Qu’est-ce que l’analyse sémantique et quel est son impact en SEO ?

Pour se démarquer et atteindre les meilleures positions dans les SERPs, il faut créer du contenu de haute qualité (et en lien avec votre thématique) en s’appuyant sur la data sémantique. 

Comment créer du contenu qui répondra aux nouvelles exigences des moteurs de recherche ?

Nous vous livrons notre mode d’emploi en 5 étapes pour surpasser vos concurrents dans la bataille du SEO sémantique.

Qu’est-ce que l’analyse sémantique  ?

La définition de l’analyse sémantique 

L’analyse sémantique consiste à déterminer le sens d’une expression ou d’un texte en analysant finement les combinaisons de mots et le contexte.

La notion d’analyse sémantique vient du champ de la linguistique. Mais la recherche sémantique a progressivement gagné du terrain en SEO.

Pourquoi ?

Tout simplement parce que Google a appliqué les principes de l’analyse sémantique afin d’offrir à ses utilisateurs la meilleure expérience de recherche possible.

Aujourd’hui Google s’appuie sur les données sémantiques :

• pour mieux comprendre les requêtes des internautes

• pour analyser le contenu des pages web

L’analyse sémantique d’une requête sur le moteur de recherche

L’analyse sémantique permet à Google de faire la distinction entre des entités différentes (personnes, lieux, objets,..) et d’interpréter l’intention de l’utilisateur sur la base de :

• son historique de recherche

• sa localisation

• l’historique global des recherches

• la formulation de la requête

Avant la recherche sémantique, les moteurs de recherche se basaient essentiellement sur les mots clés de la requête pour proposer des résultats dans les SERPs. 

Mais que se passait-il si vous faisiez une requête sur le terme « golf », par exemple ?

Google n’avait pas moyen de savoir si vous cherchiez à perfectionner votre swing et votre putt ou plutôt à faire l’acquisition d’une nouvelle voiture.

Désormais Google peut réaliser une analyse en prenant en compte les données de votre protocole web. En fonction de votre historique, le moteur de recherche tranchera entre les homonymes. 

La recherche sémantique présente un autre avantage. Elle permet de mieux analyser les requêtes plus longues en prenant en considération les combinaisons de mots. 

Auparavant, si une requête contenait des prépositions (pour, à, …), elles étaient ignorées au profit des mots-clés. Désormais, le moteur de recherche analyse le contexte complet.

Google aura donc une compréhension plus fine et des meilleurs résultats pour une requête comme : « où trouver une clé à pipe pour réparer mon robinet ».

L’objectif de l’analyse sémantique dans ce cadre est la meilleure compréhension des requêtes conversationnelles pour coller aux nouvelles pratiques de recherche depuis des assistants vocaux. En d’autres termes, l’enjeu pour les moteurs de recherche est de comprendre et interpréter le langage naturel.

Cette meilleure compréhension des requêtes, notamment pour la recherche vocale, est d’ailleurs l’objet de Google BERT, la récente mise à jour importante de l’algorithme Google.

L’analyse sémantique d’une page web

De l’autre côté du miroir, Google utilise aussi l’analyse sémantique pour comprendre le contenu d’une page web. 

L’obsession étant, encore une fois, de proposer la meilleure réponse à la requête de l’utilisateur, Google scanne les contenus en quête de sens. 

Au-delà des mots-clés, c’est l’analyse du champ sémantique qui permet au moteur de recherche de comprendre de quoi parle une page. Il s’agit de déterminer à quelles questions le contenu répond pour le lier aux requêtes.

Pour cela, Google considère que les termes sémantiquement proches constituent une unité de sens.

Imaginons par exemple que l’on publie un contenu sur le SEO. 

Il y a une dizaine d’années, on se serait surtout focalisé sur le nombre d’occurrences du mot-clé (keyword stuffing). 

Aujourd’hui, Google interprète que si un contenu parle de référencement naturel, d’audit SEO, de backlinks, de netlinking, de SEO technique, de contenu web, d’algorithme Google, d’optimisation pour les moteurs de recherche, on répond à la question « comment faire du SEO ».

En résumé, l’analyse sémantique consiste à comprendre :

• l’intention de l’utilisateur

• le contexte de la recherche

• les relations entre les mots

Par ailleurs, nous avons développer un template excel détaillé pour créer une analyse SEO sémantique approfondie. C'est le fruit de plusieurs dizaines d'heures de travail que nous avons répertorié en un document.

L'objectif : vous permettre de prioriser les bons mots-clés pour générer un trafic qualifié vers votre site internet. 

Pour y accéder ça se passe ci-dessous : 

Voyons maintenant comment l’analyse sémantique impacte le SEO et surtout comment s’y adapter.

Quel est l’impact de l’analyse sémantique sur le SEO  ?

Une évolution en phase avec l’essor de la recherche vocale 

Le développement de la recherche vocale a amplifié le mouvement vers l’analyse sémantique. 

En France, 46% des internautes ont déjà utilisé un assistant vocal.

source : abondance

Or, la formulation des requêtes sur les assistants vocaux est sensiblement différente. Les expressions de recherche sont plus longues, conversationnelles et très souvent liées à la localisation de l’utilisateur.

C’est l’une des raisons pour lesquelles Google a opéré un glissement de ses algorithmes en se basant sur le cadre sémantique. On sort de l’analyse par mots-clés pour analyser la big picture. 

Et, pour cela, le moteur de recherche se sert des big data dont il dispose sur le comportement de l’utilisateur en particulier et sur celui des internautes ayant effectué des recherches similaires.

Quelles conséquences pour les entreprises qui veulent être visibles sur Google ?

Pour se positionner sur une requête, il ne suffit plus de cibler un mot-clé. En premier lieu, il faut détecter les intentions de recherche des utilisateurs. Ensuite, on va créer du contenu qui répond clairement aux questions que l’internaute se pose.

Enfin, il convient d’utiliser les données structurées pour aider les moteurs de recherche à comprendre le contenu et le contexte. Cela permet également d’être positionné en position 0 sur la SERP si elles répondent bien à la requête !

Les thématiques deviennent plus importantes que les mots-clés  

Le focus sur les mots clés est dépassé.

Cela ne signifie pas qu’il ne faut plus faire une liste de mots clés.

Mais puisque l’objectif est maintenant de répondre à toute une série de requêtes/questions que les internautes se posent sur un sujet, il est beaucoup plus porteur d’aborder la création de contenus avec une approche thématique.

Au lieu de créer dix contenus courts répondant chacun à une problématique, il est préférable de créer des contenus longs en exploitant le champ sémantique du sujet traité.

Ainsi, un contenu pourra se positionner sur plusieurs requêtes et mots-clés et générer davantage de trafic SEO. 

C’est aussi une façon de renforcer son image d’expert en apportant du contenu de valeur à ses clients-cibles.

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L’intention de recherche au centre du SEO

Avant que Google généralise la recherche sémantique, la ciblage de mots-clés était la priorité des référenceurs.

Aujourd’hui, plus que les mots-clés, c’est sur l’intention de recherche qu’il faut se focaliser.

Pourquoi ?

Comme nous l’avons dit, un même mot-clé peut correspondre à toute une palette de questions différentes.

En analysant les requêtes qui amènent les visiteurs sur votre site, vous pourrez générer des idées de sujets autour desquels construire votre stratégie de contenu.

En pratique, on vous recommande de continuer à faire une recherche de mots-clés. Mais ensuite, il conviendra de les classer en fonction de l’intention de recherche.

Par exemple, les requêtes « outbound marketing VS inbound marketing » ou « différences entre inbound et outbound » montrent que l’internaute se renseigne sur la stratégie la plus appropriée pour atteindre ses objectifs.

A l’inverse, s’il recherche « comment choisir son agence inbound marketing » ou « meilleure agence inbound marketing », cela signifie qu’il a l’intention de travailler avec une agence inbound.

A partir de ces deux exemples, on créera des contenus différents pour répondre à chacune des intentions de recherche.

Comment aider Google à analyser et comprendre vos contenus ?

Même si l’algorithme Google a évolué vers l’analyse sémantique, il n’est pas encore assez « malin » pour faire tout le boulot tout seul.

Cela signifie que vous devez continuer à optimiser votre site et vos pages pour aider le moteur de recherche à comprendre votre contenu.

Il faut donc continuer à rechercher des mots-clés longue traîne et à les intégrer à vos contenus. Notamment dans les balises titre, les métadescriptions, les URLs et les balises alt image.

Le netlinking reste important également. Des backlinks (liens entrants) en provenance des sites faisant autorité constituent toujours un gage de qualité pour Google. Le maillage interne, quant à lui, aide Google à mieux comprendre la structure interne de votre site.

D’un point de vue SEO technique, il est toujours important de veiller à la vitesse de chargement de ses pages. De même, vous devez continuer à analyser votre site pour détecter et corriger les erreurs techniques qui nuisent à son indexation.

Le focus sur l’UX est aussi une priorité. Outre la data sémantique, Google s’intéresse également à l’expérience de recherche dans sa globalité. Pour cela, analysez régulièrement certains KPIs comme le temps de visite ou le taux de rebond.

Enfin, l’utilisation de données structurées (structured data) sur votre site aidera les clients à vous trouver et Google à indexer votre site. Ces données additionnelles permettent de mieux comprendre le contexte de vos contenus.

L’analyse sémantique vise à mieux répondre aux requêtes des utilisateurs en prenant en compte leur intention de recherche et le contexte.

Google mobilise maintenant un ensemble de data pour analyser et comprendre un contenu et ce à quoi il répond.

Si les bonnes pratiques SE0 restent de mise, cette évolution impacte malgré tout la façon de créer du contenu. 

Pour être en phase avec cette évolution, il est indispensable de mieux connaître ses clients-cibles et de créer des contenus qui répondent parfaitement à leurs intentions de recherche.