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Poussé par des objets de plus en plus connectés (smartphones, montres connectées, Google Glass…), l’usage de recherche se transforme peu à peu, se dirigeant vers un mode de plus en plus vocal et conversationnel. Google est partie prenante dans cette évolution et façonne ces nouveaux usages en faisant constamment évoluer son algorithme. Objectif : une meilleure compréhension de ces nouvelles formes de recherche. Sémantique, balisage schema.org, sujet-predicat-objet, les notions de sémantique envahissent le champ du SEO et modifient profondément les règles d’optimisation. Comment anticiper et s’adapter à ces changements de fond dès à présent ? Conférence animée par Yann SAUVAGEON - https://twitter.com/yahn
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SEO, Vocal et Sémantique Performance DIGITALE Expo > 06/11/2014
Sommaire
Les nouveaux usages de recherche
Comment Google façonne ces nouveaux usages
Comment s’adapter à ces changements de fond
1. Les nouveaux usages du search
Qui est Barack Obama ?
8 – 12 sec 3 – 5 sec
"I wouldn’t be surprised" if mobile search exceeded desktop queries
this year.
Matt Cutts Head of the webspam team Google – Mars 2014
+93%
4,7%
14,4%
15,0%
16,4%
16,7%
18,9%
19,0%
23,0%
25,5%
30,0%
32,2%
36,0%
42,9%
51,6%
59,5%
64,1%
67,2%
82,6%
87,9%
93,3%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
assurance retraite
ouvrir livret
assurance auto
billet avion
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jeans homme
hotel paris
restaurant paris
concert paris
beyoncé
serrurier
starbucks
franprix paris 16
serrurier lyon
starbucks paris
restaurant à proximité
station service paris
où suis je
macdo le plus proche
boulangerie à proximité
Part des requêtes mobiles – Mars 2014
Source : http://www.atinternet.com/documents/hausse-de-68-en-moyenne-pour-le-trafic-des-sites-mobiles-en-juin-2014/
1/ Les nouveaux usages de recherche
Source : http://www.businessinsider.com/global-smartwatch-sales-set-to-explode-2014-3
1/ Les nouveaux usages de recherche
25 juin 2014
Source : http://www.nextinpact.com/news/88302-io14-google-detaille-android-l-preview.htm
Google Nexus Player
Source : http://www.businessinsider.com/the-internet-of-everything-2014-slide-deck-sai-2014-2?op=1
1/ Les nouveaux usages de recherche
De nouvelles typologies de recherches
Recherches de plus de 3 mots
En langage naturel
Des questions
De plus en plus pointues
2/ Comment Google façonne
ces nouveaux usages
2/ Comment Google façonne ces nouveaux usages
Trouver le mot clé dans le
contenu
Apporter une réponse à
l’internaute
Freebase
(juillet 2010)
Schema.org
(juin 2011)
Knowledge Graph (2012)
Hummingbird
(Sept. 2013)
Google et la montée du web sémantique
2/ Comment Google façonne ces nouveaux usages
Knowledge graph
Knowledge graph
2/ Comment Google façonne ces nouveaux usages
Recherche vocale et conversationnelle
Reconnaissance vocale
Interprétation de la recherche
Livraison de la réponse
Reconnaissance vocale
Pas encore tout à fait au point !
Pas encore tout à fait au point !
Pas encore tout à fait au point !
Pas encore tout à fait au point !
17 Juin 2014
When was michael jackson's thriller released ?
Yard to KM
When was general motors founded ?
Interprétation de la recherche
Quel temps demain ?
Analyse de la requête
How tall is beyonce ?
When was michael jackson's thriller released ?
How tall is beyonce ?
Yard to KM
When was general motors founded ?
Interprétation de la recherche
Quel temps demain ?
Détection des entités
When was michael jackson's thriller released ?
How tall is beyonce ?
Yard to KM
When was general motors founded ?
Interprétation de la recherche
Quel temps demain ?
Récupération du contexte
When was michael jackson's thriller released ?
How tall is beyonce ?
Yard to KM
When was general motors founded ?
Interprétation de la recherche
Quel temps demain ?
Analyse de la requête
Détection des entités
Récupération du contexte
Interprétation de la recherche
When Where Who
What How to
70% des requêtes
contiennent des entités.
Source : http://research.microsoft.com/en-us/people/hangli/guo-etal-sigir2009.pdf
Interprétation de la recherche
Détection des entités
Objets textuels qui désignent une chose unique et précise du « monde réel » / Personnes, lieux, dates, valeurs,
quantités, distances, entreprises …
Interprétation de la recherche
http://www.freebase.com/
Interprétation de la recherche
http://www.freebase.com/
Interprétation de la recherche
http://dbpedia.org/fct/
Interprétation de la recherche
Vous pouvez retrouver les entités dans Google Trends.
Interprétation de la recherche
Interprétation de la recherche
Livraison de la réponse
Données structurées
• Bases de données
• Schema.org
Données non structurées
• Sujet – Predicat – Objet
• Entités
• …
Contexte
• Lieu
• Moment
• …
Livraison de la réponse
Base d’entités + Partenaires
4/ La sémantique
http://www.freebase.com/
Livraison de la réponse > Données structurées
Livraison de la réponse > Données structurées
Livraison de la réponse > Données structurées
Livraison de la réponse > Données structurées
Livraison de la réponse > Données structurées
Livraison de la réponse > Données structurées
Entités + Popularité
Livraison de la réponse > Données structurées
4/ La sémantique
Vous pouvez retrouver les entités dans Google Trends.
Livraison de la réponse > Données structurées
Schema.org
Annonce officielle sur Google Webmaster Central Blog
Les BIG 3 en juin 2011
Nov. 2011 Oct. 2011
Schema.org
Microdonnées
Schema.org Vocabulaire + Syntaxe =
Fournit la sémantique
RDFa Lite JSON-LD
Qui suis-je ?
Qui suis-je ? (pour les robots)
<div itemscope itemtype="http://schema.org/Person"> <div itemprop="name"><strong>Yann Sauvageon</strong></div> <div itemscope itemtype="http://schema.org/Organization"> <span itemprop="name">Synodiance</span></div> <div itemprop="jobtitle">Directeur Associé</div> <div itemprop="email">yann.sauvageon@synodiance.com</div> <div itemprop="telephone">0620119258</div> </div>
Sujet Prédicat Objet
Livraison de la réponse > Données non structurées
est né
Jimmy Hendrix
Seattle, Washington
27 novembre 1942
birthdate
birthplace
Guitariste
type
Le problème des ambiguïtés
Coreference
David Robert Jones Ziggy Stardust Aladdin Sane
?
Le problème des ambiguïtés
Coreference
David Robert Jones Ziggy Stardust Aladdin Sane
Entity Resolution
Le problème des ambiguïtés
Entity Salience
David Robert Jones Ziggy Stardust Aladdin Sane
Le problème des ambiguïtés
Entity Salience
David Robert Jones Ziggy Stardust Aladdin Sane
Iggy Pop Tony Visconti 1977
Le problème des ambiguïtés
Entity Salience
David Robert Jones Ziggy Stardust Aladdin Sane
Iggy Pop Tony Visconti 1977
Le problème des ambiguïtés
Le problème des ambiguïtés
Le problème des ambiguïtés
« Mercury »
Remontée des entités sur la recherche Images EN
Remontée des entités sur la recherche Images EN
Remontée des entités sur la recherche Images EN
2/ Comment Google façonne ces nouveaux usages
Web de documents
Web d’entités
2/ Comment Google façonne ces nouveaux usages
Web de pages HTML
Web de connaissances
2/ Comment Google façonne ces nouveaux usages
Renvoyer vers la page web portant la meilleure réponse
Donner la réponse la plus adaptée
Reconstituer la réponse à partir de
plusieurs pages
Large-Scale Cross-Document Coreference
Source : http://www.abondance.com/actualites/20140114-13550-le-knowledge-graph-de-google-ferait-baisser-le-trafic-de-wikipedia.html
5 décembre 2012 > Lancement du knowledge graph en France > Chute du trafic Wikipedia
Cannibalisation du trafic Wikipedia par Google France ?
Absence de source indiquée par Google
Absence de source indiquée par Google
https://www.google.com/?hl=en
Les sources des Answer Boxes apparaissent de + en + en particulier sur GG EN-US … et ce n’est pas tout le temps Wikipedia.
We built Google for users, not websites.
Eric Schmidt – Septembre 2014
3/ Comment s’adapter à ces changements
de fond ?
S’adapter
Aidez Google à mieux comprendre vos contenus.
S’adapter
Rédactionnel on-page
Siloing thématique
Schema.org Listes et
tableaux de données
• Born
• Date How old
• Height
• Tall How tall
• Size
• Dimension How big
3/ S’adapter
Contenu On-Page
Objectif : Créer des contenus dans le champ lexical de vos mots clés cibles
Optimisez pour une thématique.
Mot clé cible
Synonymes
Mots clés associés
(hyperonymes…)
Co-occurrenc
e
Phrases usuelles
N-grams
Proximité / Distance entre KWs
Entités
Mots clés distinctifs (hyponymes - tfidf)
3/ S’adapter > Schema.org
3/ S’adapter > Schema.org
Que peut-on décrire ?
~ 100 catégories au
départ
+ 1 200 aujourd’hui
3/ S’adapter > Schema.org
Le vocabulaire évolue rapidement
Sept. 2011
News
Nov. 2011
Annonces d’emploi
Novembre 2012
Ecommerce
Juin 2012
Santé et Medical
Publications Techniques
Août 2013
Service civil
Décembre 2013
Extension TV /
Radio
Février 2014
Sports
Avril 2014
Actions
2011 2012 2013 2014
Rich Snippets > Events
3/ S’adapter > Schema.org Thing > Place > TouristAttraction
Thing > Place > LandmarksOrHistoricalBuildings
3/ S’adapter > Schema.org
Thing > CreativeWork > Series > Actors
3/ S’adapter > Schema.org Balise sameAs – Juillet 2014 « disambiguating entities »
3/ S’adapter > Schema.org
« disambiguating entities »
De la 4ème place à « l’answer box »
3/ S’adapter
Moteur de recherche
Moteur de réponses
3/ S’adapter
Demain
Mobile / Voice / Conversationnel
Thématique Être reconnu comme
une réponse Balisage Schema.org
/ Code ordonné
Avant
Desktop Mot Clé Répétition
« simpliste » Balises Méta
Conclusion
Les points à retenir
Changement des usages de recherches >
Mobile, vocal, conversationnel
Meilleure compréhension de la
requête > sens des mots + entités
nommées + contexte
Recherche de la réponse > formulations,
champ sémantique, schema.org
Conclusion
Source : http://www.slideshare.net/DistilledSEO/tom-snthony-will-critchlow-search-love-london-2013
Conclusion
Source : https://www.qualcomm.com/news/snapdragon/2014/04/24/behind-sixth-sense-smartphones-
snapdragon-processor-sensor-engine
Source : https://www.qualcomm.com/news/snapdragon/2014/04/24/behind-sixth-sense-smartphones-
snapdragon-processor-sensor-engine
MERCI ! Questions / Réponses
Lien de téléchargement
www.synodiance.com/perfexpo
Yann SAUVAGEON @yahn
yann.sauvageon@synodiance.com
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