Avec la place grandissante qu’il occupe au sein des algorithmes de Google, le machine learning est en train de modifier les règles du référencement.
Pour éviter que les sites de leurs clients ne chutent dans les SERP, les spécialistes du SEO doivent se préparer au bouleversement qui se profile.
Comment le machine learning modifie-t-il les algorithmes Google ?
Répondre le plus rapidement et le plus précisément possible aux requêtes des internautes est la préoccupation majeure de la firme de Mountain View. Dans cet objectif, elle a lancé en 2015 un algorithme baptisé RankBrain, dont le rôle est d’améliorer la compréhension des demandes soumises au moteur de recherche. Initialement, cet outil se destinait aux requêtes inédites, son utilisation se généralise.
Avant le machine learning, il était impossible de proposer aux internautes des résultats instantanés et personnalisés correspondant parfaitement à leurs attentes, simplement en se basant sur la manière dont ils ont formulé leur demande et du type de terminal utilisé pour naviguer sur le web.
Mais contrairement aux humains, l’intelligence artificielle est capable d’analyser très rapidement une masse d’informations et de comprendre les intentions précises des utilisateurs afin de leur proposer les réponses les plus pertinentes.
Comment le machine learning impacte-t-il le SEO ?
Au lieu d’être un élément central du SEO, l’aspect technique va se mettre au service du créatif, les contenus devenant les véritables moteurs d’un positionnement en tête des SERP.
Les backlinks, tout comme les leviers d’optimisation on-page (balises html), les scripts, les sitemaps et les fichiers robots.txt perdront de plus en plus du terrain. En conséquence, les méthodes Black Hat, à qui l’on reproche l’absence d’éthique, sont vouées à disparaître.
Quel rôle le référenceur va-t-il jouer dans ce nouveau paysage SEO ?
Avec l’essor de l’apprentissage automatique, les spécialistes du référencement devront moins se focaliser sur l’aspect technique et le respect absolu des règles, pour adopter une stratégie SEO globale en se focalisant encore plus sur le marketing de contenu. Leur priorité doit être la production de contenus de qualité qui apportent de la valeur pour les internautes et les incitent à la conversion.
La personnalisation et l’optimisation, notamment pour la recherche vocale, en plein essor, sont plus que jamais cruciales. Le travail pour formater et baliser correctement les contenus (pour les requêtes sous forme de questions) devient stratégique pour obtenir la position zéro (avant les premières réponses naturelles) et surtout pour se positionner sur une réponse vocale. Mais cela reste limité pour un positionnement B2B qui répondra à une problématique de besoin métier au regard d’un positionnement vocal qui ne se contentera seulement de donner une définition ou une recette…
En revanche, cette logique de déterminer ce dont les utilisateurs ont exactement besoin au moment précis où ils en ont besoin, va favoriser la recherche d’une meilleure expérience utilisateur et cela passera par une attention accrue à l’affichage sur tous types de terminaux, à une navigation ergonomique et un choix de mots clés dits de longue traîne plus pertinents pour les recherches (vocales notamment).
La machine jouera quant à elle un rôle croissant dans la gestion des points techniques, au point, à terme, d’assurer le volet « SEO friendly » d’un site web sans intervention humaine. SEO et intelligence artificielle vont ainsi travailler de concert pour la satisfaction et la fidélisation des clients.