Suite à mon article en anglais sur l’utilisation du BEA ( Bots Events Analyis : https://data-seo.com/2016/12/14/bot-event-analysis-bea/ ), j’ai préparé un tutorial qui vous explique comment créer votre première analyse SEO avec proM. Par contre, ProM charge seulement des fichiers CSV donc la difficulté était de créer un programme en ligne qui vous permette de tester
Cet article fait suite à la conférence « Positions SEO : du monitoring à la prédiction » que Vincent et moi avons donné lors de l’OVH Summit Paris 2016. Vous trouverez ici le guide complet pour créer votre plateforme de suivi de positions sur Google grâce à un VPS OVH, le tout agrémenté d’astuces d’utilisation.
Voici donc la dernière partie où je vous montre comment connecter Kibana avec le Paas Logs d’OVH et j’ai ajouté un petit bonus à la fin. 1/ Installation de KibanaRendez-vous à cette page : https://www.elastic.co/fr/downloads/kibanaTélécharger la dernière version stable de Kibana ( au moment où j’écris l’article : 4.5.1 ) qui correspond à votre système d’exploitation.Dézippez
Paas Logs est la nouvelle solution de gestion industrielle des logs par OVH.Ce tutoriel va vous expliquer comment configurer le Pass Logs pour envoyer vos logs sur cette nouvelle plateforme. Avec mon précédent article en Anglais, vous avez désormais vos urls crawlés classé par nombre de liens entrants, nombre de liens sortants, catégorie, profondeur, etc.. Désormais,
Détecter les marronniers de votre site grâce à AnomalyDetection et R Comme chacun d’entre nous, nous avons besoin de connaître à l’avance les pages qui vont remonter à un instant donné.Nous nous sommes dit qu’avec R il devait forcément être possible de faire cela.Après quelques recherches, nous sommes tombés sur le package R : AnomalieDetection. Ce package