En décembre 2019, l’intention de recherche était citée comme le facteur le plus déterminant par les meilleurs spécialistes SEO du monde, comme Viola Eva, Sławek Czajkowski et Josh Hardwick.
Si vous voulez vous positionner et rester positionné en 2023, rien ne change sur ce point : vous devez prendre l’intention de l’utilisateur au sérieux.
Je pense que l’intention de recherche est en train de devenir le socle de l’optimisation de contenu. Elle pèse désormais autant que les backlinks, le SEO technique et le contenu dans l’évaluation d’une page. Et c’est un point sur lequel s’accordent toutes les personnes que j’ai sollicitées pour cet article.
D’autant que nous savons que Google ajuste bel et bien sa façon de reconnaître l’intention de recherche. Les changements majeurs d’intention ont commencé après la mise à jour BERT d’octobre 2019. De nombreux SEO ont signalé des chutes de positionnement sur des mots-clés pour lesquels ils se positionnaient sans leur accorder d’attention particulière, et donc sans prêter attention à l’intention globale de la SERP (page de résultats du moteur de recherche).
Face à ces ajustements et à ces changements, nous avons décidé de les étudier.
Cet article va vous éclairer sur :
1. Comment déterminer l’intention de l’utilisateur, grâce à mes formidables invités.
Je veux que vous connaissiez la méthode intelligente pour déterminer l’intention de recherche. Vous pouvez tout faire à la main, à l’ancienne, ou apprendre des meilleurs.
J’ai demandé l’avis de grands noms du SEO, comme Viola Eva, Robbie Richards, James Dooley, Steve Toth, Kevin Indig, Lukasz Zelezny, Miles Beckler, Gael Breton, Matthew Woodward, Nathan Gotch, Adam Chronister et Matt Diggity.
2. Comment l’intention de l’utilisateur évolue dans le temps, d’après une étude de données portant sur 37 000 mots-clés.
Pour cette partie, j’ai demandé l’aide de Maciej Gruszczyński, Surfer tout frais (comprenez : notre nouveau membre de l’équipe) et magicien du machine learning. Maciej et moi avons utilisé BERT pour déterminer l’intention de l’utilisateur à partir de la requête, des métadonnées et de l’URL issues de la SERP.
Ces deux parties forment une vue d’ensemble complète des raisons pour lesquelles l’intention de recherche mérite une attention particulière dans votre démarche SEO, du point de vue des meilleurs marketeurs ET des données brutes, implacables.
Points clés
Voici la version courte :
- L’intention de recherche est un facteur de positionnement crucial, reconnu par les meilleurs SEO du monde entier. Ils fondent activement leurs stratégies sur l’intention de recherche.
- Les méthodes des SEO pour étudier l’intention de recherche ne sont pas toutes identiques, mais la plupart reposent sur une analyse des résultats de recherche réels.
- En un an, l’intention de recherche de notre échantillon de 37 000 mots-clés a changé d’environ 12 % (c’est la moyenne des résultats recueillis à quatre dates, qui encadrent trois mises à jour majeures de l’algorithme).
- Près de la moitié des changements intervenus après BERT sont revenus à l’intention d’origine en moins d’un an.
- Après la Core Update de décembre 2020, 24 % des mots-clés qui avaient changé lors de la mise à jour de mai ou de BERT sont revenus à leur intention d’avant BERT.
- 23 % des mots-clés à intention d’achat sont devenus informationnels ou commerciaux.
Un changement de 12 % est-il assez important pour s’en soucier ?
Comme l’a dit Matt Diggity lui-même :
12 % des requêtes, cela me semble un changement assez important.
Difficile de dire le contraire. Sur 37 000 mots-clés, 4 500 ont changé d’intention en un an. Difficile de passer à côté de ces chiffres.
J’ai demandé à des experts reconnus leur avis sur le sujet ; je vous explique aussi comment nous avons obtenu nos résultats et quelles conclusions concrètes nous en tirons.
Question 1 : pourquoi est-il important d’analyser l’intention de l’utilisateur ?
Si vous ne vérifiez pas l’intention de l’utilisateur et ne vous alignez pas sur elle, vous ne vous positionnerez pas.
Cette simple phrase dit tout. Si vous ne répondez pas aux besoins de vos visiteurs, vos efforts de contenu échoueront. Ou, au minimum, atteindre et conserver une bonne position (grâce à l’autorité du domaine, aux backlinks, etc.) vous coûtera beaucoup plus cher.
Vous ne pouvez pas ignorer l’intention quand vous élaborez votre stratégie de contenu.
Quand vous créez du contenu en phase avec ce que Google considère déjà comme pertinent, vous avez plus de chances de vous positionner. Si vous ignorez l’intention et commencez simplement à écrire sur un mot-clé, le risque de manquer la bonne intention (et donc de ne pas vous positionner) est nettement plus élevé. Comprendre l’intention, c’est comprendre ce qu’il faut pour se positionner.
Le rôle de Google est de renvoyer la réponse la plus pertinente à une requête. Si vous comprenez ce que Google juge pertinent, vous pouvez créer un brief de contenu et une stratégie SEO plus ciblés, et augmenter considérablement vos chances de succès.
L’intention de l’utilisateur est une condition du positionnement. Sans y répondre, aucun autre facteur de positionnement ne s’applique ni n’a de sens.
Vous ne vous positionnerez tout simplement pas si vous ne proposez pas le bon type d’article que Google s’attend à voir pour une requête.
L’intention du mot-clé va dicter la structure de la page et l’angle du contenu. Par exemple, un contenu informationnel doit être rédigé et structuré différemment d’un contenu transactionnel.
L’intention de recherche est un mot à la mode dans les communautés SEO, et à juste titre, car aussi puissants que soient vos backlinks, si vous ne répondez pas à l’intention de la requête, aucun netlinking ne fera se positionner votre site.
L’époque du netlinking pur et simple et du bourrage de mots-clés est révolue. Si votre contenu ne correspond pas à l’intention de l’utilisateur, vous ne pouvez pas faire grand-chose, si ce n’est ajuster le contenu pour qu’il corresponde à ce que cherche l’internaute. Répondre à l’intention de recherche n’est pas la seule chose à faire pour se positionner, mais c’est la colonne vertébrale de toute page.
Qu’est-ce que tout cela signifie pour vous ?
Si vous essayez de positionner une landing page produit (intention d’achat) sur une SERP où se positionnent exclusivement des articles informationnels, vos chances d’apparaître dans le top 10 sont nulles.
Vous pouvez avoir les backlinks les plus puissants et le Score de contenu le plus élevé, et n’obtenir pourtant aucun trafic organique sur vos mots-clés cibles. C’est de l’argent jeté par les fenêtres.
J’analyse l’intention de l’utilisateur pour améliorer les indicateurs souhaités, convenus avec le client pour lequel je travaille.
L’intention est le facteur le plus important pour prioriser et qualifier précisément vos opportunités de mots-clés. Ratez cette étape et vous gaspillerez beaucoup de ressources à viser des mots-clés sur lesquels vous ne pouvez pas raisonnablement vous positionner, ou qui ne servent pas le modèle de monétisation de votre site.
C’est très intéressant. Selon Robbie, l’intention de recherche peut aussi avoir un impact important sur votre modèle économique.
Voici comment je le vois : si vous avez un site e-commerce multiproduit et que vous parvenez à positionner les produits d’une catégorie, vous devriez élargir votre catalogue avec des produits de cette même catégorie. Ces produits se positionnent bien parce que l’intention dominante de leurs mots-clés est l’achat.
Il y a de fortes chances que vos autres articles se positionnent mal, parce qu’ils ciblent des expressions à intention informationnelle ou d’investigation commerciale.
Votre offre finale dépendra donc en grande partie de l’intention de recherche.
L’intention de l’utilisateur vous aide à décider comment rivaliser sur une SERP, et même s’il faut s’y essayer.
L’intention de recherche est importante, car elle indique que l’internaute est plus avancé dans son processus d’achat. Elle peut aussi renseigner sur la qualité de votre trafic.
L’intention de recherche compte, car elle va droit au cœur de ce que l’utilisateur cherche réellement. Chaque fois que quelqu’un lance une recherche, il a un objectif en tête, qu’il s’agisse d’acheter ou simplement de s’informer. Votre rôle de marketeur est de comprendre cet objectif pour y répondre. Répondre à l’intention de recherche rend les clients plus satisfaits, ce qui améliore le positionnement de votre site.
L’intention de recherche consiste à comprendre pourquoi quelqu’un effectue une recherche. A-t-il l’intention d’acheter quelque chose, veut-il comparer des prix ou simplement en savoir plus sur un produit ? Ce sont les questions auxquelles répond l’intention de recherche, et cela vous permet de proposer des résultats plus ciblés qui, par la suite, vous feront mieux classer par Google tout en améliorant votre taux de conversion.
Voici le mot de la fin de Matthew Woodward, qui résume le mieux la situation :
L’intention peut littéralement faire ou défaire une entreprise, en recherche organique comme payante.
Si vous avez dépensé des dizaines de milliers de dollars à développer votre site, vos contenus et votre profil de liens pour vous positionner sur des mots-clés à fort volume contenant le mot « free » (gratuit), il est peu probable que l’opération soit rentable.
Mais si vous dépensez la même somme en vous concentrant uniquement sur des mots-clés alignés sur l’intention de votre activité, vous allez croître.
L’une des plus grosses erreurs que je vois, ce sont les gens qui sacrifient l’intention au volume de recherche, et qui sacrifient ainsi leur budget.
Matthew estime que le taux de conversion de mots-clés à faible volume de recherche peut être bien plus élevé que celui de nombreuses requêtes à fort volume dépourvues de la bonne intention.
Si quelqu’un utilise le mot « free » (gratuit) dans sa requête, cela signifie qu’il n’a aucune intention de vous laisser son argent. Si votre objectif est de gagner de l’argent avec cette page, vos chances sont faibles. Il peut toutefois y avoir d’autres raisons de vouloir vous positionner sur ces mots-clés. Soyez simplement réaliste quant à votre objectif.
Question 2 : comment déterminer l’intention de l’utilisateur ?
Il existe de nombreuses façons d’analyser l’intention de recherche : du simple coup d’œil à l’examen de chaque concurrent page par page, en passant par l’analyse des fonctionnalités de la SERP.
Je les ai toutes essayées. Et je me suis longtemps demandé comment les meilleurs SEO s’y prennent. Voici ce qu’ils m’ont répondu :
Gael Breton analyse ses mots-clés un par un.
Faites attention aux balises title et aux URL.
Miles Beckler suggère tout simplement de faire des recherches Google.
Prenez le temps de comprendre ce que Google considère comme un contenu pertinent pour cette expression avant d’écrire.
Viola Eva examine les fonctionnalités de la SERP pour choisir le bon format de contenu :
J’examine l’ensemble de la première page et je commence par les éléments médias. Google affiche-t-il des images, des vidéos, des résultats organiques classiques, un pack local ? Cela m’aide à comprendre ce que Google considère comme l’intention de l’utilisateur, et aussi à savoir si rédiger une page est la bonne stratégie pour gagner de la place en première page.
Lukasz Zelezny fonde sa démarche sur Google Analytics et d’autres fournisseurs de données :
J’examine à rebours les mots-clés organiques dans Google Analytics, après les avoir récupérés depuis la Search Console via Keyword Hero. Google Analytics décrit mieux les aspects comportementaux que Google Search Console. En revanche, GA ne permet pas à l’origine d’afficher les mots-clés organiques derrière le trafic organique. Avec Keyword Hero, je vois non seulement le nombre de visites (qui est normalement corrélé au nombre de clics), mais aussi le temps passé sur la page, le taux de rebond, les conversions, le taux de conversion et, pour les sites e-commerce, tout un ensemble de métriques propres au e-commerce.
Robbie Richards a toute une méthode fondée sur les URL et les balises title.
De manière générale, les SERP vous indiquent l’intention de l’utilisateur derrière une requête : elles positionnent les types et formats de contenu qui répondent le mieux à cette intention.
Par exemple, si vous voyez surtout des fiches produits ou des pages catégories e-commerce se positionner sur un terme donné, vous pouvez en déduire que l’intention derrière cette requête est plutôt transactionnelle.
De même, supposons que vous voyiez surtout des articles de blog au format liste se positionner sur une requête du type « best X for Y » (meilleur X pour Y). Dans ce cas, vous pouvez en déduire que l’intention de l’utilisateur relève plutôt de l’investigation, et qu’un article comparant différentes options se positionnerait le mieux.
Vous pouvez repérer rapidement ces tendances en observant les schémas d’URL ou de balises title dans les SERP.
En plus d’analyser les types et formats de contenu de la SERP, vous devez aussi tenir compte de la requête elle-même. Cela suppose de comprendre l’audience et de faire preuve de bon sens. Cherchez dans la requête les modificateurs qui indiquent différents stades d’intention.
Par exemple, si quelqu’un ajoute à sa requête les modificateurs « best, top, alternative, competitors » (meilleur, top, alternative, concurrents), vous savez qu’il compare activement les options avant d’acheter. Cela peut indiquer une intention d’investigation de milieu de tunnel. Idéal pour les modèles de sites affiliés.
J’ai rédigé un guide complet d’analyse de la SERP si vous voulez approfondir.
Ensuite, j’examine les résultats organiques, et surtout la longueur et le type de contenu : la première page est-elle remplie de guides longs ? D’articles comparatifs avec des tableaux ? De pages catégories produits ? Cela m’aide à décider quel type de page créer ou optimiser.
Kevin Indig a construit toute une formule à partir de sa méthode.
J’examine trois choses :
1. Les types de sites qui occupent les premières positions
2. Les fonctionnalités de la SERP affichées par Google
3. L’évolution des positions dans le temps pour la requête
C’est ce qui me donne la meilleure idée de la façon dont Google interprète l’intention de l’utilisateur pour une requête donnée. Le système que j’ai développé et décrit dans mon article solving fragmented user intent montre comment utiliser les outils de suivi des positions pour exporter les fonctionnalités de la SERP et identifier l’intention de l’utilisateur à grande échelle. Cerise sur le gâteau, ce concept vous permet de suivre l’évolution de l’intention de l’utilisateur dans le temps.
Steve Toth fonde ses recherches sur l’analyse des concurrents.
J’examine surtout les types d’articles présents sur la SERP, par exemple des listes, des comparateurs, des guides, des marketplaces, des agrégateurs et, moins souvent, des entreprises qui proposent réellement le produit ou le service. Je regarde sur quels mots-clés se positionnent mes concurrents. Si je connais l’intention du mot-clé d’origine, on peut raisonnablement supposer que les autres mots-clés bien positionnés partagent une intention similaire.
Adam Chronister donne des exemples, en partant de la requête elle-même.
Quand je cherche des signes d’intention dans une requête, j’examine généralement les requêtes entrantes elles-mêmes et j’identifie certains modificateurs. Parmi les plus évidents : how, what, who, where (comment, quoi, qui, où), etc.
Exemple :
- How to buy a life insurance plan (comment souscrire une assurance vie)
- Where to get a fishing license (où obtenir un permis de pêche)
D’autres modificateurs peuvent être des termes comme buy, top, order, best (acheter, top, commander, meilleur), etc.
- Top Pizza Restaurants in Seattle (meilleures pizzerias de Seattle)
- Best Spa in Chicago (meilleur spa de Chicago)
- Where to buy snow tires (où acheter des pneus neige)
Le rapport sur les performances de Google Search Console mesure l’intention des utilisateurs qui arrivent sur un site. Plus bas dans le rapport, je vois les requêtes qui génèrent du trafic vers le site ; à partir de là, il est facile de les prioriser par impressions et par clics, et de repérer dans ces termes le vocabulaire qui trahit l’intention de l’utilisateur.
Pour Matt Diggity, la vérité se cache dans les titres des pages.
Les titres racontent généralement toute l’histoire. Il faut toutefois du temps pour aiguiser son flair de détective de l’intention de recherche. Mais vous finirez par pouvoir regarder une SERP et vous dire simplement : « Quand je tape best wireless router (meilleur routeur sans fil) dans Google, j’obtiens une série d’articles de liste. L’intention doit donc être de consulter des avis. »
Dans de rares cas, vous devrez peut-être ouvrir la page pour voir de quel type elle est (transactionnelle, informationnelle, annuaire, etc.), mais dans 99 % des cas, vous trouverez la réponse dans le titre.
Nathan Gotch s’appuie sur les types de pages qui se positionnent.
La requête elle-même révèle souvent l’intention. Mais rien ne vaut l’examen des SERP réelles, suivi d’une analyse qualitative des pages qui se positionnent. Au bout du compte, la question est : quels TYPES de pages se positionnent (informationnelles, transactionnelles, etc.) ?
James Dooley est un adepte du clustering de mots-clés.
Si vous n’avez pas de spécialiste du clustering de mots-clés dans votre équipe, je vous recommande de combler ce manque rapidement. À mon avis, c’est le poste le plus crucial de votre équipe.
De nombreux outils peuvent vous aider à regrouper vos mots-clés selon l’intention. Vous en trouverez quelques-uns ici si cela vous intéresse.
Milosz Krasinski s’assure que le volume de recherche est le bon.
J’analyse l’intention en commençant par la cartographier, afin de constituer une liste de mots-clés plus stratégique. Je crée ensuite des catégories de mots-clés selon le volume de recherche et l’intention. Je peux alors adapter mon contenu en conséquence.
Neal Taparia utilise des outils pour déterminer l’intention de l’utilisateur.
Il existe de nombreuses méthodes astucieuses et complexes pour comprendre l’intention de recherche mais, pour être honnête, j’ai tendance à utiliser Cognitive SEO, un outil en ligne qui aide dans ce domaine. Identifier l’intention de recherche et y répondre est vraiment important, il est donc judicieux de se faire aider autant que possible.
Matthew Woodward s’en tient aux résultats de recherche.
Il y a une grande différence entre ce que vous pensez être l’« intention de l’utilisateur » et ce que Google en pense.
Au bout du compte, nous voulons nous assurer que nos efforts sont alignés sur la définition que Google donne de l’« intention de l’utilisateur ». Et pour la cerner, il n’y a pas de meilleur outil que l’observation.
Cherchez votre mot-clé cible et observez l’image complète que vous avez sous les yeux : la SERP.
Les résultats de recherche sont le produit d’un algorithme. C’est la façon dont Google vous dit : « Voici ce que veulent les utilisateurs. »
Nous accordons une grande attention à l’intention lors de notre recherche manuelle de mots-clés.
Si l’intention d’un mot-clé ne correspond pas à notre profil de client idéal, cela ne vaut pas la peine d’y consacrer du temps ou de l’argent.
Par exemple, vous pourriez sans doute obtenir des milliers de visiteurs par mois dans votre niche en vous positionnant sur des mots-clés contenant le mot « free » (gratuit), mais cette intention ne sert généralement pas les résultats financiers de l’entreprise.
Voyez-vous les points communs entre les citations de nos experts ? Les titres, les fonctionnalités de la SERP, la requête elle-même… C’est tout ce qu’il vous faut pour déterminer l’intention de l’utilisateur avec une grande précision.
Si la plupart de nos experts disent étudier eux-mêmes l’intention de recherche, chez Surfer, nous avons décidé de fonder notre étude sur le big data et l’automatisation. Le modèle issu de cette recherche fait d’ailleurs partie de l’outil de recherche de mots-clés, où il reconnaît l’intention de recherche d’un cluster thématique traité sur une seule page.
L’objectif principal de l’utilisation du machine learning dans ce processus est d’analyser les SERP et de signaler en continu les intentions qui changent. Analyser l’intention de recherche à la main vous dira ce qui fonctionne aujourd’hui pour un mot-clé donné.
Nous allons d’ailleurs pousser plus loin l’automatisation de l’analyse de l’intention de recherche, pour que vous puissiez repérer les tendances et les changements d’intention.
Étude de cas big data sur l’intention de l’utilisateur : comment l’intention de recherche a-t-elle évolué dans le temps ?
Voici donc ce qui s’est passé.
Maciej, notre spécialiste du big data, a pris la version distillée de BERT, y a ajouté sa recette secrète et a entraîné le modèle. Il a intégré au jeu de données d’entraînement les fonctionnalités de la SERP, des données géographiques, la sémantique et des annotations humaines, pour que BERT puisse déterminer l’intention de l’utilisateur à partir de la requête, du titre, de l’URL et de la description.
Pour vous donner un aperçu de notre démarche, voici un exemple simplifié du type d’informations que nous avons fournies à notre BERT.
La SERP affiche-t-elle un pack local ? L’intention de recherche est très probablement locale. Comme dans l’exemple ci-dessous :
Le Knowledge Panel s’affiche, et il n’y a aucun signe d’investigation commerciale (comme les mots « review » ou « best », avis ou meilleur) ? L’intention est informationnelle.
Tous ces éléments, combinés aux modificateurs de requête et aux annotations humaines, ont donné d’excellents résultats. En bref, c’est ainsi que nous avons entraîné BERT. Et ça marche !
Mais avant de vous montrer les résultats, revoyons un aspect essentiel de l’intention de recherche : ses types.
Notre classification des types d’intention de recherche
Il n’existe pas de classification unique et simple de l’intention de l’utilisateur.
La classification la plus répandue divise l’intention de recherche en plusieurs catégories : informationnelle, navigationnelle, transactionnelle et commerciale.
Mais après avoir analysé les SERP, nous sommes arrivés à une classification un peu différente, tout aussi simple. Selon nous, elle reflète mieux la répartition des SERP :
- Informationnelle
L’utilisateur veut trouver des informations sur un sujet, apprendre et approfondir ses connaissances.
- Investigation client
L’utilisateur sait qu’il doit faire un achat, mais n’est pas encore sûr de sa nature exacte. Par exemple, l’internaute sait qu’il lui faut un nouveau casque audio, mais ne sait pas quelle marque choisir, s’il le veut sans fil ou non, etc.
- Achat
L’utilisateur sait désormais exactement ce qu’il veut acheter et cherche le meilleur endroit où se le procurer.
- Locale
L’utilisateur a besoin d’un service local : un plombier, un coiffeur, une pizzeria ouverte 24 h/24. Il veut voir des cartes, des prix et des coordonnées.
Chaque catégorie s’est vu attribuer des indicateurs. Par exemple, le pack local pour l’intention locale, un modificateur de requête pour l’investigation commerciale, ou le carrousel d’annonces pour l’achat.
Grâce à cet ensemble de règles et aux contributions de nos experts SEO, nous avons pu préparer un jeu de données, et BERT a pu apprendre à déterminer l’intention de l’utilisateur.
D’accord, mais comment diable pouvez-vous utiliser BERT ? C’est l’algorithme de Google !
J’ai demandé à Maciej de l’expliquer, car cette question vous vient peut-être à l’esprit. Selon lui, BERT n’est qu’un modèle de traitement automatique du langage naturel parmi d’autres, mais il a véritablement changé la donne dans le machine learning.
Il affirme que son architecture fondée sur les transformers est à la fois innovante et massive. Elle peut donc servir à un large éventail de tâches de NLP : traduction, réponse aux questions, classification de textes, analyse de sentiment, reconnaissance des noms propres, systèmes de dialogue, etc.
Google a rendu BERT public et a ouvert une nouvelle ère dans le domaine de l’IA. De nombreux chercheurs s’en sont servis pour publier quantité d’articles dans lesquels ils le testent, l’appliquent ou l’améliorent. Nous avons décidé de lui confier une tâche qui n’avait probablement jamais été résolue de cette façon : la détection de l’intention de l’utilisateur à partir du contenu de la SERP.
De nombreuses améliorations du modèle BERT d’origine ont été proposées depuis sa première version, et nous avons choisi la plus adaptée. (Je suis fier que nous soyons à la pointe de l’état de l’art.)
Le fonctionnement est très simple. Le modèle renvoie le pourcentage de chaque intention à partir des extraits des pages positionnées qu’il analyse. Nous déterminons ensuite quelle intention domine la SERP.
Dans notre étude, une intention est considérée comme dominante lorsque la majorité des 10 premiers résultats sont reconnus comme répondant à cette intention.
Maintenant que vous savez pourquoi et comment nous avons utilisé BERT pour déterminer l’intention de l’utilisateur, passons à l’étude proprement dite !
L’étude : méthodologie et résultats
Tout a commencé avec 37 000 mots-clés analysés par des utilisateurs de Surfer en janvier 2020. Nous avons recrawlé ces mêmes 37 000 SERP à deux reprises :
- après la Core Update de mai
- et en décembre 2020.
Cerise sur le gâteau, nous disposions d’une base de données de septembre 2019 portant exactement sur le même échantillon, qui couvrait la situation avant BERT.
Nous voulions répondre à une question simple :
Les changements sont importants après chacune des trois mises à jour de Google.
La mise à jour BERT a changé l’intention dominante de 10,5 % des mots-clés. Qu’est-ce que cela signifie ?
Près de 4 000 mots-clés sont passés d’un type d’intention à un autre. Par exemple, une SERP dominée par des fiches produits (intention d’achat) relève désormais de l’investigation commerciale.
Si vos mots-clés en faisaient partie, la pertinence de votre contenu a baissé. Et cela peut se refléter dans votre trafic organique.
La Core Update de mai a eu le plus d’impact sur les changements d’intention, avec un changement de l’intention dominante pour 13,3 % des mots-clés.
Pour la Broad Core Update de décembre 2020, ce chiffre était légèrement inférieur : 12,4 % des mots-clés ont changé.
Ces changements sont intervenus d’une période à l’autre. La grande question, c’est : quel est leur impact cumulé ?
51 % des intentions modifiées par la mise à jour BERT sont revenues à leur intention d’origine avec la mise à jour de mai ! Il semble que ces changements n’étaient pas les meilleurs du point de vue des utilisateurs, et que Google a ajusté l’algorithme.
La Core Update de décembre 2020 a-t-elle alors annulé celle de mai ? Et comment ! 39 % des mots-clés sont revenus une nouvelle fois à l’intention introduite par BERT.
Cela fait beaucoup de changements ! Mais si l’on veut calculer combien de mots-clés sont revenus à leur état d’avant BERT après la Core Update de décembre 2020…
On obtient environ 24 %.
Nous n’avons pris en compte que les retours uniques (les mots-clés revenus en arrière uniquement avec la Core Update de décembre 2020), par exemple lorsque l’intention était informationnelle avant BERT, est devenue une intention d’achat, l’est restée après mai, puis est redevenue informationnelle après la Core Update de décembre 2020.
Comme vous le voyez, ces changements ont été de véritables montagnes russes, et le changement cumulé de l’intention de recherche entre la première et la dernière collecte de données atteint 15,7 %.
Qui a le plus souffert des changements d’intention ?
Une part massive des mots-clés à intention d’achat est devenue informationnelle ou d’investigation client. Dans les deux cas, les boutiques ont été remplacées par des blogs.
Sur 5 500 mots-clés autrefois associés à l’achat, 1 600 ont changé d’intention dominante et se sont mis à afficher des blogs après la mise à jour de mai. Cela représente 29,3 % !
L’effet de la Core Update de décembre 2020 a été à peine plus faible : 21,4 % des mots-clés d’achat sont devenus informationnels. BERT s’est révélé un peu moins marquant sur ce point, en ne faisant passer que 11,9 % des requêtes d’achat à l’intention informationnelle.
Ces changements ont assez souvent été annulés ; mais si l’on prend le premier échantillon de septembre 2019 et qu’on le compare à décembre 2020…
Conclusion et actions : que signifient ces résultats pour nous, les SEO ?
L’énorme volume de données que nous avons analysé éclaire plusieurs aspects de notre travail SEO sur l’intention de recherche. Le plus important :
Les SERP que nous avons analysées présentaient des intentions cohérentes, et tous nos experts invités ont confirmé que répondre à l’intention de recherche donne des résultats.
Mais il y a quelques autres enseignements que vous pouvez appliquer à votre stratégie.
1. Vous pouvez analyser l’intention de l’utilisateur en examinant les SERP, avec une précision correcte.
Il s’est avéré que les titres, les URL, les descriptions et les fonctionnalités de la SERP suffisaient à déterminer l’intention. Le seul problème est l’échelle : si vous devez jongler avec beaucoup de mots-clés, vous passerez beaucoup de temps à surveiller les SERP de chacun d’eux.
2. Ajoutez un blog au site de votre boutique.
Plus de 20 % des mots-clés à intention d’achat sont passés à une intention informationnelle ou d’investigation commerciale après BERT et/ou la Core Update de décembre 2020.
Les sites e-commerce devraient investir dans des contenus au-delà de leurs fiches produits, comme des articles de blog.
3. Réagissez aux mises à jour rapidement, ou pas du tout.
Il y a de fortes chances que leurs effets soient annulés par la mise à jour suivante. Alors, soit vous surfez sur la vague et continuez à vous adapter, soit vous restez calme et laissez les choses en l’état. « Mieux vaut tard que jamais » ne s’applique pas à l’intention de recherche.
4. Rédiger aujourd’hui un article fondé sur l’intention actuelle de l’utilisateur est une pratique relativement sûre.
Si vous craignez que de futures mises à jour de l’algorithme transforment votre contenu evergreen en contenu inutile, rassurez-vous. Les données ont montré que la plupart des intentions sont restées inchangées. Si vous n’êtes pas un site e-commerce, il y a de fortes chances que les mises à jour laissent votre contenu tel quel.
Vous devriez de toute façon revenir régulièrement sur vos contenus. Ajoutez la vérification de l’intention de recherche à votre liste de tâches d’optimisation de contenu.
5. Certains de vos contenus ont perdu du trafic après la Core Update ? Vérifiez que vous êtes aligné sur l’intention : il y a plus de 10 % de chances qu’elle ait changé.
Là encore, vous faites peut-être partie des « quelques » malchanceux. Faites vos recherches.
6. Si vous ne pouvez pas répondre à la nouvelle intention de votre mot-clé cible, trouvez-en un autre.
Vous vous dites peut-être : « Très bien, je vais m’emparer de ce mot-clé grâce à la SEULE force de mon domaine », et vous essayez… Mais même si vous y parvenez, un bon positionnement risque de n’être que temporaire. Si les gens ne trouvent pas ce qu’ils cherchent, Google vous fera reculer.
En résumé : comment devons-nous changer notre façon de penser l’intention de l’utilisateur ?
Je trouve que des changements de 10 à 13 % tous les quelques mois sont assez importants. Environ 6 000 mots-clés de l’échantillon de 37 000 ont changé d’intention en un an.
Sans parler de la chute massive des requêtes à intention d’achat. Ce changement majeur pourrait désavantager de nombreuses boutiques en ligne.
J’espère que de plus en plus d’entreprises prendront en compte l’intention de recherche dans leur recherche de mots-clés et cesseront de perdre du temps à essayer de positionner des contenus qui ne correspondent tout simplement pas au contexte de la requête.
Maciej et moi allons continuer à explorer l’identification de l’intention de recherche pour simplifier le processus. En attendant, continuez à créer les pages les plus pertinentes possible, en phase avec les besoins de l’utilisateur. Simple mais puissant : c’est LA « stratégie de contenu » pour la recherche.
À lire aussi :
- L’intention de recherche en SEO : comment bien la cerner [guide rapide]
- Comment utiliser les clusters thématiques dans votre content marketing
- 5 façons de rechercher des mots-clés
