Éplucher la data, pour comprendre comment sont structurées les requêtes Google, permet aujourd’hui de savoir exactement quelle typologie et quel format de contenu il est nécessaire de produire pour truster les meilleures positions. C’est ce qu’on appelle le Data Driven Content Marketing.
Depuis Hummingbird en 2013), Rankbrain en 2015, on sait que l’algorithme se structure autour des questions que l’on pose à Google. En effet, avec Rankbrain, Google retravaille ses classements algorithmiques via le Machine Learning et des analyses liées à la « satisfaction de l’utilisateur ». Les mises à jour régulières Google Core Update ou encore Google MUM (algorithme permettant d’apporter des réponses plus pertinentes aux recherches complexes) de fin 2021 le prouvent encore.
Cependant, les réponses aux requêtes conversationnelles sont encore parcellaires. Le Featured Snippet (ou position 0) est souvent tronqué par l’assistant vocal, particulièrement sur les positions 0 affichant des listes à puces ou des tableaux, où n’est cité que le site source de l’information.
Une stratégie SEO fortement orientée sémantique reste le facteur principal de positionnement en Featured Snippet, car le contenu écrit est toujours le carburant de l’algorithme. D’où une limite : certains formats de position 0 contenant des caractères spéciaux et des tableaux ne sont pas encore à 100 % prononçables par le moteur de réponse vocal.
Dans ce contexte, c’est l’intégralité de la stratégie SEO qui est à penser par l’axe de la data. L’enjeu est de collecter et d’analyser les données des SERP (Search Engine Result Page) à grande échelle pour identifier les formats de contenus qui se positionnent, d’anticiper les grandes tendances du moteur de recherche, notamment en matière de recherche vocale, et bien sûr de créer le contenu qui se positionnera sur ce champ sémantique.
Concrètement, il s’agit de collecter des volumes de données issues des SERP (Search Engine Result Page) et des pages de la concurrence pour améliorer le cycle de vie du contenu : en d’autres termes, aider au choix des types de contenus à mettre en place, à leur planification et à leur visibilité.
Objectif : gagner en visibilité Featured Snippet sur la thématique de l’eau.
La data permet de penser sa stratégie de manière personnalisée : ce qui fonctionne pour un secteur, un site, une requête formulée par l’internaute, ne marchera pas systématiquement !
Le consultant SEO moderne construit ses datasets (jeux de données) provenant de différents outils métiers et sources (la SERP de Google en tête). Le but étant de tout agréger et d’en tirer l’essentiel, à savoir une stratégie répartissant les niveaux d’efforts entre les différents leviers du SEO : contenus et types de médias, optimisations techniques, stratégies off page, optimisations des zonings, des tunnels de conversion…
Pour aller encore plus loin dans la personnalisation et l’efficacité de vos stratégies, la Data Ingestion permet de rajouter une couche spécifiquement dédiée à vos objectifs. Il s’agit d’agréger vos données internes aux données déjà collectées sur la base d’une clé d’association commune (généralement l’URL) : produits générant le plus de marge ou autres informations de priorisation, attributs de vos produits ou navigations à facettes… pour calibrer encore plus finement vos analyses SEO et prendre des décisions impactantes.
Le mot de l’experte
Chaque stratégie Data Driven SEO doit être testée et confrontée à des tests grandeur nature afin de valider que les concepts sont efficaces : split tests, déploiements progressifs et POC (Proof Of Concept) SEO sont indispensables pour faire les choix les plus ROIstes. Nos méthodes s’intègrent donc parfaitement dans des développements en méthode agile. Sylvie Cochet – Head of Content – CyberCité
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