Bientôt le SEO vous dira combien il va vous rapporter
Les clients de prestations SEO souhaitent plus de transparence sur ce que leurs investissement en référencement naturel vont leur rapporter en termes de traffic, positionnement et de chiffre d’affaires. De nombreuses solutions pour prévoir leurs résultats commencent à émerger. Selon le fondateur de l’éditeur d’outils SEO, Louis Chevant, l’objectif de la prédiction est « d’apporter plus de transparence sur le parcours d’optimisation et faciliter la prise de décision, avec à la clé un gain de temps et une diminution des coûts significatifs. C’est une approche du SEO beaucoup plus accessible financièrement ». Selon les référenceurs, le positionnement des pages est calculé sur une base de 200 à 300 critères par les algorithmes des moteurs de recherche, Google en premier. Des analystes SEO cherchent désormais à reproduire les résultats de ces algorithmes afin de pronostiquer le positionnement de pages Internet pour des mots clés. Ils utilisent des outils intégrant des algorithmes pour calculer un « taux de faisabilité », l’estimation donc du rang sur lequel une page peut se positionner. Remy Bacha et Vincent Terrasi, data scientists chez OVH, ont mis au point une méthode indiquant le rang probable d’une page sur la SERP selon son contenu et ses caractéristiques techniques. Ils ont également élaboré une liste d’une centaine de facteurs dont l’impact SEO était prouvé. On y retrouve les facteurs internes comme « la webperf ou l’appartenance au https, des facteurs externes, comme le nombre et la provenance des backlinks » la pertinence du contenu étant primordiale pour Google. Pour savoir quelle est l'influence de chaque critère pour un thème donné, leur méthode consiste à récupérer les cent premiers résultats de la SERP sur environ 20 000 requêtes. Un algorithme de machine learning lisse ensuite l'importance des critères pour dresser une cartographie réaliste et précise de leur importance. Ce procédé revendique une fiabilité de 90%. Autrement dit, seules 10% des préconisations n'ont pas l'influence attendue sur le positionnement de la page. Pour se concentrer exclusivement sur le choix des mots clés dans une perspective ROIste, le fondateur de SmartKeyword à lui aussi développer une technique afin d’attribuer un taux de conversion à chaque page et un score aux mots clés en fonction de la quantité de trafic estimée ainsi qu'une valeur monétaire calculée à partir du chiffre d'affaires qu'ils peuvent générer. Les données analysées sont celles du site, récupérées sur Google Analytics et la Search Console. Prédire avec précision dans quelle intention un internaute tape chacune de ses requêtes permet de préparer et publier sur son site le contenu exact qu'il s'attend à trouver. Google se montre de plus en plus sensible à l'adéquation entre la finalité de requête et le contenu. A tel point qu'il en a fait un critère de positionnement. Comme c'est aussi un vecteur de hausse du taux de conversion, l'intention de recherche est naturellement devenue le nouvel eldorado des référenceurs. Pour deviner ce que veut l'internaute, Rémi Bacha fait partie de ceux qui tentent de "penser comme Google", puisque le moteur de recherche sait ce que veulent ses utilisateurs. Le data scientist récupère les résultats de la SERP, les analyse et instaure des "labels d'intention" pour caractériser les points en commun entre les pages : "acheter", "s'informer", "se déplacer", etc. Vincent Terrasi opte pour une méthode différente et plus complexe techniquement qui obtient déjà 97% de résultats positifs. Elle consiste à apprendre à un réseau neuronal cognitif à reconnaître une intention de recherche en explorant toutes les combinaisons possibles pour cette intention dans une base de données de mots clés de recherche recueillie à partir des moteurs de recherche. Cette même technique est utilisée dans la reconnaissance des images. Enfin, d'ici quelques mois, il sera possible selon Vincent Terrasi d'utiliser un pronostic de trafic et de chiffre d'affaires sur un thème ou une page, et non plus seulement un mot clé, pour prioriser son travail. Cette prévision s'appuiera sur les données passées pour en déduire le potentiel à venir.







