Comment l'IA et la PNL impactent le marketing de contenu et le référencement

Au fil des années, les algorithmes de recherche ont constamment évolué et sont devenus plus intelligents. Ce qui fonctionnait pour les sites Web il y a dix ou quinze ans ne fonctionne plus.

Le marketing de contenu pour le référencement a également évolué. Si vous avez observé comment les recherches Google et le référencement ont changé, je ne peux pas vous en vouloir de le comparer à un jeu de flics et de voleurs.

Alors que les anciennes itérations de l'algorithme de recherche de Google étaient faciles à jouer même avec un contenu de qualité inférieure, l'émergence du traitement du langage naturel (TAL) et de l'intelligence artificielle (IA) a rendu impératif pour les spécialistes du marketing de contenu de produire un contenu significatif, informatif et pertinent pour leurs publics.

Les professionnels du marketing numérique étudient constamment la relation entre la qualité du contenu et les classements de recherche, puis appliquent ce qu'ils ont appris à leur contenu. Vous vous êtes peut-être demandé ce qui fait qu'un article se classe dans les recherches d'aujourd'hui.

Mais avant d'apprendre comment les spécialistes du marketing numérique appliquent l'IA et la PNL à leurs campagnes, nous devons comprendre ce que signifient les deux concepts et comment ils affectent le référencement.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle et le traitement du langage naturel ?

L'intelligence artificielle fait référence aux ordinateurs ou aux programmes informatiques conçus pour apprendre de nouveaux concepts et résoudre des problèmes.

Un ordinateur programmé avec l'IA prend d'énormes quantités de données, les analyse pour trouver des informations utiles et développe la capacité de prédire ou de détecter des modèles en fonction de son analyse.

D'autre part, le traitement du langage naturel permet aux ordinateurs de décomposer la parole ou le langage humain afin qu'ils puissent être compris et manipulés par les ordinateurs.

Les applications et les moteurs de recherche utilisent des données pour reconnaître des mots et des modèles de langage spécifiques et fournir des informations plus précises et pertinentes en réponse aux requêtes des utilisateurs humains.

La PNL accomplit trois tâches principales : reconnaître du texte, comprendre le texte et générer du texte.

L'IA et le NLP jouent un rôle dans la détermination de l'impact de l'expérience utilisateur sur le référencement. Supposons qu'un site propose des informations utiles faciles à comprendre.

Dans ce cas, les algorithmes de recherche donnent la priorité à ce contenu par rapport aux pages qui offrent un contenu similaire présenté d'une manière qui n'est pas aussi compréhensible ou précieuse pour un utilisateur.

Les mises à jour BERT et SMITH

En 2019, Google a lancé les représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs ou l'algorithme BERT. Ce nouvel algorithme permet aux ordinateurs de reconnaître et de comprendre le langage humain à l'aide de la PNL.

Selon Google, l'algorithme BERT peut découvrir efficacement des contextes et des séquences de mots dans les chaînes de recherche et les faire correspondre avec des résultats plus proches de la recherche de l'utilisateur.

BERT permet également au moteur de recherche Google de générer des extraits de code pour toute recherche pertinente.

Google affirmerait que la qualité des résultats de recherche s'est considérablement améliorée depuis la mise à jour. Les utilisateurs obtiennent des résultats de recherche améliorés qui correspondent à leurs intentions de recherche.

SMITH est décrit dans un article de Google Research publié en avril 2020 et mis à jour en octobre 2020, mais il ne semble pas encore faire partie de l'algorithme.

Il peut analyser les mots en profondeur pour trouver le sens voulu au lieu de se concentrer sur le sens textuel de chaque mot.

Contrairement à BERT, qui connaît une baisse de la qualité de l'indexation en ce qui concerne le contenu long, SMITH fonctionne mieux avec des blocs de texte plus longs.

SMITH n'a pas été conçu pour remplacer complètement BERT. Au lieu de cela, il s'appuie sur ce que BERT a réalisé jusqu'à présent.

Quel est l'impact de l'IA et de la PNL sur le marketing de contenu et le référencement ?

L'intégration continue de l'IA et du NLP dans les algorithmes de recherche continuera d'affecter les pratiques de marketing de contenu et de référencement.

BERT et SMITH, en particulier, vont changer la façon dont les spécialistes du marketing numérique structurent et optimisent leur contenu. Examinons cinq façons dont l'IA et la PNL continuent de changer le marketing de contenu et le référencement.

1. Résultats de recherche personnalisés

L'intelligence prédictive gagne en importance dans le contexte du SEO. Les fonctionnalités d'intelligence prédictive de Google, telles que Google Trends, peuvent offrir de meilleures prédictions basées sur des mots clés et des expressions de recherche populaires.

Vous pouvez utiliser l'intelligence prédictive pour trouver les mots clés les plus recherchés dans votre créneau et découvrir comment les utilisateurs ont tendance à formuler leurs chaînes de recherche.

L'intelligence prédictive aide également Google avec des suggestions de contenu basées sur des recherches précédentes. Vous pouvez le voir en action lorsque vous recherchez une phrase sur Google et que le moteur de recherche tente de compléter votre requête.

Par exemple, si quelqu'un recherche "Mark Zuckerberg" puis "valeur nette" consécutivement, l'algorithme de Google l'interprétera comme une requête sur la valeur nette de Mark Zuckerberg.

L'intelligence prédictive est particulièrement utile pour les recherches vocales, où les utilisateurs sont peu susceptibles d'utiliser les mêmes mots-clés plus de deux fois de suite.

L'intelligence prédictive est utilisée pour d'autres services Google. Par exemple, de nombreuses extensions Gmail utilisent l'analyse prédictive.

2. Fréquence du terme-Fréquence inverse du document

Google utilise un type d'analyse textuelle appelé Term Frequency-Inverse Document Frequency pour le classement des pages.

Avec TF-IDF, Google AI peut trouver l'importance d'un mot ou d'une phrase dans un document ou un blog. TF-IDF permet à Google d'effectuer des recherches plus approfondies et de trouver du contenu pertinent sans se fier uniquement aux mots-clés.

Avec TF-IDF, un résultat de recherche peut vous amener directement au point le plus pertinent d'un article.

L'une des plus grandes innovations autour de l'IA et de la PNL pour les créateurs de contenu est la montée en puissance d'outils comme Clearscope, Frase et Surfer. Ces outils tentent de désosser les classements de recherche à l'aide de TF-IDF et d'autres signaux de classement.

Les outils effectuent les opérations suivantes :
● Analyser la longueur du contenu apparaissant sur les premières pages des SERPs.
● Identifier les expressions pertinentes les plus courantes utilisées dans ces articles.

Les outils fournissent ensuite une liste de mots-clés à inclure dans l'article, la fréquence d'inclusion des phrases, des suggestions d'en-têtes pour le contenu, etc. Vous trouverez ci-dessous un exemple de Frase utilisant le terme de recherche «référencement technique».

Vous pouvez voir à quel point il s'agit d'une avancée majeure par rapport aux outils précédents qui vous demandaient d'identifier un mot-clé, puis suggéraient combien de fois inclure ces phrases dans l'article.

Bien que ce type de technologie en soit à ses balbutiements, il devient un élément standard de la boîte à outils SEO pour les professionnels.

3. L'essor de la recherche vocale

La recherche vocale prend de plus en plus d'importance dans certains secteurs. En tant que créateur de contenu, vous devez tenir compte de l'impact potentiel de la recherche vocale sur votre entreprise.

Les professionnels du référencement doivent maintenant explorer comment la recherche vocale utilise des phrases et des mots-clés et comment ils impactent les résultats des moteurs de recherche. Comprendre le mécanisme de la recherche vocale et son objectif peut vous aider à atteindre un public plus large.

Cela vous permet également d'offrir un contenu informatif qui peut obtenir un meilleur classement des pages et fournir les informations que les utilisateurs souhaitent.

La recherche vocale aura probablement plus d'impact sur les développeurs d'applications que sur les personnes qui gèrent des sites Web. Considérez simplement les types de commandes vocales que vous fournissez à un outil comme Alexa.

Ils sont souvent basés sur certaines actions. Par exemple, vous pouvez demander à Alexa d'allumer ou d'éteindre une lumière ou demander une chanson spécifique.

4. Analyse des sentiments

Analyser le sentiment derrière n'importe quel service ou marque peut aider à rendre le marketing de contenu plus significatif et efficace. L'analyse aide les spécialistes du marketing à découvrir les opinions des consommateurs et à proposer un contenu qui y répond.

L'utilisation de l'IA peut vous aider à comprendre les émotions cachées dans le contenu généré par les utilisateurs et les commentaires sur les produits. Ce processus comprend les étapes suivantes :

Découvrez où les consommateurs partagent leur opinion sur votre marque, y compris les plateformes de médias sociaux, les sites d'avis ou les plateformes de commerce électronique.

Avec l'IA et le NLP, vous pouvez collecter des données à partir de ces plateformes pour comprendre ce que veulent les consommateurs et ce qu'ils pensent de votre marque ou de vos produits. Cela vous permet de mieux commercialiser le contenu pour attirer votre public cible.

Vous pouvez également utiliser l'IA et la PNL pour découvrir le sentiment et le ton du public en identifiant les structures de langage et de phrase qui servent de marqueurs émotionnels.

Il devrait être en mesure de faire la différence entre un client qui était vraiment satisfait de son achat et un autre qui ne l'est pas.

Avec l'analyse des sentiments, vous intégrez vos consommateurs et votre public cible au marketing de votre marque et vous recueillez des données précieuses auprès d'eux.

5. Intention de l'utilisateur

Les algorithmes de recherche commencent également à intégrer l'intention de l'utilisateur dans la façon dont ils classent le contenu. La PNL utilise des mots clés pour obtenir plus d'informations sur l'intention de l'utilisateur, qu'elle soit informative, de navigation ou transactionnelle.

Si une recherche est utilisée pour trouver des informations, l'intention de l'utilisateur est informative. Si un utilisateur effectue une recherche avec un mot-clé parce qu'il souhaite accéder à un site spécifique, celui-ci devient navigationnel.

L'intention de recherche transactionnelle est plus courante lors des achats en ligne, lorsqu'un utilisateur utilise des mots-clés pour trouver l'article souhaité en ligne.

Comprendre l'intention de l'utilisateur vous permet de trouver les bons mots-clés et de voir comment les gens utilisent les mots-clés. Cela peut vous aider à trouver le meilleur moyen possible d'optimiser le contenu afin qu'il atteigne son public cible.

Résumé
L'algorithme de recherche de Google est en constante évolution. Avec l'introduction de la mise à jour BERT et du document de recherche autour de SMITH, Google déclare que l'IA et la PNL seront des composants clés de son algorithme, d'autant plus que ses utilisateurs exigent des résultats de recherche qui imitent les réponses humaines aux questions.

Cependant, l'IA et le NLP ne se limitent pas aux seules recherches effectuées via la plateforme Google. Les spécialistes du marketing numérique doivent tenir compte de la présence des deux technologies lorsqu'ils créent du contenu.

Par exemple, il ne suffira plus de créer un bon contenu textuel si une entreprise veut être bien classée dans les recherches Google.

Comment Google utilisera l'IA et la PNL dans un an ou cinq ans est encore un mystère. Mais une chose est certaine : Google et les autres moteurs de recherche devront suivre les dernières technologies d'IA et de NLP pour continuer à générer des résultats de recherche que les utilisateurs trouveront utiles et exploitables.