--- title: "Export CSV suivi suggestions App Store : méthode" description: "Organisez l’export CSV Suggly en historique de visibilité App Store, sans confondre présence et acquisition. Structurez un suivi fiable et exploitable." url: https://suggly.com/app-store/blog/export-csv-app-store-historique lang: fr --- [App Store](https://suggly.com/app-store)/ [Blog](https://suggly.com/app-store/blog)/ Analytics & attribution # Export CSV App Store : bâtir un historique de suivi fiable Publié le 4 novembre 2026 · 12 min de lecture Transformez l’export CSV Suggly en historique exploitable : colonnes à conserver, dédoublonnage, suivi des variations et règles de comparaison, sans le confondre avec les rapports App Store Connect. En bref - Pour organiser votre historique App Store, archivez les exports CSV Suggly, puis consolidez chaque relevé par campagne, date et mot-clé. - Séparez les colonnes exportées des informations ajoutées dans votre tableur, notamment le marché, l’intention de recherche et les changements de périmètre. - Comparez la présence et la position sur des mots-clés identiques, sans interpréter les variations hebdomadaires comme une mesure directe des téléchargements. ![Illustration de l'article « Export CSV App Store : bâtir un historique de suivi fiable »](https://suggly.com/blog/appstore/export-csv-app-store-historique.jpg) Pour organiser un historique de visibilité App Store à partir de l’export CSV Suggly, conservez les fichiers bruts, consolidez les relevés par campagne, date et mot-clé, puis analysez les variations à périmètre constant. Le CSV décrit ce qui a été observé dans les suggestions de recherche : présence de la marque, position et éventuelle apparition après des lettres supplémentaires. Il ne constitue ni un rapport natif App Store Connect ni une preuve de téléchargement. L’enjeu est de pouvoir répondre à une question de gestion simple : votre marque apparaît-elle sur les requêtes pertinentes, et cette présence se maintient-elle au fil des observations ? Un fichier correctement structuré permet de distinguer une variation réelle d’un changement de mots-clés, d’une ligne dupliquée ou d’un relevé manquant. Pour le [suivi des suggestions App Store avec Suggly](https://suggly.com/app-store), gardez aussi une limite explicite : le marché proposé est « Europe (anglais) », avec des mots-clés travaillés en anglais. ## Quelles colonnes contient l’export CSV Suggly ? Selon le fonctionnement de l’espace client Suggly de novembre 2026, l’export CSV du suivi contient les colonnes date, mot-clé, position, visible, lettres nécessaires et suggestions relevées. Ces champs doivent rester la couche de référence de votre historique. Conservez leur contenu original avant toute transformation. Le séparateur « | » concerne les suggestions regroupées dans leur cellule ; il ne permet pas de déduire quel séparateur délimite les colonnes du fichier CSV. Dictionnaire des colonnes exportées Colonne Information conservée Précaution de lecture date Date du relevé Ne pas remplacer par la date d’export mot-clé Requête suivie Conserver le libellé exact position Rang de la marque dans le Top 10 Ne pas inventer de rang hors Top 10 visible Présence : oui/non Distinguer absence et absence de relevé lettres nécessaires Lettres supplémentaires pour l’apparition Mesure distincte du rang suggestions relevées Suggestions séparées par « | » Préserver le texte et l’ordre Source : fonctionnement réel de l’espace client Suggly, novembre 2026. Le format exact des dates et l’encodage des valeurs absentes ne sont pas précisés. Une campagne active fait l’objet d’une analyse automatique une fois par semaine, à fréquence non configurable. Chaque relevé enregistre les premières suggestions affichées, dans la limite du Top 10, ainsi que la position de la marque lorsqu’elle y figure. L’indicateur « Progression » décrit une autre situation : la marque apparaît après l’ajout de lettres à la saisie. Ne fusionnez pas ces observations dans une unique colonne de classement, car elles ne répondent pas à la même question. À éviter Ne donnez pas de sens automatique à une cellule vide Vérifiez la représentation utilisée dans votre fichier avant de convertir une valeur absente. Une position vide ne doit pas devenir un rang fictif, et des lettres nécessaires non renseignées ne doivent pas être transformées arbitrairement en zéro. ## Comment structurer un tableau de suivi durable ? Séparez votre classeur en espaces de travail : archives brutes, historique consolidé, référentiel des mots-clés et synthèse. Cette organisation est une recommandation pour votre tableur, pas une fonctionnalité supplémentaire de l’espace client. Les archives préservent la source ; l’historique accueille les observations ; le référentiel décrit le périmètre ; la synthèse sert à décider. Une correction de présentation dans la synthèse ne doit jamais réécrire silencieusement une suggestion ou une date dans les archives. Ajoutez au besoin des colonnes de contexte : identifiant interne de campagne, marque suivie, plateforme, marché, fichier source et intention de recherche. Ces informations sont vos enrichissements, pas des colonnes natives annoncées pour l’export. Utilisez une clé de rapprochement associant campagne, date et mot-clé. Pour regrouper les requêtes sans les renommer, appuyez-vous sur une [classification des mots-clés App Store par intention](https://suggly.com/app-store/blog/mots-cles-app-store-intention) : besoin fonctionnel, usage recherché ou recherche de marque, selon votre propre nomenclature. - Conservez le marché « Europe (anglais) » comme contexte de campagne, sans le remplacer par une vitrine nationale supposée. - Gardez le mot-clé original et placez toute catégorie analytique dans une colonne séparée. - Documentez les ajouts et les retraits de mots-clés afin de reconstruire le périmètre actif à une date donnée. - Consignez les variantes de marque prises en compte lorsqu’elles sont connues, sans modifier vous-même les règles de détection. - Séparez les contrôles ponctuels réalisés sur une autre vitrine des observations issues de la campagne. ## Quelles étapes suivre pour consolider les exports ? L’objectif de la consolidation n’est pas d’accumuler des fichiers, mais de conserver une observation identifiable et vérifiable pour chaque relevé. Deux exports peuvent contenir des lignes communes : leur addition sans contrôle gonflerait artificiellement le nombre d’observations. À l’inverse, remplacer systématiquement votre historique par le dernier fichier ferait perdre la traçabilité de vos analyses. Appliquez un protocole stable, puis notez les transformations réalisées dans un journal de traitement tenu dans votre propre environnement. Procédure de consolidation dans votre tableur 1. 1 Archiver le fichier original Enregistrez une copie non modifiée, avec un nom permettant d’identifier la campagne et la date d’export. Cette date décrit votre archive ; elle ne remplace pas la date des relevés. 2. 2 Contrôler l’import Vérifiez la séparation des colonnes, la lecture des dates, les accents et les caractères particuliers. Gardez les suggestions dans leur cellule d’origine avant toute opération de découpage. 3. 3 Ajouter le contexte Renseignez vos colonnes de campagne, de marché et de fichier source. Rattachez chaque mot-clé au référentiel sans modifier sa graphie dans la colonne exportée. 4. 4 Dédoublonner sans masquer les écarts Repérez les lignes partageant la même campagne, la même date et le même mot-clé. Fusionnez les doublons strictement identiques ; isolez les contenus divergents pour vérification. 5. 5 Contrôler les données manquantes Comparez les observations au périmètre attendu. Distinguez un mot-clé absent du fichier, un mot-clé sans relevé et une marque explicitement non visible dans un relevé. 6. 6 Actualiser la synthèse Produisez les vues de présence et de position après validation de l’historique. Conservez la date de calcul et le périmètre utilisés pour pouvoir reproduire votre reporting. Bonne pratique Préserver la liste ordonnée des suggestions Si vous éclatez la cellule « suggestions relevées » sur le caractère « | », faites-le dans une table dérivée et conservez l’ordre initial. La cellule brute reste votre référence pour vérifier le texte observé. ## À quoi ressemble un historique exploitable ? Un relevé ponctuel montre pourquoi la conservation du texte exact est utile. Sur la vitrine France de l’App Store, la saisie « invoice » a notamment fait apparaître des formulations génériques et des noms distinctifs lors du relevé Suggly du 4 novembre 2026. Cette observation documente une liste affichée à cette date. Elle n’est ni un export client anonymisé ni un relevé du marché de campagne « Europe (anglais) » ; elle doit donc rester séparée de ce dernier dans votre analyse. Suggestions App Store Vitrine France invoice 1. 1 invoice **maker** 2. 2 invoice**2go** 3. 3 invoice **simple** 4. 4 invoice **fly** 5. 5 invoice **home** 6. 6 invoice 7. 7 invoice **generator** 8. 8 invoice **simple－facture & devis** 9. 9 invoice **pro** 10. 10 invoice **ninja** Relevé Suggly du 4 novembre 2026, App Store, vitrine France, saisie « invoice ». Relevé automatisé ponctuel, distinct du marché de campagne « Europe (anglais) ». Pour représenter un historique sans exposer de données client, prenons un exemple fictif : une campagne conserve les mêmes quatre mots-clés actifs pendant trois relevés successifs. La synthèse indique combien de ces mots-clés présentent la marque dans le Top 10. Ce tableau est une construction pédagogique, pas la reproduction d’un export Suggly. Chaque valeur devrait, dans votre travail réel, pouvoir être reliée aux lignes datées de l’historique et au référentiel de campagne. Exemple fictif de synthèse à périmètre constant Observation Mots-clés actifs Mots-clés relevés Marque dans le Top 10 Relevé A 4 4 2 Relevé B 4 4 3 Relevé C 4 4 2 Données illustratives : exemple fictif, sans données client. Les mêmes mots-clés sont actifs et relevés à chaque observation. Exemple fictif : présence observée au fil des relevés Exemple fictif : présence observée au fil des relevés — données du graphique Repère Marque présente dans le Top 10 Relevé A 2mots-clés Relevé B 3mots-clés Relevé C 2mots-clés Données illustratives (exemple fictif). Périmètre constant de quatre mots-clés actifs, tous relevés. Le graphique ne représente ni une audience ni des téléchargements. Dans cet exemple fictif, le retour au niveau initial ne dit pas si les mêmes requêtes restent visibles. Il faut ouvrir le détail par mot-clé pour distinguer maintien, apparition et disparition. Un total stable peut masquer une redistribution de la présence vers des intentions moins pertinentes pour votre application. La lecture du graphique doit donc toujours être accompagnée d’un examen des requêtes concernées, selon une méthode cohérente d’[interprétation des variations hebdomadaires App Store](https://suggly.com/app-store/blog/releve-hebdomadaire-app-store-variation). ## Quels indicateurs calculer sans fausser la lecture ? Commencez par distinguer présence, position et progression. La présence répond à la question « la marque figure-t-elle dans le Top 10 ? ». La position indique son rang lorsqu’elle y figure. La progression décrit son apparition après des lettres supplémentaires. Selon le fonctionnement Suggly de novembre 2026, la position moyenne est calculée uniquement sur les mots-clés présents dans le Top 10. Une amélioration de cette moyenne peut donc coexister avec la disparition d’autres mots-clés : le périmètre du calcul a changé. > « Un historique fiable conserve autant le périmètre de mesure que les valeurs observées. » Le score de visibilité Suggly correspond à la part des mots-clés actifs dont la marque figure dans le Top 10 à leur dernier relevé. Un mot-clé pas encore relevé compte comme non visible ; la mention « sans relevé » s’affiche tant qu’aucun relevé n’existe. Pour reconstruire ce score à une date passée, votre CSV doit être complété par le périmètre actif correspondant. Compter uniquement les mots-clés présents dans les lignes importées pourrait exclure à tort ceux qui n’avaient pas encore été relevés. Pour étudier une évolution, préparez deux lectures séparées : une vue du périmètre actif à chaque date et une vue des mêmes mots-clés présents sur toute la période comparée. La première décrit la campagne telle qu’elle est pilotée ; la seconde facilite l’analyse des variations. Signalez les relevés manquants plutôt que de prolonger visuellement une observation ancienne sans l’indiquer. Enfin, une fréquence hebdomadaire décrit des points d’observation : elle ne prouve pas une présence continue entre deux relevés. À éviter Ne remplacez pas une absence par un mauvais rang Attribuer arbitrairement un rang au-delà du Top 10 à une marque absente fabriquerait une position qui n’a pas été mesurée. Conservez l’absence dans l’indicateur de visibilité et calculez les positions uniquement sur les présences observées. ## Comment utiliser l’historique pour décider et rendre compte ? Votre synthèse doit déboucher sur une vérification ou une décision, pas seulement sur une courbe. Une requête pertinente qui disparaît mérite un examen des suggestions exactes et des variantes de marque prises en compte. Une présence régulière sur une intention peu adaptée invite à revoir la sélection des mots-clés. Une variation liée à un ajout de requêtes appelle surtout une annotation de périmètre. Ces lectures ne garantissent ni résultat futur ni délai d’apparition. Gardez le reporting d’autocomplétion distinct du [reporting des impressions et téléchargements dans App Store Connect](https://suggly.com/app-store/blog/reporting-app-store-connect). Vous pouvez rapprocher les périodes pour formuler des hypothèses, mais pas transformer une simultanéité en attribution certaine. Le cadre de [mesure de l’impact de l’autocomplétion dans App Store Connect](https://suggly.com/app-store/blog/attribution-autocompletion-app-store-connect) aide à poser cette limite. La qualité de la destination reste aussi un sujet séparé, comme l’illustre la démarche de [création d’une boutique eBay professionnelle](https://suggly.com/ebay/blog/boutique-ebay-pro-qui-convertit) : visibilité en amont et expérience après découverte ne se confondent pas. Avant une modification commerciale, notez son effet sur la continuité du suivi. Selon le fonctionnement Suggly de novembre 2026, « Retirer à l’échéance » maintient le suivi du mot-clé jusqu’à la fin de la période payée. En revanche, « Ne pas renouveler » arrête les relevés immédiatement, même si la campagne reste visible jusqu’à cette échéance. Consignez cette décision dans votre journal : une interruption volontaire des observations ne doit pas être interprétée comme une disparition de la marque. Mémo - Archiver chaque CSV utilisé sans modifier son contenu original. - Documenter la campagne, la marque et le marché « Europe (anglais) » dans le référentiel. - Consolider les lignes par campagne, date et mot-clé en contrôlant les doublons. - Préserver les suggestions exactes et leur ordre dans une colonne brute. - Distinguer non-visibilité, absence de relevé et interruption du suivi. - Comparer les mêmes mots-clés et documenter les changements de périmètre. - Séparer présence, position et lettres supplémentaires dans la synthèse. - Présenter les indicateurs d’acquisition séparément, sans attribution automatique à l’autocomplétion. À lire aussi - [Interpréter une variation du relevé hebdomadaire App Store](https://suggly.com/app-store/blog/releve-hebdomadaire-app-store-variation) - [Classer les mots-clés App Store par intention](https://suggly.com/app-store/blog/mots-cles-app-store-intention) - [Suivre impressions et téléchargements dans App Store Connect](https://suggly.com/app-store/blog/reporting-app-store-connect) - [Mesurer l’impact de l’autocomplétion dans App Store Connect](https://suggly.com/app-store/blog/attribution-autocompletion-app-store-connect) - [Créer et personnaliser une boutique eBay professionnelle](https://suggly.com/ebay/blog/boutique-ebay-pro-qui-convertit) ## Questions fréquentes ### Puis-je construire mon reporting App Store uniquement avec le CSV Suggly ? Non, le CSV Suggly documente la visibilité dans les suggestions, pas les téléchargements ni les revenus de votre application. Il peut constituer la base de votre reporting d’autocomplétion. Pour une lecture plus large, rapprochez-le de votre reporting d’acquisition en conservant des indicateurs distincts. Une présence observée et un téléchargement enregistré ne démontrent pas, à eux seuls, un lien causal. ### Faut-il exporter chaque semaine pour ne pas perdre l’historique ? Non, selon le fonctionnement de l’espace client Suggly de novembre 2026, l’historique complet par mot-clé est conservé et jamais effacé. Une campagne active fait l’objet d’un relevé automatique hebdomadaire. Vos archives CSV servent surtout à préserver les fichiers utilisés pour vos analyses, documenter vos décisions et faciliter le travail dans votre propre tableur. ### Le CSV permet-il de suivre des suggestions App Store françaises ? Non, l’offre App Store Suggly couvre actuellement le marché affiché « Europe (anglais) », avec des mots-clés travaillés en anglais. Le français n’est pas encore couvert. Un relevé ponctuel réalisé sur la vitrine France peut servir à observer des suggestions, mais il ne doit pas être intégré comme s’il provenait du même périmètre de campagne. ### Puis-je calculer le score de visibilité avec mon export ? Oui, à condition de connaître aussi la liste des mots-clés actifs à la date étudiée. Le score correspond à la part de ces mots-clés dont la marque figure dans le Top 10 à leur dernier relevé. Un mot-clé actif sans relevé compte comme non visible. Les seules lignes observées ne suffisent donc pas toujours à reconstituer le dénominateur. ### Une baisse de position signifie-t-elle que je dois retirer un mot-clé ? Non, une position moins favorable ne suffit pas à décider d’un retrait. Examinez la présence de la marque, les suggestions exactes, l’intention de recherche et les changements de périmètre. Plusieurs observations comparables sont plus utiles qu’un point isolé. Le retrait à l’échéance laisse le mot-clé suivi jusqu’à la fin de la période payée. À retenir Conservez les exports bruts et construisez une table historique à périmètre constant. Utilisez-la pour décider quelles requêtes suivre, sans assimiler une suggestion visible à un téléchargement attribué. ## Faites de votre application la suggestion évidente. Créez votre compte pour explorer vos requêtes App Store et piloter vos opportunités en autonomie. [Créer mon compte](https://suggly.com/connexion) ## Articles liés [ Analytics & attribution Score de visibilité App Store : lire le dernier relevé Le score Suggly mesure une présence dans les suggestions, pas des téléchargements. Découvrez son calcul, le traitement des mots-clés sans relevé et les contrôles utiles avant toute décision. ](https://suggly.com/app-store/blog/score-visibilite-app-store-releve)[ Analytics & attribution Relevé hebdomadaire App Store : interpréter une variation Une marque apparaît, recule ou disparaît des suggestions App Store : ces écarts ne prouvent pas leur cause. Apprenez à comparer les relevés hebdomadaires sans confondre présence, progression et tendance. ](https://suggly.com/app-store/blog/releve-hebdomadaire-app-store-variation)[ Analytics & attribution Suivre l'impact de l'autocomplétion dans App Store Connect Mesurer précisément le retour sur investissement d'une campagne d'autocomplétion suppose de comprendre les limites d'attribution d'App Store Connect et de mettre en place une méthode de suivi adaptée. Ce guide détaille les sources d'acquisition disponibles et la méthodologie de mesure recommandée. ](https://suggly.com/app-store/blog/attribution-autocompletion-app-store-connect) --- Source : https://suggly.com/app-store/blog/export-csv-app-store-historique — Suggly (Youpi Media S.A.).