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Intelligence Artificielle et référencement naturel : deux expertises indissociables 

Depuis le début des années 2010, Google et les géants de la tech ont progressivement intégré des fonctionnalités propulsées par l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning dans leurs algorithmes et outils.

Cette tendance s’est généralisée, jusqu’à déboucher sur l’explosion des usages de l’IA dans le Marketing Digital, dont l’ouverture au grand public de ChatGPT en novembre 2022 n’a été que le révélateur d’une réalité déjà bien installée. En effet, le Search Marketing, le SEO, le SEA et les algorithmes d’outils comme Google ont un fonctionnement qui est intimement lié à l’IA.

Selon Google, entre 15 et 20% des mots-clés recherchés sur le moteur de recherche chaque jour sont des nouvelles requêtes qui n’ont jamais été tapées par les internautes auparavant. Afin de traduire ces requêtes en besoins et d’affiner ses résultats en « reclassant » les sites (logique de Re-ranking / « Learning to Rank »), Google et ses pairs doivent comprendre les intentions cachées les plus fréquentes derrière la sémantique des mots-clés. Cela est particulièrement complexe pour les requêtes ambiguës. Les LLM (Large Language Models) permettent de faire cela de plus en plus efficacement grâce à des jeux de données d’entrainement toujours plus vastes et complets.

Les SERP (Search Engine Results Pages) sont le reflet de l’interprétation automatisée des besoins des utilisateur.trice.s. L’analyse de la réponse du moteur et des éléments mis en avant (images, produits, typologies de pages, vidéos, features « On-SERP » à zéro-clicks) permet de comprendre comment orienter une stratégie SEO/SEA.

Les Google Leaks de 2023-2024 ont permis de confirmer que Google tracke les comportements de ses utilisateur.trice.s sur son moteur de recherche. Google analyse ces comportements grâce à des algorithmes de Machine Learning dédiés, notamment Navboost et Glue, et utilise ces signaux comme autant d’indicateurs de qualité de ses résultats.

Des signaux extrêmement volumineux et emplis de bruit, tels que les sites ignorés / non cliqués (clic skip), le temps d’errance en dehors du moteur (dwell time), les allers-retours entre le moteur et des sites internet (Pogosticking), le scroll ou le CTR (taux de clics), sont traités par le Machine Learning pour déterminer si un site doit être considéré comme plus ou moins qualitatif pour une demande.

Par conséquent, il est essentiel de travailler sur la qualité de votre réponse et de l’expérience utilisateur.trice sur vos pages. Le SXO (mix entre SEO et UX) est une réalité, qui s’assure d’une correspondance la plus parfaite entre le besoin estimé pour votre cible Marketing et votre contenu disponible. Cette logique est également valable pour les campagnes publicitaires, où la qualité de la page de destination et la capacité à convertir sont des éléments clés.

Google et les moteurs de recherche ont la capacité de comprendre et d’interpréter les variations dans la recherche d’information en ligne, en prenant en compte les tendances, qu’elles soient saisonnières ou uniques (événements, actualité). La prise en compte du ou des contexte(s) de recherche influence la réponse et la mise en avant de certains résultats. Selon la temporalité, le caractère événementiel, les tendances du moment ou le lieu, le moteur de recherche vous renverra un résultat différent et adapté.

Il est possible de mettre en place des stratégies visant à préempter votre visibilité en répondant au plus vite à ces demandes émergentes et parfois ponctuelles, notamment via l’analyse des éléments de désambiguïsation proposés par Google comme les PAA (People Also Ask), les Related Searches, ou les suggestions de Google Ads ou Google Trends.

La conséquence la plus fine de cette capacité à traiter les contextes de recherche se matérialise via des outils comme Google Discover, véritable « Home Page personnelle ». Google y fournit des résultats « no clic » basés sur vos préférences et habitudes, et joue un rôle d’assistant personnel dans le but d’anticiper vos recherches.

Par ailleurs, la multi-modalité prend une part toujours plus importante dans les outils d’Intelligence Artificielle. Les IA multimodales peuvent travailler à partir de différents types de sources d’information en entrée (Input) images, documents, vidéos, texte, code source, etc. et en extraire le sens pour répondre à des besoins de transformation sous différents formats de sortie (Output). C’est l’une des fonctions importantes d’outils comme Google Lens ou Gemini : détecter du texte ou du sens dans une image, ou reconnaitre le contenu d’une image et la convertir en texte. Ces usages seront de plus en plus intégrés dans la recherche, notamment pour la recherche visuelle (visual search).

Avec l’arrivée de solutions basées sur des LLM (comme ChatGPT, Meta AI, Gemini, Copilot de Microsoft Bing, Perplexity, Claude, Poe…), une nouvelle ère d’interaction entre l’homme et la machine s’ouvre. La transition entre moteur de recherche, moteur de réponse et Assistant personnel AI-augmenté est en cours.

Il est indispensable de travailler avec une agence spécialisée afin d’anticiper ces changements et pérenniser la visibilité de votre marque. Vous devez être une source d’information privilégiée et exploitée par les LLM et l’Intelligence Artificielle afin de conserver un temps d’avance sur vos concurrents.

Chez CyberCité, nous travaillons avec l’IA-Gen au quotidien, c’est un outil qu’il convient d’utiliser avec discernement pour le référencement naturel, nécessitant un esprit critique et une vérification humaine dans de nombreux cas.

Grâce à des outils d’IA augmentés intégrés à notre logiciel SEO/SEA DataGarden, nos consultant.e.s peuvent générer des cibles marketing ultra précises et créer des personae pour identifier les pain points, freins et argumentaires pour vos offres. Ce travail de brainstorm IA sert ensuite de base à l’élaboration de briefs éditoriaux pour rédiger des contenus adaptés au référencement naturel et à vos cibles. Ces outils de rédaction assistée permettent à nos équipes de se concentrer sur la mise en lumière de vos informations additionnelles qui ajoutent de la valeur et un aspect unique à vos contenus (injection de data first-party, mise en avant de votre savoir-faire, etc.)

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