Le machine learning: la base d’une stratégie SEO réussie

Google utilise depuis longtemps le machine learning pour contrôler l’apparence des résultats. Cependant, le machine learning intervient désormais au niveau des mots clés.

Cela signifie que lorsque vous effectuez une recherche sur Google, les résultats ne sont pas seulement basés sur ce que vous avez recherché, mais aussi sur des mots clés connexes.

Par exemple, si vous recherchez « pizza », vous verrez peut-être des résultats pour « livraison de pizza », « recettes de pizza », etc. Cela s’explique par le fait que Google utilise l’apprentissage automatique pour comprendre les relations entre les mots clés et fournir les résultats les plus pertinents.

C’est un avantage considérable pour les utilisateurs, qui peuvent ainsi trouver plus facilement les informations qu’ils recherchent.

Les entreprises y trouvent également leur compte, car leur contenu leur permet de toucher un public plus large.

Le machine learning va tout changer

L’apprentissage automatique est une forme d’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données sans programmer.

Il s’agit d’un domaine de recherche passionnant aux nombreuses applications potentielles. L’une de ces applications potentielles concerne les moteurs de recherche.

• En utilisant le machine learning, vous pouvez analyser de grands volumes de données et ainsi déterminer des dénominateurs communs sur les pages qui se positionnent bien dans les résultats de recherche. Cela vient faciliter l’optimisation des sites Web.

• Une autre application potentielle est le marketing. L’apprentissage automatique peut être utilisé pour créer des campagnes de marketing plus ciblées et plus efficaces. Il est aussi utilisé pour personnaliser les annonces et les recommandations.

• Enfin, l’apprentissage automatique peut être utilisé pour améliorer l’ergonomie des sites web et des applications. En comprenant comment les utilisateurs interagissent avec un site web ou une application, le machine learning peut contribuer à les rendre plus ergonomique.

Le machine learning : apprendre pour comprendre

L’intégration par Google de l’apprentissage automatique dans son algorithme de classement des mots-clés a eu un impact important sur le référencement. Comme nous l’avons vu précédemment, il s’agit d’une forme d’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et de faire des prédictions.

L’utilisation du machine learning en SEO aide à mieux comprendre la façon dont Google analyse le sens des requêtes de recherche. Cela conduit donc à des résultats de recherche plus précis et à un meilleur classement des sites ayant recours à l’intelligence artificielle pour leur référencement SEO.

Un mot clé – 1 formule

Le référencement SEO a beaucoup évolué ces dernières années. Et l’ancienne « formule » permettant de classer un site Web plus ou moins haut dans les résultats de recherche n’est plus adéquate.

En effet, ce qui a fonctionné l’année dernière peut ne pas fonctionner cette année, et ce qui fonctionne aujourd’hui peut ne pas fonctionner demain.

Cela est dû au fait que les algorithmes utilisés par les moteurs de recherche pour classer les sites Web évoluent constamment. Et comme les algorithmes sont désormais écrits par des ordinateurs perfectionnés, la quantité d’algorithmes n’est plus limitée.

Désormais, chaque mot clé a sa propre formule, et divers facteurs contribuent au classement d’un site Web.

Cela signifie que le référencement ne se limite pas à l’utilisation des bons mots clés. Pour obtenir un meilleur classement dans les résultats de recherche, vous devez répondre à nombre de facteurs demandés par Google.

• Vous devez avoir une vue globale sur votre secteur d’activité et du comportement des internautes de votre secteur.
• Vous devez avoir un site Web bien optimisé avec un contenu de haute qualité.
• Vous devez également vous assurer que votre site est adapté aux téléphones portables et que vos liens renvoient des sites Web de qualité.

Si vous parvenez à faire tout cela, vous serez sur la bonne voie pour obtenir une place de choix dans les résultats de recherche !

Décrypter la complexité de Google

Google a toujours été un peu un mystère.

Comment décide-t-il de ce qu’il nous montre lorsque nous recherchons quelque chose ?

Quels sont les facteurs qu’il prend en compte ?

Nous ne connaitrons peut-être jamais la réponse à ces questions. Mais ce que nous savons, c’est que Google a augmenté la complexité de la compréhension de son fonctionnement.

Et cela va compliquer le travail de nombreuses équipes.

Dans le passé, nous pouvions faire quelques suppositions sur le fonctionnement de Google.

Nous pouvions regarder les mots clés d’une page et essayer de comprendre comment ils étaient utilisés.

Nous pouvions observer les backlinks et essayer de comprendre leur impact.

Mais aujourd’hui, Google est devenu beaucoup plus complexe. Il prend en compte des éléments tels que l’intention de l’utilisateur, l’historique des recherches et même la localisation de l’internaute. Cette complexité est une bonne chose pour Google. Elle lui permet d’afficher les résultats les plus pertinents aux utilisateurs.

Mais elle ne l’est pas tant pour les équipes qui tentent de comprendre comment classer leurs pages. Il est de plus en plus difficile de comprendre quels facteurs sont importants et comment les optimiser.

Si vous travaillez dans le domaine du référencement SEO, préparez-vous à ce que les choses deviennent beaucoup plus compliquées.

Plus efficace en moins de temps

Avant même d’examiner le site à optimiser, predyct analyse en profondeur le secteur d’activité dans lequel vous évoluerez, pour comprendre quels sont les facteurs de classement retenus par Google. Cette étape est cruciale, car elle nous permet de déterminer la meilleure stratégie à adopter pour faire grimper votre site dans les classements.

L’étape suivante consiste à analyser votre site web pour voir quelles améliorations peuvent être améliorées. Predyct prend en compte aussi bien les aspects techniques que le contenu.

Enfin, predyct met en place un plan de référencement avec les actions les plus efficaces à mener pour améliorer votre classement. Ce plan est régulièrement mis à jour en fonction de l’évolution de l’algorithme de Google.

Le modèle prédictif de référencement SEO est construit grâce à l’analyse de plus de 6 millions de données. Ces données sont utilisées pour identifier des modèles et des relations entre différents facteurs de référencement.

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