Notre Méthodologie

1. Scraping des signaux publics

Nous collectons automatiquement les données publiques des plateformes d'infoproduits :

• Rankings : position du produit dans les classements (bestsellers, trending)
• Reviews : nombre et évolution des avis clients
• Ratings : notes moyennes et distribution
• Métadonnées : date de création, créateur, catégorie, prix
• Followers : nombre d'abonnés du créateur (si disponible)

2. Analyse du trafic web

Nous estimons le trafic web des pages produits via des sources tierces :

• SimilarWeb API : trafic global et sources de trafic
• Backlinks : nombre et qualité des liens entrants
• Social signals : partages sur Twitter, Reddit, etc.
• SEO metrics : mots-clés, domain authority

Formule simplifiée : Trafic mensuel × Taux de conversion moyen × Prix = Revenus estimés

3. Algorithmes d'estimation croisée

Nous croisons plusieurs méthodes d'estimation pour maximiser la précision :

• Modèle de ranking : corrélation entre position dans le classement et revenus
• Modèle de reviews : ratio reviews/ventes basé sur des benchmarks connus
• Modèle de trafic : estimation via le trafic web et les taux de conversion sectoriels
• Machine Learning : entraînement sur des datasets de produits aux revenus connus

Nous appliquons une moyenne pondérée des 4 modèles en fonction de la disponibilité des données.