Apprentissage automatique et SEO : où en sommes-nous ?

L'apprentissage automatique a un impact substantiel et croissant sur l'algorithme de classement traditionnel de Google. Cela a un impact important sur la manière dont les professionnels du référencement analysent les mots-clés et élaborent finalement une stratégie pour améliorer les classements. En savoir plus ici...

Pour beaucoup dans le monde du référencement, l'idée que l'apprentissage automatique influence l'industrie fait des vagues considérables. La technologie promet inévitablement de modifier la façon dont les affaires sont menées – et elle peut même changer à quoi ressemble finalement un référencement réussi.

À la lumière de ces informations, de nombreux professionnels du référencement et experts en marketing tentent frénétiquement de mieux comprendre comment le système peut changer et comment cela va affecter leurs processus. Les progrès de l'apprentissage automatique peuvent avoir un impact négatif sur ceux qui s'inquiètent depuis longtemps des fluctuations de l'analyse ; cependant, cela peut s'avérer bénéfique pour ceux qui se concentrent depuis longtemps sur l'amélioration de l'expérience des utilisateurs finaux.

La technologie peut en fait contribuer à accroître l'importance d'un travail de référencement de qualité, et elle est susceptible de bénéficier de manière significative à tous ceux qui recherchent des informations sur Internet. Comprendre le changement et les impacts potentiels est la clé du succès. Voyons comment l'apprentissage automatique façonne l'avenir du référencement.

Le buzz de l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est le terme donné à une méthode d'analyse automatique des données. C'est une branche de l'intelligence artificielle, où les données sont digérées, les modèles sont identifiés et les décisions sont prises sans aide humaine directe. Ces dernières années, la technologie s'est rapidement développée, ce qui signifie que les ordinateurs reconnaissent et répondent mieux aux informations qui leur sont transmises.

Dans le monde du marketing, l'apprentissage automatique peut être puissant pour sa capacité à remarquer des modèles qui, autrement, ne seraient pas reconnus. Ceci est particulièrement pertinent lorsqu'il s'agit d'identifier les comportements des clients potentiels et de capitaliser sur l'engagement de l'entreprise. Pour cette raison, les entreprises dotées de spécialistes de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle diversifient rapidement les compétences de leur main-d'œuvre, beaucoup réclamant d'attirer de jeunes professionnels pour répondre à leurs besoins.

L'apprentissage automatique en ce qui concerne l'anticipation des désirs des clients est si impressionnant qu'il commence à être utilisé par des entreprises telles que Google. En 2015, Google a introduit l'apprentissage automatique dans son moteur de recherche, appelé RankBrain, pour aider à fournir aux utilisateurs des résultats de recherche plus pertinents. Au fil du temps, la capacité de RankBrain à associer des mots et des phrases ayant des significations similaires ne fera que croître.

Référencement et apprentissage automatique

Cela peut être évident à ce stade, mais les développements de Google ont eu d'énormes implications pour ceux qui travaillent dans l'industrie du référencement. RankBrain collecte finalement des données à partir de phrases de recherche similaires, les connecte et fournit des résultats plus pertinents aux utilisateurs. L'interaction de l'utilisateur avec les classements SERP est également prise en compte en tant que point de données d'apprentissage. Ce processus peut modifier considérablement les notions traditionnelles selon lesquelles les entreprises et les organisations sont susceptibles de figurer dans les premiers résultats de recherche pour une recherche donnée.

Cela signifie que quelques changements très importants ont eu lieu pour ceux du référencement : les classements des mots clés ne sont plus affectés par des changements spectaculaires, et différents algorithmes peuvent être utilisés pour différentes recherches. Un changement supplémentaire qui continue de se développer en 2019 est l'accent mis par Google sur la migration des sites vers l'indexation mobile d'abord, ce qui signifie que la convivialité mobile en termes de mise en page, d'orientation et de vitesse de chargement des pages est un facteur important dans les classements.

Afin de s'adapter, de nombreux professionnels du référencement se tournent vers des modules complémentaires qui aident à analyser de nouvelles données à l'aide d'outils existants. Un certain nombre de nouveaux outils axés sur le référencement commencent également à émerger et peuvent aider à modéliser les changements d'algorithmes et permettre aux professionnels d'anticiper les meilleures façons de capitaliser dans certaines niches. De nombreux outils fréquemment utilisés, tels que SEO Stack de Moz et Google Analytics, ont été adaptés pour l'analyse mobile. Cependant, pour de nombreux professionnels du référencement, une attention renouvelée sur l'expérience de l'utilisateur final est de mise.

Se souvenir de l'utilisateur

La meilleure façon pour les professionnels du référencement de s'adapter de manière adéquate aux développements de l'apprentissage automatique est peut-être d'examiner de près le contenu et la satisfaction des utilisateurs finaux - essentiellement le crowdsourcing et l'utilisation de l'analyse de foule. L'expression "produisez du bon contenu et ils viendront" n'a jamais été aussi pertinente. RankBrain relie des phrases similaires pour apporter de la valeur aux résultats de recherche ; par conséquent, remplir ces niches a un potentiel accru de propulser vos clients vers le haut.

Les professionnels du référencement qui créent du contenu doivent se concentrer sur la création de liens naturels en fournissant des informations pertinentes et utiles aux utilisateurs finaux. Utilisez un langage naturel qui reflète ce qu'un utilisateur réel pourrait réellement rechercher. Par exemple, il a été démontré que les chaînes de mots-clés à longue traîne plutôt que les mots simples offrent des gains plus importants à ceux qui tentent d'établir le classement d'un client dans les SERP.

Se souvenir de l'utilisateur signifie également s'assurer que son expérience en ligne sur le site Web d'un client donné est la meilleure et la plus conviviale possible. Cela signifie se concentrer sur la facilité d'accès quel que soit l'appareil en s'adaptant au mobile et en nettoyant les liens brisés ou les impasses qui pourraient rendre l'utilisation du site Web frustrante. Cela signifie également fournir un contenu permanent de qualité qui continuera d'être une information utile et qui gagnera probablement en partage au fil du temps. Certains aspects d'un travail de référencement de qualité ne se démodent jamais.

L'apprentissage automatique a un impact substantiel et croissant sur l'algorithme de classement traditionnel de Google. Cela a un impact important sur la manière dont les professionnels du référencement analysent les mots-clés et élaborent finalement une stratégie pour améliorer les classements. L'avènement de l'apprentissage automatique souligne l'importance de l'expérience de l'utilisateur final et encourage de nombreux professionnels du référencement à se pencher attentivement sur l'amélioration de cela dans leur propre travail.