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2 — Vous n’échapperez pas au machine learning !
3 — Tout d’abord, le machine learning, c’est quoi ?
4 — Google, le cerveau derrière l’intelligence artificielle
5 — Comment le machine learning bouscule le SEO
6 — Est-ce la fin du référencement technique ?
7 — Le SEO à l’ère du machine learning
Business

Le machine learning change le SEO (et vous avez tout intérêt à vous adapter)

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Par Andréa Bensaid - 21 mars 2018 / 11H38

Le référencement naturel évolue sans cesse, au gré des progrès techniques et des usages, sans pour autant que son socle ne soit modifié. Mais avec le machine learning, c’est tout l’édifice SEO qui pourrait être secoué, contraignant les référenceurs à s’adapter ! Andréa Bensaid, CEO d'Eskimoz, fait le point.

Si le web était une peinture de maître, c’est Google qui tiendrait le pinceau. En effet, depuis de longues années, le géant de Mountain View façonne Internet selon ses désirs en utilisant ses algorithmes en guise de couleurs, qu’il applique consciencieusement sur la Toile. Il y a désormais un nouveau venu sur sa palette : le machine learning. Une innovation invisible, encore intangible, mais qui va progressivement contraindre les spécialistes du référencement naturel à adapter leurs méthodes SEO. Voici pourquoi – et comment !

Vous n’échapperez pas au machine learning !

Le machine learning, c’est comme la politique : même si vous préférez ignorer son existence, vous ne pourrez pas échapper à ses conséquences. Un jour, vous constaterez une brusque chute du trafic sur votre site web (ou sur celui d’un de vos clients) ; vous vous rendrez compte que des pages ont soudain disparu des SERPs alors qu’elles étaient en excellente position ; ou vous remarquerez que vos taux de conversion sont en berne quand tout allait bien quelques jours plus tôt. Et le fautif, ce sera cette nouvelle technologie dont tout le monde parle, mais que vous avez préféré méconnaître – exactement comme on préfère mettre la poussière sous le tapis.

Tout d’abord, le machine learning, c’est quoi ?

Comme c’est très bien expliqué ici, dans « machine learning », il y a « learning ». Apprentissage, donc. Mais apprentissage par les données, celles-ci étant le carburant qui permet au machine learning d’avancer. Concrètement, il s’agit d’un sous-domaine de l’intelligence artificielle basé sur le développement d’algorithmes qui permettent aux logiciels d’apprendre à partir de connaissances qu’on leur injecte, exactement comme le cerveau humain le fait en s’instruisant.

Ce processus est de plus en plus utilisé dans le cadre du marketing digital et des stratégies déployées dans le e-commerce. La nouveauté, c’est qu’il impacte aussi (indirectement) le référencement naturel et la façon dont les référenceurs travaillent à optimiser les pages web via le SEO.

Google, le cerveau derrière l’intelligence artificielle

Vous ne l’ignorez pas : la nouvelle philosophie prônée par Google tend à se rapprocher de plus en plus des besoins utilisateurs. Hier, Google était un moteur de recherche tout ce qu’il y a de banal, proposant des solutions génériques à des problématiques variées. Aujourd’hui, la firme ambitionne de devenir plutôt un « moteur de réponse » : une plateforme suggérant des réponses directes aux requêtes, sans même que les internautes aient besoin de cliquer sur des liens. C’est dans cette optique qu’il faut considérer la place prise par la Position Zéro et par les « Autres questions posées » au sein des SERPs.

Or, dans cette quête de la réponse la plus pertinente, Google s’appuie sur les leviers innovants – comme le machine learning, donc. À travers cette technologie, le géant du web entend accroître sa connaissance des utilisateurs et sa compréhension de leurs motivations, dans le but de répondre avec toujours plus d’efficacité, de pertinence et de qualité.

Ne croyez pas qu’il s’agisse de science-fiction : c’est déjà ce que fait RankBrain, l’algorithme de Google qui exploite les potentialités du machine learning. Et qui aide le moteur à mieux comprendre ces 15 % de requêtes quotidiennes tapées pour la première fois.

Comment le machine learning bouscule le SEO

Tout cela a un impact notable sur le SEO. Pour bien comprendre pourquoi, revenons-en aux bases : le boulot des référenceurs consiste à positionner les pages de leurs clients dans les meilleures places des SERPs de Google, en usant de tous les leviers adéquats. Ceux-ci sont en grande partie techniques (on-page, notamment), avec le soutien de contenus de qualité.

Désormais, le machine learning change la donne. Et inverse les priorités. Parce que Google ambitionne de proposer des réponses toujours plus pertinentes aux internautes, ses algorithmes s’appuient sur des contenus de plus en plus qualitatifs, pertinents et utiles, seuls à même de les satisfaire – et de créer des liens de confiance. L’apprentissage dont sont capables ces algorithmes leur permet de s’adapter rapidement aux besoins changeants des utilisateurs et aux évolutions des usages, et de moduler leurs exigences en fonction.

Ce qui contraint les référenceurs, à leur tour, à s’adapter. Et à se transformer en pourvoyeurs de contenus. Pas n’importe lesquels : des contenus qui prennent en compte les besoins et les intentions des internautes, tout en offrant une expérience utilisateur optimale tout au long du parcours client. Ce mouvement auquel est confronté le SEO n’est d’ailleurs pas limité au machine learning : les mots-clés longue traîne, la recherche vocale, le référencement local et la présence sociale en font également partie. Le succès d’une agence de référencement naturel sera de savoir s’adapter à ces nouvelles exigences !

Est-ce la fin du référencement technique ?

Le SEO version « machine learning » a-t-il encore besoin de s’appuyer sur des leviers techniques ? C’est la question que se posent les référenceurs, et à juste titre. Les méthodes on-page ne sont plus aussi déterminantes qu’autrefois. Il n’est plus rare de tomber sur des contenus installés en première page des SERPs qui n’intègrent même pas la requête exacte à laquelle ils sont associés ! Dans le même ordre d’idée, si les backlinks continuent de jouer un rôle dans le référencement naturel, il est de plus en plus clair que leur qualité est bien plus déterminante que leur quantité. Les liens naturels, en particulier, ont désormais une valeur plus conséquente. Progressivement, l’animation des comptes sociaux pour relayer les contenus et créer des interactions avec les utilisateurs réduit la portée d’un netlinking forcené.

Les outils confirment petit à petit cette évolution. Imaginez la puissance d’un service comme la Google Search Console quand, dans quelques années (mois ?), l’apprentissage continu induit par le machine learning permettra à la plateforme de proposer des solutions toujours plus pertinentes aux problèmes techniques rencontrés par les webmasters. Allons même plus loin : dans le futur, Google pourrait proposer un pack technique de base à ajouter à son site web pour le rendre SEO friendly, sans même avoir besoin de mettre les mains dans les balises ou dans le code !

Le SEO à l’ère du machine learning

Conséquemment, est-ce la fin du référencement naturel ? Et partant, la fin des référenceurs ?

C’est, du moins, la fin du SEO tel qu’on le connaît maintenant. Avec, en contrepartie, un référencement basé sur la création et la diffusion de contenus de qualité, capables de répondre avec précision aux requêtes des internautes et de leur fournir des solutions réellement utiles. Avec, aussi, des stratégies qui s’appuient de plus en plus sur la puissance des données, celles-ci aidant à communiquer non seulement avec les internautes, mais également avec les robots de Google – pour une meilleure indexation et une visibilité plus importante.

Cette méthodologie, favorisée (ou contrainte, selon les points de vue) par le machine learning, aura pour effet d’augmenter le taux de clics sur vos pages web (ou celles de vos clients). Hausse qui, à son tour, enverra des signaux positifs aux algorithmes de Google, et agira de la meilleure façon sur le ranking du site en question, donc sur son positionnement, etc.

Bien sûr, dans cette perspective, la technique ne disparaît pas. Mais elle est motivée par la nécessité d’offrir une expérience utilisateur optimale, notamment via l’affichage rapide des pages web et une navigation qui s’appuie sur une profonde connaissance des besoins clients.

Les évolutions liées au machine learning obligent les experts en référencement naturel à reconfigurer leurs missions et leurs méthodes, et à revoir leurs priorités. Le web de demain ne sera plus un banal jeu de questions/réponses et de bricolage technique : il s’agira de prendre en compte les aspirations des internautes pour leur suggérer des réponses qui satisfassent jusqu’à leurs désirs les plus profonds. Rien de tout cela ne sera possible sans une stratégie globale qui regroupe SEO, SEA et SMO. Et qui s’appuie sur la qualité des contenus !

Par

Andréa Bensaid

21 mars 2018 / 11H38
mis à jour le 01 avril 2019
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