{"id":12698,"date":"2025-05-19T12:25:07","date_gmt":"2025-05-19T12:25:07","guid":{"rendered":"https:\/\/heartpain.ir\/?p=12698"},"modified":"2025-10-11T12:14:49","modified_gmt":"2025-10-11T12:14:49","slug":"optimisation-avancee-de-la-segmentation-des-listes-pour-maximiser-le-taux-d-ouverture-dans-le-b2b-approche-technique-et-methodologique","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/heartpain.ir\/?p=12698","title":{"rendered":"Optimisation avanc\u00e9e de la segmentation des listes pour maximiser le taux d&#8217;ouverture dans le B2B : Approche technique et m\u00e9thodologique"},"content":{"rendered":"<p style=\"font-size:1.1em; line-height:1.6; margin-bottom:20px;\">\nLa segmentation pr\u00e9cise et dynamique des listes constitue un levier strat\u00e9gique incontournable pour accro\u00eetre la performance des campagnes emailing en B2B. Au-del\u00e0 des pratiques classiques, il s&#8217;agit ici d&#8217;explorer des techniques d&#8217;expertise pouss\u00e9e, int\u00e9grant mod\u00e9lisation statistique, machine learning, automatisation avanc\u00e9e et gestion en temps r\u00e9el, afin de transformer une simple segmentation en un v\u00e9ritable moteur d&#8217;engagement. Cet article d\u00e9taille \u00e9tape par \u00e9tape comment concevoir, impl\u00e9menter et optimiser une segmentation sophistiqu\u00e9e, en s&#8217;appuyant notamment sur les recommandations du Tier 2 \u00ab {tier2_theme} \u00bb et en inscrivant cette d\u00e9marche dans la strat\u00e9gie globale de marketing automation B2B. Pour une compr\u00e9hension plus large des fondamentaux, n&#8217;h\u00e9sitez pas \u00e0 consulter <a href=\"{tier1_url}\" style=\"color:#2980b9; text-decoration:none; font-weight:bold;\">cet article de r\u00e9f\u00e9rence Tier 1<\/a>.\n<\/p>\n<div style=\"margin-top:30px; font-weight:bold; font-size:1.2em; margin-bottom:10px;\">Table des mati\u00e8res<\/div>\n<ul style=\"list-style-type:decimal; padding-left:20px; margin-bottom:30px;\">\n<li style=\"margin-bottom:8px;\"><a href=\"#1-approfondissement-fondamental\" style=\"color:#34495e; text-decoration:none;\">1. Comprendre en profondeur la segmentation des listes pour l\u2019emailing B2B<\/a><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:8px;\"><a href=\"#2-methodologie-avancee\" style=\"color:#34495e; text-decoration:none;\">2. M\u00e9thodologie avanc\u00e9e pour la segmentation fine des listes<\/a><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:8px;\"><a href=\"#3-mise-en-oeuvre-technique\" style=\"color:#34495e; text-decoration:none;\">3. Mise en \u0153uvre technique de la segmentation<\/a><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:8px;\"><a href=\"#4-steps-concrets\" style=\"color:#34495e; text-decoration:none;\">4. \u00c9tapes concr\u00e8tes pour segmenter efficacement une liste existante<\/a><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:8px;\"><a href=\"#5-pieges-courants\" style=\"color:#34495e; text-decoration:none;\">5. Pi\u00e8ges courants \u00e0 \u00e9viter dans la segmentation avanc\u00e9e<\/a><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:8px;\"><a href=\"#6-optimisation\" style=\"color:#34495e; text-decoration:none;\">6. Optimisation et calibration pour maximiser le taux d\u2019ouverture<\/a><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:8px;\"><a href=\"#7-etudes-de-cas\" style=\"color:#34495e; text-decoration:none;\">7. \u00c9tudes de cas et retours d\u2019exp\u00e9rience<\/a><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:8px;\"><a href=\"#8-synthese-pratique\" style=\"color:#34495e; text-decoration:none;\">8. Synth\u00e8se pratique : capitaliser sur la segmentation<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h2 id=\"1-approfondissement-fondamental\" style=\"font-size:1.8em; margin-top:40px; margin-bottom:20px; color:#2c3e50;\">1. Comprendre en profondeur la segmentation des listes pour l\u2019emailing B2B<\/h2>\n<h3 style=\"font-size:1.6em; margin-top:30px; margin-bottom:15px; color:#16a085;\">a) Analyse des fondamentaux : influence de la segmentation sur le taux d\u2019ouverture et la d\u00e9livrabilit\u00e9<\/h3>\n<p style=\"font-size:1.1em; line-height:1.6; margin-bottom:20px;\">\nLa segmentation n\u2019est pas une simple op\u00e9ration de tri ; elle constitue une strat\u00e9gie d\u2019optimisation de l\u2019engagement. Une segmentation pr\u00e9cise permet d\u2019envoyer des messages hautement pertinents, ce qui augmente m\u00e9caniquement le taux d\u2019ouverture. Par exemple, en isolant les contacts actifs du segment \u00ab D\u00e9cideurs \u00bb dans un secteur sp\u00e9cifique, on r\u00e9duit le risque de spam ou de d\u00e9sabonnement, am\u00e9liorant ainsi la r\u00e9putation de l\u2019exp\u00e9diteur et la d\u00e9livrabilit\u00e9 globale. Techniquement, cette approche repose sur la compr\u00e9hension fine des facteurs de qualification du contact : fr\u00e9quence d\u2019ouverture, clics, position dans le parcours d\u2019achat, etc. En outre, la segmentation contribue \u00e0 limiter les envois massifs non cibl\u00e9s, souvent consid\u00e9r\u00e9s comme du spam par les filtres SMTP, ce qui impacte n\u00e9gativement la d\u00e9livrabilit\u00e9.<\/p>\n<h3 style=\"font-size:1.6em; margin-top:30px; margin-bottom:15px; color:#16a085;\">b) \u00c9tude des types de donn\u00e9es pertinentes pour une segmentation pr\u00e9cise<\/h3>\n<p style=\"font-size:1.1em; line-height:1.6; margin-bottom:20px;\">\nUne segmentation performante repose sur la collecte et l\u2019exploitation de trois cat\u00e9gories principales de donn\u00e9es : <strong>donn\u00e9es d\u00e9mographiques<\/strong> (fonction, secteur, taille d\u2019entreprise), <strong>donn\u00e9es comportementales<\/strong> (taux d\u2019ouverture, clics, pages visit\u00e9es, temps pass\u00e9 sur le site, interactions avec les contenus), et <strong>donn\u00e9es contextuelles<\/strong> (moment de l\u2019envoi, contexte sectoriel, \u00e9v\u00e9nements li\u00e9s \u00e0 l\u2019entreprise). Pour affiner la segmentation, il est conseill\u00e9 d\u2019int\u00e9grer \u00e9galement des donn\u00e9es externes, telles que la localisation g\u00e9ographique pr\u00e9cise ou encore la maturit\u00e9 num\u00e9rique du prospect. La mise en \u0153uvre requiert une architecture data robuste, combinant CRM, outils d\u2019analytics web, et plateformes de marketing automation, pour centraliser ces donn\u00e9es et permettre une segmentation dynamique.<\/p>\n<h3 style=\"font-size:1.6em; margin-top:30px; margin-bottom:15px; color:#16a085;\">c) Mise en contexte : la segmentation dans la strat\u00e9gie globale de marketing automation B2B<\/h3>\n<p style=\"font-size:1.1em; line-height:1.6; margin-bottom:20px;\">\nDans le cadre du marketing automation, la segmentation devient le socle de l\u2019orchestration des campagnes multicanal. Elle permet de d\u00e9finir des sc\u00e9narios automatis\u00e9s, tels que l\u2019envoi de contenus cibl\u00e9s en fonction du comportement ou de l\u2019\u00e9tape du parcours client. La segmentation avanc\u00e9e garantit que chaque message est adapt\u00e9 \u00e0 la personne et au contexte, r\u00e9duisant ainsi le co\u00fbt d\u2019acquisition et acc\u00e9l\u00e9rant la conversion. Elle s\u2019int\u00e8gre \u00e9galement dans une d\u00e9marche de scoring, permettant de prioriser les prospects selon leur potentiel, et d\u2019ajuster en temps r\u00e9el les campagnes en fonction des \u00e9volutions comportementales.<\/p>\n<h3 style=\"font-size:1.6em; margin-top:30px; margin-bottom:15px; color:#16a085;\">d) Cas d\u2019\u00e9tude : impact d\u2019une segmentation mal ou bien optimis\u00e9e<\/h3>\n<p style=\"font-size:1.1em; line-height:1.6; margin-bottom:20px;\">\nUne entreprise du secteur industriel a initialement utilis\u00e9 une segmentation bas\u00e9e uniquement sur la taille d\u2019entreprise. R\u00e9sultat : taux d\u2019ouverture moyen de 12 %, avec un taux de spam \u00e9lev\u00e9 et une faible conversion. En int\u00e9grant une segmentation comportementale, combin\u00e9e \u00e0 une segmentation g\u00e9ographique et sectorielle, elle a pu augmenter son taux d\u2019ouverture \u00e0 35 %, tout en r\u00e9duisant significativement les d\u00e9sabonnements et les signalements comme spam. Cette \u00e9tude illustre l\u2019importance de croiser plusieurs dimensions de donn\u00e9es pour une segmentation fine et pertinente, capable d\u2019adapter pr\u00e9cis\u00e9ment le message \u00e0 chaque profil.<\/p>\n<h2 id=\"2-methodologie-avancee\" style=\"font-size:1.8em; margin-top:40px; margin-bottom:20px; color:#2c3e50;\">2. M\u00e9thodologie avanc\u00e9e pour la segmentation fine des listes<\/h2>\n<h3 style=\"font-size:1.6em; margin-top:30px; margin-bottom:15px; color:#16a085;\">a) Identification des crit\u00e8res cl\u00e9s : analyse pr\u00e9dictive et scoring<\/h3>\n<p style=\"font-size:1.1em; line-height:1.6; margin-bottom:20px;\">\nPour d\u00e9finir des segments r\u00e9ellement pertinents, il est crucial d\u2019utiliser des techniques d\u2019analyse pr\u00e9dictive et de scoring. La premi\u00e8re \u00e9tape consiste \u00e0 collecter un historique exhaustif de comportements et de caract\u00e9ristiques, puis \u00e0 appliquer des mod\u00e8les statistiques tels que la r\u00e9gression logistique, les arbres de d\u00e9cision ou les mod\u00e8les de for\u00eats al\u00e9atoires. Ces outils permettent d\u2019attribuer \u00e0 chaque contact une probabilit\u00e9 d\u2019engagement futur ou de conversion. Par exemple, en utilisant un mod\u00e8le de scoring bas\u00e9 sur des variables comme la fr\u00e9quence d\u2019ouverture, le temps pass\u00e9 sur le site, ou encore le secteur d\u2019activit\u00e9, vous pouvez classer vos contacts selon leur potentiel r\u00e9el, et ainsi cibler en priorit\u00e9 ceux ayant la plus forte valeur ajout\u00e9e.<\/p>\n<h3 style=\"font-size:1.6em; margin-top:30px; margin-bottom:15px; color:#16a085;\">b) Construction de personas d\u00e9taill\u00e9s : \u00e9tape par \u00e9tape<\/h3>\n<p style=\"font-size:1.1em; line-height:1.6; margin-bottom:20px;\">\nLa cr\u00e9ation de personas avanc\u00e9s n\u00e9cessite une d\u00e9marche it\u00e9rative et structur\u00e9e :<\/p>\n<ol style=\"margin-left:20px; list-style-type:decimal;\">\n<li style=\"margin-bottom:8px;\">Collecter des donn\u00e9es internes (CRM, ERP) et externes (donn\u00e9es sectorielles, web analytics) ;<\/li>\n<li style=\"margin-bottom:8px;\">Segmenter ces donn\u00e9es selon des axes pertinents (fonction, maturit\u00e9 digitale, fr\u00e9quence d\u2019interaction) ;<\/li>\n<li style=\"margin-bottom:8px;\">Utiliser des algorithmes de clustering non supervis\u00e9s (K-means, DBSCAN) pour identifier des groupes naturels ;<\/li>\n<li style=\"margin-bottom:8px;\">Analyser ces groupes pour d\u00e9finir des profils types, en leur donnant un nom (ex : \u00ab Innovateurs technologiques \u00bb ou \u00ab Approcheurs traditionnels \u00bb) ;<\/li>\n<li style=\"margin-bottom:8px;\">Valider ces personas via des interviews ou feedbacks qualitatifs, afin d\u2019assurer leur repr\u00e9sentativit\u00e9.<\/li>\n<\/ol>\n<h3 style=\"font-size:1.6em; margin-top:30px; margin-bottom:15px; color:#16a085;\">c) Utilisation de mod\u00e8les statistiques et machine learning<\/h3>\n<p style=\"font-size:1.1em; line-height:1.6; margin-bottom:20px;\">\nL\u2019application de mod\u00e8les avanc\u00e9s permet une classification automatique et \u00e9volutive :<br \/>\n&#8211; Impl\u00e9menter un pipeline de machine learning en Python (scikit-learn, TensorFlow) ou R, int\u00e9grant une \u00e9tape de feature engineering pr\u00e9cise (normalisation, encodage, s\u00e9lection de variables) ;<br \/>\n&#8211; Utiliser des algorithmes supervis\u00e9s pour pr\u00e9dire la cat\u00e9gorie de chaque contact, par exemple un mod\u00e8le de Random Forest pour estimer la probabilit\u00e9 d\u2019ouvrir un email ;<br \/>\n&#8211; D\u00e9ployer ces mod\u00e8les dans votre plateforme de marketing automation via API ou scripts batch, en actualisant p\u00e9riodiquement les segments selon les nouvelles donn\u00e9es.<\/p>\n<h3 style=\"font-size:1.6em; margin-top:30px; margin-bottom:15px; color:#16a085;\">d) Validation et ajustement des segments<\/h3>\n<p style=\"font-size:1.1em; line-height:1.6; margin-bottom:20px;\">\nTestez syst\u00e9matiquement la coh\u00e9rence et l\u2019efficacit\u00e9 de <a href=\"https:\/\/kreasigarmindo.com\/2025\/01\/03\/le-mont-olympe-source-mythologique-et-jeux-modernes-comme-le-zeus-2025\/\">chaque<\/a> segment :<br \/>\n&#8211; Mettre en place des tests A\/B avec des groupes de contr\u00f4le pour \u00e9valuer la performance de chaque segmentation ;<br \/>\n&#8211; Analyser en d\u00e9tail les KPIs (taux d\u2019ouverture, CTR, conversion) pour chaque segment ;<br \/>\n&#8211; Ajuster les crit\u00e8res et recalibrer les mod\u00e8les en utilisant des techniques de validation crois\u00e9e et de backtesting, afin d\u2019assurer une adaptation continue \u00e0 l\u2019\u00e9volution comportementale.<\/p>\n<h2 id=\"3-mise-en-oeuvre-technique\" style=\"font-size:1.8em; margin-top:40px; margin-bottom:20px; color:#2c3e50;\">3. Mise en \u0153uvre technique de la segmentation<\/h2>\n<h3 style=\"font-size:1.6em; margin-top:30px; margin-bottom:15px; color:#16a085;\">a) Int\u00e9gration des outils CRM et d\u2019emailing<\/h3>\n<p style=\"font-size:1.1em; line-height:1.6; margin-bottom:20px;\">\nPour automatiser la segmentation, il est essentiel de configurer une architecture int\u00e9gr\u00e9e :<br \/>\n&#8211; Utiliser les API des CRM (ex : Salesforce, Microsoft Dynamics) pour synchroniser en temps r\u00e9el les donn\u00e9es comportementales et d\u00e9mographiques ;<br \/>\n&#8211; D\u00e9finir des attributs personnalis\u00e9s (tags, cat\u00e9gories, scores) dans la plateforme d\u2019emailing (Mailchimp, HubSpot, Sendinblue) ;<br \/>\n&#8211; Mettre en place des scripts d\u2019automatisation (ex : via Zapier, Integromat, ou des workflows internes) pour actualiser ces attributs selon des r\u00e8gles pr\u00e9cises.<\/p>\n<h3 style=\"font-size:1.6em; margin-top:30px; margin-bottom:15px; color:#16a085;\">b) Cr\u00e9ation de r\u00e8gles dynamiques et automatis\u00e9es<\/h3>\n<p style=\"font-size:1.1em; line-height:1.6; margin-bottom:20px;\">\nLes r\u00e8gles doivent \u00eatre con\u00e7ues pour s\u2019adapter en temps r\u00e9el \u00e0 l\u2019\u00e9volution comportementale :<br \/>\n&#8211; D\u00e9finir des workflows conditionnels bas\u00e9s sur des \u00e9v\u00e9nements (ex : ouverture, clics, visites sp\u00e9cifiques) ;<br \/>\n&#8211; Utiliser des triggers (d\u00e9clencheurs) pour faire \u00e9voluer automatiquement le segment d\u2019un contact (par exemple, passage de \u00ab Prospect froid \u00bb \u00e0 \u00ab Prospect chaud \u00bb apr\u00e8s 3 interactions en 7 jours) ;<br \/>\n&#8211; Impl\u00e9menter des r\u00e8gles de priorit\u00e9 et de recouvrement pour \u00e9viter des conflits ou des chevauchements dans la segmentation.<\/p>\n<h3 style=\"font-size:1.6em; margin-top:30px; margin-bottom:15px; color:#16a085;\">c) Gestion des donn\u00e9es en temps r\u00e9el<\/h3>\n<p style=\"font-size:1.1em; line-height:1.6; margin-bottom:20px;\">\nSynchronisation et nettoyage des donn\u00e9es sont critiques :<br \/>\n&#8211; Utiliser des flux ETL (Extract, Transform, Load) pour centraliser les donn\u00e9es issues de diff\u00e9rents syst\u00e8mes (ERP, web analytics, outils tiers) ;<br \/>\n&#8211; Mettre en place des scripts de nettoyage automatis\u00e9s (Python ou SQL) pour \u00e9liminer doublons, contacts inactifs ou obsol\u00e8tes ;<br \/>\n&#8211; V\u00e9rifier la coh\u00e9rence des donn\u00e9es via des contr\u00f4les r\u00e9guliers, en utilisant des outils de data quality (ex : Talend, Informatica).<\/p>\n<h3 style=\"font-size:1.6em; margin-top:30px; margin-bottom:15px; color:#16a085;\">d) S\u00e9curisation et conformit\u00e9 des donn\u00e9es<\/h3>\n<p style=\"font-size:1.1em; line-height:1.6; margin-bottom:20px;\">\nRespecter le RGPD et assurer la confidentialit\u00e9 est imp\u00e9ratif :<br \/>\n&#8211; Mettre en \u0153uvre des m\u00e9canismes de pseudonymisation et de chiffrement des donn\u00e9es sensibles ;<br \/>\n&#8211; Limiter l\u2019acc\u00e8s aux donn\u00e9es selon le principe du moindre privil\u00e8ge ;<br \/>\n&#8211; Documenter pr\u00e9cis\u00e9ment les traitements et obtenir le consentement explicite pour toute nouvelle collecte ;<br \/>\n&#8211; Utiliser des outils conformes aux r\u00e9glementations locales et effectuer des audits r\u00e9guliers pour garantir la conformit\u00e9.<\/p>\n<h2 id=\"4-steps-concrets\" style=\"font-size:1.8em; margin-top:40px; margin-bottom:20px; color:#2c3e50;\">4. \u00c9tapes concr\u00e8tes pour segmenter efficacement une liste existante<\/h2>\n<h3 style=\"font-size:1.6em; margin-top:30px; margin-bottom:15px; color:#16a085;\">a) Audit et nettoyage pr\u00e9alable des listes<\/h3>\n<p style=\"font-size:1.1em; line-height:1.6; margin-bottom:20px;\">\nAvant toute segmentation sophistiqu\u00e9e, il est essentiel de r\u00e9aliser un audit d\u00e9taill\u00e9 :<br \/>\n&#8211; Identifier et supprimer les doublons via des scripts SQL ou outils sp\u00e9cialis\u00e9s (ex : Deduplicate dans CRM) ;<br \/>\n&#8211; \u00c9liminer les contacts inactifs (ex : aucun ouverture ou clic depuis 12 mois) en utilisant des filtres avanc\u00e9s dans votre plateforme ;<br \/>\n&#8211; Corriger ou enrichir les donn\u00e9es manquantes gr\u00e2ce \u00e0 des sources externes ou des outils d\u2019enrichissement (ex : Clearbit, Data.com).<\/p>\n<h3 style=\"font-size:1.6em; margin-top:30px; margin-bottom:15px; color:#16a085;\">b) D\u00e9finition des segments initiaux<\/h3>\n<p style=\"font-size:1.1em; line-height:1.6; margin-bottom:20px;\">\nCr\u00e9ez des segments de base \u00e0 partir de crit\u00e8res simples :<br \/>\n&#8211; Fonction (ex : d\u00e9cideurs, op\u00e9rationnels) ;<br \/>\n&#8211; Secteur d\u2019activit\u00e9 ;<br \/>\n&#8211; Taille d\u2019entreprise ;<br \/>\n&#8211; Zone g\u00e9ographique (r\u00e9gion, d\u00e9partement).<br \/>\nCes groupes doivent \u00eatre suffisamment larges pour contenir une majorit\u00e9 de contacts, mais pr\u00e9cis pour permettre une diff\u00e9renciation claire. Ensuite, planifiez une \u00e9volution progressive vers des segments plus fins, en int\u00e9grant des dimensions comportementales ou de potentiel.<\/p>\n<h3 style=\"font-size:1.6em; margin-top:30px; margin-bottom:15px; color:#16a085;\">c) Utilisation d\u2019outils d\u2019analyse pour affiner la segmentation<\/h3>\n<p style=\"font-size:1.1em; line-height:1.6; margin-bottom:20px;\">\nExploitez des logiciels sp\u00e9cialis\u00e9s ou des scripts pour analyser la base :<br \/>\n&#8211; Utiliser Python (pandas, scikit-learn) pour r\u00e9aliser des clustering sur des variables pertinentes ;<br \/>\n&#8211; D\u00e9finir des seuils automatiques (ex : score d\u2019engagement &gt;70) pour cr\u00e9er des<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La segmentation pr\u00e9cise et dynamique des listes constitue un levier strat\u00e9gique incontournable pour accro\u00eetre la performance des campagnes emailing en B2B. 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