Le machine learning en SEO, à quoi ça sert ?

C'est un terme que les professionnels du SEO connaissent bien : le "machine learning".

Il est vrai que c’est important, en tant que professionnel, de connaître et de comprendre de ce qu’est le machine learning en SEO. Et c'est également important de comprendre ce qu’il implique sur le référencement naturel d’un site web.

Mais il ne faut pas oublier que des milliards de personnes, de tout horizon, effectuent des recherches sur les moteurs de recherche à chaque minute. En tout cas moi je ne l’oublie pas.
Et bon nombre de ces personnes sont intriguées lorsqu’elles constatent la capacité de Google - qui représente 97% des recherches mondiales - à leur fournir des résultats qui répondent quasi immédiatement à leurs attentes.

Cet article est donc pour les professionnels du SEO, mais aussi pour tous ces curieux et toutes ces curieuses qui aimeraient comprendre comment Google parvient à cerner aussi précisément leurs besoins lors d’une recherche sur le web.

Sommaire :

• Le machine learning : définition et principe
• Le machine learning en SEO : Quel impact ?
• Le machine learning en SEO : vers un changement de pratiques ?

Machine learning : définition et principe

Le machine learning correspond à l’apprentissage automatique et autonome des ordinateurs. Il s’agit d’une technologie d’intelligence artificielle.
 

Comment ça marche ?
 

Les algorithmes du machine learning recueillent et analysent des données en parcourant le web (sites web, requêtes des internautes sur les moteurs de recherche, etc). Ils évoluent de façon autonome pour effectuer des tâches spécifiques de plus en plus précisément.
 

Le machine learning en SEO
 

Aujourd’hui, Google utilise le machine learning dans tous ses services, produits et applications (Google Search, Google Map, Google assistant, …). L’objectif du moteur de recherche est de fournir des résultats toujours plus précis et pertinents aux utilisateurs lorsqu’ils effectuent une recherche.

Le machine learning en SEO : Quel impact ?

Le référencement naturel devient de plus en plus difficile

Depuis l’apparition du machine learning, des algorithmes BERT et RankBrain, et plus globalement, depuis l’apparition de l’intelligence artificielle, le SEO s’est considérablement complexifié !
Être bien positionné dans les premiers résultats des moteurs de recherchel demande de produire de plus en plus d’efforts. 

Une tendance semble de plus en plus se dégager. Pour le moment, la clé de voûte principale pour sortir son épingle du jeu reste de produire un contenu pertinent, attractif et de qualité pour les utilisateurs, mais indirectement, pour les robots également. Content is king en somme ! Et même si on le dit depuis des années en SEO, le machine learning accentue ce phénomène.

En d’autres termes, il faut bien saisir quelle est l’audience ciblée et quelles sont ses attentes pour lui fournir un contenu adéquat. Plus l’expérience utilisateur sera bonne, mieux on sera référencé.

Vous me direz, rien de neuf sous le soleil jusqu’ici. Pourtant, cela va avoir certaines conséquences : les trois piliers SEO (le contenu, la technique et la popularité), qui sont globalement égaux en termes d’importance, vont voir leur équilibre être bouleversé. 

L’UX va-t-il devenir le pilier central du SEO ?

Dans l’optique de répondre le plus précisément possible aux attentes des utilisateurs, le machine learning risque de mettre davantage l’accent sur l’expérience utilisateur (l’UX), plus que sur n’importe quel autre pilier du SEO. 

Le contenu et son optimisation restent néanmoins un aspect essentiel, pour obtenir un bon référencement. Mais les méta-descriptions, déjà mises de côté dans le crawl des sites web, perdront encore plus d’importance avec le machine learning. Elles resteront une vitrine essentielle pour attirer les internautes. Mais elles vont devenir bien moins importantes que les données structurées, qui facilitent le travail du machine learning et fournissent de meilleures réponses aux utilisateurs.

Notre petit conseil : si vous ne vous y connaissez pas en UX, c’est probablement le moment de vous pencher sérieusement sur la question. 😉
 

Le machine learning en SEO : les données structurées au cœur des enjeux ?

Comme je l’ai évoqué précédemment, les données structurées vont devenir un élément important, très important, pour répondre aux exigences futures des moteurs de recherche : elles permettent aux robots d’exploration de mieux comprendre et de mieux interpréter les informations d’un site web.
C’est un véritable atout, car ces informations peuvent être projetées dans la SERP pour donner des informations importantes aux utilisateurs (horaires, adresses, etc.).

Avec l’augmentation des recherches vocales, ces sites web auront une longueur d’avance sur la concurrence. En effet, les résultats proposés par des assistants vocaux reposent en grande partie sur la collecte et l’analyse des données structurées disponibles. Les robots en sont friands, les internautes également, alors ne vous privez pas de les travailler et de les optimiser.
 

Le machine learning en SEO : la fin du SEO technique ?

L’un des trois piliers SEO va-t-il disparaître ? La réponse est non.
En revanche, y aura-t-il toujours besoin d’humain pour gérer l’optimisation technique d’un site ? La réponse penche de plus en plus vers le non. 

L’explication est simple : les technologies d’IA vont pouvoir combler les manques et les défauts au niveau de l’optimisation technique des sites web. Le pilier technique du SEO ne va donc pas disparaître. Mais il va être largement géré par les ordinateurs, grâce au machine learning. La conséquence est que ce pilier devrait perdre de son influence dans le cadre du référencement d’un site web.

Il existe d’ores et déjà des technologies capables de faire presque tout  le travail technique de façon automatique.
Avec le machine learning, il se pourrait bien que la partie technique soit totalement prise en charge par les algorithmes. Cela permettra aux référenceurs de se focaliser uniquement sur le contenu.

Mais actuellement, il est encore essentiel d’optimiser la structure technique d’un site web. Cela permet de faciliter l’accès aux pages du site par les crawlers des moteurs de recherche, puis de les indexer. Le SEO technique permet également d' améliorer la vitesse du site, son arborescence, etc.
Ne le négligez pas !

Le machine learning en SEO : vers un changement de pratiques ?

L’objectif du machine learning en SEO est de faire évoluer les moteurs de recherche vers toujours plus de précisions dans la proposition des résultats. 

Cela est permis grâce à une meilleure compréhension des contenus des sites web.
Le contenu et l’UX semblent être les piliers principaux sur lesquels le machine learning va s’appuyer à l’avenir pour référencer les sites web.

Même si l’objectif du SEO - à la base - est déjà de fournir une réponse précise et adaptée aux utilisateurs, cette règle va se durcir fortement : avec un production de contenu toujours plus massive sur le web et des exigences revues à la hausse pour le référencement des sites, la concurrence va devenir féroce - bien qu’elle le soit déjà - pour apparaître dans les meilleurs résultats des SERPs.

Il est encore difficile d’avoir de la visibilité sur la façon dont va évoluer le SEO. Une chose est sûre, tout est mis en œuvre par Google pour que le machine learning se perfectionne et fasse apparaître des résultats ciblés et précis aux utilisateurs.