Le machine learning change l’ADN du SEO

Le machine learning (apprentissage automatique) a le potentiel de transformer notre façon de penser l’optimisation des moteurs de recherche (SEO).

Cependant, la plupart des gens le comprennent encore comme un moyen d’améliorer le classement de votre site Web dans Google en ajoutant des mots-clés et des expressions spécifiques. Et c’est là que tout s’écroule.

Car même si l’apprentissage automatique est capable de bien plus, la plupart des gens ne voient que cela.

Dans cet article, nous allons explorer pourquoi le machine learning change l’ADN du référencement, ses implications pour les marketeurs, et comment vous pouvez l’utiliser à votre avantage.

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Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique est un domaine de l’informatique qui étudie la conception et la mise en œuvre d’algorithmes capables d’apprendre par l’expérience.

En d’autres termes, il s’agit d’une technologie qui peut s’améliorer avec l’expérience.

C’est également de cette manière que les humains apprennent : en absorbant des informations, en acquérant des connaissances et de l’expérience, et en appliquant ces informations à de nouvelles situations.

L’apprentissage automatique fait la même chose, mais avec des ordinateurs.

Il donne aux programmes la capacité d’apprendre sans être explicitement programmés pour chaque scénario. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont souvent entraînés avec de grands ensembles de données et un résultat ou un objectif spécifique à l’esprit.

Ils peuvent être utilisés pour localiser des images spécifiques, reconnaître du texte ou de la parole, ou même générer du nouveau contenu – comme des articles, de la musique ou de l’art.

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L’avenir du référencement : Une brève histoire du machine learning dans le domaine du référencement

Aux premiers jours du référencement, les référenceurs passaient méticuleusement au peigne fin leurs sites et leurs pages, optimisant chacun d’eux manuellement pour des mots-clés spécifiques.

Cela signifiait ajouter des mots-clés spécifiques au titre, au premier paragraphe. Ainsi qu’à l’URL, au texte alt des images et à d’autres éléments de la page.

Il faut également utiliser la bonne syntaxe pour la langue de la page (anglais, français, espagnol, etc.). De même il faut utiliser un ton et un style cohérents.

Tout cela est toujours important, bien sûr. Mais c’est le travail manuel de la recherche de mots-clés qui a vraiment ralenti le processus. C’était long et fastidieux, et il fallait le refaire pour chaque nouveau contenu publié.

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Le machine learning change le référencement

L’avenir de la recherche est beaucoup moins axé sur les mots-clés qu’auparavant, et nous en avons déjà la preuve. En effet, l’apprentissage automatique apporte un nouveau mode de pensée au référencement, centré sur le lecteur et non sur le moteur de recherche.

Si vous avez suivi les dernières tendances en matière de recherche, vous avez remarqué que les algorithmes de Google sont de plus en plus sophistiqués. Ils sont capables de comprendre quel contenu est le plus utile à l’utilisateur et de le classer plus haut, indépendamment des mots clés.

Tous les éléments suivants prouvent que le référencement passe d’un contenu axé sur les mots clés à une approche davantage axée sur le lecteur :

Rank Brain : l’algorithme qui gère plus de la moitié des recherches

• Rank Brain : Rank Brain est le nom donné par Google à l’algorithme qui gère plus de la moitié des recherches. Cet algorithme est plus important que l’optimisation des moteurs de recherche. Il vise à améliorer la qualité des recherches et à fournir des réponses précises aux questions des utilisateurs, au lieu de classer les pages en fonction des mots clés.

Google veut-il devenir la bibliothèque du monde ?

• Nouveaux types de contenu : Google ne recherche plus uniquement des articles axés sur les mots clés. Il s’intéresse également aux images (Google Photos), aux vidéos, aux graphiques et aux tableaux, etc. C’est un peu comme si Google voulait devenir la bibliothèque du monde !

La recherche vocale

• La recherche vocale : Avec l’essor rapide des assistants vocaux comme Google Home ou Amazon Echo, le référencement a suivi le mouvement. La recherche à commande vocale est très différente de la saisie de mots clés dans un moteur de recherche, et le référencement a dû s’adapter. Cela s’explique par le fait que la recherche vocale est beaucoup plus conversationnelle, informelle et naturelle.

La recherche sémantique

• La recherche sémantique : La recherche sémantique n’est pas nouvelle. Elle existe depuis un certain temps. Mais l’essor de l’apprentissage automatique la remet au goût du jour. Les algorithmes de Google sont capables de comprendre la signification réelle du contenu. Cela est particulièrement utile pour les termes de recherche à longue traîne qui n’ont pas beaucoup de résultats mais qui restent utiles.

La verticalité du contenu

• Verticalité du contenu : La verticalité du contenu est une façon élégante de dire « se concentrer sur un seul sujet« . Au lieu de publier un tas d’articles sur des sujets variés, concentrez-vous sur un seul sujet et approfondissez-le. À partir de là, vous pouvez vous lancer dans d’autres sujets connexes.

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SEO et ML ensemble : Par où commencer

L’apprentissage automatique est un vaste domaine, et le SEO n’en est qu’une petite partie. Il existe de nombreuses façons d’utiliser l’apprentissage automatique dans votre stratégie de référencement. Pour commencer, vous pouvez utiliser le machine learning pour examiner le contenu de votre site et utiliser ces données pour améliorer les futurs articles.

Par exemple, vous pourriez écrire un article sur « ce qu’est le référencement ». Si vous avez installé Google Search Console, vous pouvez utiliser leur nouvel outil alimenté par l’apprentissage automatique pour voir ce sur quoi les visiteurs de votre site cliquent.

Vous pouvez également l’utiliser pour voir ce sur quoi ils ne cliquent pas. À partir de là, vous pouvez utiliser ces données pour éclairer vos décisions futures. Vous avez peut-être remarqué que les lecteurs ne cliquent pas sur votre guide du référencement. Si c’est le cas, vous devriez peut-être le supprimer et vous concentrer sur autre chose.

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3 conseils pour utiliser l’apprentissage automatique dans votre stratégie de référencement.

• Concentrez vous sur le lecteur : Au lieu d’être obsédé par les mots-clés, concentrez vous sur votre lecteur. Créez du contenu qui est utile, utile et engageant.

• Soyez flexible : L’apprentissage automatique est synonyme d’imprévisibilité. Vous ne pouvez pas suivre une formule stricte, et vous devez être ouvert à l’exploration de nouveaux sujets et de nouvelles idées.

• Soyez transparent : Avec l’essor de la recherche vocale, Google recherche plus que jamais la transparence. Soyez honnête, franc et clair sur qui vous êtes et ce que vous faites.

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Conclusion

L’avenir du référencement ne consiste pas à ajouter des mots clés à votre contenu. Il s’agit de créer un contenu utile et engageant sur lequel les lecteurs auront envie de cliquer et de le partager.

Le machine learning offre une excellente opportunité d’explorer de nouvelles niches et de nouveaux sujets que vous n’auriez pas pu aborder auparavant. À partir de là, vous pouvez commencer à créer un public autour de votre contenu.

Ainsi, lorsque vous décidez de vous lancer dans une nouvelle niche, vous avez déjà un public et un moyen de promouvoir votre contenu.

À partir de là, il suffit de modifier quelques mots dans vos articles et le tour est joué ! Ce sera le véritable test pour savoir si l‘apprentissage automatique a changé l’ADN du référencement ou non.

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