Lors de l’optimisation du contenu Web, il est de notoriété publique que les mots clés sont toujours importants. La concurrence pour le classement des mots clés est rude, et le contenu numérique est publié à un rythme effréné. À chaque changement dans les algorithmes de Google, de nouvelles règles définissent comment mieux classer le contenu. Les marques qui pensaient initialement qu’il suffisait de placer efficacement leur mot clé ciblé aussi souvent que possible ont découvert que cela ne suffisait pas.
Le recours aux mots clés de longue traîne n’est pas nouveau pour améliorer le contenu et répondre aux requêtes des utilisateurs. Il y a près de dix ans, Google a intégré les mots clés de longue traîne et la recherche sémantique dans les facteurs essentiels du référencement. Aujourd’hui, ces facteurs ont dépassé le cadre du SEO pour s’étendre à tous les aspects des expériences conversationnelles en ligne. Les bases de connaissances, les moteurs de recherche de sites Web ou même les chatbots interprètent les mots et tentent de fournir des résultats aux utilisateurs. Cependant, plus la formulation est complexe, plus il est difficile de fournir les bonnes réponses. Les utilisateurs utilisent toutefois des tons et des formulations plus familiers lorsqu’ils effectuent des recherches, et la nécessité de pouvoir comprendre les requêtes de longue durée et d’y répondre est plus forte que jamais.
Les outils de recherche et les plateformes conversationnelles facilitent les demandes des utilisateurs, mais ils sont souvent conçus pour des recherches basiques par mots clés et ne prêtent guère attention aux requêtes de longue traîne. Par conséquent, certaines opportunités sont perdues.
Quelle est l’importance des requêtes de longue durée et quel rôle joue la recherche sémantique dans ce domaine ?
Qu’est-ce que les requêtes de recherche de longue traîne ?
Les requêtes de recherche de longue traîne sont des phrases de mots clés plus longues et plus ciblées que les utilisateurs font généralement lorsque :
- ils posent une question très concise dans laquelle ils ajoutent beaucoup de détails, ou
- ils utilisent la recherche vocale, car verbalement, nous avons tendance à nous exprimer en incluant beaucoup plus de mots.
En matière de référencement, les mots clés de longue traîne ont un faible volume de recherche, une faible concurrence, mais des taux de conversion élevés. Ces requêtes sont en phase avec les dernières étapes de l’entonnoir d’achat.
Nous les appelons « longue traîne » parce que lorsqu’ils sont représentés sur un graphique par leurs volumes de recherche. Ils se situent à l’extrémité de la courbe de la demande de recherche. En fait, l’expression « mot clé de longue traîne » provient du livre The Long Tail de Chris Anderson. Dans ce livre, Anderson montre que même lorsqu’il existe un petit marché, l’immensité d’Internet peut tout de même rendre votre mot clé de niche rentable.
Pourquoi les mots clés à longue traîne sont-ils importants ?
De nos jours, les internautes interagissent avec la recherche d’un site Web donné de la même manière qu’ils interagissent avec la barre de recherche Google. Cela signifie que seulement 20 % des requêtes de recherche sur le Web sont formulées à l’aide de mots clés courts, tandis que 80 % des requêtes de recherche sur les sites Web sont constituées de 3 mots ou plus, appelés mots clés de longue traîne.
Habitués à trouver des informations sur Google en utilisant le langage naturel plutôt que des mots clés ciblés, les visiteurs de sites Web s’attendent désormais à ce que les sites qu’ils visitent offrent le même niveau de compréhension. Les entreprises en ligne doivent passer à la vitesse supérieure en matière de recherche et être capables de fournir les bonnes réponses à toute requête d’un utilisateur, quelle que soit sa complexité ou sa longueur. Elles ne doivent pas se contenter de renvoyer une page « sans résultat », augmentant ainsi la frustration des utilisateurs.
Le principe est simple : la technologie de recherche doit être capable de déchiffrer les mots clés de longue traîne afin de comprendre ce que les clients veulent dire et de leur donner ce qu’ils veulent.
La prochaine étape : NLP et recherche sémantique par mots clés de longue traîne
Quel est le point commun entre les mots clés de longue traîne et le traitement du langage naturel ? La technologie NLP est tout simplement le meilleur moyen de déchiffrer l’intention et la signification réelle des mots clés de longue traîne. Nous, les humains, avons différentes façons d’exprimer ce que nous voulons, car nous ne parlons pas en binaire. Un même mot ou une même phrase peut avoir plusieurs significations et être exprimé de différentes manières.
Grâce à la technologie NLP, un moteur de recherche de site Web peut comprendre le sens de requêtes de recherche complexes, y compris les mots clés de longue traîne, et fournir des réponses adéquates aux internautes. Cette évolution de la recherche de base par mots clés vers une recherche plus intrinsèquement axée sur l’intention est connue sous le nom de recherche sémantique.
Quelle est la différence entre la recherche par mots clés et la recherche sémantique ?
Avec la recherche par mot clé, vous obtenez ce que vous demandez. Ainsi, si un mot est un homographe et a des significations différentes, mais s’écrit de la même façon, il apparaîtra dans votre recherche. Il n’y aura aucune différence entre mousse qui est un jeune apprenti matelot et mousse qui est un ensemble de bulles. De même, si un contenu pertinent sur l’apprenti marin existe, une recherche stricte par mots clés ne le trouvera pas et ne pourra pas identifier les relations causales entre les mots.
La recherche sémantique examine le sens des mots et tient compte de l’intention de l’utilisateur pour fournir des informations et des concepts qui n’ont pas été explicitement écrits dans une requête.
Par conséquent, lorsque les entreprises souhaitent offrir une expérience utilisateur en rapport avec ce qu’elles veulent dire, que ce soit par le biais de plateformes conversationnelles, de chatbots ou de stratégies de référencement par mots clés, l’utilisation de la recherche sémantique permet de mieux comprendre ce que les utilisateurs recherchent.
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Regroupement sémantique : enrichir l’expérience client en identifiant les lacunes du contenu
Comment éviter que les clients ne se sentent frustrés lorsqu’ils n’obtiennent pas un résultat de recherche adéquat pour une requête qu’ils ont effectuée ? Le regroupement sémantique permet de regrouper des requêtes de recherche sémantiquement équivalentes comprenant des mots, des expressions et des phrases en groupes basés sur la signification.
Le regroupement sémantique d’Inbenta peut localiser et regrouper un ensemble de questions similaires sans réponse afin de fournir une vue d’ensemble pour aider les entreprises à combler leur manque de connaissances. Les utilisateurs peuvent également détecter les cas où les clients ont émis des demandes de renseignements infructueuses et n’ont pas reçu de réponse satisfaisante. Ils peuvent alors alerter l’entreprise pour qu’elle développe du matériel répondant à ces questions, ce qui réduit l’utilisation des tickets d’assistance et augmente la satisfaction des clients.Le regroupement sémantique peut être utilisé pour optimiser la recherche sur le Web et est également utilisé par les meilleurs chatbots IA pour améliorer la qualité des conversations et offrir une expérience client interactive.
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Fournir des réponses à toutes les requêtes pertinentes
Comme vous l’avez compris, l’utilisation d’un moteur de recherche sémantique sur votre site Web, alimenté par la technologie NLP, garantit que le site comprend toutes les requêtes pertinentes formulées par les utilisateurs, qu’il s’agisse de mots clés courts ou longs.
En comprenant toutes sortes de requêtes, quelle que soit leur formulation, l’outil de recherche est en mesure d’y répondre et d’offrir des résultats très corrects aux visiteurs de votre site Web.
Outil de soutien pour les clients et les agents
Avec Inbenta Search, les utilisateurs peuvent tirer parti des capacités de recherche sémantique, de l’IA symbolique et de la technologie NLP d’Inbenta avec des données extraites d’outils de relation client tels que Salesforce et Zendesk pour mieux comprendre les demandes des clients et fournir des réponses rapides, centralisées et pertinentes qui auraient fait perdre du temps et des ressources aux équipes de support client.
Les agents d’assistance peuvent également bénéficier de cet outil, en l’utilisant en interne pour les aider à trouver des informations ou des réponses aux demandes d’assistance.
Améliorer le parcours des visiteurs
By analyzing long-tail keywords to deliver accurate search results, Inbenta Search helps customers save time looking for the right information. This improves customer experience, NPS scores and drives more sales by boosting conversions.
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En analysant les mots clés de longue traîne pour fournir des résultats de recherche précis, Inbenta Search aide les clients à gagner du temps dans la recherche de la bonne information. L’expérience client et les scores NPS s’en trouvent améliorés et les ventes augmentent grâce aux conversions.
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