Comment améliorer EAT avec la recherche sémantique.

20/06/2022 Par IBRAHIMA

La connaissance de la recherche sémantique peut changer la donne. Chez SMX Advanced, Marie Haynes a partagé comment les référenceurs peuvent l’utiliser pour améliorer EAT.

” EAT – expertise, autorité et fiabilité – est devenu un mot à la mode “, a déclaré le Dr Marie Haynes, PDG de Marie Haynes Consulting Inc., dans sa présentation à SMX Advanced . “EAT est la tentative de Google de déterminer quelles entreprises et quels individus sont authentiques.”

Bien qu’elle ait travaillé dans le marketing de recherche pendant de nombreuses années, Haynes a noté qu’elle n’avait que récemment réfléchi à la manière dont la recherche sémantique – la recherche d’informations dans laquelle la signification contextuelle et l’intention d’une requête sont prises en compte – pourrait améliorer l’EAT d’un site. Son temps passé à creuser dans les directives des évaluateurs de qualité (QRG) a aidé à établir ce lien.

Contrairement à ce que certains pensent, EAT n’est pas un facteur de classement unique, mais plutôt un ensemble de signaux que Google utilise pour déterminer quel contenu est de haute qualité et utile pour les internautes. Et, selon Haynes, la connaissance de la recherche sémantique peut aider les spécialistes du marketing à optimiser les sites pour ce système de notation.

“Beaucoup de choses que nous disons que Google peut faire peuvent être expliquées avec des capacités de recherche sémantique”, a-t-elle déclaré. “La [recherche] sémantique repose sur la compréhension du sens des mots, et nous avons vu à quel point Google est fier de ses progrès dans la compréhension du langage.”

La recherche sémantique et sa relation avec EAT

L’algorithme Hummingbird de Google , qui a été déployé en 2013, a été conçu pour réorganiser la façon dont le moteur de recherche comprend et classe le contenu. Avec une meilleure compréhension de l’intention à la base, la mise à jour a aidé Google à mieux évaluer l’autorité des sites grâce à la recherche sémantique.

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“Hummingbird était un changement du moteur de Google, et quand cela s’est produit, peu de référenceurs le savaient”, a déclaré Haynes. “Cela a donné aux algorithmes de Google la capacité d’intégrer la recherche sémantique.”

Source : Dre Marie Haynes

Avant la mise en œuvre de Hummingbird, Google était en grande partie un moteur de recherche lexical, dépendant de mots-clés. Ces moteurs de recherche se concentrent principalement sur la récupération des documents contenant ces mots-clés, en utilisant le PageRank pour établir une hiérarchie en cours de route. Et bien que ces mécanismes soient toujours en jeu, l’ajout de la recherche sémantique a changé la donne.

“Vous pouvez avoir une recherche lexicale et vous pouvez avoir une recherche sémantique ensemble”, a déclaré Haynes. “Nous ne savons pas exactement comment Google utilise la combinaison de ces éléments, mais nous savons qu’en 2013, lorsque Hummingbird est sorti, ils ont commencé à avoir la capacité de bien le faire.”

Les référenceurs seraient avisés d’étudier les changements introduits par Hummingbird , en particulier en ce qui concerne la compréhension du langage par le moteur de recherche.


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Utilisation de la recherche sémantique et de la récupération des connaissances pour améliorer l’EAT

Les capacités de récupération des connaissances de la recherche sémantique peuvent aider les spécialistes du marketing à améliorer l’EAT de leur contenu. Selon Haynes, cela est dû au Knowledge Graph de Google .

“La recherche de connaissances rassemble des informations à partir d’une base de données richement structurée”, a-t-elle déclaré. “Le meilleur exemple que nous ayons de cela est le Knowledge Graph de Google.”

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Source : Dre Marie Haynes

Le Knowledge Graph aide les spécialistes du marketing à comprendre la relation entre les entités. En optimisant les sites en fonction des entités et de leurs relations (plutôt que de se concentrer uniquement sur un mot-clé et ses variantes), les SEO peuvent permettre à Google de relier plus facilement votre contenu aux entités établies dans son Knowledge Graph.

“J’ai été fasciné par la façon dont Google peut utiliser les entités dans son Knowledge Graph”, a déclaré Haynes. “Nous avons fait des recommandations basées sur ce qui est écrit dans le QRG – en espérant que d’une manière ou d’une autre, Google pourrait accomplir ces choses de manière algorithmique. Ce que nous faisions vraiment, c’était d’améliorer EAT sur la base d’une connaissance de la recherche sémantique.

“Lorsque vous améliorez la compréhension de Google des entités associées à votre entreprise, cela améliore votre EAT”, a-t-elle ajouté.

Correy Patterson/rédacteur en Chef de Martech