L’avènement de la Search Generative Experience (SGE) de Google révolutionne la recherche en ligne, ouvrant la voie à une nouvelle ère de contextualisation et d’intuition dans la découverte d’informations.
Cette avancée technologique modifie fondamentalement les stratégies de référencement, obligeant les professionnels à adopter une nouvelle approche de la création de contenu.
L’impact sur les utilisateurs est tout aussi important, l’IA facilitant grandement l’accès aux résultats de recherche.
Cet article propose une approche avancée de cartographie thématique pour maximiser l’efficacité de ces technologies en SEO.
Il aborde également la connaissance des grands modèles de langage (LLM) tels que GPT d’OpenAI, Bard de Google et Bing AI de Microsoft, soulignant leurs limites et leur potentiel dans la création de contenu SEO.
L’arrivée de Google SGE
Google SGE marque un changement révolutionnaire dans la recherche en ligne. Cette innovation permet à Google d’adopter une approche plus contextuelle et intuitive de la recherche d’informations.
Cette évolution a un impact significatif sur la façon dont les professionnels du référencement doivent penser et planifier leurs stratégies de contenu.
L’expérience utilisateur évolue également, car les résultats de recherche guidés par l’IA sont plus faciles à trouver.
Les réponses sont rapidement accessibles sans avoir à parcourir plusieurs onglets et pages.
Comprendre le fonctionnement de cette IA et en extraire ses connaissances grâce à de nouvelles méthodes est essentiel pour se positionner efficacement et comprendre ses limites.
Comprendre les grands modèles de langage (LLM)
Les LLM tels que GPT, Bard et Bing AI sont des outils puissants dotés de capacités impressionnantes de génération et de compréhension du langage naturel.
Ces modèles présentent cependant des limites, notamment lorsqu’il s’agit de comprendre des contextes spécifiques et de mettre à jour les informations.
Le personnel du projet SEO doit comprendre ces limites afin de maximiser l’efficacité de sa création de contenu.
Il existe deux types de connaissances : celles qui proviennent des données utilisées pour la formation et celles qui sont dans l’index des moteurs de recherche et sont utilisées dans le cadre des réponses.
Pour illustrer cela, j’aimerais vous montrer comment nous pouvons cartographier ces connaissances.
Importance de la cartographie thématique
La cartographie thématique est un outil essentiel en référencement qui organise et structure le contenu de manière logique et intuitive.
Il garantit que toutes les facettes d’un sujet sont couvertes, augmentant ainsi la pertinence et la qualité du contenu. L’utilisation d’un LLM pour la cartographie thématique offre des avantages uniques pour générer de nouvelles idées et perspectives.
Structurer une carte thématique
La cartographie thématique est la pratique consistant à regrouper des idées et des sujets connexes en groupes pour faciliter la création d’un contenu cohérent et complet.
Cette approche permet non seulement d’organiser les idées de manière logique, mais également d’identifier les lacunes dans le contenu existant.
Architecture de la carte thématique
Choix du sujet et des mots clés
Choisissez un sujet de niche et identifiez les mots-clés pertinents. Vous pouvez commencer par le LLM de votre choix, mais je préfère une approche.
La première est d’utiliser l’IA de Google, comme PaLM 2 si vous maîtrisez bien les outils de Google (pour information, j’ai mis en place une formation sur les Data Marketing Labs).
Voici une invite très simplifiée pour obtenir les ontologies présentes dans ChatGPT :
- Donnez-moi une liste dans un tableau des ontologies autour de « VOTRE CONCEPT ».
Réflexion
Pour chaque expression, vous demanderez au LLM de réfléchir en créant plusieurs passages liés à l’expression.
On me demande souvent pourquoi je fais plusieurs passages. La réponse est tout simplement parce que selon le seuil de créativité et les réponses dans l’index de Google, le LLM peut avoir des réponses légèrement différentes, ce qui permet d’inclure le champ des possibles.
Voici une photo où j’utilise PaLM 2 pour générer des sujets que l’IA connaît parfaitement et qui sont recherchés par les internautes. Plus vous demandez de sujets, meilleure est la couverture de votre sujet.
Extraction
Ensuite, vous pouvez extraire toutes les entités mentionnées en relation avec un concept.
Au début, j’utilisais des bibliothèques Python, mais maintenant vous pouvez utiliser un LLM car la tâche est très simple.
Au final, tout est stocké dans un tableau, et vous pouvez compter le nombre de fois qu’un concept apparaît. J’aimerais expliquer cette partie plus en détail.
Sur cette image, vous pouvez voir que pour chacun des sujets précédents, je fais cinq générations pour essayer de récupérer un maximum d’éléments pertinents, ce qui m’aidera à générer la carte mentale.
Pour chaque texte généré, j’utilise PaLM 2 pour extraire les termes importants, et le tout est stocké dans un tableau.
Comme vous pouvez le constater, chaque étape se déroule dans un Google Colab, qui fournit des tableaux prêts à l’emploi et permet de trier facilement vos données en quelques clics.
Ensuite, vous pouvez créer la carte thématique à partir de cette invite.
Voici un résultat possible :
**Étape 1 : Création d’une carte thématique**
**Sujet :** Vélo
**Noms/Prédicats :**
**1. Types de vélos**
– Vélo Peloton
– Vélo électrique
– Vélo de montagne
– Vélo de route**2. Composants de vélo**
– Sonnette de vélo pour garçon
– Clips vélo
– Pédales de vélo
– Pédales de vélo de route**3. Activités vélo**
– Faire du vélo-marche régulièrement
– Vélo humain pleinement conscient**4. Accessoires de vélo**
– Pneus VTT**5. Sécurité à vélo**
**Étape 2 : Graphique sémantique**
| Sous-thème 1 | Sous-thème 2 | Connexion sémantique |
|—|—|—|
| Vélo Peloton | Vélo électrique | Les deux sont des types de vélos alimentés à l’électricité. |
| Vélo électrique | Sonnette de garçon de vélo | Ce sont deux composants qui peuvent être ajoutés à un vélo. |
| Sonnette de garçon de vélo | Vélo humain pleinement conscient | Les deux sont liés à la sécurité du cavalier. |
| Vélo humain pleinement conscient | Courez régulièrement à pied et à vélo | Les deux sont liés à l’activité physique consistant à faire du vélo. |
| Courez régulièrement à pied et à vélo | Pneus VTT | Les deux sont liés au terrain sur lequel un vélo peut rouler. |
| Pneus VTT | Pédales de vélo de route | Ce sont deux composants qui peuvent être ajoutés à un vélo. |
| Pédales de vélo de route | Clips vélo | Ce sont deux composants qui peuvent être ajoutés à un vélo. |**Étape 3 : Carte mentale**
**Sujet :** Vélo
**Sous-catégories :**
1. Types de vélos
– Vélo Peloton
– Vélo électrique
– Vélo de montagne
– Vélo de route
– vélo BMX2. Composants du vélo
– Sonnette de vélo pour garçon
– Clips vélo
– Pédales de vélo
– Pédales de vélo de route
– Siège vélo3. Activités à vélo
– Faire du vélo-marche régulièrement
– Vélo humain pleinement conscient
– Courses de vélo
– Randonnée à vélo
– Déplacements à vélo4. Accessoires de vélo
– Pneus VTT
– Casque de vélo
– Feux de vélo
– Pompe à vélo
– Porte-vélos5. Sécurité du vélo
– Freins de vélo
– Réflecteurs de vélo
– Antivols pour vélo
– Assurance vélo
– Entretien du vélo6. Marques de vélos
– Spécialisé
– Randonnée
– Géant
– Cannondale
-Scott7. Magasins de vélos
– REI
– Vélo de performance
– Articles de sport Dick
– Walmart
– Cible8. Événements de vélo
– Tour de France
– Tour d’Italie
– Vuelta d’Espagne
– Tournée de Californie
– Championnats nationaux de cyclisme des États-Unis9. Clubs de vélo
– La Ligue des cyclistes américains
-Sierra Club
– Club National de Vélo
– Association de cyclisme aventure
– Motards contre la maltraitance des enfants10. Plaidoyer pour le vélo
– Personnes pour les vélos
– Conservatoire Rails-to-Trails
– Alliance marche à vélo
– Centre national pour des itinéraires sécuritaires vers l’école
– Fonds international du vélo
Visualisation
Vous pouvez visualiser le tout à l’aide d’outils de cartographie mentale et les résultats sont très instructifs.
Pour une visualisation facile, il existe un assistant gratuit dans ChatGPT appelé AI Diagrams.
Je vous invite à la rechercher, et vous pourrez ensuite demander la génération de votre carte mentale à partir du tableau des étapes précédentes.
J’aimerais maintenant suggérer quelques actions avancées pour anticiper Google SGE.
Stratégies avancées pour Google SGE
- Utilisez PaLM 2 de Google pour vérifier que la carte couvre tous les aspects de votre sujet.
- Intégrez la carte dans votre processus de recherche et de rédaction de contenu.
- Transformez chaque sous-thème en une page Web, un article de blog ou une autre forme de contenu et reliez-les ensemble pour créer un Web de contenu interconnecté.
Cette méthodologie fournit un moyen robuste de comprendre le rôle de l’IA générative dans les moteurs de recherche et d’optimiser les fonctionnalités de recherche de l’IA générative.
Il est enrichi d’exemples et d’explications détaillés et se concentre non seulement sur l’optimisation du sujet, mais également sur la priorisation de la qualité du contenu et le ciblage d’intentions de recherche spécifiques.
L’intervention humaine reste essentielle à l’intention de recherche et à la qualité du contenu.
La combinaison d’un rédacteur qualifié et de l’IA peut améliorer l’optimisation du contenu, en utilisant des outils pour maximiser l’efficacité et la pertinence de votre écosystème.
Avec l’avènement de l’IA générative, tout professionnel du référencement peut créer son propre outil.
Davantage de ressources:
