Comment le NLP change le SEO en 2020

Comment le NLP change le SEO en 2020
17Aug, 2020

Qu'est-ce que le NLP SEO ?

Comment le NLP peut-elle contribuer à améliorer le référencement naturel en 2020 ?

Le NLP est aujourd'hui utilisée de plusieurs façons pour améliorer le SEO et l'engagement des utilisateurs….  Pour cela, il suffit d'ajouter un traitement sémantique dans un flux de publication. C'est-à-dire utiliser le traitement du langage naturel sur une couche d'informations structurées sémantiquement qui décrit votre contenu.

Qu'est-ce que le NLP ?

C’est le Natural Language Processing ou Natural Language Programming ( NLP) en anglais, est une technologie utilisée par les moteurs de recherche pour lire et comprendre le langage humain écrit grâce à l’intelligence artificielle. En français, c’est le traitement du langage naturel ou TLN.

En effet, les moteurs de recherche utilisent cette technologie depuis plusieurs années, la mise à jour de l'algorithme BERT de Google (déployée en octobre 2019) a fait de NLP un facteur déterminant dans la manière dont le moteur de recherche détermine les classements.

Comme vous pouvez l'imaginer, l'importance soudaine de NLP a perturbé les classements. Il a également ouvert une nouvelle frontière dont les spécialistes du marketing de contenu peuvent tirer parti. On trouve du NLP partout  ou presque par exemple :

  • Autocomplete  Google Search et Gmail
  • Siri, Alexa, et Google Home devices
  • Chatbots
  • Predictive text
  • Search
  • Ect…

Comment fonctionne le Natural Language Processing

La recherche en langage naturel n'est pas un concept nouveau. Dans les années 90, Ask Jeeves encourageait les utilisateurs à soumettre leurs requêtes sous forme de questions, au lieu d'utiliser des mots-clés. Malheureusement, à l'époque, elle ne pouvait pas concurrencer les moteurs de recherche plus puissants basés sur les mots-clés comme Google, si bien que les recherches basées sur les mots-clés sont devenues la norme.

Au fil du temps – hélas, trop tard pour Ask Jeeves, qui a fermé ses portes en 2010 ( je crois ! )- les algorithmes de recherche ont considérablement affiné leurs capacités. Et ils peuvent désormais produire des résultats pertinents même lorsque les mots-clés ne correspondent pas exactement.

Par exemple, suite à la mise à jour de l'algorithme  Hummingbird (26 septembre 2013), Google a commencé à se concentrer sur la pertinence contextuelle, mais aussi l’approche sémantique. En d'autres termes, l'algorithme tente de fournir des résultats en fonction de ce que vous voulez dire, au lieu de se contenter de rechercher des correspondances entre les mots-clés.

En outre, il est également capable de comprendre des requêtes plus longues et plus complexes. Par exemple, il peut identifier les superlatifs et les listes ordonnées.

Nous n'avons plus besoin de chercher le mot-clé exact pour trouver ce que nous voulons. Nous pouvons poser des questions longues traînes, en plusieurs parties ou même carrément farfelues et nous attendre à trouver ce que nous cherchons du premier coup.

C’est pas magique tout ça! 🙂

Le moteur de recherche de Google est devenu un moteur de réponse. Maintenant vous pouvez facilement créer du “content marketing matrix”.

Êtes-vous prêt à RENTRER dans la MATRIX ?

Le référencement naturel consiste essentiellement à utiliser des mots-clés de manière à ce que l'intelligence artificielle (IA) puisse comprendre facilement les textes. Bien que cela n'ait pas changé, l'IA d'aujourd'hui est plus sophistiquée et peut comprendre le contexte beaucoup mieux, grâce aux progrès du traitement du langage.

Ces développements ont modifié le SEO. Le web contient beaucoup plus d'informations qu'il y a dix ans. Des millions de nouveaux contenus sont publiés chaque jour et les algorithmes des moteurs de recherche doivent les traiter tous. Pour interpréter toutes ces données, l'IA doit structurer les informations dans une base de données rationnelle.

Mais l'IA a un problème avec l'ambiguïté du langage humain. Lorsque nous parlons ou nous nous exprimons, les mots que nous utilisons, l'ordre dans lequel ils sont utilisés et notre ton peuvent modifier l'interprétation et la valeur. La communication peut avoir une signification différente et l'IA a du mal à comprendre certaines affirmations. C'est là que le NLP entre en jeu.

Le NLP aide les ordinateurs à donner un sens au langage humain d'une manière utile. Le Machine Learning ou deep learning (méthodes d'apprentissage de l'IA) appliqué au NLP permet de discerner des modèles, des figures de style, des entités et des sentiments positifs, négatifs ou neutre.

Qu'est-ce que le NLP SEO ?

Relation entre BERT et le NLP

Google utilise des techniques d’IA et plus précisément de NLP pour mieux comprendre aussi bien les requêtes que les contenus et BERT est la principale composante du système.

BERT comprend deux composantes principales : les données (modèles préformés) et la méthodologie (manière définie d'apprendre et d'utiliser ces modèles).

Les modèles ne sont essentiellement que sur des ensembles de données, mais vous devez disposer d'un moyen pour  traiter ces ensembles de données. Sans quoi, le processus permettant de comprendre et d'interpréter correctement ces ensembles données seront inutiles.

Qu'est-ce que le NLP SEO

Quel est l'impact du NLP sur le référencement naturel ?

Pour aller vite je dirais: ÉNORME…

Puisque l'algorithme de Google utilise le NLP, il a un impact sur le référencement on-page et off-page.
Mais pour être plus précis, le NLP change la façon dont nous comprenons les requêtes dans leur ensemble, et chaque mot séparément. Cela veut dire que Google est capable d'évaluer le sentiment d'entités sélectionnées à partir du contenu du site web.

Comment le NLP change le SEO en 2020

Le contexte, est très important.

Pour des questions plus compliquées, il est difficile d'évaluer la signification des prépositions ou des mots-clés.
De nombreuses interrogations contiennent des mots à haute fréquence comme “et”, “à”, “dans”. Il y a également beaucoup de mots ayant des significations multiples comme “ver”, “verre”, vers et vert etc.

Qu'est-ce que le sentiment en NLP ?

Le sentiment ou opinion est la nuance représentée dans le contenu. Le sentiment, tout comme l'émotion, peut être positif, négatif et neutre.
Le sentiment positif signifie que le sujet est décrit favorablement. Ils comportent généralement des mots positifs comme “grand”, “gourou”, “héros”, “exceptionnel”, etc. Le sentiment est considéré comme positif si sa valeur oscille entre 0,25 et 1,0.

Qu'est-ce que le sentiment en NLP ?

Le sentiment négatif suggère l'utilisation d'énoncés préjudiciables dans le contenu. Comme vous l'avez probablement déjà deviné, ces pages utilisent des mots comme “haine”, “faible”, “têtu”, “ennuyeux”, “danger”, etc. Le sentiment négatif se situe dans une fourchette de -1,0 à -0,25.

Enfin, un contenu neutre peut contenir à la fois des signaux positifs et négatifs, et la valeur est contenue dans une fourchette de score neutre, qui est de -0,25 – 0,25.

Il est important de savoir que l'algorithme de Google calcule la valeur de sentiment non seulement pour la sous-page entière, mais aussi pour chaque sous-section du contenu.
Qu'est-ce que le sentiment en NLP ?

Qu'est-ce qu'une entité en NLP ?

L'entité est un mot ou une phrase qui représente un objet qui peut être identifié, classé et catégorisé.
Les personnes, les biens de consommation, les événements, les chiffres, les organisations …etc, sont des exemples d'objets. Le travail du NLP consiste à sélectionner et à évaluer des entités à partir de votre contenu.
Comme Google distingue ces entités, le moteur de recherche est capable d'utiliser les informations obtenues afin de satisfaire l'utilisateur et de fournir de meilleurs résultats de recherche.

Qu'est-ce qu'une entité en NLP ?

 

Il existe deux autres mesures qui sont importantes : l'expérience et la catégorie.
En ce qui concerne la catégorie et l’expérience, il n'y a pas grand-chose à expliquer. Grâce au NLP, Google est capable d'assigner le contenu à une catégorie correspondante.

Qu'est-ce que la salience en NLP ?

La salience en PNL représente l'importance de l'entité dans le texte. La gamme oscille entre 0,0 et 1,0. Plus la valeur de la salience est élevée, plus l'entité est importante et pertinente pour le sujet de la page.
Par exemple:

“J’ai rencontré mon avocat sur le marché, on a pris rendez vous au tribunal.”

le mot “avocat” peut être plus important que “marché” quand on parle de tribunal.

Qu'est-ce que la salience en NLP ?

 

Démonstration de l'API Natural Language

Google propose un outil API gratuit qui permet de voir facilement le NLP en action. En collant un morceau de votre contenu dans cette API, vous pouvez rapidement déterminer deux choses :

  • Google, reconnaît-il les entités que vous ciblez ?
  • Quelle importance Google accorde-t-il à votre contenu ?

Tout d'abord, collez votre contenu dans le champ “Démonstration de l'API de langage naturel“.
Ici on a copié un bout d’article d’Eskimoz dans le Google API voilà ce que cela donne.

Comment le NLP change le SEO en 2020Comment le NLP change le SEO en 2020

Comment le NLP change le SEO en 2020

Comment le NLP change le SEO en 2020

Pour mémoire, nous devons être conscients de certaines limites comme, par exemple, le fait qu'il ne supporte pas toutes les langues. Il existe une liste des langues prises en charge par le NLP.

Comment optimiser votre site web pour BERT ?

Est ce que vous rappelez  de l'annonce de Google en  fin octobre  2019? C'était à propos de BERT…

Pas étonnant qu'après le tweet de Danny Sullivan, dans de nombreux articles que j'ai lu sur BERT et le NLP de penser à optimiser votre site pour BERT. C’est Non!

tweet de Danny Sullivan
Mais essayons de voir les choses sur un autre angle d’attaque…

 Plus de possibilités de classement dans la SERP

Maintenant ,que les moteurs de recherche peuvent mieux comprendre le sens des requêtes de recherche, vous avez plus de possibilités de classement. En effet, leurs algorithmes devraient donner des résultats de recherche plus pertinents. Nous devrions voir moins de cas où des domaines d’autorités se faire dépasser par des pages web beaucoup plus pertinentes pour l'utilisateur.

Par conséquent, les petits sites web ont plus de possibilités de se classer pour les termes de recherche mal desservis. Vous pouvez également jouer un peu plus avec l'intention de vos idées de contenu. Vous obtiendrez peut-être de meilleurs résultats avec des contenus de niche comme “cours de dessin pour adultes” par rapport à “tutorat en dessin”.

 Plus de Featured Snippets

Les Featured Snippets peuvent être positives ou négatives, selon votre position. Mais il se peut que nous voyions encore plus de featured snippets dans les résultats de recherche après la mise à jour de BERT, en raison de la meilleure compréhension du contenu par l'IA.

Une étude réalisée par Ahrefs a montré que les featured snippets reçoivent moins de clics que la page web de classement situé en dessous d'eux. La même étude a également révélé que la présence de featured snippets réduit généralement le taux de clics.

Mais si les featured snippets peuvent réduire le taux de clics, ils peuvent l'améliorer dans certains secteurs. En outre, les featured snippets peuvent améliorer la notoriété de la marque au fil du temps. Vous devrez ajouter le nom de la marque à vos titres de référencement pour utiliser la SERP pour la notoriété de la marque.

De cette façon, lorsque les utilisateurs trouveront une page web sur un featured snippet, ils verront également le nom de votre marque. Dans l'ensemble, le nombre de featured snippets devrait augmenter à mesure que le NLP progresse. On sait avec pas mal de testes que BERT a un réel impact sur le featured snippet.

 Focus sur le contenu écrit naturellement

Quand on écrit un contenu dans un langage naturel. On constate que BERT améliore le NLP ce que les autres avant lui ne pouvaient pas faire, par conséquent, améliorer la compréhension du langage humain naturel pour l'IA. Votre contenu devrait donc être plus performant sur les SERPs si vous écrivez de manière plus naturelle. Et le tweet  de Danny Sullivan, confirme cette idée.

Pensez long terme.

Le NLP progresse à un rythme très rapide et c'est une bonne chose pour le SEO. Nous devons simplement aborder le référencement naturel dans une perspective à long terme. L'IA apprend vite, donc chaque faille qui est découverte est comblée rapidement.

Par conséquent, s'appuyer sur des astuces de référencement bon marché cela ne fonctionnera que peu de temps. Bye bye le Black HAT SEO “old school”.

Nous devons considérer le SEO comme ce qu'il est : une discipline de marketing. Connaissez votre public cible (personas marketing) , comprenez le parcours de l'acheteur et répondez aux besoins des consommateurs en conséquence. Lorsque vous abordez le référencement naturel dans une perspective à long terme, vous ne paniquez pas chaque fois qu'une nouvelle mise à jour de Google est lancée.

Comment le NLP peut aider à l'optimisation des moteurs de recherche

Produire du 10x contenu compatible avec le NLP

Bien que Google BERT et NLP exigent de mettre l'accent sur un contenu informatif de haute qualité, il faut changer le processus de production du contenu pour aider les marques à améliorer leurs résultats en matière de référencement naturel et par la même de créer du contenu informatif

Changez votre processus
A mon avis le processus de création de contenu est en fin de compte tout aussi important que le type de contenu. Il faut avoir un réel budget (finit le nano budget seo) pour le contenu, mais aussi vous devez disposer des outils ou plugins SEO  nécessaire pour optimiser votre contenu pour le desktop, le mobile, la recherche vocale et bien plus encore.

L'élément humain est toujours nécessaire, mais sans un moyen de créer et de réutiliser le contenu sur une multitude de canaux numériques, de nombreuses marques auront du mal à suivre. C’est pour cela, il faut revoir le process et avoir une vision plus large comme le Multichannel Marketing.

Donnez des réponses spécifiques et non générales

Si une question mérite une réponse du type “ça dépend”, donnez d'abord une réponse précise, avant d'en arriver à la clause “ça dépend”. Je sais que les experts seo adorent répondre “ça dépend”.
Par exemple, si la question ciblée est “meilleure période de l'année pour visiter Saint-Malo”, écrivez : “Pour le temps chaud et les foules clairsemées, la meilleure période de l'année pour visiter Saint-Malo est la fin du printemps. Mais la réponse dépend vraiment du type d'expérience que vous recherchez”. Vous voyez la différence…:)

Apporter de la valeur d'abord, puis raconter des histoires

Ce que je veux dire par là après une question apporter une réponse immédiate. Une mauvaise habitude pour de nombreux blogueurs  (pas seulement eux!) c' est d'énoncer une question et de la faire suivre de quelques paragraphes d'anecdotes personnelles avant d'apporter la réponse. Cela est ennuyeux pour les lecteurs humains et pour Google.

En donnant la réponse immédiatement après la question, vous aidez Google à reconnaître la relation entre les deux phrases et de mieux vous positionner.

Par exemple, si vous ciblez un mot-clé comme “meilleure agence de référencement local en France”  c'est Mlocalseo.com . Il faut répondre toute suite à la question  et de ne pas  cacher la réponse au bas du message. Le NLP est en train de changer cette pratique en récompensant les contenus qui vont droit au but avant de fournir des informations auxiliaires.

Penser en profondeur plutôt qu'en largeur

Je ne dis pas qu’il faut créer automatiquement 5 000 mots de contenu quand 50 mots répond à l’intention de l’utilisateur de façon précise… Le SEO c'est beaucoup de bon sens..

En fait, les marques doivent réfléchir à la profondeur du contenu, et non à son étendue. Google va utiliser ce contexte pour essayer d'amener les BONNES, personnes sur votre site, et non pas toutes. Vous aurez plus de clients et moins de touristes sur votre landing page par conséquent plus de conversions qui montent en flèche.

Ajouter des questions dans l'ensemble de votre contenu auxquelles vous allez ensuite répondre peut vous aider à capter davantage de recherches vocales. Les marques doivent investir le temps nécessaire pour s'assurer que leur contenu est aussi pertinent que possible sur le plan contextuel.

Se concentrer sur les mots-clés à longue traîne

Les marques devraient se concentrer sur les mots-clés à longue traîne pour mieux se positionner dans les recherches vocales ou pour profiter des avantages de l'optimisation des moteurs de recherche (SEO) de la mise à jour de Google BERT. En effet, lorsque les gens font des recherches vocales, ils parlent comme des humains en utilisant des phrases plus longues plutôt que des mots-clés courts comme ils le feraient dans une recherche textuelle sur Google. Donc, dans le contenu écrit, vous devriez varier ces mots-clés et ces phrases-clés à longue traîne de sorte que vous cochiez les deux cases.

Transcrire les podcasts et les vidéos

Un autre fait intéressant concernant la recherche vocale, c’est que les podcasts commencent à se classer sur Google, donc sur les assistants vocaux aussi.. Cela signifie que la transcription de vos podcasts – et surtout des vidéos ou du contenu visuel – peut les faire indexer et classer par Google également. Il y a de fortes chances que les podcasts contiennent plus d'informations et de points de vue que n'importe quel article de blog, de sorte que les marques peuvent apporter plus de valeur sans grand effort supplémentaire en transcrivant ce contenu.

Par exemple, pendant le confinement, j’ai écouté 200 heures de podcast SEO uniquement en anglais… 🙂

Utilisez les Balises H2 et H3 pour introduire les sous-sujets.

En décomposant votre copie en titres, Google peut plus facilement analyser votre contenu.

Faites des listes à puces ou numérotées

Les listes sont un autre moyen de décomposer le contenu et de le rendre plus facile à comprendre pour Google. Plus il est facile à analyser, plus vous avez de chances d'être classé.

Écrivez des phrases courtes et simples.

Plus le texte est long et plus il y a de clauses, plus il est difficile pour Google d'en interpréter le sens. Tenez-vous en à une idée par phrase.

Éviter le jargon de l'industrie

Moins un mot est courant dans la langue courante, moins il y a de chances que Google comprenne comment l'interpréter dans une phrase. Laissez donc le jargon de l'industrie et du marketing dans la corbeille à papier et tenez-vous en à des mots que tout le monde connaît. Cela apportera de la valeur à vos lecteurs et vous aidera à améliorer l'optimisation de votre traitement du langage naturel.

Comme vous pouvez le constater, l'optimisation de vos pratiques de référencement pour le NLP fait deux choses formidables pour votre contenu :

  • Il vous aide à capturer plus de Featured Snippets et à obtenir un meilleur classement.

Il vous oblige à faire passer les besoins de votre public en premier.  Et en vous obligeant à créer un contenu qui fait autorité et offre une valeur immédiate, l'optimisation pour le NLP contribue à faire de votre site une autorité dans votre business.

Injecter les requêtes de l'utilisateur dans le contenu

Les mots-clés sont très puissants, surtout si vous les utilisez dans le bon contexte. La pertinence de votre contenu par rapport à votre mot-clé est la recette du succès du référencement. Pour ce faire, ouvrez votre Google Search Console et voyez quelles requêtes, votre site signale à Google. Maximisez l'utilisation de ces mots-clés dans la création de votre contenu.

Injection de requête de l'utilisateur dans le contenu

Cela ne veut pas dire que vos sujets doivent être limités à ce qui est listé dans votre Google Search Console. Explorez les variantes de ces mots-clés et extraire les éléments d'information qui s'y rapportent. Comme je l'ai déjà dit, le fait de décomposer votre contenu en plusieurs parties inciterait les utilisateurs à en apprendre davantage sur ces sujets particuliers. Utilisez les outils à votre disposition et gardez le NLP à l'esprit lorsque vous construisez ces phrases.

Les alternatives de BERT pour l'analyse des sentiments

Comme je l'ai déjà mentionné, BERT n'est qu'un des modèles du NLP parmi tant d'autres. De plus, Google n'est pas la seule entreprise qui développe des techniques de NLP. Quelques-unes des alternatives de BERT les plus significatifs :

  • Watson (IBM)
  • ULMFiT
  • Mais il y a d’autres que je n’ai pas testé…

Analyse des sentiments d'IBM Watson

J'ai la chance de faire des tests sur Watson d'IBM. Après quelques tests, il s'avère qu'il est assez étonnant et bien plus performant que Google et qu'il a gagné en popularité dans le petit monde du SEO.  J'ai observé que Watson reconnaît les déclarations négatives bien mieux que Google.

Conclusion

L'essor du traitement du langage naturel est une excellente nouvelle pour les entreprises qui sont promptes à tirer parti de ce nouvel élément de référencement. 

Si vous n'appliquez pas déjà le NLP à votre stratégie de contenu, vous êtes certainement en train de passer à côté. Bien sûr, vous seriez en train de mettre au point votre propre stratégie, adaptée à votre marque et à votre public. Ce bref guide a pour but de vous aider à démarrer et de vous encourager à expérimenter ce type de stratégie. Elle vous permettra d'augmenter le trafic et de générer de la croissance pour votre blog ou votre site. Essayez-le dès aujourd'hui et dites-moi comment vous avez commencé en commentant ci-dessous.

 

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About The Author
M. Claude MAGNE Consultant Référencement Local

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