Un expert en SEO peut-il franchir le pas vers le métier de data scientist en SEO ? Est-ce une évolution naturelle dans sa carrière ?

Posté par : Jurgen Becker - le 12 Avril 2025

Jurgen Becker : le 12 Avril 2025

Je me demandais, un spécialiste SEO qui maîtrise bien son sujet, avec toutes les données qu'il brasse au quotidien (positions, mots-clés, trafic, etc.), est-ce que ça lui ouvre naturellement la voie pour devenir data scientist spécialisé SEO ? C'est une question que je me pose pour mon évolution de carrière, je me demande si les compétences sont transférables et si ça vaut le coup de se former davantage dans cette direction.

Commentaires (10)

LexikaFlow17 : le 13 Avril 2025

Quand tu dis "datascientistspécialiséSEO", tu imagines quoi concrètement comme missions au quotidien ? Parce que bon, un data scientist peut faire tellement de choses différentes... C'est surtout pour cerner si tes compétences actuelles collent vraiment avec ce que tu vises, ou s'il y a un gap important à combler.
Jurgen Becker : le 14 Avril 2025

En gros, je verrais bien un data scientist SEO comme quelqu'un qui automatise la collecte et l'analyse des données SEO, qui crée des modèles prédictifs pour anticiper les changements d'algo de Google, ou qui personnalise les stratégies SEO en fonction du comportement des utilisateurs. Des trucs comme ça quoi. L'idée, c'est d'aller au-delà des outils SEO classiques et de vraiment creuser dans la data pour trouver des pépites. C'est plus clair ?
Scheherezade : le 15 Avril 2025

Clair, oui. Mais bon courage pour anticiper les changements d'algo... ils sont pas prévisibles, sinon ce serait trop facile. L'automatisation et la personnalisation, c'est déjà plus réaliste.
PixelRebel : le 15 Avril 2025

Automatiser la collecte, oui, carrément. Perso, je vois bien des scripts en Python qui scrappent les SERPs et qui sortent des rapports customisés. C'est déjà un pied dans le data science, non ? Après, faut aimer coder.
Jurgen Becker : le 15 Avril 2025

Coder, c'est sûr que c'est un plus. Même si au début, tu peux faire des trucs bien avec des outils no-code ou low-code. Mais si tu veux vraiment automatiser et customiser à fond, faut mettre les mains dans le cambouis, c'est clair.
VisionnaireNum : le 16 Avril 2025

Exact. Les outils no-code peuvent donner un avant-goût et débloquer des situations, mais pour une véritable autonomie et des analyses pointues, le code reste incontournable. C'est un investissement rentable sur le long terme.
Jurgen Becker : le 16 Avril 2025

Rentable sur le long terme, oui, je suis d'accord. C'est comme pour la plomberie, au début tu utilises des raccords préfabriqués, mais si tu veux faire du sur-mesure, faut savoir souder et cintrer le cuivre. C'est pareil pour la data, les outils c'est bien pour commencer, mais le code, c'est la vraie maîtrise.
BlockSturm65 : le 16 Avril 2025

Bien vu, l'analogie avec la plomberie ! 😅 Au final, c'est souvent une question de flexibilité et de contrôle. Les outils c'est bien, mais le code... c'est la liberté. 💯
MastercoinRouge36 : le 17 Avril 2025

Pour Jurgen et les autres, si vous voulez vous former au code, je conseille de commencer par Python. C'est assez intuitif et il y a plein de bibliothèques pour la data science (Pandas, NumPy, Scikit-learn...). Ensuite, familiarisez-vous avec les bases de données SQL. C'est indispensable pour manipuler de gros volumes de données. Et enfin, entrainez-vous sur des projets concrets. Créez vos propres outils SEO, analysez des jeux de données publiques, participez à des challenges en ligne. C'est la meilleure façon de progresser.
Jurgen Becker : le 17 Avril 2025

Merci pour les conseils MastercoinRouge36 ! 👍 Python, SQL... ça fait un bout de temps que je me dis que je devrais m'y mettre sérieusement. Les bibliothèques que tu cites, je vais les noter. C'est vrai que des projets concrets, c'est ce qui motive le plus. Je vais voir si je peux trouver des jeux de données SEO en open source pour m'amuser un peu. 🛠️