Données & IA
Drop Detector (Diagnostic de Chute)
Mis à jour le 15 avril 2026
Définition
Le Drop Detector est un moteur d'analyse de trafic à deux niveaux. Le niveau réactif compare les données GSC/GA4 semaine par semaine et déclenche une alerte si une baisse > 15% est détectée. Le niveau proactif utilise le Triangle Prédictif pour anticiper les chutes avant qu'elles ne se produisent. Chaque alerte inclut un diagnostic causal (update Google, cannibalisation, perte de backlinks, etc.).
Deep Dive
Drop Detector : Anticiper et diagnostiquer
Niveau 1 — Réactif
Comparaison hebdomadaire des métriques GSC :
Niveau 2 — Proactif
Utilisation du Triangle Prédictif (corrélation GSC/GA4) pour :
Diagnostics causaux
Le Drop Detector identifie la cause probable parmi :
Code Playground
Détection de baisse de trafic par z-score sur les métriques GSC
typescript
// Détection d'anomalie par z-score
function detectDrop(current: number, baseline: number[], threshold = 2): {
isDrop: boolean; zScore: number; changePct: number;
} {
const mean = baseline.reduce((a, b) => a + b, 0) / baseline.length;
const stddev = Math.sqrt(
baseline.reduce((sum, v) => sum + (v - mean) ** 2, 0) / baseline.length
);
const zScore = stddev > 0 ? (current - mean) / stddev : 0;
const changePct = mean > 0 ? ((current - mean) / mean) * 100 : 0;
return { isDrop: zScore < -threshold, zScore, changePct };
}Avis d'Expert 2026
Le Drop Detector passe du "constat post-mortem" à la "médecine préventive SEO". En 2026, les sites qui détectent une chute en 48h au lieu de 2 semaines récupèrent en moyenne 40% plus vite.
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