Cet article explique ce qu’est la recherche sémantique, pourquoi elle est bonne pour le référencement et comment utiliser cette stratégie pour mieux attirer les moteurs de recherche et améliorer la visibilité de vos recherches.
Qu’est-ce que la recherche sémantique?
La recherche sémantique fait référence à la capacité des moteurs de recherche à prendre en compte l’intention et la signification contextuelle des expressions de recherche lors de la diffusion de contenu aux utilisateurs sur le Web.
À une époque, les moteurs de recherche ne pouvaient analyser que la formulation exacte d’un terme de recherche lors de la mise en correspondance des résultats avec une requête de recherche. Maintenant, les algorithmes de recherche sont plus sophistiqués et intègrent des principes de recherche sémantiques lors du classement du contenu.
Principes de recherche sémantique
Les deux principaux facteurs qui guident la recherche sémantique sont les suivants:
L’intention de recherche de l’utilisateur. L’intention de recherche est la raison pour laquelle quelqu’un effectue une requête sur un moteur de recherche. Cela concerne ce que l’utilisateur tente d’accomplir. L’intention de recherche peut être d’apprendre, de trouver ou d’acheter quelque chose. En prenant en compte l’intention des utilisateurs, les moteurs de recherche peuvent fournir des résultats plus pertinents (réponse à une question, une page produit, un site Web de marque, etc.).
La signification sémantique des termes de recherche. La sémantique est l’étude du sens et des relations entre les mots. Dans la recherche, la sémantique concerne les relations entre une requête de recherche, les mots et les expressions qui s’y rapportent et le contenu des pages Web. En prenant en compte la sémantique (ce que signifient les mots et pas seulement ce qu’ils sont), les moteurs de recherche peuvent afficher des résultats plus étroitement liés au contexte de la requête de recherche.
La recherche sémantique est guidée par deux principes: 1) l’intention de l’utilisateur et 2) la signification sémantique des termes de recherche.
L’histoire (et l’importance) de la recherche sémantique
Pour comprendre l’historique de la recherche sémantique, vous devez comprendre l’historique de la recherche.
Lorsque les moteurs de recherche ont démarré pour la première fois, les mots clés constituaient le principal facteur de classement. Habituellement, une page qui répète le terme de recherche cible le plus souvent est placée en haut des pages de résultats des moteurs de recherche (SERP).
Ce système n’était pas génial pour les utilisateurs ou les moteurs de recherche.
Ce système était facile à manipuler et donnait un contenu de qualité médiocre, écrit pour les robots de recherche et non pour les utilisateurs.
Par exemple, pour classer l’expression «marketing digital », un spécialiste du marketing pourrait créer un élément de contenu SEO qui répète simplement l’expression à maintes reprises. Cette stratégie, appelée bourrage de mots clés, a entraîné une expérience utilisateur médiocre et des résultats de qualité médiocre.
L’ancien système de recherche empêchait également les utilisateurs de trouver des informations pertinentes car les moteurs de recherche ne pouvaient pas déchiffrer correctement le contexte et la signification des requêtes de recherche. Ils ne pouvaient qu’analyser et produire des résultats de correspondance exacts.
Par exemple, une recherche sur «Comment puis-je démarrer le marketing de contenu» peut-elle renvoyer des résultats pour «Comment commencer à écrire du contenu» ou quelque chose de plus pertinent encore.
La recherche sémantique profite à la fois aux utilisateurs et aux moteurs de recherche, car elle a résolu ces problèmes.
Il devenait plus difficile d’utiliser Black Hat SEO pour manipuler les résultats de recherche et réduisait le nombre de spams et de contenus de qualité médiocre.
Cela rend la recherche plus intuitive, ce qui aide les utilisateurs à trouver des résultats plus proches de ce qu’ils recherchent.
Autres facteurs liés à la recherche sémantique
Alors que les moteurs de recherche continuent à affiner leurs algorithmes, à améliorer leurs résultats et à offrir de meilleures expériences aux utilisateurs, trois autres facteurs doivent être pris en compte:
- Extraits en vedette et résultats riches
- Colibri et RankBrain
- Recherche vocale
Knowledge Graph exploite la recherche sémantique pour déchiffrer le sens, ce qui aide les utilisateurs à trouver les informations qu’ils souhaitent le plus rapidement possible. C’était également le début du virage de Google visant à fournir davantage de réponses directement sur les SERPs. Google affiche désormais le contenu des pages Web sous forme de résultats Knowledge Graph, de résultats détaillés et d’extraits de code afin de présenter les réponses plus rapidement et plus clairement.
Colibri et RankBrain
Google améliore constamment ses algorithmes de recherche pour offrir une expérience de plus en plus performante aux utilisateurs. La publication de mises à jour et l’ajout de facteurs de classement à ses algorithmes permettent d’obtenir des résultats de recherche encore plus précis.
En 2013, Google a publié la mise à jour Hummingbird, qui met davantage l’accent sur les requêtes en langage naturel et les principes de la recherche sémantique.
Puis en 2015, ils ont lancé RankBrain, qui a commencé à utiliser l’intelligence artificielle pour apprendre et analyser les résultats de recherche les plus performants. Ensemble, Hummingbird et RankBrain ont poussé la recherche plus loin en donnant la priorité à l’intention de l’utilisateur et à la sémantique en tant que facteurs de classement.
Recherche vocale
L’augmentation de la recherche vocale est un autre facteur ayant une incidence sur la recherche sémantique. Alors que de plus en plus de personnes adressent leurs requêtes de recherche à des assistants virtuels tels qu’Alexa et Siri, les moteurs de recherche évoluent pour reconnaître la nature sémantique et conversationnelle de leurs recherches.
Les recherches vocales ont tendance à utiliser un langage plus naturel, des phrases plus longues et plus de questions. Les moteurs de recherche s’appuient davantage sur les principes de recherche sémantique pour fournir des résultats pertinents pour ces types de recherche.
Tutoriel sur la recherche sémantique: 5 façons d’optimiser votre contenu pour le référencement sémantique
La recherche sémantique est un facteur de classement important qui ne fera que gagner en influence. Lorsque vous développez et exécutez votre stratégie de référencement, utilisez les meilleures pratiques suivantes pour optimiser votre contenu pour le référencement sémantique:
- Pensez à des sujets, pas seulement à des mots-clés
- Faire correspondre le contenu à l’intention de recherche
- Inclure des mots clés associés dans votre contenu
- Optimisez votre contenu pour les extraits en vedette
- Inclure des données structurées dans votre contenu
La recherche sémantique est un facteur de classement important qui ne fera que gagner en influence.
Pensez à des sujets, pas seulement à des mots clés.
La recherche sémantique a rendu les sujets, et pas seulement les mots-clés individuels, très importants. Les moteurs de recherche s’efforcent de fournir aux utilisateurs les résultats les plus précieux et les plus pertinents. Le contenu doit donc être plus complet et plus informatif que jamais.
En ce sens, la recherche sémantique profite grandement aux lecteurs car elle a permis de créer un contenu très ciblé et utile.
Au lieu de créer des pages de contenu courtes et peu profondes pour chaque variante d’un terme de recherche large, envisagez de créer un guide evergreen complet couvrant l’ensemble du sujet. Utilisez ensuite les meilleures pratiques d’optimisation des mots clés pour vous assurer que votre contenu est entièrement optimisé pour les moteurs de recherche et les lecteurs.
Faites correspondre le contenu à l’intention de recherche.
Lorsque vous développez des idées de contenu pour les mots clés de référencement que vous souhaitez cibler, réfléchissez à la raison pour laquelle un utilisateur recherche cette expression. Déterminez le type de mot clé utilisé et le type d’intention de recherche qu’il représente.
Mots-clés informationnels: l’utilisateur essaie d’apprendre quelque chose. Il utilise donc des mots-clés «connaître» pour rechercher des informations et obtenir des réponses à ses questions.
Mots-clés de navigation: l’utilisateur essaie de naviguer sur un site spécifique ou de trouver un élément spécifique. Il utilise donc des mots-clés «aller» pour rechercher le site Web correspondant à une marque ou à un élément familier.
Mots-clés transactionnels: l’utilisateur essaie de faire un achat. Il utilise donc des mots-clés «faire» pour trouver un produit à acheter ou une page pour effectuer une transaction.
Incluez des mots clés associés dans votre contenu.
Servez la partie «sémantique» de la recherche sémantique en ajoutant des mots-clés associés ou LSI à votre contenu.
Servez la partie «sémantique» de la recherche sémantique en ajoutant des mots-clés associés ou LSI à votre contenu.
Les mots clés LSI, ou mots clés d’indexation sémantique latente, sont des expressions étroitement liées à votre mot clé cible. Ils donnent un contexte à votre contenu et aident les moteurs de recherche à mieux comprendre en quoi consiste votre contenu et en quoi il sert le public. Pour créer un contenu optimisé pour la recherche sémantique, recherchez des mots-clés associés et utilisez-les plusieurs fois dans votre contenu.
Optimisez votre contenu pour les extraits en vedette.
Les moteurs de recherche aiment afficher des résultats riches qui donnent aux utilisateurs les informations qu’ils souhaitent directement sur les SERP.
Pour augmenter la visibilité de vos recherches, optimisez votre contenu pour les zones de réponse et les extraits de paragraphes, de listes et de tableaux. Répondez clairement aux questions de votre contenu, ciblez des mots-clés interminables et utilisez le formatage pour rendre vos informations attrayantes pour les extraits sélectionnés.
Lire la suite: Comment optimiser votre contenu pour les extraits en vedette dans la recherche
Incluez des données structurées dans votre contenu.
Les données structurées sont un autre moyen d’aider les moteurs de recherche à comprendre le sens et la pertinence de votre contenu.
Les données structurées ou le balisage de schéma sont une forme de microdonnées qui ajoute un contexte supplémentaire à copier sur une page Web. Il utilise un ensemble de structures de données standard qui catégorisent le contenu pour les moteurs de recherche. Par exemple, les données structurées d’un livre peuvent indiquer aux moteurs de recherche que «Epic Content Marketing» est le titre du livre et que Joe Pulizzi en est l’auteur. Ces informations supplémentaires aident les moteurs de recherche à classer le contenu et à identifier les informations pouvant être affichées dans des résultats de recherche riches.
Pour être compétitif dans la recherche, votre stratégie de référencement doit prendre en compte la recherche sémantique.
