Introduction
Nous allons vous présenter les travaux que nous avons mené en 2021 et 2022 sur l’estimation l’analyse de la performance SEO des mots-clés et l’optimisation de leur utilisation au sein d’un contenu web.
Depuis plusieurs années, les experts SEO s’accordent sur l’importance d’une bonne sélection de mots-clés pour améliorer la visibilité d’un contenu web. Toutefois, peu d’études scientifiques ont permis de quantifier ou de modéliser l’impact réel de la proximité sémantique entre les expressions utilisées dans un contenu et le sujet qu’il traite. C’est ainsi que nous avons initié un premier projet de recherche visant à mesurer cette similarité et son influence sur le positionnement dans les moteurs de recherche. Cette démarche fait écho à des travaux tels que ceux de Tim Soulo (2021) sur les longues traînes, ou de Rachel Leist (2022) concernant l’intention de recherche.
Dans le prolongement naturel de ces travaux, nous avons souhaité explorer un autre levier de l’optimisation SEO : l’exploitation structurelle des mots-clés au sein du contenu HTML. En d’autres termes, au-delà du choix des mots-clés, nous avons cherché à comprendre comment leur positionnement dans les balises HTML (titres, paragraphes, etc.) influçait le référencement. Cette recherche s’inscrit dans la logique des méthodes de « content gap » popularisées par Alex Valencia (2021) et Backlinko (2022), tout en allant plus loin en proposant un modèle prédictif de placement des expressions.
Ces deux axes de recherche répondent à une double carence dans la littérature SEO : l’absence d’un modèle de mesure rigoureux de la similarité sémantique et le manque de données quantitatives sur la façon optimale d’utiliser les mots-clés dans les contenus. Nous avons donc cherché à combler ces lacunes à travers deux projets complémentaires.
Méthodologie et Travaux
Mesure de la similarité sémantique et indice de performance
Nous avons d’abord développé une méthodologie pour mesurer la similarité sémantique entre des mots-clés et un sujet de rédaction, à partir d’une analyse des pages web bien positionnées dans les moteurs de recherche. En combinant l’algorithme TF-IDF avec des mesures statistiques comme l’indice de Jaccard, nous avons pu construire un vecteur sémantique représentatif des expressions.
Sur cette base, nous avons proposé un indice de performance, fruit du croisement entre la similarité sémantique et le volume de recherche de l’expression. Des expériences réalisées sur des contenus créés pour l’occasion nous ont permis de valider partiellement cet indice en observant une corrélation entre score élevé et augmentation de trafic.
Analyse structurelle de l’utilisation des mots-clés dans le contenu
Dans un second projet, nous avons collecté et analysé les contenus de milliers de pages référencées pour différents mots-clés afin d’étudier l’organisation sémantique et structurelle des expressions utilisées. Grâce à l’utilisation de Sentence-BERT, nous avons mesuré la similarité des mots-clés dans les balises H1, H2 et les paragraphes vis-à-vis de la requête cible.
Nous avons développé un prototype capable de recommander l’utilisation optimale des mots-clés en fonction de leur proximité sémantique et de leur volume. Ce prototype s’appuie sur un arbre de décision qui propose, pour chaque mot-clé, la balise HTML la plus appropriée. Les premiers tests de validation montrent un taux de précision très encourageant.
Analyse des résultats
Nos tests ont validé la pertinence de l’indice de performance : les mots-clés avec un fort score sont liés à une meilleure visibilité, même si d’autres facteurs (concurrence, autorité du site) entrent en jeu. Nous avons également confirmé que les expressions à forte similarité doivent être présentes dans les balises H1 et H2 pour favoriser un bon positionnement.
L’arbre de décision conçu dans le cadre de notre seconde étude a montré des taux de correspondance très satisfaisants, avec jusqu’à 75% de prédictions correctes lorsqu’on ignore les stopwords. Cela valide l’idée qu’il est possible de modéliser l’utilisation optimale des mots-clés dans une stratégie SEO.
Ces deux projets forment une base solide pour le développement d’outils d’aide à la rédaction intelligents, combinant analyse sémantique et recommandations structurelles.
Conclusion
Nos recherches ont permis d’explorer deux dimensions clés et complémentaires du SEO moderne : choisir les bons mots-clés (via l’indice de performance) et savoir comment les utiliser dans les contenus (via l’analyse structurelle). Les méthodes et prototypes développés ouvrent la voie à des outils puissants, capables d’automatiser et d’optimiser la rédaction de contenus SEO.
Cette double approche sémantique et structurelle répond à un besoin fort des experts SEO et propose une véritable innovation sur le marché. Des perspectives de recherche restent ouvertes, notamment sur l’impact de la saisonnalité ou de l’autorité des domaines.
Aller plus loin
L’arrivée des moteurs de recherche génératifs tels que Search GPT ou Perplexity compliquent un peu plus le travail des experts SEO pour le référencement de leurs contenus. La recherche de mots-clés optimisé devient de plus en plus crucial pour la rédaction de vos contenus.
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Références
- Rachel Leist, 2022, How to Do Keyword Research for SEO: A Beginner’s Guide
- Tim Soulo, 2021, Long-tail Keywords: What They Are and How to Get Search Traffic From Them
- backlinko.com, 2022, Content Gap Analysis
- Alex Valencia, 2021, How to Do a Content Gap Analysis for SEO
Une étude menée par Jérémy Chiaoui et Ahmed Amir
