Explorons cela également.

Toutes les étapes sont les mêmes, à la différence que vous devez ajouter le tableau de données Web de GSC et inclure la position moyenne comme métrique.

< dt>

Tableau de données de recherche Web GSC.

Après avoir créé un nouveau champ, "Chemin de la page", avec le même Champ ID "path" et mélange, nous voyons qu'il n'y a pas de corrélation entre le trafic social et la position de classement dans la page de résultats du moteur de recherche (SERP).

Vous pouvez voir que la position du classement ne change pas lorsque le trafic social monte et descend. Ainsi, nous pouvons conclure que la position de classement n'est pas corrélée au trafic sur les réseaux sociaux.

Trafic social et position de classement. (Échelle logarithmique)< /div>

Trafic social et position de classement. (Échelle logarithmique)< /div>

Conclusion

Avec ces exemples, vous pouvez voir combien d'informations utiles sur les données vous pouvez obtenir en combinant des données provenant de différentes sources de données.< /p>

Beaucoup d'entre vous ont accès à Ahrefs, Semrush, sur tout autre outil SEO, et vous pouvez essayer de mélanger les données de backlink avec les données de trafic de référence Google Analytics pour comprendre l'impact de vos backlinks sur le trafic de votre site Web.

Le principe clé ici est de créer des dimensions dans deux ensembles de données avec les mêmes ID de champ , qui sera utilisé dans le mélange.

Plus de ressources :

• Un guide détaillé pour démarrer avec Looker Studio (le nouveau Google Data Studio)
• Le tableau de bord de rythme Google Ads ultime pour 2023 (modèle Looker Studio gratuit)
• Tendances PPC 2023

Image sélectionnée : Andrey_Popov/Shutterstock