Dans les pages de résultats google, Wikipedia s’installe aux places d’Amazon.

J + 40 après mon premier billet sur le sujet, Harry Potter and the Deathly Hallows : une requête à suivre.

Harry Potter and the Deathly Hallows [page Amazon]

ou en francais

La requete sur Harry Potter and the Deathly Hallows renvoie maintenant 1 200 000 résultats (au lieu de 1 060 000 il y a vingt jours, + 13 %), montrant un certain ralentissement de l’actualité sur le sujet.

Wikipedia (en) trône en première position, avec une page certes riche de nombreuses infos. La page Amazon.fr s’accroche en troisième position, talonnée par wikipedia (fr) alors que la page amazon.com est seulement 18e.

Alors qu’Amazon est historiquement très fort sur les requêtes culturelles grâce à un SEO agressif et performant, Wikipedia est en train de conquérir les meilleures places. Et Wikipedia (en) dépasse Amazon.fr sur la recherche d’un internaute francais.
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Betagged.fr
Un nouveau site en préparation, www.betagged.fr , qui pourrait etre… une nouvelle “page d’accueil 2.0″ ?
Derrière le projet, une webmistress (webmestr-e ?), Catherine Roman.

Harry Potter and the Deathly Hallows

Depuis mon premier post sur Harry Potter and the Deathly Hallows (la traduction francaise est inconnue à ce jour), les requêtes ont logiquement évoluées :

Harry Potter and the Deathly Hallows [page Amazon]

ou en francais

La requête libre sur Harry+Potter+and+the+Deathly+Hallows renvoie maintenant 1 060 000 résultats, 20 jours après publication du titre.

Les poids lourds sont présents, la page wikipedia (en) dans une première position totalement injustifiée (wikipedia hate inside ), l’annonce du titre sur CNN, la page amazon.fr, la page amazon.com, l’annonce sur BBC Royaume Uni, une page d’arcanes.org, portail spécialisé fantastique, et celle du “Leaky Cauldron”, un des sites de référence sur Harry Potter.
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Gapminder, le site
http://tools.google.com/gapminder/ , l’outil

Gapminder est un outil proposé par la fondation éponyme, qui recoupe les données de développement économique au fil du temps.
L’outil est assez impressionnant, puisqu’on voit les PIB / espérance de vie / niveau de richesse évoluer “en temps accéléré” de 1965 à 2004. L’analyse de tendance se porte bien.

Data Mining 101: Finding Subversives with Amazon Wishlists

Le deuxième lien ouvre d’autres perspectives. Tom Owad, un blogger d’Apple Fritter, y décrit une extraction de données à partir des “wishlists” d’Amazon. Les wishlist sont les “listes cadeaux”, c’est à dire les livres que l’utilisateur Amazon aimerait se faire offrir.
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