Analytique
Suivez le trafic, les tendances de recherche, l'utilisation de l'assistant et les retours des utilisateurs dans le tableau de bord d'analytique Mintlify.
L’analytique nécessite un plan Pro ou Enterprise.
La page analytics de votre tableau de bord présente des données sur les visiteurs de votre site, la manière dont ils interagissent avec l’assistant, ce qu’ils recherchent et leurs retours. Utilisez ces informations pour identifier les pages les plus utiles à vos utilisateurs et suivre les tendances au fil du temps.
Les données d’analytique se mettent à jour avec un léger décalage, généralement en quelques minutes après l’interaction. Les événements très récents peuvent ne pas apparaître immédiatement.
La section Trafic de la page d’analytique affiche le nombre total de visiteurs, de pages vues, de conversations avec l’assistant, de recherches et de messages de retour des utilisateurs.
Examinez vos analyses de trafic pour :
- Surveiller les tendances du trafic : observez les évolutions du trafic humain et agent après des mises à jour ou de nouveaux contenus pour comprendre l’impact de vos changements.
- Identifier les pages populaires : utilisez les pages les mieux classées pour comprendre quels contenus sont les plus importants pour vos utilisateurs afin de vous assurer qu’ils restent à jour et complets.
- Suivre les sources de référence : comprenez d’où viennent vos utilisateurs pour vous aider à optimiser votre contenu pour la bonne audience.
Mintlify identifie les visiteurs agents par adresse IP et user agent. Le nombre de visiteurs agents estime les sources distinctes de trafic IA plutôt que les sessions ou conversations individuelles d’agents. Plusieurs requêtes provenant de la même adresse IP comptent comme un seul visiteur.
Utilisez les vues des agents pour vous aider à déterminer :
- Répartition des agents IA : voyez quelles plateformes d’IA accèdent à votre documentation pour découvrir quels outils vos utilisateurs préfèrent.
- Opportunités d’intégration : identifiez les plateformes d’IA à prioriser pour l’optimisation et les tests.
- Modèles de trafic IA : surveillez quels agents sont les plus actifs et comment leur utilisation évolue au fil du temps.
La section Assistant de la page d’analytique affiche l’utilisation de l’assistant dans le temps ainsi que l’historique des conversations.
Assistant topics regroupe les conversations par thèmes et catégories. Topics voted negatively montre quels sujets reçoivent le plus de votes négatifs de la part des utilisateurs. Topics voted positively montre quels sujets reçoivent le plus de votes positifs de la part des utilisateurs. Chat history affiche les enregistrements de toutes les conversations avec l’assistant.
Examinez vos analyses de l’assistant pour :
- Surveiller l’utilisation de l’assistant : observez les évolutions de l’utilisation de l’assistant pour comprendre comment vos utilisateurs interagissent avec votre contenu.
- Identifier les sujets fréquents : utilisez les thèmes et catégories à forte occurrence pour comprendre quels sujets sont les plus importants pour vos utilisateurs. Repérez les lacunes de couverture et priorisez les mises à jour du contenu.
- Repérer les points de friction : utilisez le sentiment pour voir quels sujets reçoivent des retours négatifs et prioriser l’amélioration de ces contenus.
- Consulter l’historique des conversations : obtenez des données détaillées à forte intention sur la façon dont vos utilisateurs perçoivent votre produit en examinant leur historique de conversations avec l’assistant. Voyez les termes qu’ils emploient, ce sur quoi ils ont besoin d’aide et les tâches qu’ils cherchent à accomplir.
La section Recherche de la page d’analytique affiche le volume de recherches, les requêtes sans résultats et les taux de clic.
Examinez vos analyses de recherche pour :
- Surveiller les tendances de recherche : observez les évolutions des requêtes de recherche pour comprendre comment vos utilisateurs trouvent votre contenu et sur quels sujets ils souhaitent des informations.
- Identifier les requêtes fréquentes : utilisez les requêtes fréquentes pour comprendre quels sujets sont les plus importants pour vos utilisateurs. Repérez les lacunes de couverture et priorisez les mises à jour du contenu.
- Identifier les faibles taux de clic : le taux de clic (CTR) indique combien d’utilisateurs cliquent sur un résultat de recherche après avoir saisi une requête. Un CTR faible peut indiquer que les résultats de recherche ne sont pas pertinents par rapport aux requêtes des utilisateurs. Si vous avez des termes de recherche fréquents avec un CTR faible, envisagez d’améliorer la pertinence des résultats de recherche en ajoutant des mots-clés et en mettant à jour votre contenu.
Les impressions sont en bêta et susceptibles d’évoluer.
La section Impressions de la page d’analytique indique la fréquence à laquelle les visiteurs cliquent sur votre bouton d’appel à l’action de la barre de navigation. Les impressions ne sont disponibles que si un bouton navbar.primary est configuré dans docs.json.
Cette section affiche un graphique des clics sur l’appel à l’action (CTA) au fil du temps ainsi qu’un tableau classé des pages, avec les vues de page, les clics et le taux de clic du CTA.
Examinez vos analyses d’impressions pour :
- Identifier les pages à forte intention : les pages présentant un taux de clic du CTA élevé indiquent souvent des visiteurs prêts à passer à l’étape suivante, comme s’inscrire à votre produit ou contacter votre équipe commerciale.
- Comprendre quel contenu compte pour vos utilisateurs : examinez les pages à forte intention pour découvrir quel contenu incite les utilisateurs à s’engager plus profondément avec votre produit ou service. Veillez à ce que ces pages soient bien tenues à jour et envisagez d’ajouter davantage de contenu connexe si nécessaire.
L’onglet Retours affiche un graphique à barres des retours dans le temps ainsi que les éléments de retour spécifiques.
Consultez Retours pour plus d’informations sur l’utilisation des données de retour afin d’améliorer votre contenu.
Utilisez le sélecteur de plage pour ajuster la période affichée pour les données.
Exportez les catégories d’analytique au format CSV pour une analyse plus approfondie, des rapports ou l’archivage. Les exports respectent la plage de temps sélectionnée.
- Cliquez sur Export to CSV.
- Sélectionnez la catégorie à exporter : trafic, référents, conversations de l’assistant, recherches ou retours.
- Mintlify vous envoie un e-mail contenant un lien de téléchargement lorsque l’export est prêt.
Les exports de trafic ventilent les pages vues par catégorie de visiteur pour que vous puissiez voir quelle part de votre trafic provient d’humains par rapport aux agents, aux robots d’indexation et aux autres bots.
| Colonne | Description |
|---|---|
humanViews | Pages HTML vues par du trafic non issu de bots. |
aiViews | Vues provenant d’agents IA tels que ChatGPT, Claude et Cursor, ainsi que les récupérations de pages Markdown par des clients qui ne sont pas des robots d’indexation reconnus. |
searchIndexViews | Vues provenant des robots de recherche et d’indexation, tels que Googlebot, Bingbot et OAI-SearchBot. |
trainingViews | Vues provenant des robots qui collectent du contenu pour l’entraînement de modèles d’IA, tels que GPTBot, ClaudeBot et CCBot. |
otherAiViews | Vues provenant d’autres bots liés à l’IA qui ne correspondent pas aux catégories précédentes. |
totalViews | La somme de humanViews et aiViews. |
Mintlify classe chaque vue à l’aide de motifs user-agent connus pour les robots de recherche, les robots d’entraînement et les assistants IA. Les catégories sont mutuellement exclusives, chaque vue ne compte donc que dans une seule colonne.
searchIndexViews, trainingViews et otherAiViews ne sont pas comptabilisés dans totalViews.
Les exports de l’assistant incluent les requêtes, les réponses, les sources et une colonne resolutionStatus qui indique si l’assistant a répondu avec succès à chaque question (answered ou unanswered). Utilisez la colonne resolutionStatus pour identifier les lacunes de documentation révélées par les questions auxquelles l’assistant n’a pas pu répondre.
Exemples de prompts d’analyse pour les exports de l’assistant :
- Lister toutes les requêtes sans sources citées.
- Trouver des schémas dans les interactions infructueuses.
- Regrouper les requêtes sans réponse par sujet pour prioriser les mises à jour de contenu.
La diffusion des analytiques est disponible sur les plans Enterprise.
Diffusez les événements d’analytique vers Amazon S3 en quasi temps réel. Utilisez la diffusion pour envoyer des événements vers votre entrepôt de données ou vos pipelines d’analytique en aval sans attendre les exports CSV.
Les membres autorisés à mettre à jour les paramètres de l’organisation peuvent ajouter plusieurs destinations, choisir les catégories d’événements à envoyer et sélectionner les déploiements depuis lesquels diffuser. La diffusion des analytiques utilise un modèle d’inclusion : aucun événement n’est diffusé tant que vous n’avez pas sélectionné au moins une catégorie et au moins un déploiement. La même sélection de catégories et de déploiements s’applique à toutes les destinations.
- Accédez à la page Streaming de votre tableau de bord.
- Dans la section Analytics streaming, sélectionnez Configure.
- Sélectionnez Add destination.
- Saisissez un libellé facultatif pour identifier la destination, puis fournissez les détails de connexion Amazon S3 : bucket, région AWS, ID de clé d’accès et clé d’accès secrète. Facultativement, saisissez un préfixe que Mintlify ajoutera au début de chaque clé d’objet.
- Sélectionnez Add destination.
Pour arrêter la diffusion vers une destination, ouvrez la configuration de diffusion et sélectionnez l’icône de suppression à côté de la destination.
-
Accédez à la page Streaming de votre tableau de bord.
-
Dans la section Analytics streaming, sélectionnez Configure.
-
Sous Streamed categories, sélectionnez les catégories que vous souhaitez envoyer.
Catégorie Exemples Page views Événements de vue de page et de Markdown. Navigation Clics sur les éléments de navigation, clics sur les CTA de navigation et changements de version. Search Requêtes de recherche, clics sur les résultats, fermetures de recherche et comparaisons de recherche. Page components Interactions avec les blocs extensibles, accordéons, blocs de code et le playground de l’API. Feedback Pouces vers le haut, pouces vers le bas et envois de retours détaillés. AI Assistant Conversations de l’assistant, sources, suggestions, retours et erreurs. Context menu & MCP Actions du menu contextuel, copies de liens MCP, installations de serveurs MCP et appels d’outils MCP. Les exemples résument chaque catégorie. Utilisez la valeur
eventTypediffusée pour identifier l’événement exact. -
Sélectionnez Save changes.
Choisissez les déploiements de votre organisation qui envoient des événements. Chaque déploiement est listé par sous-domaine. Sélectionner All deployments sélectionne tous les déploiements qui existent lorsque vous enregistrez la configuration. Si vous créez un autre déploiement ultérieurement, revenez à la configuration de diffusion et sélectionnez-le.
- Accédez à la page Streaming de votre tableau de bord.
- Dans la section Analytics streaming, sélectionnez Configure.
- Sous Streamed deployments, sélectionnez les déploiements depuis lesquels vous souhaitez envoyer des événements.
- Sélectionnez Save changes.
Aucun événement n’est diffusé tant qu’au moins une catégorie et au moins un déploiement ne sont pas sélectionnés.
Mintlify écrit des objets JSON délimités par des sauts de ligne (.jsonl) dans votre bucket. Les noms des objets sont générés à partir d’horodatages UTC. Si vous configurez un préfixe de clé, Mintlify écrit les objets sous ce préfixe.
Chaque ligne contient une enveloppe d’événement avec eventType et payload. eventType est le nom de l’événement, par exemple docs.content.view. payload contient l’événement d’analytique sous forme d’objet JSON ou de chaîne encodée en JSON. Si payload est une chaîne, analysez-la comme du JSON avant de la charger dans votre entrepôt de données.
Le payload de l’événement contient les champs suivants :
| Champ | Description |
|---|---|
event_id | UUID qui identifie l’événement. Utilisez-le comme clé de déduplication lors du chargement des données. |
subdomain | Sous-domaine du déploiement qui a généré l’événement. |
user_id | ID de l’utilisateur authentifié, lorsqu’il est disponible. |
anon_id | ID du visiteur anonyme, lorsqu’il est disponible. |
session_id | ID de la session du visiteur ou de l’assistant, lorsqu’il est disponible. |
created_at | Horodatage ISO 8601 indiquant quand l’événement s’est produit. |
event | Nom de l’événement. Il correspond à eventType dans l’enveloppe. |
path | Chemin de la documentation où l’événement s’est produit. |
referrer | URL de référence, lorsqu’elle est disponible. |
user_agent | Chaîne user-agent du navigateur ou du client. |
ip | Adresse IP du visiteur. |
properties | Données propres à l’événement sous forme d’objet JSON ou de chaîne encodée en JSON. |
Les modifications de configuration peuvent prendre jusqu’à une minute pour s’appliquer.
Les événements diffusés peuvent contenir des données personnelles, notamment des adresses IP, des identifiants d’utilisateur et de session, des requêtes et réponses de l’assistant, ainsi que des commentaires ou coordonnées envoyés dans les retours. Appliquez les contrôles d’accès, les politiques de conservation et les autres exigences de traitement des données appropriés à votre organisation.