Connaître le meilleur moment pour poster grâce à Google Analytics

6 mai 2019 par Cedric Mace

C’est une excellente question ! Un grand nombre de personnes ne savent toujours pas pourquoi ils publient tel jour et telle heure. D’autres ne vont pas si loin, dès la fin de la rédaction, ils le publient.

En tant que marketeur, il est crucial de publier vos posts, articles, vidéos, de manière stratégique pour engager votre audience. Mais comment connaître le meilleur moment pour poster ? Pas de panique, avec Google Analytics il est très facile de créer un rapport personnalisé qui répondra à votre question !

Pourquoi faut-il mettre en place ce type de rapport ?

 

Si vous mettez en place une stratégie de contenus que vous publiez sur votre blog  et relayez sur les réseaux sociaux, il est judicieux de déterminer les jours et heures où vos visiteurs sont les plus présents afin d’augmenter leur engagement. Plus un post est vu, lu, partagé, commenté et aimé, plus il sera “poussé” dans les algorithmes de Facebook, Linkedin et consorts.

Notez que si vous avez mis en place une stratégie d’Inbound Marketing, votre contenu peut ne pas faire le buzz, mais s’il est bien choisi et que les règles de base du SEO sont respectées (urls, balises, liens sortants) votre contenu performera dans le temps.

Et si vous vous posez encore la question, je vous recommande cet article : à quoi sert Google Analytics et pourquoi est-ce important pour votre entreprise à la Réunion

 

Pour connaître le meilleur moment pour poster, je vous donne les 2 étapes pour configurer votre reporting personnalisé dans Google Analytics :

 

Etape 1 : Créer un rapport personnalisé pour déterminer le meilleur moment pour poster :

 

  • Connectez-vous sur votre compte Google Analytics, en choisissant le compte sur lequel vous avez votre site internet.
  • Attention si vous avez différentes vues (site internet et blog), prendre la partie blog seulement.
  • Cliquez sur Personnalisation et Rapport Personnalisés.

 

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  •  Cliquez ensuite sur “+Nouveau Rapport Personnalisé

 

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  • Nommez votre rapport personnalisé. Dans notre cas, nous recherchons à définir l’heure de pointe en terme de session sur notre site. Il est préférable de ne pas réinventer la roue et de lui donner, un titre simple comme “Heure de pointe en Sessions”. Idem pour le nom du rapport.
  • Demandons maintenant à Analytics de nous montrer toutes les sessions en fonction des heures.
  • Dans la case groupe de statistiques, recherchez les “Sessions”, et en dimension (l’axe des abscisses pour ceux qui se souviennent de leurs cours de Maths), on met les “Heures”.
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Si vous souhaitez faire la distinction entre le blog et le site web, vous pouvez choisir cette valeur ici. N’oubliez donc pas de le mentionner dans votre titre de rapport personnalisé.

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  • Enregistrez ensuite votre rapport. Vous obtiendrez un graphique qui reprend la courbe par heure des visites sur votre site internet.

On voit clairement ici, qu’il y a une tendance significative sur notre site, vous êtes de plus en plus à nous suivre entre midi et deux aux heures de bureau, mais aussi en fin d’après midi vers 17h.

 

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Nous avons donc appris que si nous devions poster un nouvel article de blog, vous seriez plus réceptifs à partir de 11h et 17h. A partir de 21h, vous nous lisez toujours, mais êtes moins nombreux. 

 

C’est noté pour l’heure, maintenant, définissons ensemble le jour !

 

Etape numéro 2 : Ajouter les jours de la semaine !

 

Nous ne nous connectons pas tous de la même manière la semaine et le weekend. Si vous voulez déterminer et comprendre quelles sont les tendances, je vous conseille de faire une analyse en ajoutant les jours de la semaine, et un autre rapport avec la semaine complète.

Pour ce faire, on reprend le rapport des heures de pointe et on le duplique :

 

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  • Maintenant, cherchons à déterminer le ou les jours où nous avons le plus de visiteurs sur le site.
  • On change le nom du contenu, on met Jours de pointe, on laisse les sessions et on ajoute “Jour de la semaine” dans la dimension principale.

 

Pour aller un peu plus loin, on peut ajouter un petit filtre pour séparer les statistiques du weekend et celles de la semaine “ouvrée”.

  • Pour ce faire, il faut ajouter un filtre en incluant “Nom du jour de la semaine”, et dans le menu déroulant, changer “Mot clé exact” en “Regex”. Cela indiquera quel chiffre chercher. Google Analytics n'interprète pas les chiffres de la même manière, et c’est pour cela qu’il faut lui indiquer que nous voulons le Lundi au Vendredi en lui indiquant avec des chiffres et crochets. Bien mettre ces crochets, sinon rien n’apparaîtra. [1-5].

De même Dimanche et Samedi correspondent à 0 et 6, donc ne vous étonnez pas si votre semaine commence par Dimanche.

 

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Il n’y a plus qu’a sauvegarder !

 

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Et voilà, vous avez votre rapport personnalisé (avec vos deux onglets) qui vous donne les tendances des visiteurs sur votre site internet.

Cette analyse est à faire tous les 2 mois, car les tendances évoluent vite. De plus, si vous lisez ces dernières lignes, il y a fort à parier que le sujet vous intéresse, et que vous appréciez la précision lorsque l’on parle de stratégie marketing !

 

Si vous souhaitez être accompagné sur la configuration de votre Google Analytics ou une formation sur l’utilisation de Google Analytics pour votre entreprise, vous pouvez nous prendre RDV ici :
Formations sur mesure Marketing

Cedric Mace

Diplômé d’Ecole de Commerce en Marketing International à l’ISEG Bordeaux et d’un MBA en Management à Paris. Cédric s’est spécialisé dans le Digital Marketing en faisant ses armes à Londres dans une startup d’e-commerce. Il évolue auprès de Google et des plateformes d’affiliation afin de tester les solutions génératrices de trafic et de conversion (SEA, SEO, Blog, Emailing, Retargeting). Il se tourne ensuite vers CRITEO qui lui permet d’avoir une vision globale des différents enjeux et accompagne en stratégie ses clients. Réunionnais de naissance, il revient en 2016 pour être acteur de la digitalisation de son île, en conseillant les entreprises locales (Canal+, EDF…) en tant que Directeur Clientèle chez HAVAS. En 2018, il rejoint MMio pour accélérer la digitalisation des entreprises Réunionnaises.

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