Et si c’était la fin des mots-clés dans la recherche Google ?

Avez-vous remarqué ces derniers mois que Google semble mieux cerner ce que l’on recherche lorsqu’on effectue une demande aussi générique que « pizza » ou « maquillage » ? Avez-vous remarqué, dans le même temps, que lorsque l’on pose une question très précise, voire pointue, là encore Google semble nous apporter la bonne réponse, au bon moment et au bon format ? C’est la preuve qu’un changement de fond est en train de s’opérer chez Google dans le cheminement qui mène à la résolution de notre problème. Il s’agit de l’abandon progressif du mot-clé au profit de l’intention de recherche.

La navigation entre les résultats de Google sans mots-clés est déjà en marche !

Nous assistons à une véritable accélération. Depuis les annonces faites à la mi-octobre, lors du SearchOn 2020, Google s’est employé à proposer des résultats de recherches plus enrichis dans leur forme, mais surtout plus contextualisés. En réalité, c’est la façon même de naviguer entre les différents résultats qui en est profondément bousculée.

À partir d’une requête aussi générique que « meringue », Google parvient à vous proposer un panachage de contenus structurés pour mieux vous amener à rencontrer LA réponse que vous cherchez selon un contexte donné. On peut ainsi accéder à une série de liens avec ancre : overview, recipes, video, types, etc., dont l’objectif est de vous amener au bon endroit de la page de résultats de recherche (appelée SERP).

Si d’aventure ces résultats classés ne vous convenaient pas, un carrousel illustré de People also search for est présent en dernier lieu, en filet. Mais dans le cas où ces suggestions resteraient encore trop génériques, Google propose cette fois une liste de questions précises avec Snippets, des échantillons du contenu source répondant à ladite question.

Particularité de cette SERP ? L’accès au contenu qui répondra à votre demande n’est plus conçu par vos séquences de mots-clés. C’est Google qui vous suggère les réponses par le truchement de ces différentes fonctionnalités, proposant ainsi différents angles de réponse, pour mieux cerner votre intention.

Comment ça fonctionne ?

Ces systèmes reposent sur une compréhension approfondie des informations disponibles, du langage et notamment des éléments de contexte comme le temps et le lieu. Ainsi, Google parvient à mieux faire correspondre votre intention de recherche avec les résultats les plus pertinents (on y revient plus en détail dans le paragraphe : « Les progrès significatifs de Google dans la compréhension du contexte de recherche de l’utilisateur »).

Prenons un exemple. Dans les cas où il n’y a qu’une seule réponse possible, telle que « Quand a eu lieu la première cérémonie des Oscars ? », la réponse directe est le résultat le plus utile, que l’on appelle Direct Answer. Cette réponse apparaîtra donc en haut de la page.

Mais parfois, les requêtes peuvent avoir de nombreuses interprétations. Pour répondre à une requête telle que « pizza », vous recherchez peut-être des restaurants à proximité, des options de livraison, des recettes de pizzas, etc. Les systèmes de Google visent à créer une page susceptible de contenir ce que vous recherchez, en classant les résultats en fonction des intentions les plus probables en haut de la page. Il serait certainement pertinent de classer une recette de pizza en premier, mais les systèmes de Google ont appris que les personnes qui recherchent « pizza » sont plus susceptibles de rechercher des restaurants. Google est donc susceptible d’afficher d’abord une carte des restaurants locaux.

Comparez cela à une requête telle que « pancakes », pour laquelle Google constate que les gens recherchent plus probablement des recettes. Conséquence : les recettes sont souvent mieux classées, et une carte avec des restaurants qui servent des pancakes peut apparaître plus bas sur la page.

Autres exemples de SERP enrichies (et tests en cours)

Ces exemples sont désormais communs sur mobile. Mais ces derniers mois, nous avons vu fleurir d’autres types d’organisation de l’information, par verticales. Certaines sont déjà en place, d’autres sont encore en test à l’heure où nous rédigeons ces lignes mais toutes vont dans le sens d’une navigation assistée entre les résultats de Google, c’est-à-dire sans recours aux mots-clés.

Jugez plutôt à travers les exemples ci-dessous (nous avons pris soin de préciser la source de toutes nos trouvailles).

Les résultats Google Lens

La recherche visuelle est sans conteste le domaine qui a le plus progressé en 2020 grâce à l’application Google Lens. En effet, comme le souligne Google, pour de nombreuses recherches, « voir » est la clé de la compréhension. Plusieurs nouvelles fonctionnalités de Lens dans la recherche Google aident désormais l’utilisateur, notamment à trouver nouveaux produits.

Si Google sait aujourd’hui interpréter le contenu des images, jusqu’à vous trouver des styles similaires pour un vêtement par exemple, c’est à grâce au Machine Learning. Dans le cas de la mode, un clic long sur l’image d’un vêtement vous donne accès à des produits similaires dont vous ne sauriez précisément formuler la description par le biais d’un mot-clé.

L’utilisation est simple, intuitive, et la pertinence des résultats est au rendez-vous.

Les résultats pour les recherches musicales

Ici, la recherche « paroles de Jumpin’ Jack Flash » propose notamment une navigation par onglets, en réalité des liens avec ancres, à gauche des résultats, selon votre intention : overview, listen, lyrics, analysis, other recordings.

Les résultats pour les recherches scolaires

L’organisation des contenus pour les requêtes de type mathématique, comme « Théorème de Pythagore », est parfaitement contextualisée : overview, formula, calculators, examples, practice problems, worksheets, videos. La présentation des réponses est plus claire, la navigation entre les réponses est beaucoup plus rapide, plus pertinente aussi, pour offrir une meilleure expérience utilisateur.

Toujours dans le contexte scolaire, d’autres exemples ont été vus et partagés, encore plus récemment, par Shalom Goodman. Dans cet exemple, les étudiants peuvent même faire des exercices pratiques via des questions à choix multiples, au sein de la SERP Google.

Les résultats pour les événements commerciaux

À l’occasion du Cyber Monday, le 30 novembre 2020, Valentin Pletzer a remarqué que les informations proposées étaient également ordonnées mais cette fois, par le biais de bubbles. L’objectif est bien sûr de mieux cerner votre intention de recherche, plutôt que d’attendre une éventuelle reformulation par mots-clés.

À noter : l’apparition de l’ancre deals laisse présumer une entente (payée ?) avec des marchands, pour occuper cet espace que l’on imagine très prisé.

Les résultats pour les recherches de marque

Les résultats liés aux demandes effectuées autour des marques est également un terrain mouvant. En effet, une récente étude de Jason Barnard, menée sur un panel de 41 367 marques, fait état de l’insertion croissante de People Also Alsk au sein même des Knowledge Card des marques, plus exactement pour 9 % des requêtes de marques.

Dans ce premier exemple pour la marque Umbro, les PAA sont directement disponibles dans la Knowledge Card de la marque.

Dans ce deuxième exemple, les résultats sont structurés par type de demande.

Cette fonctionnalité représente une réelle opportunité pour les marques puisqu’elle leur permet d’en maîtriser potentiellement le contenu, notamment par le développement de contenus de type FAQ. Un moyen efficace de récupérer leurs utilisateurs tandis que Google n’a jamais indexé autant de sources différentes d’information autour des marques.

Les résultats pour les recherches de personnalités

Une autre démonstration de la volonté de Google d’organiser l’information en fonction du contexte de recherche, est celui relevé par Jordan SEO, le 26 novembre 2020. Cette fois, c’est dès la suggestion prédictive, au sein même de la barre de recherche, que Google proposait un accès aux personnalités liées à « John Lennon » sans attendre que l’utilisateur ne clique sur « rechercher ».

Les résultats filtrés

D’autres exemples de tests ont été repérés par la sphère SEO. Mais l’un des plus inattendus provenait des États-Unis, avec cette fois l’utilisation de filtres, disposés à droite des résultats. Grâce à ces facettes, on peut affiner les contenus en réponses, en cochant la facette la mieux contextualisée par rapport à son intention.

Voici maintenant la mise en exergue des résultats dans la liste, après qu’une option a été cochée par l’utilisateur.

Un autre exemple a été remonté plus récemment, le 18 décembre 2020 par Ethan Lazuk, dans le contexte immobilier.

Une variante a été détectée par Brian Freiesleben, le 31 décembre 2020, pour les résultats liés aux produits. Cette fois, les filtres permettent de trier les produits selon des attributs spécifiques, comme par exemple la contenance d’une bouteille.

Les résultats pour les recherches liées aux événements mondiaux

Les résultats liés à des événements mondiaux comme l’équinoxe d’automne par exemple, ont, là aussi, donné lieu à une organisation des résultats de façon très contextuelle. À ce titre, notez, sous les premiers résultats, la possibilité d’affiner les résultats par « occasion » (à gauche dans les illustrations ci-dessous), à ne pas confondre avec les People Also Ask, également disponibles dans la page (à droite ci-dessous).

Pour finir ce tour d’horizon des tests effectués par Google quant à l’évolution de la navigation entre ses résultats de recherche, notons le test le plus spectaculaire, dont nous avons tous été les témoins : celui lié à la recherche « Covid-19 ».

Nous retrouvons dans les résultats pour la France les intentions suivantes : aperçu global, statistiques, gestion, informations sanitaires, actualités, les internautes recherchent aussi. Dans cet exemple inédit, Google a fait évoluer l’organisation de l’information de façon continue depuis le premier confinement du mois de mars, montrant ainsi sa capacité d’adaptation à un contexte mondial changeant, et la nécessité de proposer des résultats adaptés localement, par pays et même par région.

Dans les différents exemples que nous venons de parcourir, la navigation entre les résultats proposés après une première requête, permet de s’affranchir totalement du mot-clé. C’est indubitablement un changement de fond, que Google s’emploie à développer depuis cette fin d’année et qui connaitra une accélération mondiale en 2021.

Pour s’en convaincre, voyons à présent comment Google progresse dans la recherche prédictive, c’est-à-dire sans que l’utilisateur n’ait à formuler de recherche par mots-clés.

Les résultats prédictifs de Discover : de plus en plus performants

L’anticipation des demandes de l’utilisateur est sans doute le terrain qui va le plus progresser en 2021. Discover, disponible sur l’application Google, représente déjà un volume de trafic important pour les sites d’actualités ou d’informations sectorielles. Par exemple, certains sites que nous gérons chez WAM (Actualités, notamment sur des verticales affirmées), dépendent déjà de Discover à plus de 50 % du trafic envoyé par Google. Une manne que l’on n’a pas vu venir et qui n’a cessé de progresser de façon spectaculaire depuis son lancement en France, en mars 2019.

Cette année, Google va proposer de nouvelles fonctionnalités que l’on a vu en test de l’autre côté du Rhin et de l’Atlantique.

Google What to watch : demandez le programme TV !

En réalité, dans cette fonctionnalité, c’est le programme qui vient à vous. Mieux, Google vous recommande des programmes en parfaite cohérence avec vos goûts, vos habitudes et votre historique de navigation. C’est Valentin Pletzer qui le remonte dans son tweet du 12 décembre 2020 (ci-dessous), également signalé plus tard par Glenn Gabe dans son tweet du 23 décembre 2020.

Les PAA dans Discover

L’autre fonctionnalité testée au sein de l’environnement prédictif Discover est l’entrée discrète des People Also Ask (PAA). À partir d’un sujet d’intérêt recommandé par l’application, une série de questions idoines vous est proposée pour affiner vos attentes.

On peut également voir ces fonctionnalités comme un moyen de retenir l’utilisateur plus longuement dans l’écosystème Discover, puisqu’il accède à un contenu en un clic et sans quitter l’application.

En effet, comme le souligne Valentin Pletzer à travers une étude qu’il a menée par l’analyse de 6 000 URL provenant de 1 300 éditeurs de contenus, 67 % des contenus Discover ont une durée de vie allant de quelques secondes à 24 h.

Dans tous les cas, ces nouveautés permettent à Google d’éviter le recours à de nouvelles recherches libres par mots-clés, qui augmenteraient les risquent de ne pas aboutir à une réponse pertinente et de quitter Google.

Nous le disions dès les premières lignes de cet article, tous ces systèmes reposent sur une compréhension approfondie des informations disponibles, du langage et notamment des éléments de contexte comme le temps et le lieu. Ainsi, Google parvient à mieux faire correspondre votre intention de recherche avec les résultats les plus pertinents. Mais pour saisir toute l’importance de ces progrès, voyons de quoi il s’agit exactement.

Les progrès significatifs de Google dans la compréhension du contexte de recherche de l’utilisateur

La compréhension du contexte de recherche de l’utilisateur a franchi un cap déterminant en 2020 grâce aux progrès de l’algorithme BERT.

Une meilleure compréhension des requêtes ET des contenus en réponse : la vraie prouesse de BERT est de parvenir à désambiguïser les demandes des internautes mais surtout les millions de contenus en réponse, grâce à l’analyse des termes précédant le terme central d’une phrase, ainsi que les termes suivants, par le biais d’une fenêtre contextuelle glissante.

Si une fenêtre contextuelle comporte 10 mots et que le mot cible est en position 6 dans une « fenêtre contextuelle » coulissante de 10 mots, non seulement BERT peut voir les mots 1 à 5 à gauche, mais également les mots 7 à 10 à droite en même temps en utilisant l’attention quadratique dite « paires de mots ». »

Dawn Anderson, autrice Searchengineland

En effet, les modèles précédents étaient unidirectionnels, ce qui signifie qu’ils ne pouvaient voir que les mots 1 à 5 à gauche, mais pas 7 à 10, jusqu’à ce qu’ils atteignent ces mots dans la fenêtre coulissante.

Prenons un exemple :

En anglais, le mot « bank » est interprété différemment selon que les autres mots de la fenêtre contextuelle incluent « river » ou « deposit ». Les mots concomitants dans la fenêtre contextuelle ajoutent au sens et tout à coup « bank » est compris comme étant une « banque financière » ou une « berge de rivière ».

C’est donc un grand pas en avant, confirmé par Prabhakar Raghavan, responsable de la recherche chez Google, lors du SearchOn 2020.

« Avec les progrès récents de l’IA, nous faisons de plus grands progrès dans les améliorations de Google que nous n’en avons vus au cours de la dernière décennie. Il est donc encore plus facile pour vous de trouver exactement ce que vous cherchez. »

Prabhakar Raghavan, responsable de la recherche chez Google

Et ce n’est qu’un début, puisque nos recherches nous ont montré que Google est déjà sur le « coup d’après », avec une technologie actuellement en test, appelée DeepCT, que l’on annonce plus performante que BERT.

Les apps au sein de la SERP, prochain pas en avant dans l’abandon du mot-clé ?

Les progrès significatifs de Google pour comprendre le contexte de recherche de ses utilisateurs ont, semble-t-il, encore aiguisé son appétit à vouloir les satisfaire toujours plus et au plus tôt. En effet, nos dernières recherches ont permis de mettre à jour le prochain changement attendu, celui des applications de marques, disponibles directement dans les résultats de recherche de Google, dont voici quelques exemples récents.

La réalité virtuelle s’invite dans les SERP

• Lors du Google SearchOn de mi-octobre 2020, Google montrait la possibilité pour l’utilisateur de configurer son véhicule directement au sein du résultat de recherche, pour la Volvo XC40. Ici, il n’est plus nécessaire d’aller sur le site du constructeur ni d’effectuer d’autres recherches, la réponse est disponible directement dans la SERP, et elle est même interactive

• Plus spectaculaire encore, l’application de maquillage proposée par L’Oréal. Annoncée le 17 décembre par Google sur son blog, l’application qui repose sur la technologie de réalité virtuelle (VR), permet à l’utilisateur non seulement de visualiser concrètement les nombreuses nuances des rouges à lèvres ou fard à paupières, sur différentes carnations, mais aussi et surtout d’essayer le(s) produit(s)… sur soi !Ci-dessous l’application de maquillage au sein de la SERP Google à gauche. À droite, un essai du nuancier des couleurs de rouges à lèvres sur une utilisatrice grâce à la réalité virtuelle.

• Et si vous configuriez votre future Audi grâce à Google ? Dans le sillage de cette nouvelle, Rajan Patel, vice-président de l’ingénierie chez Google, qui dirige les équipes travaillant sur Lens, la réalité virtuelle et le « Consumer Shopping », annonçait le 21 décembre 2020 sur Twitter qu’il était désormais possible de configurer sa future Audi R8 au sein même de la SERP Google, avec un niveau de fidélité visuelle jamais atteint.

Qu’est-ce qu’on retient ?

Les exemples énumérés tout au long de cet article montrent les progrès sans précédent de Google en matière de compréhension du contexte de recherche de l’utilisateur d’une part, et de structuration des contenus en réponse, d’autre part. Pour la Search Experience, c’est le début d’une nouvelle ère, plus immersive et plus proche des besoins (précis) de l’utilisateur.

Pourquoi est-ce important pour le SEO ?

Face à ces changements de fond, les spécialistes du marketing doivent créer du contenu autour d’une solide compréhension de l’intention de leur public et de la manière dont leur contenu pourrait répondre à ce besoin.

Rappelons ce qu’est une intention de recherche.

Il faut donc approfondir les besoins que ces recherches signifient réellement :

• y a-t-il une question particulière à laquelle les gens pensent, à laquelle vous pouvez répondre ?
• Les internautes veulent-ils acheter chez vous ?
• Souhaitent-ils trouver vos coordonnées ?
• Obtenir des informations sur les prix de vos produits ou un devis ?

Votre but est ainsi d’y répondre précisément par le bon format. C’est à dire, en produisant les contenus en réponse qui correspondent à une fonctionnalité dans Google :

En complément, l’ajout des données structurées appropriés aux contenus permettra de :

• réduire l’ambiguïté entre les entités repérées par Google ;
• créer de nouvelles connexions que Google n’aurait pas établies autrement dans son Knowledge Graph ;
• fournir des informations supplémentaires sur une entité que Google n’aurait pas pu obtenir sans les données structurées.

« Les données structurées ajoutent un niveau de précision dont un moteur de recherche a besoin pour se saisir du sens réel d’un contenu car il n’a pas le bon sens d’un humain. »

Bill Slawski, spécialiste de l’analyse des Brevets de Google

Voici la liste actualisée des données structurées que vous pouvez utiliser par contexte :

[su_table responsive= »yes »]

[/su_table]

Pour conclure

Un constat corollaire est intéressant à noter : en s’affranchissant progressivement du mot-clé comme moyen de naviguer entre les différents résultats de recherches, Google entraine la disparition tout aussi progressive du sacro-saint lien bleu, qui a fait le succès des moteurs de recherche et du référencement depuis près de 20 ans. C’est donc tout le comportement des utilisateurs, face aux résultats de recherches, qui en est bousculé.

La faculté d’adaptation des marques a été mise à rude épreuve en 2020. Nul doute qu’elles sauront faire pivoter leurs actions pour relever ce nouveau défi pour leur visibilité organique. Bienvenue en 2021 !

N’hésitez pas à partager cet article sur vos réseaux préférés !