» Content Marketing Analytics : comment savoir si les internautes lisent réellement votre contenu ?

par le 05.05.13


L’une des préoccupations majeures d’un webmarketeur est de savoir si son contenu parvient à capter l’attention de ses visiteurs, de savoir s’il répond à leur besoin, et s’il suscite leur intérêt.

Sans cela, aucune chance de pouvoir marquer l’esprit du visiteur, et encore moins, d’en faire un client.

Or Google Analytics nous permet de savoir combien de personnes chargent nos articles… mais pas de savoir combien les lisent réellement – et encore moins, d’évaluer si le contenu parvient à susciter leur intérêt.

C’est fâcheux : c’est précisément ce qu’on aurait aimé pouvoir analyser.

Pour revenir (et consommer) sur un site, il faut déjà que l’internaute s’en souvienne. Pour s’en souvenir, il faut qu’il ait été marqué par sa qualité. Et pour avoir été marqué par sa qualité… il doit en avoir consulté le contenu.

On a envie de savoir si le visiteur lit réellement (et attentivement) :

  • nos articles – car c’est le seul moyen de le persuader de la qualité de notre contenu
  • nos landing pages et pages de vente – car c’est le seul moyen de lui faire comprendre notre offre, et comment elle répond à ses besoins
  • … ou toute autre page jouant un rôle clé dans notre stratégie

*  *  *  *

Dans un précédent article, j’ai abordé le sujet du taux de rebond dans Google Analytics. J’expliquais notamment pourquoi cet indicateur est une donnée  trompeuse et inutilisable dans la plupart des cas (Google Analytics : pourquoi il ne faut surtout pas se fier au taux de rebond).

La conclusion était que le TR ne tient pas ses promesses, et que contrairement à ce que pensent beaucoup d’utilisateurs de Google Analytics, il est trompeur d’utiliser le taux de rebond pour juger de l’efficacité d’une page à capter (ou non) l’attention de ses visiteurs.

*  *  *  *

Mais même si ses indicateurs de base sont peu utiles, Google Analytics est un outil puissant et flexible.

Avec un peu d’astuce et de  créativité, il est possible de mesurer si l’internaute lit votre contenu ou pas – et d’évaluer son niveau d’intérêt et d’engagement.

Comment ? C’est ce que nous allons voir dans cet article.

Pour commencer, prenons quelques minutes pour bien poser le problème.

Que veut-on savoir, et comment le mesurer ?

Je prends le cas de l’un de mes sites, FTS.

FTS est un magazine masculin en ligne, créé en 2004. Il s’agit d’un site de contenu, diffusant des articles lifestyle & relationnel. Chaque jour, FTS reçoit 13 à 15 000 visiteurs (des hommes de 18 à 30 ans). Au total, le site reçoit donc près de 450 000 visiteurs par mois

A ce niveau de trafic, la moindre inefficience webmarketing peut avoir un impact fort, à la hausse ou à la baisse.

Typiquement, il me serait extrêmement utile de savoir quels articles captent l’attention, lesquels rebutent… et pourquoi ?

Cela me permettrait de répondre à des questions comme  :

  • ma ligne éditoriale est-elle efficace ?
  • un article plus pointu capte-t-il plus l’attention ?
  • quel est l’impact de la mise en forme, de la taille des titres, de l’aération, de la présence d’images ?
  • certains sujets plaisent-ils davantage que d’autres ?
  • qui sont mes lecteurs, et qui sont mes non-lecteurs ?
  • quels articles doivent-être réécrits en priorité ?

Et si le taux de rebond n’est pas l’indicateur qui permet de mesurer cela… comment faire ?

Le taux de sortie ?

Le taux de sortie d’une page, c’est la proportion d’internautes pour qui cette page sera la dernière visitée sur votre site. Comprendre par là : « je lis cette page, puis je quitte le site ».

sorties

… mais comme pour le taux de rebond, le taux de sortie d’une page est trop flou pour réellement permettre de dire

  • Quand intervient ce départ (quasi immédiatement, ou au bout de longues minutes de lecture attentive ?)
  • Ni pourquoi intervient ce départ (est-ce le contenu qui provoque le départ, ou une raison extérieure ?)

Bref, il ne dit rien de pertinent sur l’attrait et l’impact exercé par votre page sur votre visiteur, il faut chercher ailleurs.

Le temps moyen passé sur la page ?

average-time

Raté, lui non plus n’est pas fiable.

  • Un internaute peut avoir passé 20 minutes sur votre page sans en avoir lu un seul mot : parce qu’il est parti prendre un café, ou qu’il a ouvert 10 onglets à la fois par exemple…
  • Par ailleurs, Google Analytics ne sait pas récupérer le temps passé sur une page si c’est la dernière que consulte l’internaute sur votre site (GA calcule le temps d’une page lorsque l’internaute passe à la page suivante. Si la page suivante est extérieure à votre site, l’info se perd).

Bref, la statistique « temps moyen » ne permet pas non plus de juger de l’intérêt du visiteur pour votre contenu : il faut trouver autre chose.

La solution

Ce qu’on souhaite mesurer, c’est :

  1. Si la page rebute
  2. Si la page parvient à capter l’attention de l’internaute…

Cela revient à dire qu’on veut mesurer :

  1. Les rebonds « rapides » : les rebonds rapides, ceux qui traduisent un « rejet » de votre page par le visiteur (pour détecter les pages qui posent problème)
  2. Si ceux qui restent sont bien présents et actifs sur la page… et s’ils lisent le contenu avec attention ou non (pour repérer les contenus efficaces ou non)

C’est donc deux informations distinctes qu’on cherche à faire remonter, qui permettent de comprendre la façon dont le contenu parle ou non aux visiteurs.

Et maintenant, nous allons voir comment faire pour permettre à Google Analytics de mesurer tout cela.

1.
Comment obtenir le taux de rebond « rapides » dans Google Analytics

En Juillet 2012, l’équipe en charge du blog officiel de Google Analytics a proposé un petit « hack » qui permet de calculer un taux de rebond plus significatif : Adjusted Bounce Rate

… c’est à dire, un taux de rebond « rapides » uniquement.

La démarche est pertinente : cela permet de distinguer rebonds rapides (signal négatif) des rebonds « longs » (moins négatifs), qui peuvent décrire le départ d’un entrant après que celui-ci ait consulté avec attention votre page.

Il est donc intéressant de détecter les rebonds rapides uniquement : ceux qui traduisent les départs immédiats, sans les polluer en les mélangeant avec les rebonds longs.

Comment faire ?
Le hack proposé par l’équipe Google Analytics consiste en une simple ligne de code à rajouter dans votre code de suivi Google Analytics (vous pouvez consulter l’article initial ici).

taux-de-rebond

=> L’effet est immédiat.
En faisant ainsi, vous enregistrez le nombre de fois où un visiteur reste plus de X secondes sur votre page.

* * * *

Ok, une bonne chose de faite : on sait désormais si notre page REBUTE ou non les visiteurs.
Reste qu’on n’a toujours aucune info sur la capacité de la page à capter leur attention.

Voici comment faire.

2.
Comment savoir si les internautes lisent réellement votre contenu ?

Au fil de mes recherches sur le sujet, je suis tombé sur un script du blogueur norvégien Eivind Savio, qui lui même améliorait un premier script de Justin Cutroni (évangéliste et expert Analytics chez Google), lui-même inspiré de réflexions de Thomas Baekdal

La logique de Justin & Eivind est la suivante :

  • Détecter si le visiteur commence à lire le contenu de la page
  • Déterminer jusqu’où il lit la page (jusqu’à la fin de l’article ? jusqu’au bas de la page ?)
  • … et essayer d’en déduire son degré d’attention et d’intérêt.

Clairement, leur démarche me paraît être la bonne.

Juste, il m’a semblé intéressant d’apporter quelques modifications au script de Eivind (le plus avancé à mon gout).

Que fait ce script ?

Comme Justin et Eivind, pour déduire le niveau d’intérêt de l’internaute, je vais

  1. Observer s’il commence à lire (pour déterminer si mon visiteur est réellement là, ou s’il est juste parti se faire un café en oubliant mon site)
  2. Observer s’il va jusqu’au bout de mon article ou non
  3. S’assurer qu’il a passé suffisamment de temps sur le contenu, pour qu’on puisse en déduire qu’il ne l’a pas simplement « scanné »
  4. … et cerise sur le gâteau, observer s’il va jusqu’à parcourir les commentaires

Le script

Précisions

  • Mes exemples sont tous basés sur le code de suivi Google Analytics dit « asynchrone » (la version la plus récente, qui ne ralentit pas le chargement des pages. Je vous suggère fortement d’utiliser cette version si ce n’est pas encore le cas).
  • Si vous utilisez WordPress, et que vous utilisez un plugin qui insère lui-même le code Analytics (comme celui de Yoast), ça ne marchera pas, vous ne pourrez pas faire les modifications. Je vous conseille de plutôt insérer le code Google Analytics ET les modifications vous-même, dans le fichier header.php de votre thème WordPress. Le net regorge d’articles qui expliquent comment faire.
  • Je ne suis pas codeur de formation, aussi, il se peut que mon code soit perfectible : si vous repérez des choses améliorables, n’hésitez pas à me le faire savoir dans les commentaires.

Ce script est écrit en langage Javascript / JQuery.

  • Il doit impérativement être placé dans le code de suivi Google Analytics, si possible avant la ligne « _gaq.push([‘_trackPageview’]); »
  • Vos pages doivent impérativement comporter un appel vers la librairie Jquery, sinon le script ne fonctionnera pas
<script src="http://code.jquery.com/jquery-latest.min.js"></script>
  • … à placer avant le code de suivi Google Analytics de préférence)
  • Notez qu’il se peut que WordPress ou l’un de vos plugins se charge déjà d’insérer lui-même ce code d’appel à la librairie jQuery, auquel cas, vous n’aurez peut être pas à le faire manuellement.
  • Afin de ne pas ralentir le chargement de vos pages, prenez la bonne habitude de mettre tout le code javascript / jQuery APRES le code CSS (ou les appels vers vos fichiers de styles CSS) … sans quoi le chargement de la page se bloque quelques instants, ce qui peut être très désagréable pour le visiteur.

Pour faire remonter les différentes informations à Google Analytics, je déclare des évènements.

  • Sans rentrer dans les détails, dans Google Analytics, les évènements permettent de mesurer des actions précises (un téléchargement, la validation d’un formulaire, … ou la lecture d’un article, dans notre cas). Pour plus d’infos, vous pouvez lire l’article de Justin Cutroni sur les évènements Google Analytics, ou la documentation officielle.

Si tout cela est trop technique pour vous, faites appel à quelqu’un qui comprend le code HTML et les bases de Jquery : cela peut sembler effrayant à un non-initié, mais d’un point de vue technique, c’est plutôt basique en réalité… cela ne devrait pas lui demander plus de 30 minutes.

Enfin, la partie qui mesure la façon dont le visiteur a consulté (ou pas) les commentaires est évidemment facultative, et ne devrait être laissée que si votre contenu… contient une zone de commentaires.

Si ce n’est pas le cas, vous pouvez supprimer la partie du script qui gère l’observation du survol des commentaires :

if (bottom &gt;= commentsStart+minCommentsScroll &amp;&amp; !beyonder)
{
	endTime = new Date().getTime();
	totalTime = Math.round((endTime - scrollTimeStart)/1000);
	if(!debugMode)
	{
		_gaq.push(['_trackEvent','Contenu','Comments checker - '+readerType,window.location.pathname,totalTime,true]);
	}
	else { alert("You checked comments. Must really like the article !"); }
	beyonder = true;
	}
}

Comment l’ajouter sur votre site ?

Si votre site est basé sur WordPress, voici ce à quoi l’intégration devrait ressembler :

BaptisteLegrandFR---intégration-code-JQuery

  • Pour un exemple « live », consultez le code source de la démo (n’hésitez pas à consulter le code source pour repérer comment doit se présenter le code chez vous)

Si vous utilisez WordPress, et que vous souhaitez restreindre l’utilisation de ce script à vos pages de contenu, voici comment faire :

  • Ouvrez le fichier header.php de votre thème (c’est sans doute là que vous avez copiez le code de suivi Google Analytics – si non, vous devriez).
  • Entre la ligne _gaq.push([‘_setAccount’, ‘UA-78966-4′]);
  • et la ligne _gaq.push([‘_trackPageview’]);
  • copiez <?php if ( is_singular() ) {  ?> LE JAVASCRIPT <?php } ?>

De cette manière, le code n’apparaîtra que sur les pages de contenu de votre blog WordPress, laissant inchangé le code de suivi Google Analytics sur les autres pages (accueil, catégories, tags, …).

  • Si votre site n’est pas basé sur WordPress, le principe reste le même : insérer ce code Javascript dans votre code de suivi Google Analytics, et de préférence, sur vos pages de contenu uniquement.

Configuration

1. Il y a quelques valeurs que vous pouvez / devez modifier dans ce script :

  • var debugMode = false; // Mettez true pour tester le script
  • var minReadTime = 45; // La durée en secondes pour avoir parcouru le contenu, en dessous de laquelle on considère que le visiteur est plus « scanneur » que « lecteur »
  • var commentsTrigger= 0.3; // Si le visiteur a parcouru plus de 30% des commentaires, on considère qu’il s’y intéresse vraiment. Si votre page ne contient pas de commentaire, cette variable ne sera pas utilisée.

2. Très important : personnalisez le nom de vos zones de contenu et de commentaires

Le script a besoin que vous lui disiez où se trouvent le contenu et les commentaires… sinon il ne fonctionne pas.

  • Dans le javascript, remplacez chaque occurence de « #content » par la classe ou l’ID qui délimite votre contenu (ex : <div id= »moncontenu« >).
  • Idem pour la zone de commentaires (#comments dans ma démo : remplacez par le nom que vous utilisez sur vos pages à vous)
  • Si besoin, regardez comment c’est fait dans la démo, et essayez de reproduire en tenant compte de vos spécificités.
  • Sinon, demandez à un ami qui sait faire, c’est vraiment assez basique pour quelqu’un qui comprend le HTML

3. N’oubliez pas que vos pages doivent contenir un appel à la librairie jquery

  • Exemple :
    <script type=’text/javascript’ src=’http://code.jquery.com/jquery-latest.min.js’></script>

Quelle différence par rapport à la version d’Eivind Savio ?

  • Le script fonctionne un peu différemment (je ne rentre pas dans les détails, j’ai essayé de l’alléger et de le simplifier, c’est juste technique)
  • Au lieu de regarder si le visiteur va jusqu’en bas de la page, j’observe s’il va jusqu’à parcourir les commentaires à la suite de l’article (ce qui serait un signe supplémentaire d’intérêt)

Le script de Eivind ne se base pas sur la vitesse de lecture de l’internaute, mais simplement, sur un durée minimale de lecture. Que le contenu fasse 500 ou 10 000 mots, à partir de 45 secondes, Eivind déduisait que l’internaute était un lecteur.

J’ai tendance à penser qu’il vaut mieux essayer de calculer une vitesse de lecture moyenne, je pense que cela traduit mieux le niveau d’intérêt du lecteur.

Après réflexion : l’approche de Cutroni & Savio me parait être la bonne façon de faire.
Effectivement, quelque soit la longueur de l’article, si quelqu’un atteint le bas en moins de 60 secondes, c’est un scanneur. Contrairement à celle à laquelle j’avais pensé en premier lieu (basée sur la vitesse de lecture moyenne), leur méthode tient compte des pauses qu’on peut faire, des aller et retours qu’on peut faire pendant la lecture… donc c’est mieux de juste s’assurer que le bas du contenu n’a pas été atteint trop vite.

Les limites de ce script

  • Avec ma méthode, si le visiteur s’en va avant d’avoir atteint le bas de l’article, le calcul de son temps de lecture ne se fait pas, et on n’a aucun moyen de savoir s’il était un « Real Reader » ou un « Scanner ».
  • Toute la logique du script tourne autour du scroll : le calcul se fait chaque fois que le lecteur scrolle un peu plus sur le bas. Sans scroll, pas de calcul possible. Du coup, si votre page de contenu est trop courte pour être scrollée (ex : une galerie d’images en plein écran), il faudra réfléchir à une autre approche (c’est un sujet auquel on pourra réfléchir dans un autre article, ou dans les commentaires).

Enfin, si vous utilisez ce script sur vos pages, merci de laisser mes contacts ainsi que les liens vers les sites de Justin Cutroni et Eivind Savio, afin que les auteurs de ce travail puissent être identifiés et reconnus pour leur contribution :)

Si vous avez des difficultés ou des questions, faites bon usage des commentaires ci-dessous, j’essaierai de vous aider dans la mesure du possible (… gardez à l’esprit que je ne suis pas développeur pro – juste un bricoleur).

Suivi et Analyse

Récolter des données n’est pas tout, encore faut-il savoir les étudier et les interpréter. Dès le lendemain, votre Google Analytics commencera à impacter les modifications que vous avez faites… mais il faudra attendre la fin de la période (en général, le mois) pour que la perturbation soit effacée, et pour pouvoir commencer à utiliser ces indicateurs.

Patience ! Mon prochain article expliquera comment exploiter ces données.

Au fait... J'édite plusieurs sites et cumule près d'un milion de lecteurs par mois. Depuis plus de 10 ans, je gère les différentes facettes d'un projet web de grande envergure : SEO, stratégies de contenu & content marketing, community management, développement technique (notamment Wordpress, PHP/MySQL, HTML/CSS, Javascript & jQuery), growthhacking et business dev. Si vous avez besoin d'un avis, d'un coup de main, voire, d'un consultant ou d'un prestataire, que ce soit sur votre SEO, votre contenu, votre community management, le bon fonctionnement et l'optimisation de la performance de votre site Wordpress, ou toute autre problématique, vous pouvez me contacter via Twitter , Google+ ou LinkedIn.

Et si cet article vous a inspiré des questions ou des remarques, n'hésitez pas à réagir dans les commentaires !

Faire suivre cet article à vos contacts ?


Qu'en pensez-vous ?