Cet article traite du concept de recherche sémantique, une pratique qui consiste à prendre en compte l'intention et la signification d'une requête lors de l'affichage des résultats de recherche.
La recherche d'informations sur le web n'est pas une science exacte. Lorsque vous ne parvenez pas à trouver la phrase ou les mots-clés précis pour obtenir les informations souhaitées, les moteurs de recherche peuvent suggérer des pages web ou des documents en ligne qui ne correspondent pas tout à fait à ce que vous recherchez.
Parfois, une pratique connue sous le nom de recherche sémantique peut résoudre ce problème. Il s'agit d'une forme sophistiquée de traitement des requêtes de recherche visant à déchiffrer la véritable intention de recherche d'un utilisateur.
Qu'est-ce que la recherche sémantique ?
La recherche sémantique vise à améliorer la pertinence des résultats de recherche en devinant l'intention qui se cache derrière la requête d'un utilisateur, plutôt que de prendre simplement la requête au pied de la lettre. La recherche sémantique se distingue de la recherche traditionnelle basée sur des mots-clés en en prenant en compte la signification des mots, les relations entre les concepts, les données d'image et tout autre contexte supplémentaire entourant une requête.
Quels sont les avantages de la recherche sémantique ?
- Pertinence et précision améliorées
- Compréhension des synonymes et des termes associés
- Compréhension contextuelle
- Support pour la recherche vocale et les requêtes conversationnelles
- Meilleure expérience utilisateur
La recherche sémantique permet aux moteurs de recherche d'optimiser la puissance de leurs algorithmes de recherche et de fournir des résultats plus pertinents aux utilisateurs. Les principaux avantages de la recherche sémantique incluent :
Pertinence et précision améliorées
La recherche sémantique cherche à comprendre l'intention d'un utilisateur lorsqu'il saisit une requête de recherche dans une barre de recherche. Cela se fait en partie en se concentrant sur le sens sémantique des mots plutôt que sur leur signification littérale la plus courante. Par exemple, le mot « fondation » peut faire référence à la base d'un bâtiment, à un type de maquillage ou à une organisation de défense.
La recherche sémantique prend en compte toutes les significations d'un mot si un utilisateur l'utilise dans une requête de recherche. Cela permet de générer des résultats de recherche qui correspondent aux besoins réels de l'utilisateur plutôt que de simplement afficher des pages ou des produits contenant des mots-clés spécifiques.
Compréhension des synonymes et des termes associés
La recherche sémantique prend en compte les synonymes, les sujets et termes connexes, ainsi que les variantes de mots lors du traitement d'une requête de recherche. Cela permet au moteur de recherche de mieux comprendre mieux comprendre ce que les utilisateurs recherchent réellement, même si leurs requêtes sont vagues ou imprécises.
Compréhension contextuelle
La recherche sémantique utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour analyser une série de requêtes comme une conversation continue. Cela permet de déterminer l'intention de l'utilisateur lorsqu'il saisit un suivi à la réponse initiale du moteur de recherche.
Support pour la recherche vocale et les requêtes conversationnelles
Grâce à sa capacité à comprendre le langage naturel et le contexte, la recherche sémantique peut alimenter les recherches vocales et les requêtes de chatbots conversationnels, facilitant ainsi la recherche d'informations par les utilisateurs de différentes manières.
Meilleure expérience utilisateur
Grâce à son accent porté à l'intention de recherche et à sa compréhension de la sémantique, aux relations entre les mots et à la structure des phrases, un moteur de recherche sémantique peut augmenter la probabilité de produire des résultats pertinents et ainsi conduire à une plus grande satisfaction des utilisateurs.
Comment fonctionne la recherche sémantique
- Traitement du langage naturel (NLP)
- Compréhension de l'intention
- Analyse contextuelle
- Graphiques de connaissances
- Classement et score de pertinence
- Apprentissage automatique
La recherche sémantique utilise plusieurs outils pour déchiffrer le sens sémantique et répondre aux requêtes des utilisateurs. Voici un aperçu du fonctionnement de la recherche sémantique :
1. Traitement du langage naturel (NLP)
La recherche sémantique commence par exploiter de grands modèles linguistiques, qui aident les systèmes informatiques à comprendre les mots et les phrases qui composent le discours humain. Le traitement du langage naturel permet à un moteur de recherche sémantique d'analyser une requête de recherche et de la décomposer en ses éléments constitutifs, y compris sa structure syntaxique, c'est-à-dire la manière dont les mots se combinent pour former une phrase.
2. Compréhension de l'intention
Ensuite, un système de recherche sémantique tente d'identifier l'intention ou le but de l'utilisateur qui se cachent derrière la requête de recherche. Il prend en compte ce que l'utilisateur essaie d'accomplir ou le type de connaissance qu'il recherche.
3. Analyse contextuelle
Comprendre le contexte des mots et des phrases d'un utilisateur permet à un moteur de recherche sémantique de générer des résultats utiles. La recherche sémantique analyse le contexte en prenant en compte les mots et les phrases environnants, ainsi que la structure syntaxique, afin de déterminer le sens recherché d'un d'un terme.
4. Graphiques de connaissances
Un graphique de connaissances est une représentation structurée (généralement graphique) d'informations utilisée pour cartographier les relations entre les mots, les entités, les concepts et les images. Les moteurs de recherche sémantiques utilisent ces graphiques pour comprendre le contexte et les relations entre différentes informations.
5. Classement et score de pertinence
Un moteur de recherche sémantique interprète une requête et le contexte disponible, puis classe les résultats de recherche en fonction de leur pertinence perçue par rapport à l'intention de l'utilisateur. Ce score de pertinence prend en compte divers facteurs, notamment la similarité sémantique et la pertinence contextuelle.
6. Apprentissage automatique
Les moteurs de recherche sémantiques affinent continuellement leurs processus grâce à l'apprentissage automatique. Ils essaient d'analyser la satisfaction des utilisateurs en surveillant les requêtes de suivi. Par exemple, Google, le moteur de recherche le plus utilisé au monde, contacte parfois les utilisateurs pour leur demander d'évaluer leur satisfaction concernant leurs recherches sur sa plateforme.
Comment les plateformes de recherche utilisent la recherche sémantique
- Élargissement de la recherche grâce à l'utilisation de synonymes
- Compréhension les relations entre entités
- Informations contextuelles pour la recherche locale
- Identification des résultats conceptuellement liés
- Marques sémantiques et extraits enrichis
Voici quelques façons dont les moteurs de recherche et d'autres plateformes basées sur la recherche, telles que les boutiques en ligne, utilisent les capacités sémantiques pour présenter des résultats pertinents pour un utilisateur :
Élargissement de la recherche grâce à l'utilisation de synonymes
Lorsqu'un utilisateur saisit une requête de recherche, un moteur de recherche sémantique identifie des synonymes et des termes associés pour élargir la recherche. Par exemple, si l'utilisateur recherche « smartphone », le moteur de recherche pourrait également inclure des résultats liés à « téléphone mobile » ou « cellulaire ».
Compréhension les relations entre entités
Si un utilisateur recherche « pomme », un moteur de recherche utilisant la recherche sémantique comprend les différentes significations de « pomme ». L'utilisateur peut ainsi faire référence au fruit, à l'entreprise technologique ou à une expression familière comme « la pomme de discorde ». Le moteur de recherche orientera ses résultats en fonction du contexte probable. Cette forme de prédiction optimise l'efficacité de la recherche sémantique.
Informations contextuelles pour la recherche locale
Si un utilisateur tape une requête telle que « restaurants chinois près de chez moi », le moteur de recherche utilise l'analyse sémantique pour comprendre que l'utilisateur recherche des restaurants d'une cuisine spécifique à proximité de chez lui, améliorant ainsi la pertinence des résultats de recherche locale. Il peut alors orienter les utilisateurs vers un commerce proche plutôt que vers un établissement éloigné.
Par exemple, si un utilisateur demande « à quelle heure commence le match des Tigers », le moteur de recherche peut fournir des résultats différents selon sa localisation et l'heure de sa requête. Si quelqu'un tape cette phrase dans le Michigan un soir d'été, il veut probablement savoir à propos du match de baseball des Detroit Tigers. Si quelqu'un tape cette phrase à St. Louis un samedi matin d'automne, il pourrait faire référence au match de football américain universitaire des Missouri Tigers.
Identification des résultats conceptuellement liés
Les moteurs de recherche conceptuels regroupent les sujets d'une manière que leurs utilisateurs n'utiliseraient pas forcément. Pour une requête comme « comment fonctionnent les satellites », le moteur de recherche identifie le concept de « satellites » et fournit des résultats qui expliquent le processus, les termes associés et la compréhension scientifique du sujet.
Marques sémantiques et extraits enrichis
Google et d'autres moteurs de recherche fournissent de plus en plus d'extraits et d'infographies pour répondre à vos requêtes de recherche, en plus de suggérer des pages web qui correspondent à votre requête. Les moteurs de recherche utilisent le balisage sémantique pour extraire et afficher des données structurées dans les résultats de recherche. Cela permet d'obtenir des extraits enrichis, qui incluent des informations supplémentaires telles que des évaluations, des avis et des détails d'événements, améliorant ainsi l'expérience utilisateur.
Comment intégrer la recherche sémantique dans votre stratégie SEO
- Effectuer une recherche de mots-clés avec des variations sémantiques
- Créer un contenu de haute qualité et complet
- Comprendre votre public cible et son intention de recherche
- Optimiser pour les requêtes conversationnelles
- Optimiser pour la recherche vocale
- Utiliser des données structurées et du balisage sémantique
- Utiliser des groupes de sujets et du contenu pilier
Le rôle croissant de la recherche sémantique au sein des principaux moteurs de recherche comme Google et Bing a des répercussions sur le marketing des moteurs de recherche. Vous pouvez vous préparer pour l'avenir de la recherche en adaptant vos efforts SEO à la recherche sémantique. Voici quelques stratégies pour être bien classé sur une page de résultats de recherche sémantique :
1. Effectuer une recherche de mots-clés avec des variations sémantiques
Effectuez une recherche de mots-clés approfondie, axée sur les mots-clés principaux et les termes associés, les synonymes et les variations. Intégrez ces variations sémantiques naturellement dans votre contenu.
2. Créer un contenu de haute qualité et complet
Développez du contenu en utilisant les meilleures pratiques de rédaction SEO. Par exemple, traitez un sujet en profondeur, en abordant divers aspects et concepts connexes, et structurez l'article de manière à ce qu'il soit facilement assimilable par les lecteurs.
3. Comprendre votre public cible et son intention de recherche
Réalisez une étude de marché et créez des personas d'acheteurs pour mieux comprendre votre public cible. Créez du contenu qui cible les comportements, les préférences et les intentions spécifiques derrière leurs recherches.
4. Optimiser pour les requêtes conversationnelles
Optimisez votre contenu pour qu'il corresponde à la manière dont les gens parlent et posent des questions. Pensez à aborder les questions fréquemment posées et à adopter un ton clair et concis. Les sections FAQ peuvent également vous aider à optimiser la recherche interne de votre site (au sein de votre domaine web) en plus d'attirer davantage de trafic de recherche web.
5. Optimiser pour la recherche vocale
Les requêtes de recherche vocale sont souvent plus conversationnelles que les recherches tapées et peuvent inclure plus de détails. Réfléchissez à la manière dont les gens formulent leurs questions verbalement et optimisez votre contenu en conséquence.
6. Utiliser des données structurées et du balisage sémantique
Au fur et à mesure que vous développez votre site web et que les moteurs de recherche l'indexent, mettez en œuvre les meilleures pratiques SEO on-page comme le balisage sémantique. Le balisage sémantique vous permet de fournir des données structurées qui aident les moteurs de recherche à comprendre le contexte et les relations entre les différents types de contenu sur votre page. Cela augmente les chances que votre contenu soit présenté dans des extraits enrichis qui soient bien classés dans les recherches Google.
7. Utiliser des groupes de sujets et du contenu pilier
Structurez votre stratégie de contenu autour de groupes de sujets et de contenu pilier. Créez des pages piliers complètes qui documentent les sujets principaux et regroupez le contenu connexe autour d'eux, comme des articles de fond ou de courts extraits explicatifs. Cette approche permet aux moteurs de recherche de comprendre la profondeur de votre contenu sur un sujet spécifique et de vous associer à des types de requêtes spécifiques.
FAQ sur la recherche sémantique
Pourquoi la recherche sémantique est-elle importante pour l'expérience utilisateur ?
La recherche sémantique a été créée en tenant compte de l'expérience utilisateur. Ses concepteurs cherchent à exploiter l'état d'esprit humain et à déduire les informations réellement recherchées, plutôt que de se baser sur l'interprétation littérale de leurs requêtes de recherche.
Comment appliquer les principes de la recherche sémantique à mon contenu SEO ?
Vous pouvez appliquer les principes de la recherche sémantique à votre contenu SEO en effectuant une recherche de mots-clés avec des variations sémantiques, en tenant compte de l'intention de recherche lors de la création de contenu, et en optimisant la recherche vocale et les requêtes conversationnelles.
Pourquoi la recherche sémantique est-elle importante pour mon entreprise ?
La recherche sémantique est importante car les principaux moteurs de recherche accordent une importance croissante à celle-ci. Notamment, Google a annoncé son intention (en anglais) de personnaliser les résultats de recherche en plaçant des réponses sémantiques alimentées par l'IA en haut de nombreuses pages de résultats de recherche.
