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RankBrain : le guide ultime pour optimiser son référencement

Au départ, Google classait les documents en fonction de la puissance des liens, l’interprétation de ces liens, des choses un peu compliquées, mais qui restaient “compréhensibles” par des humains comme nous :). Aujourd’hui, c’est la cata, et ce notamment depuis RankBrain : l’intelligence artificielle est partout et il s’agit de comprendre les grandes lignes pour continuer à bien se positionner en SEO.

Sommaire :

Au départ, Google classait les documents en fonction de la puissance des liens, l’interprétation de ces liens, des choses un peu compliquées, mais qui restaient “compréhensibles” par des humains comme nous :). Aujourd’hui, c’est la cata, et ce notamment depuis RankBrain : l’intelligence artificielle est partout et il s’agit de comprendre les grandes lignes pour continuer à bien se positionner en SEO.

Cet article est très grandement inspiré de la conférence de François Gouble, fondateur d’Oncrawl, au SEO Camp 2017.

Historique (rapide) des brevets déposés par Google

Allez, on déroule un bref historique très sommaire, histoire de bien comprendre comment “on en est arrivés là” 🙂 :

  • 1997 : Page Rank
  • 1998 : Amélioration sémantique à travers les ancres
  • 2007 : classement des recherches des internautes en fonction des intentions : navigationnelles, transactionnelles, informationnelles
  • 2009 : amélioration des requêtes navigationelles & ré-écriture des requêtes liées aux marques. Lien “grossier” avec Google shopping
  • 2010 :
    • Google passes aux données méta: il associe Arnold Schwarzenegger à Terminator, Sénateur, etc..->on commence à dépasser le mots clé
    • co-occurences : plus besoin d’avoir le mot clé exact!
    • rich-snippets : vous savez, quand c’est beau dans les résultats Google, avec des étoiles et tout..
  • 2011 : le début de l’intégration du machine learning avec Panda
  • 2012 : Knowledge Graph & Hummingbird : Google répond à nos questions
  • 2016 :
    • Position zéro : on en reparlera!
    • Rank Brain : procédé de Machine Learning visant à affiner ses résultats. L’un des 3 ranking factors les plus importants d’après Google

On fait un focus Rank Brain?

Un mini mot de Machine Learning du coup :

  • l’internaute fait une recherche
  • Google sort des résultats
  • l’internaute clique sur certains liens, pas d’autres, passe du temps sur certaines pages, pas d’autres: Rank Brain analyse tout ca! Et apprend. Et donc la prochaine fois qu’un utilisateur effectuera la même recherche, eh bien Google aura modifié ses résultats en fonction des comportements des anciens utilisateurs sur cette même requête. –>ouchhh, on est loin du pur netlinking et du on-page là non? 🙂

Un petit exemple ?

Allez 🙂 : sur le mot “apple” ou “Apple” : c’est la même chose non? 🙂 Eh bien non, en fait Google va comprendre très facilement, “avec l’expérience”, que dans un cas les utilisateurs voulaient avoir des infos sur les pommes grannys et de l’autre sur les produits Apple. Un autre exemple plus détaillé ci-dessous focalisé sur les retours utilisateurs, car c’est bien là qu’est l’enjeu aujourd’hui, notamment sur les click-through-rate.

Focus sur les Click-Through-Rate (CTR)

On a vu juste ci-dessus que Google apprend des comportements des internautes pour faire son ranking. Il faut donc que l’on regarde, sur notre site, nos CTR?

Ouch, pas cool, comment je fais ça moi?

Dans votre outil préféré, la Google Search Console :).

On va dans l’analyse de la recherche, et on regarde nos CTR moyens.

CTR-Google-Search-Console

3 astuces pour optimiser son CTR

Je regarde la requête “chaussures homme” sur Google, et essaye de comprendre..

chaussures-homme-google-search

  1. Optimiser vos titres !!
    • On arrête de faire de l’exact-match entre le mot clé principal de ma page et mon title, on envoie du slogan marketing sympa qui donne envie de cliquer:
    • sur chaussures hommes ci-dessous: les 2 premiers résultats sont un peu sympas non? On nous explique pourquoi il faut cliquer dessus : “Large choix” pour Zalando, “N°1 de la chaussure ..” pour Sarenza, et en n°3, la Redoute, qu’on aime bien au demeurant, mais beaucoup moins sexy: “Chaussures hommes – La Redoute”.
  2. les rich snippets: ci-dessous, on a plutôt envie de cliquer sur Spartoo non? Ces petites étoiles me rassurent 🙂
  3. est-ce que ma page contient des “entités”:  si ma page parle de Lady Gaga, Google regarde si sur ma page, il y a des co-occurences de Lady Gaga. Bon, c’est un sujet à part entière, j’en conviens..:) On en reparlera!

Focus sur les métriques d’usage

Le fameux taux de rebond…Le temps passé sur le site..Le temps de chargement..

metriques-seo-utilisateurs

Eh oui, avant, ça, c’était pour nous et nos utilisateurs.

Maintenant, Google le prend terriblement en compte, et en temps réel avec Rank Brain : donc si vous avez d’un coup une baisse très importante de votre taux de rebond, ou un grand gain en temps de chargement de vos pages, c’est une superbe nouvelle, Google le prend en compte très vite et zou on y va.
François Goube donnait un exemple très intéressant d’un client positionné sur de grosses requêtes SEO, qui faisait beaucoup de publicité. Ils ont eu un problème technique qui a supprimé les publicités pendant une semaine, et a considérablement améliorer le taux de rebond : quel bonheur! Ils ont gagné des places immédiatement :). Ce n’était pas voulu, mais ce genre d’information est très importante à prendre en compte, car Google cherche à nous satisfaire, et il ne nous satisfait pas si on part tout de suite des résultats qu’il nous propose. Et comme RankBrain est temps réel (quoi, je me répète!?), hop, ce type d’amélioration peut-être prise en compte trèèèès rapidement!

 

Allez zou, on a compris, Google Analytics doit être un de vos meilleurs amis. Il faut comprendre vos utilisateurs pour que Google vous aime. Vous avez dit SXO? 🙂

Conclusion

Vous savez désormais comment fonctionne le rankbrain de Google et les astuces sur la Google search console pour pouvoir le maitriser.

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2019-04-24T16:42:54+02:00

4 Comments

  1. machine learning 5 septembre 2017 à 14 h 35 min - Répondre

    L’approche est très convaincante. Le Machine Learning sera un nouvel atout pour les référenceurs. En espérant que GG sera magnanime.

    • Louis 7 février 2018 à 19 h 47 min - Répondre

      On croise tous les doigts pour qu’il le soit 🙂

  2. M2M 3 octobre 2017 à 11 h 04 min - Répondre

    Super heureux de voir que le SEO n’est pas à la traîne dans la transformation numérique.

    • Louis 7 février 2018 à 19 h 47 min - Répondre

      En effet, et assez loin de là même!

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