Depuis Hummingbird de Google, le terme “recherche sémantique” a été beaucoup utilisé. Cependant, le concept est souvent mal compris. Qu’est-ce que la recherche sémantique et comment aide-t-elle les efforts de référencement ?
Lorsque les gens se parlent, ils comprennent plus que des mots. Ils comprennent le contexte, les indices non verbaux (expressions faciales, nuances de voix, etc.) et bien plus encore.
Cela vient naturellement, donc nous ne comprenons vraiment pas à quel point il est difficile d’expliquer ce qui est communiqué sans l’aide de tous les signaux « au-delà des mots ».
Facteurs qui rendent la vie difficile à la fois pour Google et le référencement
- Google essaie (et a souvent du mal) de comprendre ce que veulent ses utilisateurs (sans les voir ni les entendre)
- Les référenceurs tentent de rétro-concevoir ce que Google a réussi à comprendre à partir des requêtes de leurs utilisateurs et comment créer des pages qui répondent à ces critères mystérieux. À mesure que l’algorithme de Google gagne en maturité, il devient encore plus difficile de décoder ce dont Google a besoin, ou plus important encore, ce dont Google a trouvé que ses utilisateurs ont besoin lorsqu’ils utilisent une requête de recherche spécifique.
C’est là qu’intervient la recherche sémantique.
La « sémantique » fait référence aux concepts ou aux idées véhiculés par les mots, et l’analyse sémantique rend tout sujet (ou requête de recherche) facile à comprendre pour une machine.
En termes simples (et je ne suis pas un expert professionnel en analyse sémantique, bien que j’aie un diplôme en linguistique cognitive), Google (et par conséquent les référenceurs) est aux prises avec deux concepts principaux derrière la recherche sémantique :
- Cartographie sémantique, c’est-à-dire explorer les liens entre un mot/une phrase et un ensemble de mots ou de concepts connexes.
- Codage sémantique, c’est-à-dire utiliser le codage pour mieux expliquer à Google quel type d’informations peut être trouvée sur chaque page.
Parce que nous avons tendance à présenter les termes de gauche à droite dans notre industrie (et nous inventons souvent les nôtres au cours du processus), il y a beaucoup de confusion en ce qui concerne la recherche sémantique et la façon de la faire.
Cet article est donc ma tentative de dissiper cette confusion et de vous aider à mieux comprendre l’analyse sémantique et son application en référencement.
Cartographie sémantique
La cartographie sémantique consiste à visualiser les relations entre les concepts et les entités (ainsi que les relations entre les concepts et les entités liés).
Voici un exemple de carte (ou modèle) sémantique tirée d’un article de Ramanathan Guha de Google, le futur créateur du projet Schema :
Source de l’image
[Part of a semantic map for [Yo-Yo Ma] requête de recherche]
Ce modèle aide Google à mieux comprendre toutes les requêtes associées et fournit des pistes de recherche utiles (telles qu’un graphique de connaissances, des réponses rapides, etc.).
Source de l’image : capture d’écran créée par l’auteur (décembre 2019)
L’analyse sémantique aide également Google à mieux servir les utilisateurs de la recherche vocale en leur donnant des réponses immédiates basées sur leur compréhension générique d’un sujet.
Mais comment utiliser l’analyse sémantique dans l’optimisation des moteurs de recherche ?
La meilleure façon de comprendre la sémantique est fournie par l’optimiseur de texte, qui est un outil qui vous aide à comprendre ces relations.
Si quelqu’un cherche [pizza], ils peuvent rechercher :
- Commander une pizza
- Cuire une pizza
Après des années à servir les résultats de recherche des utilisateurs et à analyser leurs interactions avec ces résultats de recherche, Google semble savoir que la plupart des personnes qui effectuent des recherches [pizza] ils sont intéressés à commander une pizza.
Source de l’image : capture d’écran créée par l’auteur (décembre 2019)
Par conséquent, tout ce que nous avons à faire est de décoder la compréhension de Google de toutes les requêtes qu’il a fallu des années pour créer et affiner.
Ainsi, Text Optimizer prend ces résultats de recherche et les regroupe en sujets et entités connexes, vous donnant une image claire de la meilleure façon d’optimiser l’intention de recherche.
Source de l’image : capture d’écran créée par l’auteur (décembre 2019)
L’idée est que l’utilisation de plusieurs de ces termes dans votre texte aide à les intégrer au modèle sémantique de Google. De cette façon, Google sait que votre document fera un bon travail correspondant à l’intention du moteur de recherche.
Codage sémantique
L’idée derrière l’utilisation du code pour exprimer le sens (pas seulement la présentation) remonte à des années, bien avant le lancement du projet Schema.org.
Depuis des années, nous utilisons le HTML sémantique pour communiquer le sens du contenu :
- Les légendes H1-H6 décriraient les principaux thèmes d’un document.
- D’autres balises HTML exprimeraient plus de sémantique, notamment :
Ces étiquettes aident tous les types de machines à mieux comprendre et transmettre les informations qu’ils trouvent sur une page Web.
Par exemple, pour l’accessibilité, il est recommandé d’utiliser le balisage suivant pour la technologie d’assistance afin de savoir où commence (et se termine) la citation et qui est cité.
Source de l’image : capture d’écran créée par l’auteur (décembre 2019)
C’est ainsi que les balises HTML ajoutent au sens d’un document et pourquoi nous les appelons balises sémantiques.
Lorsque Schema.org a été créé en 2011, les propriétaires de sites Web se sont vu offrir encore plus de moyens de transmettre le sens d’un document (et de ses différentes parties) à une machine. À partir de ce moment, nous avons pu pointer un robot de recherche vers l’auteur de la page, le type de contenu (article, FAQ, critique et autres pages similaires) et son objectif (vérification des faits, coordonnées, etc.). .
Alors pourquoi quelqu’un se soucierait-il de l’encodage sémantique ?
Le balisage sémantique existe pour une raison : L’envie de communiquer
Nous voulons expliquer le but et la structure de notre contenu à un moteur de recherche.
À l’aide du balisage sémantique, Google peut identifier et utiliser les informations clés d’une page. En retour, les éditeurs Web obtiennent des « extraits enrichis », c’est-à-dire des listes de recherche plus détaillées que ceux qui n’utilisent pas la sémantique.
Pour vous aider dans le codage sémantique, il existe de nombreux outils :
- L’application Schema aide avec presque tous les balisages de données structurées disponibles
- Pour les utilisateurs de WordPress, il existe une variété de plugins créés, y compris le schéma de révision, le schéma de FAQ, etc.
Enfin, le récent projet appelé inLinks vous aide à ajouter des données structurées à vos pages en fonction de votre propre analyse sémantique.
Source de l’image : capture d’écran créée par l’auteur (décembre 2019)
conclusion
En termes simples, l’analyse sémantique est une tentative de combler le fossé entre l’algorithme de recherche, les pages Web qu’il renvoie et les utilisateurs du moteur de recherche :
- Un humain veut trouver quelque chose et un moteur de recherche a deux tâches à résoudre : comprendre ce que veut l’utilisateur et faire correspondre cette intention avec les documents Web qui font le mieux pour l’accomplir.
- Un moteur de recherche doit comprendre ce qu’il veut trouver. L’analyse sémantique est utilisée pour mieux comprendre l’intention de la requête de recherche.
- Un moteur de recherche doit faire correspondre cette intention de requête aux pages Web qu’il a dans l’index. L’encodage sémantique peut être utilisé pour expliquer à un moteur de recherche ce qui se trouve sur la page et si cela correspond à l’intention de la requête.
Comme vous pouvez le voir, la sémantique est utilisée pour faciliter les interactions entre le moteur de recherche et ses utilisateurs, mais elle aide également le moteur de recherche à mieux comprendre (et utiliser) les informations sur n’importe quelle page.
Ann Smarty est la blogueuse et gestionnaire de communauté pour Internet Marketing Ninjas. Elle peut être trouvée sur twitter @seosmarty
