La recherche sémantique et Son rôle en référencement (SEO)

Regardez le résultat de cette requête:

Bien qu'il n'ait pas mentionné son nom, Google a compris de qui je parle. Il m'a présenté le premier ministre actuel! 

Cela ne serait pas possible sans recherche sémantique. Google utilise la recherche sémantique pour présenter les résultats selon l'intention de recherche de l'utilisateur. 

Dans cet article, vous apprendrez:

• Qu'est-ce que la recherche sémantique
• Pourquoi la recherche sémantique est importante
• Les technologies Google qui jouent un rôle dans la recherche sémantique
• Comment adapter votre référencement pour la recherche sémantique

La recherche sémantique est un processus de recherche d'informations utilisé par les moteurs de recherche modernes pour renvoyer les résultats de recherche les plus pertinents. Il se concentre sur la signification et la compréhension des requêtes de recherche au lieu de la correspondance de mots clés traditionnelle.

La terminologie provient d'une branche de la linguistique appelée sémantique, qui s'intéresse à l'étude du sens.

La recherche sémantique décrit la tentative d'un moteur de recherche pour générer les résultats les plus précis possibles en comprenant:

• Intention du chercheur.
• Contexte de requête.
• Les relations entre les mots.

La recherche sémantique permet également à Google de distinguer différentes entités (personnes, lieux et objets) et d'interpréter l'intention du chercheur en fonction de divers facteurs, notamment:

• Historique de recherche des utilisateurs.
• Emplacement de l'utilisateur.
• Historique de recherche globale.
• Variations orthographiques.

Créez du contenu qui répond de manière claire et concise à une requête courante en haut de la page avant de vous plonger dans des détails plus spécifiques.

Assurez-vous d'utiliser des données structurées pour aider les moteurs de recherche à comprendre votre contenu et votre contexte.

Par exemple, un détaillant d'articles de sport peut avoir une liste de contrôle de ce qu'il faut prendre lors d'une randonnée d'une journée, suivie d'informations sur la faune locale, les règlements de pêche et de chasse, et les coordonnées des services d'urgence.

Le focus passe des mots clés aux sujets pour la recherche sémantique

Il est temps d'arrêter de créer du contenu autour de mots clés.

Au lieu de cela, vous devriez penser à des sujets généraux dans votre créneau que vous pouvez couvrir en profondeur.

L'objectif ici est de créer des ressources complètes, originales et de haute qualité.

Au lieu de créer des dizaines de pages courtes et disparates, chacune avec son propre sujet, pensez à créer des «guides ultimes» et des ressources plus complètes que vos utilisateurs trouveront utiles.

L'intention des chercheurs devient une priorité dans l'air de la recherche sémantique

L'une des meilleures approches du ciblage par mots clés n'est pas vraiment le ciblage par mots clés, mais le ciblage par intention.

En examinant les requêtes qui mènent les gens vers votre site Web, vous pourrez trouver un groupe de sujets idéal pour créer du contenu.

Faites une liste de mots clés et séparez-les par intention de l'utilisateur.

Par exemple, les requêtes «iPhones vs vie de la batterie Android» ou «comparer les téléphones Apple et Samsung» relèvent clairement de l'intention générale de «comparer les smartphones».

En revanche, «où acheter l'iPhone X» et «les meilleures offres pour Samsung Galaxy» communiquent toutes deux une intention d'achat.

Une fois que vous avez compris l'intention du chercheur, commencez à créer du contenu qui répond directement à son intention au lieu de créer du contenu autour de mots clés individuels ou de sujets généraux. La recherche sémantique est capable de comprendre de quoi vous voulez parler.

Il y a plusieurs raisons d'utiliser la recherche sémantique, mais les principales raisons pour un moteur de recherche sont: 

• Souvent, les utilisateurs n'utilisent pas la même langue que le contenu souhaité
• De nombreuses recherches sont involontairement ambiguës
• La nécessité de comprendre la hiérarchie lexicale et les relations d'entité
• La nécessité de refléter les intérêts et les tendances personnelles
• La nécessité de comprendre l'intention de recherche de l'internaute

Souvent, les utilisateurs n'utilisent pas la même langue que le contenu souhaité

Nous ne savons parfois même pas comment articuler correctement une requête de recherche.

Disons que vous avez entendu une chanson inconnue à la radio. Vous avez aimé la chanson et vous voulez savoir qui la chante. Prenon l'exemple de la chanson de Céline. regardez la requête:

Pour ajouter une autre couche de complexité, comparez ce que vous tapez dans Google avec ce que vous dites à Siri, Alexa ou à l'Assistant Google. Les mots clés deviennent maintenant des conversations.

Il y a tellement de façons d'exprimer la même idée, et les moteurs de recherche doivent les gérer tous. Ils doivent pouvoir faire correspondre le contenu de leur index avec votre requête de recherche en fonction de la signification des deux.

Même si cela peut déjà sembler difficile, ce n'est qu'un début.

De nombreuses recherches sont involontairement ambiguës

Plusieurs mots clés fraçais ou même anglais sont polysémiques,  ils ont deux sens ou plus. C'est sans doute le défi le plus important que la recherche sémantique tente de résoudre.

Par exemple, le mot-clé "python" a 533 000 recherches mensuelles aux États - Unis seulement:

; opacity: 1; transition: 

Capture d'écran de l'explorateur de mots-clés d'Ahrefs .

Si jamais je cherchais «python», je ferais probablement référence au langage de programmation. Mais quiconque en dehors de l'industrie de la technologie s'attendrait probablement au vrai serpent ou à la légendaire troupe de comédie britannique .

Le problème ici est que les mots ont rarement une signification définitive sans contexte. En plus des mots polysémiques, vous avez d'innombrables noms qui peuvent également être des adjectifs, des verbes ou les deux. Et nous sommes toujours dans le champ des significations littérales. Cela devient encore plus intéressant si nous explorons les significations inférées (pensez au sarcasme).

Le contexte est tout en sémantique, et il nous amène aux deux points restants.

La nécessité de comprendre la hiérarchie lexicale et les relations d'entité

Jetons un coup d'œil à la requête de recherche suivante :

C'est vraiment impressionnant. Voici ce que Google doit faire pour comprendre cette requête:

1. Sachez que «maman» signifie une relation paternelle
2. Comprenez que je parle de Céline la chanteuse québécoise (Il y a un millard de céline sur la planete).
3. Faites les connexions.
4. Affichez les résultats de la recherche d'une manière qui reflète l'ambiguïté 

Probablement le résultat de recherche ne sera pas la même si je cherchait il y a dix ans... 

Comme mentionné précédemment, nos requêtes ne correspondent souvent pas à la formulation exacte du contenu souhaité. Il est crucial de savoir que le terme «abordable» se situe entre bon marché, milieu de gamme et prix raisonnable.

Les entités , dans cet exemple, sont des artistes, des personnes ayant un travail spécifique (acteur) et des personnes qui leur sont associées (maman). En général, les entités sont des objets ou des concepts qui peuvent être clairement identifiés - souvent des personnes, des lieux et des choses.

Et comme si toutes les subtilités linguistiques n'étaient pas suffisantes, il faut aller encore plus loin.

La nécessité de refléter les intérêts et les tendances personnelles

Revenons à l'exemple «python». Si je recherche cela, j'obtiens en effet tous les résultats liés au langage de programmation.

Peu importe combien nous n'aimons pas toutes les façons dont nos données personnelles sont utilisées, c'est au moins utile pour les moteurs de recherche. Google utilise  des données limitées avec votre historique de recherche pour fournir des résultats de recherche plus précis et personnalisés.

Nous en sommes tous conscients. Tapez simplement n'importe quel type de service dans votre barre de recherche et vous obtiendrez des résultats localisés:

Mais ce qui est plus fascinant, c'est la capacité de Google d'ajuster temporairement les résultats de recherche en fonction de l'intention de recherche en constante évolution .

Par exemple, coronavirus n'est pas un nouveau terme. Il a toujours été le nom d'un groupe de virus. Mais comme nous le savons tous, l'intention de recherche a changé rapidement au début de 2020. Les gens ont commencé à chercher des informations sur une souche particulière de coronavirus (SARS-CoV-2), et le SERP  a dû être ajusté en conséquence.

Capture d'écran de l'explorateur de mots-clés d'Ahrefs .

Comme vous pouvez le voir dans l' historique des positions du SERP pour «coronavirus» ci-dessus, aucun des cinq premiers résultats de recherche actuels n'est classé avant 2020.

Vous voyez la même chose dans l'industrie du commerce électronique lors de grands événements de vente comme Noël ou le Black Friday. L'intention de recherche pendant cette période est hautement transactionnelle, alors que les gens préfèrent généralement voir des comparaisons ou des avis.

Google diffuse en permanence des mises à jour d'algorithmes et des technologies qui améliorent encore ses capacités de compréhension du langage naturel et de l'intention de recherche.

Il y a quatre étapes importantes qui font de la recherche sémantique ce qu'elle est en 2020.

• Graphique des connaissances
• Colibri
• RankBrain
• BERT

Graphique des connaissances

Le Knowledge Graph de Google, publié en 2012, est une base de connaissances des entités et des relations entre elles.

Vous pouvez l'imaginer ressemblant à ceci, mais avec cinq milliards d'entités à la  place:
https://ahrefs.com/blog/wp-

En bref, c'est une technologie qui a démarré et permis le passage de la correspondance de mots clés à la correspondance sémantique.

Il existe deux méthodes principales pour alimenter le Knowledge Graph:

1. Données structurées 
2. Extraction d'entité à partir du texte

Pour le deuxième point, le moteur de recherche doit comprendre le langage naturel. C'est alors que les trois mises à jour algorithmiques ci-dessous entrent en jeu.

Colibri

En 2013, Google a lancé un algorithme de recherche appelé Hummingbird  pour renvoyer de meilleurs résultats de recherche. Il était particulièrement utile pour les requêtes de recherche complexes.

Hummingbird a été la première mise à jour colossale qui a souligné la signification des requêtes de recherche sur des mots clés individuels. C'était le catalyseur indispensable pour écrire sur des sujets, pas sur des mots clés.

RankBrain

Si vous avez déjà rencontré l'expression Latent Semantic Indexing ou les mots clés LSI , oubliez cela. Google résout le problème que LSI a été créé pour résoudre avec un algorithme appelé RankBrain.

Et nous avons déjà discuté du problème plus tôt. Il s'agissait de l'inadéquation entre la langue utilisée dans les requêtes de recherche et le contenu souhaité.

RankBrain de Google est alimenté par des technologies bien supérieures à LSI . En termes simples, RankBrain comprend la signification de mots et de phrases même inconnus en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique sophistiqués.

Et c'est énorme étant donné que 15% de toutes les requêtes de recherche sont nouvelles .

Nous pouvons considérer RankBrain comme une mise à niveau vers Hummingbird, et non comme un algorithme de recherche autonome. C'est l'un des signaux de classement les plus forts , mais la seule chose que vous pouvez faire de manière proactive pour l'optimiser est de satisfaire l'intention de recherche .

BERT

Les représentations d'encodeur bidirectionnelles des transformateurs ( BERT ) sont la plus récente mise à niveau énorme du fonctionnement de la recherche sémantique. Cela affecte environ 10% de toutes les requêtes  depuis la fin de 2019.

Ne vous inquiétez pas; il m'a également fallu un certain temps pour me souvenir de ce que signifie BERT .

Tout ce que vous devez savoir, c'est que BERT améliore la compréhension des phrases et requêtes longues et complexes. C'est une solution pour gérer l'ambiguïté et les nuances car elle s'efforce de mieux comprendre le contexte des mots.

Et bien que vous ne puissiez rien faire pour optimiser le BERT en soi, il est bon de savoir ce que cela signifie et ce qu'il fait en bref.

1. Cibler des sujets, pas des mots clés
2. Évaluer l'intention de recherche
3. Utiliser du HTML sémantique
4. Utiliser le balisage de schéma
5. Construisez votre marque pour devenir une entité Knowledge Graph
6. Renforcez la pertinence grâce aux liens

1. Cibler des sujets, pas des mots clés

Dans l'ancien temps du référencement , vous auriez pu vous classer haut avec des éléments de contenu distincts sur le même sujet, mais en ciblant des mots clés légèrement différents comme:

• balises graphiques ouvertes
• balises méta de graphique ouvert
• og meta tags
• balise graphique ouverte
• quel est le graphique ouvert
• balises graphiques ouvertes facebook

Ce n'est plus le cas. Google comprend maintenant que toutes ces recherches signifient à peu près la même chose et classe principalement les mêmes pages pour toutes.

Gardez cela à l'esprit lors de la création de contenu. L'objectif n'est plus de classer un seul mot clé, mais de couvrir un sujet en profondeur afin que Google classe votre page pour de nombreux mots clés similaires et à longue traìne . Google est capable de comprendre de quoi vous parler et faire le lien avec les mots clés. 

Par exemple si on parle de l'équitation, randonnées équestre ou balde cheval, Google savent que vous parlez de même sujet.

Ce sont toutes des choses que vous souhaitez mentionner pour créer un article détaillé qui génère le plus de trafic organique possible sur le sujet.

Cibler un sujet particulier ne signifie pas, cependant,  que vous devez couvrir absolument tout ce qui concerne ce sujet ou aller trop en profondeur. Mais faire le tour ce que vous voulez présentez aux utilisateurs et à quelle question vous voulez répondre. 

Ce qui nous amène au point suivant.

2. Évaluer l'intention de recherche

Vous pouvez toujours publier du contenu autour d'un certain sujet qui ne correspond pas à l'intention de recherche.

Disons que vous êtes un connaisseur des données marketing et que vous voyez une opportunité de cibler le sujet, " rapport SEO ". Naturellement, vous souhaitez partager tout ce qui est nécessaire pour créer le meilleur rapport SEO . Vous proposez donc quelque chose comme «Utilisez la puissance de QUERY pour créer le meilleur rapport SEO ».

Il peut en effet s'agir du contenu qui mène finalement au meilleur rapport SEO . Mais la plupart des gens qui recherchent ce sujet ne seront pas familiers avec de nombreuses fonctions de Google . Ils veulent juste quelque chose qui peut faire le travail pour eux:

Donc, avant de commencer à écrire un nouveau contenu, consultez les pages de premier rang pour en déduire l'intention de recherche.

3. Utilisez du HTML sémantique

Avant de pouvoir passer à la recherche sémantique, nous avons dû commencer à passer à un Web sémantique. Le concept original de WWW pourrait être interprété comme des documents interconnectés normalisés sans signification explicite. À présent, il devrait être clair que nous avons besoin de sens.

Et tout commence avec votre code HTML de base .

Comparez les éléments HTML suivants :

https://ahrefs.com/blog/wp-

Le HTML sémantique ajoute du sens au code afin que les machines puissent reconnaître les blocs de navigation, les en-têtes, les pieds de page, les tableaux ou les vidéos.

HTML5  fournit les éléments les plus sémantiques que les thèmes CMS les plus modernes utilisent déjà. Si ce n'est pas le cas, il existe généralement des plugins que vous pouvez utiliser pour les ajouter.

Mais le HTML sémantique est encore assez limité. Bien qu'il indique: «ceci est un tableau, ceci est un pied de page», il ne donne pas la signification du contenu réel. C'est pourquoi nous balisons le schéma.

4. Utilisez le balisage de schéma

Le balisage de schéma est un moyen supplémentaire de baliser vos pages. On parle également de données structurées, qui peuvent être décrites comme un cadre sémantique commun pour le Web.

Le vocabulaire Schema.org  contient des centaines de types associés aux propriétés. Vous pouvez les utiliser pour baliser votre contenu d'une manière facile à comprendre pour Google sans algorithmes complexes.

Par exemple, il serait plus facile pour Google d'extraire du sens à partir d'un contenu structuré comme ceci:

temps de cuisson: 20 minutes
calories: 80

… Que du langage naturel comme celui-ci:

Il faudra 20 minutes pour faire les crêpes. Encore mieux, ce sont des crêpes hypocaloriques - environ 80 par portion.

Ainsi, lorsqu'un utilisateur souhaite savoir combien de temps il faut pour cuisiner une crêpe ou combien de calories il a, Google peut servir les informations de la meilleure façon. C'est la force de la recherche sémantique.

5. Construisez votre marque pour devenir une entité Knowledge Graph

Le titre est assez explicite, vous pouvez consultez cet article détaillé: accès au Knowledge Graph .

Parmi tous les conseils pour adapter votre référencement à la recherche sémantique, celui-ci est le plus difficile à transformer en réalité. C'est une conséquence à long terme de la construction de la marque et de l'application du reste de ces conseils.

6. Développez la pertinence grâce aux liens

Les liens externes ont toujours été l'un des premiers indicateurs de pertinence. Si le document A était lié au document B, ils auraient pu être considérés comme liés.

Les  liens internes  et externes des pages pertinentes utilisant un texte d'ancrage naturel  aident Google à comprendre ce que pourrait être votre contenu, avant même de le traiter.

Conclusion

La recherche sémantique a changé tout l'écosystème du contenu. Les utilisateurs obtiennent un contenu plus pertinent et plus précieux, ce qui motive les éditeurs à produire un tel contenu.

Bien que des technologies et des algorithmes sophistiqués soient impliqués, les principes de la recherche sémantique sont faciles à comprendre. Vous devez maintenant être prêt à apporter les modifications nécessaires et à pérenniser votre référencement.