Mots clés Principaux. Mots-clés à longue queue. Le milieu trapu. Le thorax chonky. Est-il étonnant que la plupart des gens en dehors du référencement pensent que nous parlons de charabia? Demandez à une douzaine de référenceurs quels mots clés qualifient de « longue queue » et vous obtiendrez 13 opinions et 17 combats de poings.
Ce sur quoi nous pouvons nous mettre d’accord, c’est qu’en raison des progrès de Google dans le traitement du langage naturel (PNL), la longue queue de la recherche a explosé. Cependant, je soutiendrai que la PNL a également implosé la longue queue, et comprendre comment et pourquoi peut sauver notre santé mentale collective.
Quelle est la longue queue du référencement, exactement?
La longue queue de recherche est l’espace illimité de mots clés à faible volume (et souvent peu compétitifs). Tactiquement, le référencement à longue queue se concentre sur la concurrence pour un grand nombre de mots-clés à faible volume au lieu de se concentrer sur un petit ensemble de mots-clés à volume élevé.
Le référencement à longue queue nous encourage à abandonner la vanité, car les mots-clés dits de « vanité » à volume élevé sont souvent hors de portée ou, au mieux, videront nos comptes bancaires. Les mots-clés à faible volume peuvent être moins attrayants à première vue, mais lorsque vous commencez à rivaliser sur des centaines ou des milliers d’entre eux, ils représentent plus de trafic et finalement plus de ventes que quelques mots-clés de vanité.
Vous avez probablement vu un graphique de la longue queue comme celui ci-dessus. C’est une courbe de puissance parfaitement belle, mais c’est purement hypothétique. Et bien que vous puissiez sourire et hocher la tête quand vous le voyez, il est difficile de traduire cela en un monde de mots-clés. Cela pourrait aider à ré-imaginer la longue queue du référencement:
Je ne suis pas sûr que le « bonhomme de neige couché de SEO » va jamais s’accrocher, mais je pense que cela aide à illustrer que — alors que les mots-clés de tête sont à volume élevé en eux—mêmes – le volume combiné de la longue queue éclipse la tête ou le milieu. Comme la courbe familière, cette visualisation sous-estime considérablement la portée réelle de la longue queue.
Quels sont les mots-clés à longue queue?
Selon les mots des anciens SEOs, « Cela dépend. »En règle générale, les mots-clés à longue queue sont des phrases de plusieurs mots à faible volume, mais la longue queue est relative à votre point de départ. Historiquement, une partie donnée de la longue queue était supposée être peu concurrentielle, mais cela change à mesure que les gens réalisent les avantages de cibler des phrases spécifiques avec une intention claire (en particulier une intention commerciale).
Le ciblage des « widgets » est non seulement coûteux, mais l’intention du chercheur est ambiguë. Le ciblage « acheter des widgets bleus » réduit l’intention et le laser « où acheter le widget Acme LOL-42 » vous concentre sur un public cible. À mesure que les chercheurs et les référenceurs s’adaptent à la recherche en langage naturel, les mots-clés précédemment « à longue queue » peuvent devenir plus volumineux et entraîner une concurrence accrue.
La longue queue a explosé
Google nous a dit que 15% des recherches qu’ils voient chaque jour sont nouvelles. Comment est-ce possible? Sommes-nous en train de créer autant de nouveaux mots? C’est sus, bruh !
Je peux vous l’expliquer dans une très courte histoire. L’autre jour, ma fille de 10 ans (à moitié taïwanaise) ne se souvenait pas de son signe du zodiaque chinois, alors elle a demandé à Google Home:
Hé, Google, quel est l’animal du calendrier du Nouvel an chinois pour 2010?
Il est facile de s’accrocher à l’aspect de l’appliance vocale, mais que vous croyiez ou non en l’avenir des appliances vocales, la réalité est que la recherche vocale en général a entraîné le besoin de recherche en langage naturel, et à mesure que Google s’améliore dans la gestion du langage naturel, nous revenons à l’utiliser plus souvent (c’est notre mode par défaut). Cela est particulièrement évident chez les enfants, qui n’ont jamais eu à apprendre à réduire leurs recherches d’algorithmes désuets.
Comment peut-on espérer cibler des phrases-clés qui évoluent littéralement au fur et à mesure que nous parlons ? Heureusement, la PNL coupe dans les deux sens. Comme Google comprend mieux le contexte, l’algorithme reconnaît que de nombreuses variantes d’une même phrase ou d’une même question sont essentiellement les mêmes. Ce qui nous conduit à…
La longue queue a implosé
En 2019, j’ai fait une étude de cas de recherche de mots clés à SearchLove London sur le méga-détaillant britannique, John Lewis. Dans mes recherches, j’ai été surpris de voir combien de recherches Google redirigeait automatiquement. Il y a l’évidence, comme Google en supposant que les personnes qui ont cherché « Jon Lewis » au Royaume-Uni signifiaient probablement « John Lewis » (désolé, Jon):
Il est intéressant de noter que Google s’est progressivement, tranquillement, éloigné du « Vouliez-vous dire? »pour les plus affirmés (certains pourraient dire agressifs) « Montrant des résultats pour… » Dans ce cas, l’optimisation pour Jon Lewis au Royaume-Uni est probablement inutile.
Je m’attendais à un trou de lapin, mais j’ai atterri dans un gouffre de lapin complet. Considérez cette recherche:
Hjohjblewis?! J’ai atterri sur cette faute d’orthographe entièrement par accident, mais j’imagine que cela impliquait un chat affamé d’attention et un clavier adjacent au chat. Ce niveau de réécriture / redirection était choquant pour moi.
Les fautes d’orthographe ne sont cependant que le début. Qu’en est-il des phrases à longue queue très similaires qui ne font surface d’aucune sorte de réécriture / redirection, mais montrent des résultats très similaires?
Notez que ce même ensemble de termes aux États-Unis renvoie massivement des résultats sur l’ancien représentant américain et leader des droits civiques, John Lewis, démontrant à quel point non seulement l’intention peut changer d’une localité à l’autre, mais comment les réinterprétations de Google peuvent changer dynamiquement.
La même année, j’ai fait une expérience pour MozCon ciblant les questions à longue queue, telles que « Pouvez-vous inverser une redirection 301? », démontrant que les messages écrits autour d’une question spécifique peuvent souvent se classer pour de nombreuses formes de cette question. À l’époque, je n’avais pas de moyen de mesurer ce phénomène, à part de montrer que le post se classait pour les variations de la phrase. Récemment, j’ai réanalysé mes mots clés 2019 (avec des classements à partir d’avril 2021) en utilisant une forme simplifiée de Chevauchement biaisé de rang (RBO) appelée RBOLite. RBOLite note la similitude entre deux listes classées par rang, ce qui donne un score de 0-1. Comme son nom l’indique, ce score biaise vers les éléments les mieux classés, donc un décalage à #1 aura plus d’impact qu’un décalage à #10.
Voici les scores pour un échantillon des phrases que j’ai suivies pour le post 2019, avec le titre du post affiché en haut (et ayant une correspondance parfaite de 1.0):
Vous pouvez voir visuellement comment la similitude des résultats diverge lorsque vous modifiez et supprimez certains mots clés, et comment cela crée une interaction complexe. Ce qui est fascinant pour moi, c’est que le changement de la phrase de question de « Pouvez-vous » à « Comment faites-vous » ou « Comment faire » a fait très peu de différence dans ce cas, tout en supprimant « 301 » ou « redirect » a eu plus d’impact. Changer de « vous » vs. « I » en lui-même avait un impact assez faible, mais s’ajoutait à d’autres changements. Même les SERP avec « annuler » à la place de « inverser » ont montré une similitude assez élevée, mais ce changement a eu le plus d’impact.
Notez que le score RBOLite d’une semaine à l’autre pour la phrase initiale était de 0,95, de sorte que même le même SERP variera au fil du temps. Tous ces scores (> 0,75) représentent un bon degré de similitude. Ce poste classé #1 pour beaucoup de ces termes, de sorte que ces scores représentent souvent des changements plus bas dans le top 10.
Voici un autre exemple, basé sur la question » Comment puis-je améliorer mon autorité de domaine ? ». Comme ci-dessus, j’ai tracé les scores de similitude RBOLite entre la phrase principale et les variations. Dans ce cas, le score d’une semaine à l’autre était de 0,83, ce qui suggère un flux de fond dans l’espace des mots clés:
Une observation immédiatement intéressante est que la différence entre « améliorer » et « augmenter » était négligeable — Google a facilement assimilé les deux termes. Mon temps passé à débattre du mot-clé à utiliser aurait pu être consacré à d’autres projets ou à manger des sandwichs. Comme auparavant, le passage de « Comment faire » à « Comment faire » ou même « Comment faire » a relativement peu fait de différence. Google a même compris que « DA » est souvent remplacé par « Autorité de domaine » dans notre industrie.
Peut-être de manière contre-intuitive, l’ajout de « Moz » a fait plus de différence. C’est parce que cela a déplacé le SERP pour qu’il ressemble plus à une marque (Moz.com j’ai plus de mentions). Est-ce nécessairement une mauvaise chose? Non, mon message est toujours classé #1. En regardant toute la première page des SERPs, cependant, l’ajout du nom de la marque a provoqué un changement d’intention assez clair.
La longue queue est morte. Vive la longue queue.
Au cours de la dernière décennie, la longue queue a explosé puis implosé (à bien des égards, en raison des mêmes forces), et pourtant, nous avons atterri dans un univers de mots clés très différent. Alors, où cela nous laisse—t-il – les pauvres âmes destinées à errer dans cet univers?
La bonne nouvelle de ce post (j’espère) est que nous n’avons pas à nous travailler à mort pour cibler la longue queue de recherche. Il ne faut pas 10 000 éléments de contenu pour classer 10 000 variantes d’une phrase, et Google (et nos visiteurs) préférerait de loin que nous ne diffusions pas ce contenu. La nouvelle longue queue du référencement post-PNL nous oblige à comprendre comment nos mots clés s’intègrent dans l’espace sémantique, à cartographier leurs relations et à couvrir les concepts de base. Alors que nos outils vont inévitablement s’améliorer pour relever ce défi (et je suis directement impliqué dans de tels projets chez Moz), notre intuition humaine peut aller très loin pour l’instant. Étudiez vos SERPs avec diligence, et vous pouvez trouver les modèles pour transformer votre longue queue de mots-clés en un thorax chonky d’opportunité.