Comment améliorer EAT avec la recherche sémantique


« L’expertise, l’autorité et la fiabilité d’EAT sont devenues un mot à la mode », a déclaré le Dr Marie Haynes, PDG de Marie Haynes Consulting Inc., dans sa présentation à SMX Avancé. “EAT est la tentative de Google de découvrir quelles entreprises et quels individus sont authentiques.”

Bien qu’il ait travaillé dans le marketing de recherche pendant de nombreuses années, Haynes a noté qu’il n’avait que récemment réfléchi aux moyens par lesquels la récupération d’informations de recherche sémantique qui prend en compte à la fois la signification contextuelle et l’intention d’une requête pourrait améliorer le marketing de recherche EAT d’un site. Son temps passé à creuser dans Lignes directrices pour l’évaluateur de la 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 utilisés par Google pour déterminer quel contenu est de haute qualité et utile aux moteurs de recherche. Et selon Haynes, la connaissance de la recherche sémantique peut aider les spécialistes du marketing à optimiser les sites pour ce système de classement.

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

La recherche sémantique et sa relation avec EAT

L’algorithme Hummingbird de Google, lancé 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.

“Hummingbird était un changement dans le 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 possibilité d’intégrer la recherche sémantique.”

Source : Dre Marie Haynes

Avant la mise en œuvre de Hummingbird, Google était avant tout un moteur de recherche lexical reposant sur des 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 une recherche sémantique ensemble”, a déclaré Haynes. “Nous ne savons pas exactement comment Google utilise la combinaison de ceux-ci, mais nous savons qu’en 2013, lorsque Hummingbird est sorti, ils ont commencé à avoir la capacité de bien faire les choses.”

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

Source : Dre Marie Haynes

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 référenceurs peuvent permettre à Google de faire correspondre plus facilement leur 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 en nous basant sur des informations de recherche sémantique. »

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

Regardez la présentation avancée SMX complète de Marie Haynes

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A propos de l’auteur

Corey Patterson est un éditeur pour MarTech et Search Engine Land. Avec une formation en référencement, marketing de contenu et journalisme, elle couvre l’actualité de l’industrie SEO et PPC pour aider les spécialistes du marketing à améliorer leurs campagnes.



Cet article a été traduit par searchengineland

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