D’année en année, de nouvelles innovations technologiques déplacent les frontières du marketing digital avec comme objectif d’améliorer le confort et l’expérience des gens dans leurs interactions avec le monde numérique. L’une de ces transformations du marché a été provoquée par l’adoption de plus en plus généralisée de la technologie de recherche vocale et ses effets sur l’utilisation du Web.
Le vocal a eu un impact sur l’optimisation des moteurs de recherche, à une époque où le SEO est un facteur clé de réussite pour une entreprise.
Sommaire
L’avènement de la technologie vocale
L’introduction de Watson par IBM en 2010, programme d’intelligence artificielle, a ouvert la voie aux appareils utilisant la technologie vocale. Watson est un puissant système informatique de reconnaissance vocale à questions-réponses qui a bousculé le monde informatique en tant que robot super-intelligent, pensant et parlant, capable de battre les plus grands champion du jeu télévisé Jeopardy aux Etats-Unis.
L’année suivante, Google s’est lancé dans la technologie vocale et Apple a lancé Siri pour l’iPhone 4S, le premier assistant personnel numérique.
Il a été suivi en 2014 par Cortana de Microsoft et Amazon Echo, un haut-parleur intelligent alimenté par l’assistant virtuel Alexa. L’Assistant Google a été lancé en 2016 en même temps que l’enceinte connectée Google Home.
Les derniers chiffres montrent qu’Amazon Alexa est largement en tête de ce marché, bien que Google accélère sa stratégie et grappille des parts de marché avec le rachat de Nest.
D’autres assistants virtuels connaissent une croissance significative dans leurs zones géographiques respectives comme Alice de Yandex en Russie et AliGenie d’Alibaba en Chine.
La technologie de reconnaissance vocale s’est considérablement améliorée depuis sa création. Google revendique une précision de 95 %, alors que le système de reconnaissance vocale chinois iFlytek a une précision de 98 %.
La technologie vocale s’est également étendue aux objets connectés/Internet des objets (IoT), tels que les Smart TV, les thermostats intelligents ou prises électriques connectées. Bien que cela soit contrôlable via des applications dédiées, la recherche vocale sur le Web n’a pas encore d’applications directes pour la plupart de ces appareils. La plus grande partie des recherches vocales sont actuellement effectuées sur un smartphone ou sur un smart speaker.
20% des requêtes effectuées sur l’application mobile de Google et les appareils Android sont faites avec la voix, tandis que 31% des utilisateurs américains de smartphones utilisent la voix au moins une fois par semaine, selon Statistica.
Les effets de la recherche vocale sur le SEO
La voix transforme donc nos approches avec la technologie et les interactions avec internet, mais quel est son impact sur l’optimisation des moteurs de recherche ?
Plus de langage naturel
Grâce des systèmes de reconnaissance vocale améliorés et fiables nourris au Machine Learning, la technologie vocale s’adapte de plus en plus au langage quotidien des utilisateurs, de sorte que ces derniers peuvent donner des ordres comme s’ils parlaient à un humain.
Même si beaucoup de requêtes vocales restent sans réponse de la part de l’assistant, cette technologie basée sur le Machine Learning apprend sans cesse dans le but d’améliorer sa compréhension et la précision de sa réponse.
Le rapport Internet Trends de 2018 réalisé par Mary Meeker, spécialiste de l’analyse des tendances du web, a révélé que 70 % des recherches vocales en anglais étaient effectuées dans un langage naturel ou conversationnel.
Cette évolution de la manière de rechercher sur le web a forcément un impact sur l’algorithme de Google qui s’adapte à ce langage naturel. C’est notamment l’objet de la mise à jour Google BERT visant à mieux comprendre le langage parlé et les intentions de recherche.
Des requêtes plus longues
Le langage parlé n’est généralement pas aussi concis que la recherche au clavier classique, de sorte que les requêtes générées par le vocal seront plus longues que les expressions middle ou long tail composées de 3 ou 4 mots. Les recherches vocales en langue anglaise ont actuellement une longueur moyenne de 29 mots, selon Backlinko.
Les stratégies SEO devront donc s’adapter en utilisant plus de requêtes de longue traîne, synonymes d’un volume de recherche bas mais surtout d’un taux de conversion supérieur aux requêtes top tail.
Plus de questions
Les recherches vocales sont souvent relatives à des questions commençant par Qui, Quel, Combien, Quand, Où et Comment.
Les sites doivent ainsi s’assurer que leur contenu peut fournir des réponses précises et pertinentes aux requêtes de recherche vocale, et faire la distinction entre les questions simples et celles qui nécessitent des réponses plus complètes. Les questions auxquelles il est possible de répondre par des réponses très courtes ne génèrent généralement pas de trafic vers un site web car Google fournit souvent les informations requises par le biais de la Position 0 en Featured Snippet.
Selon BrightLocal et SeoClarity, 20% des recherches vocales anglaises commencent par seulement 25 mots-clés. Ceux-ci incluent des mots de questionnement et d’autres verbes couramment utilisés, tels que faire et pouvoir, ainsi que des noms et adjectifs clés relatifs aux recettes comme nouveau, facile, types et maison. Ces mots peuvent être utilisés dans des stratégies de référencement, et les requêtes sous forme de questions peuvent montrer l’intention de l’utilisateur à un degré plus élevé.
Mots-clés les plus utilisés pour la recherche vocale en langue anglaise
A travers cette prédominance des questions, les moteurs de recherche se transforment peu à peu en moteurs de réponses visant à afficher des sites web proposant un contenu de qualité et répondant au maximum aux questions des internautes. Cette tendance appelée AEO (Answer Engine Optimization) faisait d’ailleurs partie de nos tendances SEO pour 2020.
Aussi, n’oubliez pas d’intégrer des balises de données structurées pour marquer logiquement votre contenu et les entités qui le composent.
La recherche sémantique
Par opposition aux recherches lexicales qui recherchent des correspondances littérales de mots clés, les recherches sémantiques tentent de trouver le sens voulu par l’utilisateur dans le contexte des termes utilisés -> l’intention de recherche.
Cette compréhension peut être facilitée par l’historique de recherche de l’utilisateur, l’historique de recherche global, l’emplacement de l’utilisateur et les variations orthographiques des mots clés.
RankBrain de Google est un système d’intelligence artificielle conçu pour reconnaître des mots et des phrases afin d’améliorer les résultats des recherches sur internet. Cette qualité de pensée indépendante du RankBrain aide l’algorithme de Google à amener le traitement des requêtes à un niveau plus sophistiqué.
Hummingbird est une autre évolution de l’algorithme de Google qui facilite la compréhension des requêtes en langage naturel. Hummingbird aide les pages de résultats de recherche à être plus pertinentes en fonction du contexte et de l’intention, ce qui permet aux pages web de qualité d’obtenir un meilleur classement.
Plus récemment, l’algorithme de Machine Learning BERT a été déployé mondialement pour encore mieux comprendre les requêtes longues des internautes en analysant le contexte des différents mots entre eux.
L’infographie ci-dessous réalisée par Abondance illustre très bien le fonctionnement de BERT et son principal objectif.
Le recherche locale
La technologie vocale a permis de mettre davantage l’accent sur l’utilisation de la recherche locale. Les consommateurs sont trois fois plus susceptibles de faire une recherche locale lorsqu’ils font une recherche vocale. Les recherches effectuées au cours de la dernière année montrent que 58% des consommateurs américains trouvent des entreprises locales en utilisant la recherche vocale, et 46% utilisent quotidiennement la technologie vocale pour trouver des informations sur les entreprises locales.
Les stratégies marketing devraient donc tenir compte de ce changement et adopter une approche de SEO local sur leurs pages de site afin d’apparaître sur des requêtes Google de type « restaurant près de chez moi », « serrurier Paris » etc…
Des SERP à résultat unique
Environ 75% des résultats de recherche vocale se classent dans les trois premières positions des pages de résultats des moteurs de recherche (SERP). La plupart des recherches vocales sont répondues par des Featured Snippets appelées Position 0, affichées en haut des pages de résultats.
Dans l’exemple ci-dessus, la Position 0 qui apparaît pour la question et recherche vocale « faire un masque maison » reprend un extrait du texte intégré dans la page du site Passeportsante.net
Si vous exprimez cette recherche vocalement à votre Google Nest Mini, le Google Assistant citera cet extrait de texte en indiquant que le source est Passeport Santé.
Pour une marque, être cité vocalement représente un enjeu de notoriété énorme car bien qu’une page de résultats comporte historiquement 10 résultats, en recherche vocale seule la Position 0 est considérée comme unique réponse.
E-commerce
Le secteur du e-commerce est particulièrement impacté par la technologie vocale car les consommateurs sont de plus en plus susceptibles à utiliser la voix pour faire des achats. Selon une étude réalisée par eMarketer fin 2017, 62% des utilisateurs américains de haut-parleurs intelligents ont fait des achats par l’intermédiaire de leur assistant virtuel.
Comment s’adapter à la recherche vocale ?
La technologie vocale touche plusieurs aspects du SEO. Voici nos recommandations pour s’adapter au mieux à cette façon de rechercher avec la voix.
- Google donne la priorité aux sites web qui chargent rapidement. Les marques doivent donc s’assurer que les images sont optimisées, que les fichiers sont compressés, que le temps de réponse est réduit et que le site est entièrement adapté aux mobiles.
- Le contenu devrait être optimisé avec des mots-clés de longue traîne reflétant les requêtes populaires utilisées dans la recherche vocale. Concentrez-vous sur le langage naturel.
- Les Featured Snippets/Positions 0 affichées dans les SERP sont des réponses synthétiques provenant de pages web. Pour être affiché en Position 0, répondez à la question de manière concise dans le chapô de votre texte, structurez votre article en paragraphes titrés avec des balises Hn, répondez à des questions connexes à la questions principales et intégrez des balises de données structurées.
- Les données structurées et le balisage Schema fournissent plus d’informations aux moteurs de recherche à propos de votre marque et permettent parfois d’obtenir l’affichage de résultats enrichis.
- Des informations locales sur votre marque doivent être fournies pour répondre aux recherches d’entreprises locales via la voix. Il est obligatoire d’utiliser Google My Business pour cela.
- Travaillez la popularité de votre site en acquérant des liens entrants/backlinks provenant de pages web de qualité faisant autorité dans leur domaine.
La démocratisation de la technologie vocale à travers le monde semble désormais inévitable. Bien qu’elle prendra un peu plus de temps que prévu pour être adoptée quotidiennement par la plupart des pays, les marques doivent prendre de l’avance et préparant le terrain pour leurs sites web, tant sur le plan du contenu que sur le plan technique.
Merci pour cet excellent article. Le changement est une opportunité qu’il faut saisir…
Excellent article. je suis ravie de découvrir votre blog.