NLP dans le SEO est un facteur de changement qui aide à augmenter le score de pertinence thématique de votre page web pour vos mots-clés cibles. Google est un moteur de recherche sémantique qui utilise plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser de grands volumes de texte dans les requêtes de recherche et les pages web.
NLP aide Google à analyser et extraire des informations et également à établir une relation entre les mots pour comprendre le contexte des requêtes de recherche des utilisateurs.
En résumé, NLP apprend à Google comment comprendre le langage humain.
Lorsque vous inversez l'ingénierie de l'algorithme NLP pour créer du contenu et des pages axés sur le contexte des requêtes de recherche d'un utilisateur, vous pouvez améliorer votre SEO.
Dans cet article de blog, je vais expliquer comment utiliser le NLP dans votre stratégie SEO et les processus de production de contenu. Je partagerai également quelques exemples concrets de fonctionnement du NLP.
Qu'est-ce que le NLP en SEO ?
Google utilise BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) pour comprendre le langage ambigu dans le texte. Contrairement aux modèles de langage précédents, BERT prend en compte le contexte complet d'une phrase au lieu des mots individuels.
NLP (Traitement Automatique du Langage Naturel) fait référence à l'utilisation de l'IA pour comprendre et analyser le langage humain afin de saisir ce qu'un corps de texte signifie réellement. En utilisant le NLP dans le SEO, vous pouvez comprendre l'intention des requêtes des utilisateurs et créer du contenu axé sur les personnes qui correspond précisément à l'intention du chercheur.
Comment fonctionne le TALN (Traitement Automatique du Langage Naturel) ?
NLP fonctionne comme un cerveau pour les ordinateurs, les aidant à comprendre le langage humain. Cette technologie aide Google à comprendre et à déchiffrer le langage humain.
Il aide également les moteurs de recherche à comprendre la syntaxe, la sémantique, les entités, le sentiment et le discours des requêtes de recherche et du contenu des sites web.
Le processus commence par un utilisateur saisissant une requête de recherche dans la barre de recherche Google.
La requête pourrait être une question, une affirmation, ou une combinaison de mots-clés.
Ensuite, les calculs NLP de Google examinent la requête de l'utilisateur. Cela inclut le découpage de la requête en ses parties, la compréhension du contexte et l'identification de l'intention de l'utilisateur.
BERT est le modèle de langage utilisé pour les calculs en TALN (Traitement Automatique du Langage Naturel).
Avant BERT, les calculs de Google avaient du mal à comprendre la signification des mots dans les requêtes de recherche. BERT a changé cela en aidant Google à examiner les mots en relation les uns avec les autres, à la fois avant et après une phrase.
Cela a aidé Google à saisir le sens derrière les questions de recherche, fournissant des résultats de recherche plus précis et pertinents. Maintenant, BERT assiste Google dans la compréhension du langage plus comme le font les personnes, améliorant ainsi davantage l'expérience de recherche globale des utilisateurs.
Les calculs de Google perçoivent les entités mentionnées dans la requête. Les entités peuvent être des individus, des lieux, des choses ou des idées. Comprendre les entités aide Google à comprendre ce que l'utilisateur recherche de manière plus précise.
Google effectue une analyse de sentiment sur la requête pour mesurer l'état d'esprit ou l'intention de l'utilisateur. L'analyse de sentiment dans le NLP de Google comprend l'évaluation du ton émotionnel communiqué dans le texte, qu'il soit positif, négatif ou neutre.
Dans certains cas, Google catégorise la requête en points spécifiques ou sujets. Cela aide Google à trier les éléments de la requête et à fournir une réponse plus organisée.
Basé sur la requête de l'utilisateur, Google l'examine en utilisant des méthodes de PNL (traitement du langage naturel). Il récupère ensuite et classe les pages pertinentes du site depuis son cloud. Ces résultats de recherche sont alors affichés à l'utilisateur sur la page de résultats du moteur de recherche sur le web (SERP).
Auparavant, les utilisateurs faisaient des recherches en utilisant de courtes expressions, cependant avec les nouvelles avancées comme l'algorithme BERT de Google, les utilisateurs saisissent maintenant des questions en utilisant le langage naturel. Ce changement nécessite que les moteurs de recherche comprennent la signification derrière les questions.
Exemple de fonctionnement du NLP dans le SEO
Comprendons comment le traitement du langage naturel fonctionne à l'aide d'un exemple.
Supposons que vous ayez un site pour vendre des bijoux artisanaux, et que vous souhaitiez l'optimiser pour les moteurs de recherche. Voici comment vous pouvez le faire en utilisant le TALN :
Comprendre l'intention de l'utilisateur
Par exemple, vous souhaitez classer votre site pour le mot-clé principal ‘bijoux faits main.’
Avec le NLP, les moteurs de recherche peuvent comprendre qu'un utilisateur utilisant l'expression de recherche ‘bijoux faits main de haute qualité’ est intéressé par l'achat de bijoux faits main plutôt que par des articles fabriqués en masse.
Analyse des mots-clés
Les calculs NLP dissèquent les requêtes de recherche associées à ‘bijoux faits main de haute qualité,’ reconnaissant des mots-clés importants, par exemple, ‘colliers faits à la main’ ou ‘bracelets artisanaux.’ Vous devez maintenant préparer une liste de mots-clés qui correspondent à l'intention de recherche principale.
Ici, à la fois l'analyse LSI (indexation sémantique latente) et l'analyse NLP (traitement du langage naturel) entrent en jeu.
Le processus de recherche de mots-clés vous aidera à trouver et à créer une liste de mots-clés que vous devriez inclure dans votre contenu comme, ‘textures’, ‘motifs’, ‘art’, ‘artisanat’, ‘gaufré à la main’, ‘peint à la main’, ‘sculpté à la main’, etc.
Vous pouvez utiliser des outils comme SEOptimer pour trouver les mots-clés les plus utiles pour votre campagne de marketing de recherche organique. L'outil de recherche de mots-clés permet aux utilisateurs de réaliser une recherche de mots-clés pour trouver des mots-clés précieux pour votre contenu. Il fournit des informations sur le volume de recherche, la concurrence, les résultats SERP, le volume de trafic estimé et le CPC estimé.
Optimisation du contenu
En effectuant une recherche approfondie de mots-clés, vous disposez maintenant d'un ensemble de mots-clés pertinents à inclure dans votre contenu qui peut améliorer le score d'analyse NLP.
Par exemple, si vous souhaitez que les descriptions de vos produits mettent en valeur l'artisanat et l'unicité de vos bijoux, vous devriez inclure des mots-clés pertinents sur ces pages.
Certains de ces éléments incluent :
- Matériaux d'artisanat (par exemple, métaux, pierres précieuses, perles, cuir)
- Techniques (par exemple, soudure, enroulement de fil, perlage)
- Outils (par exemple, pinces, marteaux, chalumeaux)
- Ateliers ou studios
- Foires ou marchés d'artisans
- Sources d'inspiration pour la personnalisation (par exemple, nature, culture, art)
- Contrôle de qualité
- Tarification et évaluation
Compréhension sémantique
Le NLP dans le SEO aide les moteurs de recherche à comprendre le contexte et la signification des mots.
De cette manière, que l'utilisateur recherche "bijoux sur mesure", les moteurs de recherche peuvent reconnaître que cela est lié aux bijoux artisanaux et afficher tout de même des résultats pertinents.
Extraits en vedette
Assurez-vous que votre site fournit des informations significatives sur les bijoux artisanaux, car cela aidera les moteurs de recherche à inclure des extraits de votre contenu en haut des résultats de recherche.
Par exemple, un article de blog expliquant comment faire la différence entre des bijoux faits à la main et ceux produits en masse pourrait apparaître comme un extrait en vedette, attirant des clics supplémentaires.
Comment utiliser le NLP dans votre stratégie SEO
Voici quelques-uns des meilleurs conseils pour utiliser le Traitement du Langage Naturel dans votre stratégie d'optimisation pour les moteurs de recherche :
Toujours écrire en tenant compte de l'intention de recherche
Mettre en œuvre le NLP dans le SEO inclut la création continue de contenu en fonction de l'intention de recherche de l'utilisateur.
Cela implique de comprendre ce que les utilisateurs recherchent et de créer du contenu qui répond directement à leurs besoins et questions.
En ajustant votre contenu avec l'intention de recherche, vous pouvez développer davantage la visibilité et la pertinence et attirer plus de trafic vers votre site.
Utilisez des calculs NLP pour comprendre l'objectif derrière les questions des utilisateurs. Triez les requêtes en intentions informationnelles, transactionnelles, de navigation ou d'investigation commerciale afin d'adapter votre contenu.
Voici comment cela fonctionne :
- Intention informative : Les utilisateurs recherchent des informations ou des réponses à des questions. Par exemple, "Qui a proposé la théorie du big bang ?", "Quelle est la capitale de l'Angleterre ?", ou “Quels sont les meilleurs outils d'IA ?”
- Intention de navigation : Les utilisateurs recherchent un site particulier ou une page web spécifique. Par exemple, chercher « connexion Facebook » ou « page d'accueil YouTube ».
- Intention de Recherche Commerciale : Les utilisateurs explorent des articles ou services avant de réaliser un achat. Par exemple, « meilleurs ordinateurs portables à moins de 1000 $ » ou « comparaison de plans d'assurance voyage ».
- Intention Transactionnelle : Les utilisateurs s'attendent à terminer une activité particulière, comme acheter ou réserver un service. Par exemple, "acheter des chaussures de course en ligne" ou "réserver un aller-retour pour Dubaï".
Vous devriez toujours préparer du contenu qui correspond à l'intention de l'internaute pour l'aider à mieux se positionner dans les recherches organiques.
Écrivez de manière simple et claire
La prochaine manière dont vous pouvez utiliser le NLP dans votre SEO est en écrivant de façon à ce que ce soit facile à comprendre. En utilisant un langage naturel et en répondant directement aux besoins des utilisateurs, vous pouvez améliorer la visibilité de votre site web dans les résultats de recherche.
Voici quelques conseils à suivre :
- Utilisez la voix active : Écrivez à la voix active pour rendre vos phrases plus claires et plus captivantes. Par exemple, "Le chat a poursuivi la souris" est plus direct que "La souris a été poursuivie par le chat."
- Évitez la Redondance : Supprimez les mots ou expressions inutiles qui n'ajoutent pas de valeur à votre message. Rendez votre écriture concise et pertinente. Créez un contenu de qualité qui correspond à l'intention de l'utilisateur et intègre les mots-clés cibles de manière naturelle.
- Fournissez des exemples : Concentrez-vous sur la résolution des questions courantes, en fournissant des informations pertinentes et en proposant des réponses aux préoccupations des utilisateurs. Utilisez des exemples ou des analogies pour clarifier des concepts complexes et les rendre plus accessibles à votre public.
- Ajoutez des méta-descriptions : De plus, rédigez des méta-descriptions pertinentes pour résumer brièvement le contenu de votre page, qui est visible sur la page de résultats du moteur de recherche. Ces courtes descriptions aident les utilisateurs à déterminer la pertinence de votre contenu par rapport à leur question.
- Utilisez des visuels : Intégrez des visuels tels que des images, des graphiques ou des schémas pour compléter votre texte et renforcer les points clés. Choisissez des illustrations de haute qualité pour expliquer des informations compliquées et pour améliorer le message global de votre contenu.
Répondez aux questions fréquemment posées
Le NLP travaille à améliorer la visibilité dans les extraits de recherche en décomposant les questions des utilisateurs et en reconnaissant le contenu le plus significatif à afficher.
En améliorant votre contenu avec un langage naturel et en répondant aux questions fréquentes des utilisateurs, vous augmentez les possibilités que Google choisisse votre contenu pour les Extraits Optimisés.
Le contenu qui répond à des requêtes spécifiques, fournit des directives étape par étape, ou offre des clarifications brèves est le plus approprié pour apparaître dans des extraits avec NLP.
En organisant votre contenu de manière raisonnable et concise, vous augmentez ses chances d'être choisi pour les extraits optimisés.
Par exemple, si vous faites la promotion d'un logiciel de gestion des ressources humaines, vous pouvez rechercher avec votre mot-clé principal et regarder la boîte de questions «Les gens demandent aussi» pour trouver des questions que les gens posent fréquemment en relation avec ce mot-clé.
Cela vous aidera à préparer une liste de mots-clés basés sur des questions qui peuvent être inclus dans votre principal contenu sous forme de FAQ.
Créez du contenu de manière logique et structurée
Comprendre pour qui vous écrivez (votre persona acheteur) et ce que vous souhaitez atteindre (image de marque ou conversions) guidera votre processus de création de contenu.
Structurez votre contenu pour qu'il soit facilement lisible à la fois par les utilisateurs et les robots des moteurs de recherche. Cela peut être réalisé en utilisant des titres, des points à puces et un design clair pour améliorer la lisibilité.
Utilisez des mots de transition axés sur la construction de relations pour guider les lecteurs en douceur d'un point à l'autre. Cela aide à maintenir la fluidité de votre contenu et à garder les lecteurs engagés au fur et à mesure qu'ils avancent dans votre texte.
Chaque section de votre contenu devrait avoir un titre fluide, séparant le texte en sous-sections.
Utilisez un langage naturel tout au long de votre contenu pour le rendre plus facile à comprendre et aligné avec la manière dont les gens recherchent. Évitez le bourrage de mots-clés et concentrez-vous sur la fourniture d'informations significatives qui répondent aux questions de l'utilisateur.
Étayez vos arguments avec des preuves, des exemples, des statistiques ou des anecdotes pour ajouter de la crédibilité et de la profondeur à votre contenu. Assurez-vous de citer vos sources si vous faites référence à des informations externes.
Construire des grappes de sujets
Commencez par identifier les concepts clés et les sous-thèmes que vous souhaitez aborder.
Développez des pièces de contenu complètes et approfondies (contenu pilier) qui servent de pierre angulaire pour chaque concept central. Ces pièces devraient couvrir le sujet de manière large et fournir une base solide pour des sous-thèmes plus spécifiques.
Décomposez chaque concept clé en sous-thèmes ou aspects spécifiques que vous pouvez explorer plus en détail. Ces sous-thèmes devraient être étroitement liés au thème principal mais offrir un focus plus restreint.
Développez des éléments de contenu (contenu de cluster) qui approfondissent chaque sous-thème. Ceux-ci pourraient inclure des articles de blog, des articles, des études de cas, des tutoriels ou d'autres formats qui fournissent des informations et des aperçus précieux.
Utilisez des données structurées
Les données structurées jouent un rôle crucial dans le Web sémantique, où les informations sont organisées de manière à faciliter la compréhension et l'interopérabilité par les machines.
En adhérant à des normes sémantiques telles que RDF (Resource Description Framework) et OWL (Web Ontology Language), les données structurées peuvent permettre des applications NLP plus sophistiquées qui peuvent raisonner et inférer du sens à partir des données.
Les données structurées peuvent être utilisées pour identifier les entités mentionnées dans un texte, telles que les personnes, les organisations, les lieux, les dates, et plus encore.
En marquant ces entités avec des balises de données structurées, les systèmes de TAL (Traitement Automatique du Langage) peuvent mieux comprendre les relations entre différentes entités et extraire des informations précieuses du texte.
Les données structurées, telles que le balisage schema, permettent aux sites web de fournir aux moteurs de recherche un contexte supplémentaire sur leur contenu. Cela inclut diverses informations telles que les coordonnées, les prix, les avis des clients, les offres de services, et plus encore, enrichissant les résultats de recherche et améliorant l'expérience utilisateur.
Optimiser pour la recherche vocale
La recherche vocale est un aspect crucial du SEO dans le paysage numérique actuel, compte tenu de la prévalence croissante des assistants activés par la voix tels que Siri, Alexa et Google Assistant.
Pour améliorer la visibilité dans les résultats de recherche vocale, vous devriez intégrer des stratégies telles que l'incorporation de mots-clés à longue traîne et l'adoption d'un langage conversationnel.
En vous alignant avec les modèles de langage naturel des utilisateurs de la recherche vocale, vous pouvez positionner votre site web de manière favorable pour capturer l'audience croissante qui interagit avec les technologies de recherche activées par la voix.
Utilisez des liens internes
Mettez en place des liens internes dans votre contenu pour connecter des sujets liés. Liez à d'autres pages importantes de votre site en utilisant un texte d'ancre descriptif pour aider les moteurs de recherche à parcourir le contexte du contenu que vous publiez.
La liaison interne pertinente aide à la fluidité de l'information, en aidant dans des tâches telles que le résumé de documents, la réponse aux questions et l'analyse des sentiments en établissant des connexions entre les concepts ou entités pertinents à travers différents documents ou sources de données.
FAQ
Quels outils puis-je utiliser pour le SEO NLP ?
Vous pouvez utiliser des outils tels que SEOptimer pour la recherche de mots-clés et le Hemingway App pour améliorer la lisibilité.
Le NLP SEO est-il important pour mon site web ?
Avec la prévalence croissante des appareils de recherche vocale et des assistants virtuels, optimiser votre contenu pour les requêtes en langage naturel est essentiel. Le TAL (Traitement Automatique du Langage) aide à comprendre les modèles de langage conversationnel, vous permettant d'adapter votre contenu pour correspondre à la manière dont les gens parlent et posent des questions verbalement.
En quoi le NLP SEO est-il différent du SEO traditionnel ?
Le NLP SEO se distingue du SEO traditionnel par son approche pour comprendre et optimiser le contenu pour les moteurs de recherche.
Alors que le SEO traditionnel se concentre principalement sur les mots-clés et les éléments techniques comme les balises meta et les backlinks, le SEO NLP met l'accent sur la signification sémantique des mots et des expressions, l'intention de l'utilisateur et les modèles de langage naturel.
En exploitant des techniques de TAL telles que l'analyse sémantique, la reconnaissance d'entités et l'analyse de sentiment, le SEO TAL vise à créer du contenu qui correspond non seulement à des requêtes de recherche spécifiques, mais qui s'aligne également avec le contexte et l'intention derrière ces requêtes, offrant finalement une expérience de recherche plus pertinente et satisfaisante pour les utilisateurs.
Conclusion
Le SEO NLP est fondamental pour que les propriétaires de sites web comprennent. Avec les procédures de traitement du langage naturel, les sites peuvent optimiser le contenu, améliorer l'expérience utilisateur et améliorer leur visibilité dans les pages de résultats des moteurs de recherche.
Avec l'ascension de la recherche vocale et le développement des algorithmes des moteurs de recherche, intégrer le NLP dans votre stratégie SEO est essentiel pour rester compétitif dans le paysage numérique avancé.
