Salut Jason! Est-ce que tu peux te présenter rapidement?

Je suis Consultant en Marketing Digital et SEO, et actuellement je voyage dans le monde entier en tant que nomade digital. Je voyage de conférence en conférence, et je vis dans les hôtels.

Vous avez peut être entendu parler de mon podcast #SEOisAEO  où je discute avec des gens brillants de leurs spécialités. C'est très intéressant parce qu'ils m'apprennent tellement de choses! Il s'agit d'entretiens de 15-30 minutes où je leur demande de partager avec moi et avec la communauté quelque chose qu'ils trouvent extrêmement important dans leurs domaines de prédilection. L'ambiance est détendu, et pourtant le contenu est extrêmement intéressant et utile. David Amerland a dit que c'était sans doute "La façon la plus sympa d'apprendre des experts sur le digital".

Si tu devais choisir ton sujet favoris en SEO, que choisirais-tu?

Knowledge graph!

Je parle beaucoup des knowledge graphs parce qu'il y a 5 ans j'ai commencé à travailler sur ce qui sortait lorsque je tapais mon nom dans Google. Aujourd'hui, ce qui sort lorsque vous tapez "Jason Barnard" est plus ou moins ce que je voulais voir sortir. Que vous soyez une marque ou une personne, vous devriez vous pencher et travailler aujourd'hui sur les Brand SERPs parce qu'il se trouve (et heureusement pour moi) que c'est la clef de votre présence sur Knowledge Grap.

Est-ce que tu peux expliquer ce qu'est Knowledge Graph en quelques mots?

Pour faire simple, un knowledge graph est une encyclopédie qui est lisible par les machines. En gros ce sont des informations organisées de telle manière à ce qu'une machine puisse facilement comprendre et en tirer des informations. Techniquement parlant, il s'agit de théorie des graphes - (nœuds, arêtes et étiquettes/attributs). Plus simplement et concrètement dans notre industrie, on voit des knowledge graphs où on trouve des entités avec des attributs et des relations avec d'autres entités (qui ont aussi des attributs).

Le knowledge graph de Google est nommé Knowledge Graph et son but est de répondre aux questions de ses utilisateurs en analysant la signification des mots de la requête, plutôt que d'analyser de simples chaînes de caractères. Donc aujourd'hui il s'agit de choses, et non de chaînes.

L'explication la plus simple d'un knowledge graph... Vous ne le réalisez peut être pas, mais votre cerveau est un gros knowledge graph : votre cerveau relie des "choses"par association et relation dans un contexte donné. Google est peut être encore plus doué que votre cerveau pour le faire parce que Google ne va rien "oublier". En théorie, une fois que Google est correct il ne fera plus d'erreurs alors que l'esprit humain oublie beaucoup de choses et fera des erreurs. En résumé, c'est une connaissance surhumaine, ce qui est passionnant.

Si vous voulez vous faire une idée de sa vitesse d'évolution, regardez les éléments enrichis dans les SERPs. Tous les deux-trois mois sort une nouvelle fonctionnalité SERP, souvent liée à Knowledge Graph.

N'oublions pas également toutes les autres entreprises qui construisent des knowledge graph de taille : Amazon, Apple, Facebook, Microsoft, Diffbot et tous les énormes progrès qui sont fait avec un ensemble de données accessibles à tous appelé The Linked Open Data Cloud.

À noter rapidement : le Knowledge Graph de Google (notez les lettres majuscules qui en font un nom propre) est juste un exemple de knowledge graph (pas de lettre majuscule, ce qui en fait un nom commun). Il existe des centaines de milliers (de millions?) de knowledge graphs dans le monde. Dans cette discussion je parlerai principalement de celui de Google, puisque c'est celui qui affecte le mieux l'industrie de la recherche.

Linked Open Data Cloud

Que vois-tu lorsque tu lis entre les lignes?

Les éléments riches de SERP en disent long sur le fonctionnement de Google, ce qu'ils essaient de faire, ce que ça provoque et ce qu'ils connaissent des entités.

Filtres Google Images

Prenez par exemple la navigation filtrée dans la recherche d'images qui vous permet de creuser votre recherche par sous-sujets / contexte. Ça parait simple, mais très puissant et cela indique clairement un certain niveau de compréhension. Regardez les fonctionnalités des SERPs comme les produits associés, sujets associés, les gens cherchent aussi. Elles sont en pleine expansion que se soit au niveau de la visibilité que Google leurs accorde, mais aussi au niveau de la précision et de la pertinence qu'elles montrent.

Gardez un œil sur les développements de Knowledge Graph pour rester à la page. Suivez des gens comme Bill Slawski, Andrea Volpini, ou David Harry pour être à la pointe du sujet 🙂

Est-ce que Google Maps est un knowledge graph?

Oui bien sûr! Google Maps est un exemple de knowledge graph qui fonctionne et qui comprend un vaste nombre d'entités, leurs attributs et les relations entre elles et qui peut ainsi résoudre en temps réel des requêtes géospatiales qui n'ont pas étaient vues auparavant.

Si vous voulez savoir dans quelle direction vont les moteurs de questions / réponses, où ils en seront d'ici quatre-cinq ans, alors regardez comment fonctionne Google Maps et vous en aurez une idée assez précise.

L'exemple que j'utiliserais serait de chercher un coffee shop (Starbucks dans ce cas) lorsque vous êtes dans la rue tel jour à tel moment. Google Maps vous montrera quel est le meilleur chemin à pieds, en voiture... Il vous montrera différents itinéraires en prenant en compte vos moyens de transport et en prenant en compte les bouchons. Donc il me relie moi (une entité spécifique) au coffee shop (une entité spécifique) avec une relation (comment s'y rendre) dans un contexte spécifique (en voiture, en vélo, à pieds...).

On se rend alors compte que chaque requête qui est faite sur Google est unique et qu'elle vise à relier deux entités avec une relation pertinente et optimale.

Google Maps illustre aujourd'hui ce à quoi ressemblera la recherche du futur. Regardez Google Maps aujourd'hui pour avoir un bon point d'accroche sur ce que sera le monde des moteurs de recherches demain.

Pourquoi est-ce que ça se passe/ arrive aujourd'hui?

L'idée de construire des knowledge graphs grâce aux ordinateurs était déjà présente dans les années 60. Mais la technologie n'était pas suffisante. Sans espace de stockage fiable à grande échelle, sans base de données de requêtes et sans machine learning (apprentissage automatique), construire et maintenir un knowledge graph à une échelle suffisante pour Google était tout simplement impossible.

Depuis ces 15 dernières années, cinq avancées technologiques majeures ont émergé et ont rendu possible l’existence du Machine Learning à l'échelle  industrielle : Big Data, NoSQL, BigQuery, Data Rivers et ASIC SoC. Le rêve de Google est devenu réalité.

Sans la technologie du Machine Learning, Knowledge Graph ne serait pas le même. Il permet à Google (et aux autres compagnies construisant des knowledge graphs) de ne plus dépendre autant des données fournies par les humains et les faits ( comme Wikipédia, Wikidata, Crunchbase etc...) et de passer à un monde où les machines peuvent collecter et valider des faits en  (semi) autonomie en extrayant des informations de la toile.

Comment peut-on aider Google à extraire des informations de nos sites?

Aujourd'hui (et pour encore quelques années à venir), il est vital d'aider Google à comprendre votre contenu en utilisant :

  1. Une structure sémantique HTML5  (dont une bonne utilisation des Titres)
  2. En structurant votre contenu en utilisant des tableaux (ne les utilisez pas pour le design!), des listes ordonnées ou désordonnées
  3. En utilisant intelligemment les Triplets RDF dans votre copie
  4. En implémentant beaucoup de données structurées (principalement Schema.org)

Ah, et ne dites pas "Schema" si vous vous dire "Schema.org", sinon Aaron Bradley va s'énerver 🙂

Contentking - Schema.org - JSON

Il est intéressant de noter que Google embauche actuellement des centaines de développeurs WordPress dont le rôle est de contribuer à la communauté WordPress. Le but est d'améliorer la vitesse des pages AMP, de réduire les ralentissements des plugins (TIDE), d'ajouter des outils pour pouvoir surveiller les performances, encourager les thèmes progressifs (PWA), améliorer Gutenberg (et encourager son adoption).

Dans le cas où vous auriez WordPress et que vous souhaiteriez aider Google à mieux comprendre votre contenu, passer à Gutenberg est essentiel, ajouter des pages AMP est très efficace et adopter un thème progressif qu'ils ont développé serait une bonne chose à faire en 2020.

Donc... est-ce qu'on construit des sites web pour Google?

Dans un sens, oui.  Martha van Berkel a dit que Google était le premier consommateur de votre contenu. Google le consomme, et ensuite il le présente aux utilisateurs. Si Google a du mal à le consumer (et qu'il ne peut pas le digérer correctement), il sera incapable ou ne voudra pas le montrer aux utilisateurs. Au point que Google devient votre consommateur primaire. Et cette situation est peut être plus fréquente que ce qu'on voudrait admettre : ahrefs suggère que plus de 90% du contenu n'obtient jamais de trafic de la part de Google (même si Google le crawle).

Bien évidemment, écrivez d'une façon attrayante pour le public humain. Pas besoin de changer ça. Cependant, si vous voulez que Google présente votre contenu à ses utilisateurs / son audience, vous avez VRAIMENT besoin de vous assurer que Google puisse consumer et comprendre votre contenu (voir ci-dessus pour les 4 méthodes principales)!

Où se situe Bing dans tout ça?

C'est une bonne question. Martha van Berkel a suggéré que le knowledge graph de Bing serait en réalité meilleur que celui de Google. C'est impossible à quantifier, mais ça semble plausible lorsqu'on compare les résultats des deux. Par exemple (et c'est TRÈS anecdotique), Bing est plus ambitieux / confiant sur les données en temps réel : il inclue une liste des concerts à venir de William Shatner sur son knowledge panel, alors que Google ne le fait pas.

Comment se mettre aux knowledge graphs?

En règle général et selon Andrea Volpini, Bing et Google on l'air d'avoir besoin de 20 à 30 confirmations d'une information cohérente et constante venant de sources fiables avant de l'inclure dans leurs knowledge graphs. Pour qu'une information soit confirmée en tant que *fait*, elle doit être corroborée pas de multiples sources (trouvées à beaucoup d'endroits différents en ligne) et qu'elles soient cohérentes entre elles (tout comme les informations de bases (NAP) pour les recherches locales).

Il est important de garder en tête que Google cherche des sources fiables, et qu'elles ne sont pas nécessairement celles qui ont le meilleur PageRank... IMDB, le journal du Guardian et Wikipédia sont des sources considérées comme fiables, alors que les sites de rumeurs ne le sont pas. Xin Luna (ex-Google et aujourd'hui chez Amazon) a formulé le concept de connaissances basées sur la confiance.

Une des choses que je crois (mais dont je n'ai aucune preuve), c'est qu'une fois que vous vous êtes montré comme étant honnête, digne de confiance et fiable, Google commencera a vous traiter comme une source fiable (au moins à votre sujet), et il aura ainsi beaucoup moins besoin de corroboration.

Que devrait-on faire?

Commencez par votre propre site web. Et commencez là par expliquer qui vous êtes avec les balises Schema.org sur votre page "À propos de [nous]". Réfléchissez aussi à réécrire le contenu pour qu'il soit plus explicite, ajoutez des listes/tableaux HTML (si approprié) et investissez dans une structure sémantique HTML5.

Ensuite, passez à vos publications de blog, catégories de pages, pages de produits et pages de services... soyez clair, précis, utilisez Schema.org, des triplets RDF, la sémantique HTML5... et soyez cohérent avec votre structure et votre contenu.

Une fois que vous en êtes là, vous avez expliqué à Google qui vous êtes et ce que vous faîtes / ce que vous offrez. Maintenant vous devez prouver que ce que vous avez dit est vrai! Donc pendant que vous faites tout ce travaille sur le site, établissez une stratégie pour s'assurer que les informations que vous donnez à propos de vous sur votre propre site sont corroborées sur de multiples sources fiables à travers internet. Mettre en lien les corroborations sur vos propres pages est important : Google aura plus de facilité à faire la connexion. Oui, je vous suggère de faire des liens vers l’extérieur!

Souvenez-vous, vous pouvez écrire ce que vous voulez sur votre site, mais ça ne rend pas les choses vraies pour autant. Pour convaincre Google que vous disiez la vérité, vous DEVEZ fournir des preuves de ce que vous avancez.

À quel point Knowledge Graph est important pour les SMB?

Communiquer qui elles sont et ce qu'elles font est d'une importance vitale pour toute entreprise et ce dès aujourd'hui.

Même si le retour sur investissement n'est pas immédiat, le calcul des pertes qui pourraient en découler plus tard en fait une décision évidente. Alors que les recherches traditionnelles diminuent et que d'autres alternatives prennent de l'ampleur, n'importe quelle SMB qui n'est pas complètement comprise par Google, Bing, Amazon etc... rencontrera beaucoup de difficultés. Si vous n'êtes pas convaincu(e), renseignez-vous sur les sujets suivants : la recherche vocale, les SERPs zéro clic, Google Discover, Google For You, appareils intelligents connectés, etc...

Y a-t'il des inconvénients à aider Google à comprendre votre contenu?

Bien sûr, ce n'est pas une bonne chose pour tout le monde. Les entreprises qui sont purement des fournisseurs d'informations vont avoir besoin de repenser leurs modèles économiques (si ce n'est pas déjà fait!). Les sites d'informations, les annuaires, les moteurs de comparaison, les dictionnaires et beaucoup d'autres voient leur trafic baisser alors que Google montre de plus en plus les SERPs qui contiennent directement l'information. Cliquer sur le site n'est plus nécessaire (ou souhaité).

Cela peut être encore plus corsé pour les sites de eCommerce. Cindy Krum dit que si vous vendez des produits, vous avez tout intérêt à fournir à Google des informations fiables et correctes à propos de vos produits et de vos services. Vous devez vous adapter cependant. Protégez vos arrières en mettant toutes ces informations sur Amazon, Apple, Bing etc...

Andrea Volpini donne de très sages conseils : "Créez votre propre knowledge graph interne. Cela vous permettra de prendre le contrôle de vos données et de choisir ce que vous partagez, comment et avec qui vous le partagez."

En savoir plus sur Knowledge Graph

Ressources:

Les personnes à suivre sur les réseau sociaux :

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Vous pouvez lire nos éditions précédentes de SEO en Gros Plan ici :

Steven van Vessum
Steven est le Chef de l'expérience client dans l'entreprise ContentKing. Cela signifie qu'il s'occupe de tout lié avec les clients et avec l'inbound marketing. C'est là où il veut être. Il aime améliorer le référencement des sites web dans les moteurs de recherche et parler de l'inbound marketing.

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