Comment améliorer vos études sémantiques grâce à l’IA et la Data ?

Les comportements des internautes ont bien évolué et les habitudes de recherche avec. Leurs requêtes, toujours plus personnelles, nécessitent une compréhension contextuelle plus aboutie. Par conséquent, les sites doivent optimiser leurs études sémantiques afin de maintenir la pertinence de leurs réponses dans les SERP. Pour ce faire, ils peuvent compter sur l’IA et la Data. Découvrez ici, comment améliorer vos études sémantiques avec l’IA et la Data.

Pourquoi intégrer l’IA et la Data à vos études sémantiques ?

La qualité du contenu est l’un des principaux critères de classement des sites sur les pages des moteurs de recherche. Elles reposent sur les techniques d’optimisation propres aux SEO et la pertinence du contenu par rapport à l’intention de l’utilisateur.

Pour cerner cette intention et la satisfaire, les propriétaires de sites ont recours aux études sémantiques. Cependant, et ce, pour diverses raisons, ces études peuvent parfois aboutir à des résultats obsolètes. C’est pour cela qu’il est important d’améliorer vos études sémantiques avec l’IA et la Data.

En effet, elles sont souvent effectuées de façon manuelle et superficielle. Elles se limitent aux informations principales, ce qui peut entraîner des biais et une compréhension incomplète des intentions de recherche. Par ailleurs, les méthodes utilisées ne sont pas toujours en mesure de gérer les ambiguïtés linguistiques et contextuelles. L’IA et la Data permettent de pallier ces limitations.

Les avantages de l’IA

L’intelligence artificielle est capable d’identifier les relations sémantiques entre les mots et les phrases, ce qui améliore la précision des analyses. Sa capacité d’analyse peut être optimisée en fonction des objectifs de l’étude. Elle peut se concentrer sur la tonalité, les émotions ou les intentions dans les textes. Cela lui permet également de fournir des analyses personnalisées.

Formée pour le traitement du langage naturel, l’IA est en mesure de résoudre les ambiguïtés linguistiques et les nuances contextuelles. En effet, les modèles d’IA détectent les tendances linguistiques en suivant l’évolution des termes dans divers contextes. En plus d’alléger la tâche manuelle, elle limite le risque d’erreur et assure la précision des analyses.

De plus, l’IA facilite l’étude sémantique comparative entre différentes langues. Elle fournit à cet effet des traductions automatiques respectant le contexte dans lequel ont été employés les termes polysémiques. Enfin, elle est capable de traiter une grande quantité de texte en peu de temps. C’est l’outil idéal pour les études sémantiques.

Les avantages de la Data

L’analyse des données permet de mieux comprendre les intentions des utilisateurs derrière leurs requêtes de recherche. Comme l’IA, elle facilite l’identification des sujets tendance dans un domaine particulier. En SEO, elle assure l’identification des mots-clés principaux, mais également des expressions connexes susceptibles de générer du trafic. Elle complète les études sémantiques et vous permet de mieux répondre aux intentions de l’utilisateur.

La Data permet aussi de personnaliser le contenu en fonction des segments d’audience. Elle fournit des informations plus complètes et plus détaillées qui servent à adapter le contenu à la cible. Associée à l’IA, la Data fournit toutes les données nécessaires pour de meilleures études sémantiques. 

Comment effectuer les études sémantiques avec l’IA ?

Il existe diverses façons d’améliorer vos études sémantiques avec l’IA. Toutefois, cette tâche s’appuie toujours sur l’exploitation d’outils à intelligence artificielle pratiques pour l’analyse sémantique. Après le travail de prétraitement des données et le nettoyage, voici comment vous pouvez procéder.

Etudes sémantiques avec l’IA : Identification des intentions de recherche

Pour comprendre les intentions des utilisateurs, les IA analysent les requêtes de recherche et en les groupant en clusters ou en intentions. Pour ce faire, vous pouvez employer des outils de NLP (Natural Language Processing) basés sur l’IA. Certains comme BERT et GPT servent à analyser les phrases et les requêtes pour comprendre leur sens contextuel. Ces technologies permettent d’analyser des corpus de texte et d’identifier les thèmes et concepts récurrents.

Etudes sémantiques avec l’IA : Clustering sémantique

Outre cela, vous pouvez procéder à un clustering sémantique. En effet, les algorithmes d’IA peuvent automatiquement regrouper des mots-clés et des requêtes similaires en fonction de leurs relations sémantiques. C’est le cas d’outils comme Surfer SEO ou MarketMuse qui utilisent des modèles d’IA pour regrouper des mots-clés. Ils s’en servent ensuite pour suggérer des pages à optimiser en fonction de thèmes connexes. Cette démarche vous assure un traitement complet du sujet ainsi que de toutes les variantes sémantiques liées.

Par ailleurs, l’IA aide à renforcer l’autorité sémantique de votre site. Elle facilite la création des liens internes entre des pages sémantiquement proches. De quoi créer des grappes sémantiques pour améliorer la visibilité de l’ensemble des pages. C’est également une méthode qui permet aux moteurs de recherche de cerner l’architecture de votre site et de déterminer les relations thématiques. 

Etudes sémantiques avec l’IA : Analyser le contenu des concurrents pour identifier des opportunités

Les études sémantiques consistent aussi à évaluer les sites de vos concurrents afin de trouver des opportunités. C’est un bon moyen de découvrir les lacunes de votre contenu et d’ajuster votre approche. À cet effet, vous pouvez compter sur l’IA pour examiner entièrement le contenu de ces sites. Elle sert à analyser les mots-clés qu’ils utilisent, la structure de leur contenu et les intentions de recherche qu’ils couvrent.

Etudes sémantiques avec l’IA : Auditer et optimiser en continu

L’audit sémantique assure la capacité des pages à fournir des réponses pertinentes aux attentes des moteurs de recherche. En utilisant des outils comme SEO PowerSuite et Searchmetrics, vous pouvez scanner automatiquement vos pages. Ils vous permettent de suivre l’évolution du classement de vos pages et de les optimiser.

Grâce à l’IA, ils vous proposent également des ajustements conformes aux tendances de recherche actuelles. Par ailleurs, l’IA peut analyser la cohérence sémantique entre les pages et vous proposer des améliorations dans votre stratégie de liens internes. Elle s’assure que chaque section est bien liée à votre thématique principale.

Etudes sémantiques avec l’IA : Automatiser les tâches répétitives

L’automatisme des tâches est certainement l’un des meilleurs avantages de l’intelligence artificielle, surtout en matière d’études sémantiques. Elle améliore l’efficacité de ces tâches et vous permet de vous concentrer sur celles qui requièrent plus d’attention.

Confiez-lui les tâches liées au suivi du comportement des utilisateurs. Elle pourrait par exemple mesurer le temps passé sur une page ou le taux de conversion afin d’ajuster ses recommandations sémantiques. Si certains termes ou concepts attirent plus d’intérêt que d’autres, elle pourra vous proposer de les intégrer dans vos contenus.

Comment intégrer la Data à vos études sémantiques ?

L’exploitation de la Data en études sémantiques repose sur l’utilisation de volumes importants de données textuelles provenant de sources variées. Le but ici est de maximiser la compréhension des relations entre les mots, les concepts et les intentions des utilisateurs.

Collecte de données textuelles massives

La première étape pour améliorer vos études sémantiques grâce à la Data consiste à collecter un corpus de données textuelles. Il existe différentes sources de données disponibles en fonction de vos objectifs. L’essentiel, c’est que votre corpus soit riche et diversifié.

Vous pouvez commencer à collecter vos données à partir des pages web, accessibles via des crawlers ou les moteurs de recherche. Elles fournissent un grand volume d’informations provenant de :

• blogs ;
• forums ;
• articles d’actualité ;
• ou réseaux sociaux.

À elles s’ajoutent les bases de données spécialisées, comme le British National Corpus, utiles pour des études linguistiques académiques. Les experts SEO peuvent quant à eux recourir à SEMrush et Ahrefs pour collecter les données de requêtes utilisateur.

Segmentation et structuration des données

Une fois les données textuelles collectées, segmentez-les selon :

• les thèmes ;
• les types de contenus ;
• et les intentions des utilisateurs.

Cela permet de structurer la Data de manière ordonnée pour une analyse plus précise et moins biaisée. Avec cette structuration, vous avez plus de chance d’effectuer des études sémantiques pertinentes pour vos objectifs.

Utiliser des outils sémantiques basés sur la Data

L’IA et la Data sont complémentaires et doivent être exploitées ensemble pour des études sémantiques rentables. Utilisez des outils sémantiques basés sur la Data pour vos analyses textuelles. Vous avez par exemple Word2Vec, GloVe et FastText qui sont utilisés pour transformer les mots en vecteurs numériques.

En effet, ces modèles se basent sur la cooccurrence des mots pour identifier leur proximité sémantique dans un espace vectoriel. Ainsi, des mots sémantiquement similaires se retrouvent plus proches dans cet espace. Cela vous permet de quantifier les relations entre les termes.

BERT de Google, modèle plus performant, permet une analyse encore plus fine des nuances sémantiques. Contrairement aux approches traditionnelles, il prend en compte le contexte bidirectionnel des mots dans une phrase. De quoi fournir une meilleure compréhension des termes dans leur globalité.

Extraire les relations sémantiques

L’analyse des relations sémantiques au sein des données collectées peut se faire via la cartographie des clusters de mots-clés. À nouveau, il vous faudra utiliser des outils d’intelligence artificielle basés sur la Data. SEMrush et Ahrefs permettent de regrouper les mots-clés en clusters sémantiques. Comme évoqué plus haut, cette méthode révèle des schémas d’usage et des combinaisons de termes fréquemment recherchées ensemble.

D’autres outils comme Google Knowledge Graph et IBM Watson Natural Language Understanding sont capables de créer des graphes de relations entre concepts. Ces graphes sémantiques mettent en lumière les connexions entre les entités. Ils facilitent ainsi la visualisation des interactions et des relations entre les mots et les idées. Ce qui assure l’optimisation des contenus en fonction des concepts les plus pertinents.

Exploiter les données de logs pour comprendre l’indexation et le crawl des moteurs de recherche

Les logs de serveur sont une mine d’informations pour comprendre comment les moteurs de recherche crawlent et indexent votre site. Avec une analyse des données de ces logs, vous pouvez identifier :

• les pages régulièrement explorées par les robots de Google ; 
• les pages rarement explorées ;
• et les chemins de crawl les plus fréquents.

Vous découvrirez de fait les critères dont tient compte Google pour interpréter la structure sémantique de votre site. Il se peut que certaines pages importantes pour votre stratégie SEO ne soient pas régulièrement explorées par les robots. Dans ce cas, il peut être nécessaire de les optimiser en termes de maillage interne. Vous pouvez outre mesure simplifier leur accès pour les moteurs de recherche.

Analyser les cooccurrences et des relations contextuelles

Il est possible de créer des matrices de cooccurrence qui recensent la fréquence d’apparition des termes dans un même contexte. Il peut s’agir de phrases, d’articles ou de documents. L’analyse de ces cooccurrences permet d’identifier des relations sémantiques dominantes. Elles sont utiles pour structurer le contenu, optimiser l’utilisation des synonymes et rendre les textes plus pertinents.

Exploiter des données comportementales

L’exploitation de la Data implique également l’analyse des données comportementales à travers des outils automatiques. Pour ce faire, vous avez le choix entre Hotjar et Crazy Egg. Ils permettent de visualiser les comportements des utilisateurs à travers des heatmaps. Celles-ci montrent les zones les plus visitées sur un site. Des informations qui peuvent être utilisées pour réorganiser le contenu ou par exemple améliorer les call to actions.

Affiner la stratégie de contenu avec la Data sémantique

Enrichies par la Data, les études sémantiques permettent d’élargir votre champ lexical. La Data vous permet d’utiliser des termes sémantiquement proches, ce qui réduit le risque de suroptimisation. De plus, cette diversification du champ lexical améliore aussi la qualité du contenu. Elle offre en effet des angles de rédaction variés pour aborder les sujets sous des perspectives différentes.

Améliorer vos performances SEO avec les résultats obtenus

Pour finir, la Data peut vous fournir les mots-clés utiles pour vos diverses balises H1 à H6. L’analyse des données permet d’identifier les mots-clés et expressions sémantiquement pertinents à intégrer dans ces balises. Elles reflèteront ainsi les termes les plus recherchés par les utilisateurs, de quoi augmenter l’autorité de vos pages.

Par ailleurs, les questions issues des People Also Ask (PAA) offrent des opportunités pour obtenir des résultats enrichis sur Google. Impliquez-les dans vos études sémantiques afin de pouvoir identifier les questions les plus fréquemment posées par les utilisateurs. À vous maintenant de rédiger votre contenu pour y répondre de manière claire et précise. Cela accroît vos chances d’obtenir une visibilité supplémentaire et un potentiel de trafic élevé à travers les encadrés PAA.

Améliorer les études sémantiques avec l’IA et la Data : Que retenir ?

La Data fournit les données nécessaires pour améliorer vos études sémantiques avec l’IA. Les deux doivent donc être mises à contribution pour optimiser votre stratégie de contenu. Il vous faut alors collecter un maximum de données sur votre site et vos cibles, puis les soumettre aux outils à IA. Ceux-ci vous permettront ensuite d’affiner votre stratégie. Sur ce, quels sont les outils qui s’accordent le plus avec vos objectifs ?