Vous en êtes toujours à vous demander quels mots-clés renseigner dans vos balises Title et à quelle fréquence vous devez les répéter dans vos contenus pour performer en référencement naturel ? Vous allez devoir changer de stratégie SEO (Search Engine Optimization) ! Oubliez les mots-clés, concevez vos pages et leurs contenus en fonction des “intentions de recherche” de vos cibles. En d’autres termes, pour faire du SEO efficace, revenez aux bases du marketing : identifiez les objectifs et besoins de vos cibles, pas nécessairement explicités par les mots-clés qu’ils tapent.
Ces dernières années (Hummingbird en 2013 , Rankbrain en 2015, Bert en 2019), Google a progressivement intégré dans son algorithme des techniques de traitement automatique du langage naturel permises par les progrès de l’intelligence artificielle (machine learning) afin de mieux comprendre le sens d’une requête ou d’un contenu et d’apporter une “réponse”, non plus un “résultat”. L’intention revendiquée par la firme de Mountain View est d’offrir les réponses les plus pertinentes en comprenant finement les requêtes et questions complexes des internautes. Réponses qui vont maintenant au-delà du triptyque bien connu requêtes informationnelles / transactionnelles / navigationnelles.
L’évolution est particulièrement sensible depuis le déploiement de Bert dans l’algorithme de Google en 2019, qui permet de prendre en compte les relations entre les mots et non plus seulement chacun des mots pris à la suite.
Les modèles de langage Bert peuvent analyser le contexte global d’un mot en tenant compte des termes qui le précèdent et le suivent, ce qui est particulièrement utile pour comprendre l’intention derrière une requête de recherche.
Pandu Nayak, vice-président du search chez Google, octobre 2019
Il nous semble aussi que, face à la concurrence agressive d’Amazon (Alexa) et d’Apple (Siri), l’objectif de Google est de promouvoir son environnement de recherche vocal via Google Assistant sur mobile et autres objets connectés (enceintes Google Home, télévisions sous Android, smart cars…
Dans les exemples ci-dessous, un internaute s’interroge sur l’avocat. Tout l’enjeu de Google est d’identifier si l’internaute s’informe sur l’homme de loi ou le fruit.
Force est de constater que les résultats Google tombent juste, au moins dans les premiers résultats servis à l’internaute. Notez les “Autres questions posées” signifiant bien que Google a compris le fond de la requête et qui sont une mine d’informations pour comprendre les intentions internautes..
Les seuls éléments discriminants dans ces deux recherches est l’article indéfini “un” et le déterminant possessif “son”. Il y a quelques années, nous parlions de “stop words“, les mots les plus communs d’une langue, donc ignorés alors des moteurs de recherche et que nous n’utilisions que très peu dans les balises Title des pages pour gagner de la place. Or, on voit bien que, depuis Bert et les avancées en machine learning, le choix de ces mots d’apparence anodine ont une importance cruciale.
Côté contenus, il n’y a aucune ambiguité sémantique possible entre les deux pages qui présentent un contenu très structuré et détaillé. D’un côté, on parle bien d’un fruit dans ses aspects culinaires et de maturation. De l’autre, on parle d’une personne avec des honoraires, sa spécialisation, sa réputation. Bert est donc en mesure d’identifier deux “entités” différentes (des choses et leurs caractéristiques) que sont un fruit et une personne.
Bert fonctionne sur des modèles d’identification sémantique et de prédiction à partir de l’analyse des termes et de leurs relations. Cela permet à Google de :
Si vous souhaitez répondre aux questions des internautes avec vos contenus, encore faut-il les identifier. Oubliez un instant le SEO et parlons marketing : qui mieux que vous connaît les besoins de vos clients et prospects (hormis Google) ?
La première étape est d’identifier vos personas, leurs besoins en informations, leurs motivations d’achat, leurs freins à la décision, etc. Lisez à ce propos notre article “Apprenez à connaître vos prospects grâce aux personas et à la buying vision“. C’est le B.A.-BA du marketing.
Identifiez ensuite leurs questions et autres interrogations en vous armant de bon sens et de quelques outils :
Nous ne citerons que 3 outils web que nous utilisons au quotidien pour réaliser nos analyses des intentions de recherche, et ô combien précieux :
Maintenant que vous avez recueilli un certain nombre d’informations et de datas sur les intentions de recherche de vos personas, vous devez les organiser et les hiérarchiser en fonction du cheminement de recherche logique de votre persona cible, de la phase de découverte à l’achat final C’est ce que nous appelons chez Objectif Papillon un arbre des intentions. Encore une fois, il n’est pas ici question de SEO, mais de compréhension du comportement des personas en recherche d’informations sur vos produits ou vos services.
Visuellement, cela peut prendre la forme d’un mapping comme l’exemple client ci-dessous, caviardé pour ne pas dévoiler sa stratégie de réponse aux intentions de recherches de son marché. Les outils de mindmapping gratuits vous seront utiles à cette étape.
Exemple d’arbre des intentions client anonymisé
Si l’on prenait comme exemple l’avocat (le fruit), nous aurions un découpage thématique logique qui correspondrait aux noeuds principaux de l’arbre des intentions, avec autant d’embranchements que nécessaires pour être exhaustif sur le sujet :
Si l’arbre des intentions est bien construit, vous avez créé une continuité et des relations sémantiques logiques entre les différents nœuds. Et c’est ici que nous reparlons de SEO ! Car un arbre des intentions est ni plus ni moins que la feuille de route pour produire un cocon sémantique pertinent sur votre marché, donc travailler le PageRank thématique de votre site.
Pour faire court, chaque nœud correspond à une intention de recherche précise, donc à une page à produire pour y répondre. Les embranchements correspondent aux relations entre les pages, donc aux liens à créer entre elles. Lisez à ce propos notre article “SEO : des pages sommaires, un cocon, et ma soeur ?” pour mieux comprendre la logique de maillage d’un cocon sémantique.
Depuis le printemps 2019, Google prend en compte les données structurées FAQ, issues de la nomenclature Schema.org, un vocabulaire technique (balisage sémantique pour faire court) permettant de préciser aux moteurs de recherche le sens des contenus d’une page..
Or, les intentions de recherche formulées sous forme de questions/réponses sur votre site sont parfaitement adaptées à l’usage du balisage FAQPage. L’idée ici n’est pas de baliser les contenus pour la beauté du sport, mais bien d’améliorer la compréhension de vos contenus et de déclencher des affichages enrichis dans les résultats de recherche Google comme ci-dessous :
L’exercice est utile à plus d’un titre pour votre SEO car ces résultats enrichis sont des aimants à clics dans Google, et leur mise en place vous incite à enrichir vos pages en contenus utiles à l’internaute en situation de recherche.
Si on résume la situation :
En SEO, et si vous avez travaillé en amont les basiques du référencement, le mot-clé a dès lors beaucoup moins d’importance que la façon dont vous allez concevoir vos contenus et préciser les relations sémantiques entre les sujets que vous abordez pour faire comprendre à Google que vous apportez les réponses les plus pertinentes aux intentions de recherche internautes.
Nous sommes fiers que notre travail UX / UI / web
ait été remarqué avec plusieurs récompenses prestigieuses.
