Recherches en langage naturel : le secret des moteurs de recherche

Croyez-le ou non, il fut un temps où vous ne pouviez pas poser une question comme une question dans Google.

Si vous vouliez rechercher "Comment faire un délicieux tofu sauté?" vous auriez à le dépouiller en "tofu sauté" pour des résultats significatifs.

Les moteurs de recherche étaient limités dans leur compréhension du flux naturel du langage humain. Pour eux, chaque site Web était un tas de code avec un tas d'informations et de mots-clés. Lorsqu'un utilisateur tape une requête de recherche, les moteurs de recherche vérifient simplement les pages Web contenant ce mot et produisent une liste de résultats de recherche pour obtenir des informations.

Cette limitation des moteurs de recherche a obligé les internautes à adopter une méthode de recherche par mots-clés. Ce n'était pas si naturel.

Mais maintenant, les moteurs de recherche rattrapent leur retard. Équipés des capacités avancées des algorithmes d'apprentissage automatique NLP, les moteurs de recherche peuvent très bien comprendre notre langage naturel.

Vous n'avez qu'à dire "Ok Google, comment faire un délicieux tofu sauté ?", et l'assistant virtuel vous montrera instantanément des recettes incroyables. C'est ce qu'on appelle la recherche en langage naturel.

Dans cet article de blog, nous parlerons de l'idée de la recherche en langage naturel et de son incidence sur le référencement en général.

Qu'est-ce que la recherche en langage naturel ?

Si vous avez eu le plaisir de rechercher quelque chose sur Google au début des années 2000, vous savez à quel point la recherche a évolué depuis lors.

Voici à quoi ressemblait une recherche Google le jour du poisson d'avril en 2000.

Il n'a pas donné de réponses directes à la requête de recherche. Il n'y avait pas d'images, d'extraits en vedette ou de liens "Les gens demandent aussi".

Il n'avait même pas la source de mots-clés la plus courante sous la forme de la section bien-aimée "Recherches associées". En fait, le SERP était lié à des sites Web concurrents pour des résultats de recherche alternatifs.

C'était juste un moteur de recherche moyen qui correspondait littéralement aux requêtes de recherche avec des milliers de pages sans se demander si elles aidaient l'utilisateur. Les utilisateurs devaient utiliser des astuces techniques comme la logique booléenne pour affiner leur recherche et obtenir des résultats pertinents.

À l'époque, les moteurs de recherche n'étaient pas un gros problème. Internet n'avait pas assez d'utilisateurs. En fait, il n'y avait que 413 millions d'internautes en 2000.

Lorsqu'il y avait moins de personnes en ligne, il y avait moins de sites Web, ce qui signifiait qu'il y avait moins d'informations à indexer pour les moteurs de recherche, ce qui entraînait des résultats de recherche de mauvaise qualité.

Mais avance rapide jusqu'en 2022, et les choses ont beaucoup changé. Avec la prolifération des smartphones, des haut-parleurs intelligents, des voitures intelligentes et des maisons intelligentes, les moteurs de recherche sont devenus la source incontournable pour toute information.

Aujourd'hui, il y a plus de 5 milliards d'internautes et des entreprises de toutes tailles développent des sites Web et publient du contenu pour atteindre le grand nombre de personnes qui utilisent Internet. Cela oblige les moteurs de recherche comme Google à utiliser des technologies avancées telles que l'IA, la PNL et l'apprentissage automatique pour produire de meilleurs résultats de recherche.

Voici à quoi ressemble aujourd'hui une recherche de "poisson d'avril".

Des extraits enrichis sont dispersés dans tout le SERP. La date du poisson d'avril est affichée dans une boîte soigneusement mise en évidence. Il y a une brève description Wikipédia du poisson d'avril sur la droite, avec des images sur chaque site Web de résultats de recherche et une section spéciale pour les vidéos.

Et, bien sûr, la section "Recherches associées", l'une des préférées de tous les professionnels du référencement.

Grâce au NLP, les utilisateurs n'ont pas à adapter leurs questions et à les convertir en mots-clés pour rechercher des informations spécifiques. Ils doivent simplement taper ou parler comme ils le feraient naturellement, et le moteur de recherche produit les résultats les plus pertinents.

Du point de vue d'un internaute, la recherche en langage naturel fait référence à la capacité de rechercher des informations en ligne à l'aide d'expressions et de phrases de recherche qui vous viennent naturellement.

Du point de vue d'un spécialiste du marketing, cela fait référence à la montée en puissance de nouveaux types de mots-clés ou d'expressions à longue traîne que les gens utilisent pour rechercher des informations très spécifiques qu'ils souhaitent. Et avec l'essor de la recherche vocale, il s'agit d'une tendance croissante que tout spécialiste du marketing devrait connaître.

Recherche en langage naturel vs recherche par mot-clé

La recherche en langage naturel diffère de la recherche par mot-clé car elle n'oblige l'utilisateur à rien d'autre qu'à dire au moteur de recherche ce qu'il veut savoir. Pas de décomposition d'idées complexes en phrases plus petites et adaptées aux moteurs de recherche.

Si vous voulez savoir qui est la personne la plus petite sur terre, vous pouvez simplement taper ou dire "qui est la personne la plus petite sur terre" dans Google. Il vous donnera les informations exactes directement sur les SERP sans avoir à visiter les sites Web. C'est la recherche en langage naturel en action.

En revanche, une recherche basée sur des mots-clés signifie qu'au lieu d'une phrase complète, vous rechercheriez "la personne la plus courte".

Les recherches en langage naturel consistent en de longues phrases ou des phrases complètes au lieu de mots-clés courts. Cela ressemble à la façon dont une personne demanderait à une autre personne les mêmes informations. Les internautes adorent que les moteurs de recherche comprennent exactement ce qu'ils veulent, et c'est ce que fait la recherche en langage naturel.

Exemple de recherche en langage naturel

Examinons quelques exemples de recherche en langage naturel par rapport à la recherche basée sur des mots clés pour plus de clarté.

• « Comment exécuter une campagne de marketing de contenu ? » vs "campagne de marketing de contenu"
• « Quel est le meilleur cadeau de Noël pour les filles ? » vs "Meilleur cadeau de Noël"
• « Quand la BBC a-t-elle été fondée ? vs "Fondé par la BBC"
• « Qu'est-ce que le marketing numérique organique ? » vs « marketing numérique organique »

Comme vous pouvez le voir, les recherches naturelles sont plus longues et plus descriptives que les mots-clés. Au lieu de rechercher des informations en termes généraux, ils spécifient exactement ce que l'utilisateur recherche. Voici un blog Scalenut utile sur 12 exemples concrets de traitement du langage naturel (TAL).

Évolution des recherches en langage naturel

Pour comprendre l'impact et l'importance de la recherche en langage naturel, il est important que vous ayez des connaissances de base sur le sujet. La recherche en langage naturel a commencé dès les années 90 avec askjeeves.com. C'était un simple moteur de recherche qui permettait aux utilisateurs de poser des questions et d'obtenir des réponses.

Puis vint Google, le maître de l'univers de la recherche. Google a changé notre façon de rechercher, avec une amélioration continue de la qualité des résultats de recherche. Une percée majeure dans la croisade pour "organiser l'information mondiale" a été la sortie de l'API BERT en 2018.

Cette API gratuite était une centrale d'analyse linguistique, qui a ensuite été définitivement incluse dans l'algorithme de recherche Google avec la mise à jour BERT 2019. Depuis lors, Bing a également commencé à utiliser des algorithmes de recherche NLP pour fournir de meilleurs résultats.

Ce n'est pas tout : des milliers de logiciels d'entreprise dans le monde utilisent la PNL pour traiter le langage humain et comprendre le sens sous-jacent des mots écrits ou parlés. Les assistants virtuels comme Google Home, Alexa et Siri fonctionnent sur des programmes NLP qui les aident à comprendre exactement ce que les utilisateurs leur disent.

Comment fonctionne le langage naturel

La recherche en langage naturel repose sur une technologie informatique avancée appelée traitement du langage naturel. Il exécute des algorithmes d'apprentissage automatique et statistiques pour disséquer une expression de recherche et comprendre la signification et l'intention de recherche derrière la requête d'un utilisateur.

Si vous demandez à Siri de vous trouver les restaurants les plus proches, il recherche sur Internet les restaurants les plus proches de votre position actuelle. Cela se fait en analysant d'abord votre phrase en parties plus petites et en comprenant la signification contextuelle de "restaurants" et "près de chez moi".

Il fut un temps où cela demandait beaucoup de puissance de calcul. Mais la PNL réduit la puissance de calcul requise grâce à l'analyse de la syntaxe, à l'analyse des sentiments et aux scores de saillance.

Grâce à l'analyse de la syntaxe, il comprend que vous souhaitez rechercher des restaurants ; grâce à l'analyse des sentiments, il évalue l'intention de recherche comme navigation ; et grâce à des dizaines de mots et d'expressions tels que "près de chez moi", il sait que vous souhaitez trouver des restaurants à proximité de votre emplacement.

Pour en savoir plus sur le fonctionnement de la PNL et son impact sur le monde du référencement, vous pouvez vous référer à ce blog détaillé de Scalenut, "NLP SEO : qu'est-ce que c'est et comment l'utiliser pour l'optimisation du contenu".

Comment vous pouvez améliorer le contenu de votre site Web pour les recherches en langage naturel

En tant que spécialistes du marketing et stratèges essayant de rendre une marque plus visible en ligne, vous devez ajuster votre stratégie de contenu pour les recherches en langage naturel. Cela ne signifie pas que les mots-clés conventionnels ne sont plus importants. Ils jouent toujours un rôle majeur dans la recherche.

Mais avec un peu de langage naturel, vous pouvez être sûr que votre contenu sera mieux classé sur les moteurs de recherche. Il peut même être choisi pour être un extrait en vedette ou un site Web dans la section "Les gens demandent aussi".

Voici quelques façons d'améliorer le contenu de votre site Web pour les recherches en langage naturel :

Rendez votre contenu plus lisible

S'il ne s'agissait que d'une norme de l'industrie pour vous auparavant, cela devrait maintenant être un aspect essentiel de votre stratégie de contenu. Jusqu'à 20 % de toutes les recherches effectuées sur l'application Google sont effectuées via la recherche vocale. Cela signifie simplement que jusqu'à 20 % de tous les utilisateurs utilisent la recherche en langage naturel.

Considérant que Google est le plus grand moteur de recherche avec la plus grande base d'utilisateurs (ordinateurs de bureau et mobiles), il s'agit d'un nombre assez important. Pour que Google utilise votre contenu dans les résultats de recherche vocale, vous devez vous assurer qu'il est facile à lire et à comprendre. Décomposez les grandes idées en phrases plus courtes et assurez-vous que votre écriture est fluide du début à la fin.

Utilisez des mots-clés de longue traîne dans votre contenu

Si nous devions décrire les requêtes de recherche en langage naturel comme un autre terme, ce serait des mots-clés à longue traîne. Tout comme les mots-clés à longue traine, les recherches naturelles sont généralement de trois mots ou plus et ont une intention de recherche très spécifique. Les utilisateurs savent ce qu'ils veulent lorsqu'ils demandent à la recherche vocale de Google : "Qui est le premier ministre actuel du Royaume-Uni ?".

Par conséquent, il est logique d'améliorer votre intégration des mots-clés de longue traîne. En tant que spécialiste du marketing, vous utilisez déjà des mots-clés à longue traîne, mais il est temps de vous concentrer encore plus sur cette mine d'or de trafic organique.

Vous pouvez utiliser des mots-clés de recherche naturelle à longue traîne de plusieurs façons. Par exemple, si vous créez une infographie sur le guide étape par étape de quelque chose, assurez-vous d'utiliser des mots clés à longue traîne dans les balises méta de votre image.

Ou vous pouvez ajouter les mots-clés de recherche naturelle à longue traîne dans les données structurées de vos pages Web. Par exemple, une recette de tofu sauté devrait avoir quelque chose comme "comment faire cuire du tofu sauté" ou "comment faire de délicieux tofu sauté?" dans le schéma de cette page Web.

Répondez aux questions de vos clients via le contenu

La plupart des recherches naturelles ne sont que des questions directes. Qu'il s'agisse de voix ou de texte, si une personne pose une question directe, il y a de fortes chances qu'elle veuille une réponse directe.

Les moteurs de recherche comme Google le comprennent et essaient de répondre aux questions directement sur le SERP avec des extraits riches comme des panneaux de connaissances, du contenu en vedette et "Les gens demandent aussi".

Si vous êtes un spécialiste du marketing qui planifie votre prochain contenu, essayez de déterminer ce que votre public souhaite le plus savoir et les mots qu'il utilise pour formuler ses questions.

Répondez-y d'une manière facile à comprendre avec des phrases simples. Cela aidera les moteurs de recherche comme Google et Bing à mieux indexer et comprendre votre contenu. Ainsi, la prochaine fois que quelqu'un posera une question que vous avez couverte, votre page Web pourrait figurer parmi les meilleurs résultats.

Créer du contenu autour de l'intention de l'utilisateur

L'intention de l'utilisateur est la raison sous-jacente à la recherche d'un internaute. Certains peuvent être à la recherche d'informations de base, tandis que d'autres peuvent rechercher une analyse comparative des meilleurs produits.

Si vous apparaissez sur une recherche qui ne correspond pas à l'intention de recherche que vous ciblez, vous n'obtiendrez pas de trafic pertinent. En fait, les gens peuvent simplement quitter votre site Web, ce qui indique aux moteurs de recherche que votre contenu n'est pas la bonne réponse au type de recherche.

Lors de la création de contenu, il est important que vous compreniez l'intention de recherche de vos mots clés. Une personne effectuant une recherche avec "McDonald's" peut simplement vouloir en savoir plus sur son histoire. Donc, si vous leur montrez votre avis sur un point de vente McDonald's, cela ne leur sera d'aucune utilité.

L'intention de recherche est devenue la partie la plus importante du marketing de contenu depuis la mise à jour BERT de Google. Google améliore continuellement sa compréhension de l'intention de recherche derrière les requêtes, et vous devriez également avoir une meilleure compréhension de l'intention de recherche derrière vos mots clés cibles.

Chez Scalenut, nous sommes également des passionnés d'intention de recherche comme Google. Vous pouvez comprendre l'intention de recherche des utilisateurs à l'aide de notre analyseur SERP et de nos fonctionnalités de hub SEO.

L'analyseur SERP vous aide à obtenir des idées de contenu instantanées basées sur le contenu le plus réussi pour un mot clé. Le SEO Hub vous donne une analyse complète des pages les mieux classées pour un mot clé avec des contours détaillés, une liste de termes NLP, des sources statistiques utilisées par eux, une note de contenu et les questions les plus fréquemment posées pour un mot clé dans un emplacement de votre choix.

Avec toutes ces informations provenant des pages les mieux classées, vous pouvez identifier l'intention de recherche des utilisateurs lorsqu'ils utilisent votre mot-clé cible. Si la plupart des pages les mieux classées expliquent un concept, l'intention de recherche est informative. S'ils sont chargés de CTA, l'intention de recherche est transactionnelle, et s'il existe de nombreuses pages Web du même site Web, il y a de fortes chances que l'intention de recherche derrière le mot-clé soit de navigation.

Sur la base de l'analyse concurrentielle que vous obtenez des analyseurs SEO Hub et SERP de Scalenut, vous pouvez créer du contenu autour de l'intention de l'utilisateur et attirer votre public cible.

Inclure les termes NLP dans votre contenu

Si vous souhaitez vous classer pour les recherches en langage naturel, il est important que vous incluiez des termes NLP dans votre contenu. Il y a plusieurs façons dont cela pourrait aider.

Par exemple, l'un des facteurs de classement de l'algorithme de recherche de Google est la méthode TF-IDF. Il s'agit d'une mesure d'apprentissage automatique de récupération d'informations de l'importance d'un mot dans l'amplification du sens et de l'utilité du contenu pour une requête de recherche spécifique. Il aide les algorithmes de Google à comprendre la valeur d'un mot dans un contexte donné.

Des méthodes telles que TF-IDF et NLP rendent les résultats Google plus efficaces, indépendamment de l'accent mis sur les mots clés. Au lieu de cela, ils aident Google à classer les pages Web en fonction de la signification de l'ensemble du texte.

Si vous incluez des mots TF-IDF et des termes NLP élevés dans votre contenu, Google considérera votre site Web comme une bonne source d'informations. De plus, si quelqu'un utilise les mêmes termes, Google saura immédiatement que votre site Web est un bon candidat pour les résultats de recherche.

Utiliser des plateformes d'optimisation de contenu comme Scalenut

Un autre excellent moyen d'optimiser votre contenu pour les recherches en langage naturel consiste à utiliser une plate-forme alimentée par NLP comme Scalenut.

Du brainstorming d'idées aux clusters de sujets en passant par la création de meilleurs contenus que vos concurrents, les plates-formes basées sur les technologies d'IA telles que NLP et GPT-3 sont idéales pour une recherche approfondie et une création de contenu optimisée.

Par exemple, nous aidons les créateurs de contenu à publier le meilleur contenu en utilisant un système de notation de contenu qui examine la présence de termes NLP dans le contenu.

Votre contenu est-il prêt pour les recherches en langage naturel ?

Si vous êtes un professionnel du marketing de nos jours, vous comprenez l'importance d'un bon classement. Vous savez également qu'il existe une concurrence féroce entre les sites Web pour chaque mot clé précieux.

Dans un tel scénario, la recherche en langage naturel vous aide à créer une niche pour vos campagnes de marketing de contenu. Si vous comprenez ce concept, vous pourrez non seulement créer un meilleur contenu, mais vous pourrez également vous assurer que vos efforts amènent les bonnes personnes sur votre site Web.

Et si vous avez besoin d'aide, Scalenut est toujours prêt.

Nous vous aiderons à vous assurer que vous utilisez les meilleurs termes NLP pour un mot clé cible, ce qui renforcera votre position en tant qu'expert sur le sujet. Prenez Scalenut pour un tour. Commencez votre essai gratuit et déverrouillez dès aujourd'hui une centrale de création de contenu et d'optimisation des moteurs de recherche NLP.

À propos de Scalenut

Scalenut est une plateforme de référencement et de marketing de contenu tout-en-un qui est alimentée par l'IA et aide les spécialistes du marketing du monde entier à créer un contenu compétitif et de haute qualité à grande échelle. De la recherche, de la planification et des contours à la garantie de la qualité, Scalenut vous aide à obtenir le meilleur en tout.

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