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À proposSémantique et SEO, quel rapport ?
Il fut un temps où, dans l’imaginaire collectif aussi bien que dans la pratique, le référencement naturel n’était synonyme que de mot clé. Pour qu’un contenu web soit bien référencé sur les moteurs de recherche, il suffisait de remplir la page d’un mot clé donné pour être premier sur la requête correspondante. On appelait cette pratique le keyword stuffing, le bourrage de mots clés.
On ne vous surprendra pas en vous disant qu’aujourd’hui cette époque est bel est bien révolue, et qu’il est désormais impossible de faire reposer une stratégie SEO uniquement sur la notion de mot clé. Plus encore, à l’heure actuelle cette pratique est punie par Google. Depuis le mois d’août 2011 et la mise à jour Google Panda, les contenus considérés comme faibles du point de vu éditorial sont déclassés par le moteur de recherche. Et mauvaise nouvelle pour le keyword stuffing, en 2014 la mise à jour Google Penguin déclasse également les sites qui utilisent des méthodes jugées frauduleuses, comme le bourrage de mots clés et la sur-optimisation des contenus.
Depuis 2014, au placard les méthodes de bourrin, c’est la finesse qui est de mise pour séduire les algorithmes de Google. Le mot clé laisse alors place à l’univers sémantique. Pour mettre en place une stratégie SEO digne de ce nom, il est indispensable de miser sur l’analyse sémantique. Pour vous la faire courte, si les contenus web que vous voyez apparaître en premier lorsque vous tapez une requête sur les moteurs de recherche sont aussi bien classés, c’est en grande partie grâce à l’analyse sémantique.
L’analyse sémantique comme levier du référencement naturel
Le SEO, ce n’est ni une science exacte, ni une pratique figée. C’est en réalité un domaine qui connaît de perpétuels bouleversements. Pour qu’une stratégie SEO porte ses fruits, il faut qu’elle se nourrisse de tests très fréquents, et qu’elle s’adapte en permanence aux évolutions des algorithmes des moteurs de recherche, et de Google en particulier.
Une stratégie de référencement naturel qui repose sur la sémantique ne devient pas pérenne simplement en créant simplement des contenus sur le web. Google veille de plus en plus à ce que ces contenus soient fructueux pour ses utilisateurs, afin de leur offrir la meilleure expérience possible. Pour qu’une stratégie sémantique en SEO soit porteuse, il faut produire des contenus intéressants pour les utilisateurs, et associer analyse sémantique, analyse syntaxique et analyse lexicale. Il est bien loin le temps où on ne jurait que par les mots clés.
Pour remplir les critères de qualité et de pertinence exigés par Google et être bien référencé sur le web, il faut comprendre que le géant des moteurs de recherche (et tous ses autres petits copains) est désormais en mesure de démêler le sens des mots, de distinguer les fautes d’orthographe, les coquilles, les erreurs de syntaxe, de comprendre l’intention derrière la requête d’un utilisateur et que, par-dessus tout, il connaît les synonymes et les champs lexicaux qui entourent cette requête. C’est là le cœur de la stratégie sémantique et la raison pour laquelle elle est devenue l’un des principaux leviers du référencement naturel. En prenant en compte l’analyse sémantique dans votre stratégie SEO, vous optimisez donc vos chances d’apparaître dans les premiers résultats de Google et donc de générer des leads. CQFD.
La sémantique au cœur des futurs enjeux SEO
Vous l’aurez compris, les moteurs de recherche et leurs algorithmes sont en perpétuelle évolution. Et celle-ci est loin d’avoir atteint son terme. Bientôt de nouvelles évolutions – qui font même pour certaines déjà leurs premiers balbutiements – mettront la sémantique encore un peu plus au cœur des enjeux SEO. Conçu pour améliorer la compréhension du langage naturel et les relations entre les mots, l’algorithme BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), lancé fin 2019, est ainsi l’une des mises à jour de Google les plus importantes de son histoire. Pour aller plus loin encore, l’algorithme Passage Ranking, déployé d’abord aux États-Unis en février 2021, favorise les requêtes de longue traîne et vise à positionner les extraits d’un texte ne traitant pas forcément du sujet principal. Ces deux mises à jour s’inscrivent donc dans ces tendances à suivre de près. Parmi elles, on en repère déjà trois :
La généralisation de la recherche vocale
L’avènement de l’intelligence artificielle
Le machine learning
Sous-domaine de l’intelligence artificielle, le machine learning permet aux algorithmes d’apprendre seuls à partir de connaissances qui leur sont injectées. Cet apprentissage leur permet de s’adapter aux besoins changeants des utilisateurs, et modifie en permanence leurs critères de pertinence et de qualité vis-à-vis des contenus postés sur le web.
Ce sera donc aux référenceurs d’adapter leur stratégie sémantique à ces nouvelles contraintes.
