Search Intelligence Manager

Nous recherchons un responsable de l’intelligence de recherche (Search Intelligence Manager) doté d’un esprit curieux, d’un esprit analytique et de solides compétences techniques, afin d’aider Autodesk à comprendre comment les clients découvrent, explorent et effectuent des conversions, tant via la recherche organique traditionnelle que via les nouvelles expériences de découverte basées sur l’IA.

Ce poste soutient la fonction « Search Experience » au sens large en transformant les données relatives à la recherche, au site web, au contenu et au comportement des clients en tableaux de bord fiables, en informations claires et en recommandations exploitables. Vous travaillerez avec des systèmes de données backend, des outils de BI, des tableaux de bord Streamlit, Google Search Console, SEMrush, Snowflake et d’autres sources de reporting afin d’aider les équipes à comprendre ce qui évolue, pourquoi cela est important et quelles actions entreprendre ensuite.

Il s’agit d’un poste axé sur les données et les analyses, avec une approche centrée sur la recherche. Le candidat idéal est à l’aise avec les systèmes de données et les outils de reporting, fait preuve de curiosité vis-à-vis du comportement des clients et est enthousiaste à l’idée d’apprendre et de contribuer à façonner la manière dont la recherche, le contenu et la découverte pilotée par l’IA influencent le parcours client, de la découverte à la conversion.

• Créer et améliorer des tableaux de bord sur la visibilité en recherche, l’engagement sur le site web, les performances du contenu, les parcours clients et les tendances de conversion

• Utiliser les systèmes de données back-end, les outils de BI, Streamlit, Google Search Console, SEMrush et d’autres sources pour collecter, valider, analyser et visualiser les données de performance

• Analyser les tendances en matière de recherche et de découverte à travers les impressions, les clics, le CTR, les classements, les pages de destination, l’engagement, la conversion, les références issues de l’IA et les nouveaux parcours de découverte pilotés par les modèles de langage (LLM)

• Analyser les modèles de comportement des utilisateurs arrivant via le référencement naturel et la découverte pilotée par l’IA, notamment le comportement sur les pages de destination, les parcours de contenu, les points d’abandon et les signaux de conversion

• Identifier les opportunités d’optimisation en matière de référencement naturel (SEO), de référencement sur les moteurs de recherche (AEO), de contenu et d’expérience numérique en s’appuyant sur les données, le comportement des clients et l’impact commercial

• Collaborer avec les équipes d’analyse, d’ingénierie des données, de référencement, de contenu, de marketing et techniques pour définir la logique des indicateurs clés de performance (KPI), les besoins en matière de reporting et les approches de mesure basées sur une « source de vérité »

• Assurer la qualité des ensembles de données, des tableaux de bord, des rapports et des cadres de notation afin de garantir l’exactitude, la cohérence et la confiance des parties prenantes

• Soutenir la hiérarchisation des priorités en combinant les données de performance, la valeur métier, l’intention client, les métadonnées de contenu et les opportunités d’optimisation

• Préparer des résumés de performance concis, des visualisations et des analyses qui aident les équipes à prendre des décisions plus éclairées

• Se tenir informé des dernières évolutions en matière de comportement de recherche, de découverte pilotée par l’IA, de pratiques analytiques et d’approches de mesure émergentes

• 3 à 5 ans ou plus d’expérience en analyse numérique, analyse marketing, BI/reporting, ingénierie analytique, analyse de croissance, analyse de recherche ou dans un poste analytique connexe

• Expérience de travail avec des systèmes de données backend, des entrepôts de données, des plateformes BI, des tableaux de bord et des ensembles de données volumineux

• Solide expérience en SQL ou en langage équivalent pour l’interrogation de données, avec la capacité d’extraire, de joindre, de nettoyer, de valider et d’analyser des données provenant de sources multiples

• Expérience dans la création de tableaux de bord, d’outils de reporting ou d’applications de données légères à l’aide d’outils tels que Streamlit, Looker, Tableau, Power BI ou des plateformes similaires

• Maîtrise des données de Google Search Console et de SEMrush, notamment en matière de visibilité dans les résultats de recherche, de requêtes, de pages de destination et de tendances de performance des mots-clés

• Capacité à analyser le comportement des clients, les parcours clients, les performances des entonnoirs de conversion ou les modèles de conversion à l’aide de l’analyse Web, d’outils de BI ou d’ensembles de données back-end

• Solides compétences en assurance qualité des données, notamment pour valider les définitions des indicateurs, identifier les divergences, documenter les hypothèses et garantir l’exactitude des rapports

• Capacité à traduire des données complexes en informations claires, en recommandations et en récits métier

• Solides compétences en résolution de problèmes, souci du détail et volonté d’apprendre rapidement dans un environnement en constante évolution, notamment en matière de recherche et de découverte par IA

• Esprit de collaboration et capacité à travailler avec les équipes d’analyse, d’ingénierie des données, de recherche, de contenu, de marketing et techniques

• Connaissance des concepts de référencement naturel (SEO), de stratégie de mots-clés, de performance du contenu, de visibilité dans les résultats de recherche ou d’indicateurs de marketing numérique

• Connaissance des concepts liés à l’AEO ou à la recherche basée sur l’IA, tels que les descriptions IA, les renvois LLM, la surveillance des prompts, la visibilité des citations, la part de réponse ou le comportement « zéro clic »

• Expérience avec Python, R, dbt, BigQuery, Snowflake, Databricks, les workflows ETL, la modélisation des données ou les pratiques d’ingénierie analytique

• Expérience dans la combinaison de données de recherche, de données d’analyse web, de métadonnées de contenu, de données CRM/de conversion et de données sur le comportement client pour générer des recommandations

• Expérience dans le développement de cadres de KPI, de modèles de priorisation, de systèmes de notation ou de documentation de reporting « source of truth »

• Expérience avec Adobe Analytics ou des plateformes d’analyse web similaires

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