Les entités de recherche peuvent aider Google à comprendre le contenu de votre site web et à aligner les pages sur l’intention de la requête.
Commençant par comprendre: Comment l’optimisation du contenu a changé au fil des ans de la focalisation uniquement sur les mots clés à l’élargissement de la richesse du contenu avec les entités de recherche?
Rappelez-vous, il y’a quelques années la densité des mots clés était le facteur de classement le plus important dans le référencement.
De nos jours, entendre la «densité des mots-clés» fait trembler les gens comme des sorciers dans Harry Potter lorsqu’ils entendent le nom «Voldemort». Google a bien réussi à rétrograder le contenu étouffant de mots clés et même les pires charlatans du référencement ne recommanderaient plus le bourrage de mots clés.
Bourrer un texte avec des mots-clés est préjudiciable à l’expérience utilisateur et peut être sanctionné par Google, Source ici.
Aujourd’hui, l’optimisation du contenu signifie rédiger du texte et des textes « pertinents » avec des en-têtes, des titres optimisés, ajouter des images et des vidéos et offrir une expérience utilisateur exceptionnelle.
Continuez à lire Optimiser les images pour les moteurs de recherche – étape par étape.
Ignorant un instant à quel point certains de ces concepts sont flous (et laissant ce sujet pour un futur article), nous avons parcouru un long chemin depuis le bourrage de mots clés. Les stratégies de contenu réussi sont passées de la quantité à la qualité.
Maintenant, il y a un facteur de qualité supplémentaire de bon contenu que la communauté SEO récupère lentement : les entités.
Plan de l'article
Evolution du modèle de contenu
Ainsi, s’il existait un modèle de maturité pour l’optimisation du contenu, il ressemblerait à ceci :
- Texte bourré de mots-clés pour les machines
- Texte pour humains
- Contenu de haute qualité pour les humains avec des médias riches
- Contenu de haute qualité pour les humains avec des médias riches satisfaisant l’intention de l’utilisateur
- Contenu de haute qualité pour les humains avec des médias riches satisfaisant l’intention de l’utilisateur et couvrant les synonymes et les mots-clés associés
- Contenu de haute qualité pour les humains avec des médias riches satisfaisant l’intention de l’utilisateur, couvrant les synonymes, les mots-clés associés et les entités importantes
Mais quelles sont exactement les entités, comment les utilisez-vous pour créer et améliorer du contenu, et quel sens cela a-t-il ?
Que sont les entités ?
Les entités sont des objets sémantiques interconnectés qui aident les machines à comprendre le langage explicite et implicite. En termes plus simples, ce sont des mots (noms) qui représentent tout type d’objet, de concept ou de sujet.
C’est-à-dire que les entités sont des noms comme des événements, des idées, des personnes, des lieux, etc.
Ils offrent alors à Google de nombreux avantages:
- Ils sont indépendants de la langue.
- Un index basé sur une entité est plus facile à éloigner des backlinks, ou au moins une couche utile par-dessus.
- Base solide pour la recherche vocale et le regroupement des actifs de la marque (applications, sites, etc.).
- Une compréhension plus approfondie du langage, en particulier des concepts.
- Une transition plus facile pour devenir un moteur de découverte.
Les entités constituent la base de Knowledge Graph, qui est en soi une grande pièce du puzzle dans la transition de Google du moteur de recherche au moteur de découverte.
Knowledge Graph est le point de contact le plus visible entre les utilisateurs et les entités et contient de plus en plus de fonctionnalités de recherche qui suppriment les clics des sites Web. Pensez simplement aux onglets de la fiche de connaissances que Google prévoit d’afficher.
L’optimisation pour les entités de recherche peut améliorer votre référencement
Google utilise différents modèles de recherche dans ses algorithmes. Un modèle, la recherche sémantique, a été mélangé à la sauce secrète de Google avec la mise à jour Hummingbird.
Bien que le modèle de recherche sémantique n’ait pas été créé par Google, il est assez intéressant de voir cette incorporation sans réserve. C’est comme découvrir qu’ajouter du sirop de chocolat à votre lait peut créer un résultat encore plus délicieux.
Le concept de recherche sémantique est différent des modèles contextuels que Google utilisait dans le passé. En tant que référenceurs, nous connaissons la dépendance de Google à l’égard des mots-clés pour la récupération de données.
La tâche d’optimisation des moteurs de recherche à l’ancienne est simple : si vous souhaitez vous classer pour une requête de recherche, ce mot-clé doit figurer dans votre document. Mais c’est trop simple pour 2019.
Au fil des ans, Google a ajouté des couches/modèles pour améliorer la pertinence de leurs résultats. Les mots-clés font toujours partie du mélange, mais si 100 documents ont les mêmes mots-clés, comment Google peut-il dire quel est le meilleur document pour ses chercheurs ?
En fin de compte, l’optimisation des mots clés ne peut que beaucoup aider Google.
Ainsi, Hummingbird, avec son inclusion de la recherche sémantique, était la prochaine grande mise à niveau de Google vers la compréhension des requêtes en langage naturel.
Hypothèse sur les entités de recherche dans les bureaux de Google
Peut-être que le pitch dans les bureaux de Google ressemblait à ceci :
Ingénieur n°1 : « Et si la recherche Google savait simplement certaines choses sur certains objets, afin de mieux servir les résultats sur ce qu’elle sait ? »
Ingénieur n°2 : « Mais les mots-clés aident déjà notre moteur de recherche à faire cette correspondance ! »
Ingénieur n°1 : « Mais si quelqu’un tape ‘Philadelphia Eagles’, il est désormais possible qu’il obtienne une page sur une observation d’Eagles à Philadelphie. Mais évidemment, le chercheur voulait des informations sur l’équipe de football.
Ingénieur n°2 : « Donc, si nous pouvons donner à Google un nouveau cerveau, où il sait des choses comme « Les Eagles de Philadelphie signifient l’équipe de football de la NFL », cela peut contribuer à produire des résultats plus pertinents pour ce chercheur ! »
Ingénieur n°1 : « Oui, mais c’est une grande entreprise. Cela devrait être un très gros cerveau. Et il devra toujours apprendre, avec des informations précises.
Comment fonctionnent les entités de recherche?
Maintenant, pour être clair, cette fausse conversation est un aperçu simpliste des raisons pour lesquelles la recherche sémantique est utile. Cela aide Google à mieux faire correspondre le contenu à l’intention derrière la requête. Il y a plus que cela : le modèle de recherche sémantique aide en fait à découvrir les relations entre différentes requêtes. Essayez cette expérience:
Ouvrez une fenêtre de navigation privée et recherchez « Brady Bunch ». Juste pour vous assurer que vous envoyez des signaux, effectuez une autre recherche sur « Greg Brady ». Enfin, pour votre troisième recherche, saisissez « histoire de brady ».
Vos résultats sont probablement un mélange de résultats de Brady Bunch, et peut-être quelques-uns sur Tom Brady, l’histoire du nom, la ville de Brady, et ainsi de suite.
Fermez cette fenêtre et ouvrez une nouvelle fenêtre de navigation privée. Recherchez « football NFL ». Recherchez ensuite « New England Patriots ». Enfin, répétez la requête « historique de brady ».
Cette fois, vous verrez que vous obtenez encore plus de résultats Tom Brady. Google comprend vos requêtes et la façon dont elles sont liées. C’est le pouvoir de cet « autre cerveau » et sa compréhension des relations entre les entités.
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