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Il est évident que le métier de SEO a fait un long chemin depuis les années 2000. Si les profils marketing étaient fortement présents au départ, le métier et les méthodes pour obtenir des résultats concrets orientent aujourd’hui davantage les compétences nécessaires au SEO vers de la technique pure.
Longtemps, il a fallu suivre, analyser, tester de nombreuses pratiques SEO pour en déterminer la performance. Nous nous sommes formés au fonctionnement des algorithmes, notamment Google. Et nous avons effectué une veille sur cette technologie en constante évolution, afin de pérenniser une méthodologie qui a fait ses preuves au fil des années.
Cette méthode répondait à une logique simple : utiliser la richesse de l’e-commerce au service de la visibilité et du trafic. Ceci au travers de son catalogue et de son offre globale. Cette logique reste vraie aujourd’hui. Et en y intégrant les dimensions mobile et d’expérience utilisateur qui ont gagné en importance au fil du temps, nous avons continué à obtenir des résultats concrets.
L’axe de progression identifié ne provient pas de la méthode en elle-même. Il provient plutôt de son application. Toujours, le travail de SEO s’est orienté de la sorte :
Audit du site et analyse de la SERP => Identification des freins et axes de développement => Recommandations et intégration => Analyse des résultats obtenus
En fonction des résultats obtenus lors de la dernière étape, le cycle se répète, jusqu’à aboutir à la satisfaction. Le temps pour l’atteindre varie selon le nombre de cycles nécessaires pour y parvenir.
Cette mise en application, bien qu’efficace, possède une faille. Tout produit qui fait face à l’avancée technologique du marché, devient obsolète au bout de quelques années. La méthode de travail SEO, fait face elle aussi aux avancées technologiques des algorithmes. A chaque mise à jour, nous reprenons nos marques, nous adaptons, et évoluons pour rester efficace. Ce faisant, nous perdons du temps, et nos clients, de l’argent.
En tant qu’agence SEO, et surtout e-commerce, notre devoir est de fournir le meilleur service et accompagnement possible à nos clients. C’est pour cela que nous devons passer à l’étape supérieure.
Vous avez déjà surement entendu parler de reverse engineering ou rétro-ingénierie en informatique, moins en marketing. Nous parlions plus tôt de l’évolution du profil du métier de SEO, et c’est ici qu’intervient la fracture.
La rétro-ingénierie est une activité qui consiste à étudier un système, un objet, un logiciel pour en comprendre son fonctionnement interne et l’utiliser à diverses fins. Pendant de nombreuses années, nous faisions face à ce système, cet algorithme et nous tentions de le comprendre avec la limite du cerveau humain.
L’objectif de l’algorithme d’un moteur de recherche est simple : on récupère une requête (ici des mots clés) et on envoie une liste de résultats (ici des pages web) les plus pertinents possibles.
Jusqu’en 2013, la méthode la plus efficace pour trouver ce que nous cherchions sur Google était de taper 1, 2 voire 3 mots clés.La mise à jour Hummingbird fut déployée en septembre 2013. Nous avons pu observer un vrai impact sur la façon de formuler des recherches. Celle-ci devenait alors plus précise, plus humaine grâce à une prise en compte plus large des mots clés. C’est ainsi que ce sont développées les requêtes de type Questions.
Toutefois, le vrai bouleversement arrive au début de l’année 2015, avec le lancement de Rankbrain. Faisant intervenir de l’intelligence artificielle, et alimenté par un énorme panel de recherches historiques, l’algorithme devient capable de réaliser des prédictions.
C’est en décembre 2019 avec la mise à jour nommée BERT que Google intègre véritablement l’intelligence artificielle à son moteur de recherche. Jusqu’alors considérés individuellement, les mots clés issus d’une requête sont maintenant contextualisés dans leur ensemble. Ils permettent d’obtenir des résultats d’une précision inégalée. Cette mise à jour permet notamment de faire face à l’avènement de la recherche vocale.
En 2021, Google dévoile MUM, le successeur de BERT, annoncé comme 1000 fois plus puissant que BERT.
Vous l’aurez compris, avec l’arrivée de l’intelligence artificielle et du machine learning, le fonctionnement de l’algorithme se complexifie toujours plus. La SERP et ses résultats de recherche changent en fonction de chaque secteur d’activité. Et chaque recherche propose un degré de personnalisation bien plus élevé.
Il devient dès lors indispensable pour le SEO d’utiliser pleinement le concept de rétro-ingénierie pour comprendre son outil de travail.
Véritable buzzword depuis quelques années, le machine learning étend aujourd’hui son utilisation sur de nombreux secteurs d’activité. C’est donc naturellement que celui-ci intervient de plus en plus sur les métiers liés à Internet.
Le machine learning est une technologie impliquant l’utilisation d’intelligence artificielle pour permettre aux machines d’apprendre des éléments sans avoir été programmées à cet effet. Cette technologie est directement liée au Big Data. Elle va justement utiliser des flux de données pour s’entrainer, apprendre et se développer.
En utilisant cette technologie dans une logique de reverse engineering, nous allons pouvoir créer des modèles de prédiction précis, et ce, en fonction du secteur d’activité visé.
Pour ce faire, nous commençons par créer des fichiers de données. Nous récupérons une partie des résultats de recherche sur un large panel de mots clés représentatifs d’un secteur d’activité (ex : les pièces automobile).
Nous y ajoutons ensuite l’ensemble des variables SEO ayant un potentiel d’impact sur le positionnement. En utilisant sur ces fichiers de données la puissance des algorithmes d’auto-machine learning, nous sommes capables de déterminer les facteurs de ranking déterminants sur le secteur d’activité étudié : c’est l’analyse macro. Nous parlions plus tôt des limites du cerveau humain, l’automated machine learning nous permet aujourd’hui de franchir cette limite.
Une fois le modèle de prédiction créé, affiné et entrainé, nous sommes en mesure de procéder à une analyse micro, mot clé par mot clé, URL par URL, afin de prescrire les leviers à actionner pour gagner des positions.
Vous nous suivez depuis le début de cet article ? Vous comprenez donc en quoi cette technologie et ce concept vont nous permettre de rompre le cycle classique en partant directement de la SERP et du fonctionnement de l’algorithme plutôt que du site lui-même.
Le gain de temps est prodigieux. Et les recommandations priorisées sont bien plus précises qu’auparavant. C’est ainsi que nous prenons les devants, sur les mises à jour et sur l’inarrêtable évolution des algorithmes. Nous conservons ces modèles à jour. Et nous faisons le choix de la pro-action plutôt que de la réaction.
L’utilisation du machine learning dans une logique de rétro-ingénierie va permettre à notre agence d’embrasser le concept de SEO prédictif. Plutôt que de partir de votre site pour identifier les leviers de progression, nous utiliserons un modèle de prédiction préalablement créé pour votre secteur d’activité, afin de pointer directement les facteurs de positionnement véritablement impactants.
De nombreux outils commencent aujourd’hui à proposer des solutions clés en main. Le but : rendre accessible le concept de SEO prédictif au plus grand nombre. Chez predyct, nous avons fait le choix d’utiliser nos longues années d’expérience et d’analyse sur de nombreux secteurs d’activité pour créer nos propres modèles de prédiction.
Vous souhaitez vous positionner sur un mot clé en particulier ? Notre modèle nous permettra de vous faire des recommandations concrètes sur les variables SEO à actionner. Vous atteindrez ainsi les TOP positions. Est-il préférable de travailler mon contenu ? D’augmenter le nombre de liens qui pointent vers ma page ? Ce type de questions bénéficiera d’une réponse immédiate et concrète grâce à notre modèle de prédiction.
C’est ce en quoi nous croyons depuis le départ. Et c’est aussi ce qui fait l’ADN de notre agence : la richesse du e-commerce au service de la visibilité. C’est avec cette même croyance que nous avons créé nos modèles.
13 années d’expérience, 13 années de données d’analyse nous permettent de nourrir les algorithmes et déterminer les facteurs de ranking qui comptent pour vous.
Nous vous donnons rendez-vous en 2022.
Alexandre Nogues – SEO Team Leader
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