🔠 Analysez vos mots-clefs avec chatGPT
[Hors-Série #02] Petit exercice qui mêle data et IA pour mieux segmenter vos keywords.
Aaah, la recherche de mots-clefs...
En la matière, chacun y va de sa petite méthode pour essayer d'identifier ce que tapent en priorité les internautes sur ce bon vieux Gougle.
Certains ont des process bien huilés, comme Axel.
D'autres sont un peu plus foutrac et lancent un tas de moulinettes Ubersuggest.
En tout cas, pour les habitué·es, on s'aperçoit vite que cet exercice est aussi utile en SEO qu’en (content) marketing.
Ben oui : derrière les mots-clefs, on a l'intention utilisateur, et derrière l'intention utilisateur... on a littéralement des infos sur les problématiques ou les motivations des prospects lorsqu'ils recherchent tel service ou tel produit !
Aujourd'hui, je vous propose de faire un petit exercice qui vous permettra :
De connaître un peu mieux vos visiteurs, vos prospects, vos clients ;
D'identifier leurs besoins, leurs problématiques et leurs attentes vis-à-vis de vos services ou de vos produits.
Et tout ça grâce à des mots-clefs et à un retraitement des datas à l'aide de chatGPT 😎
On y va ?
Ebook : Des contenus qui vendent avec la data
Découvrez comment je construis mes stratégies éditoriales à l’aide de plusieurs sources de données afin de balayer autant que se peut les besoins ou les problématiques de vos clients.
L’ensemble est synthétisé au sein de plusieurs profils adossés aux différentes étapes de conversion existantes, afin de prévoir des contenus pour chaque étape de votre parcours client.
Spoiler : je sais que je suis l'un des rares à avoir cette approche ultra efficace, aussi utile en SEO qu'en content marketing.
Sacrebleu, je télécharge céans !
Les mots-clefs, c'est encore utile en 2024 ?
Ah, excellente question bizut, merci de l'avoir posée.
Au risque de vous surprendre (ou pas), saviez-vous que les mots-clefs ont aujourd'hui beaucoup, beaucoup moins d'importance que l'intention de recherche de l'utilisateur ?
💡 Depuis le rachat de Freebase en 2007 et le lancement de Colibri en 2013, Google n’est plus un simple index de résultats de recherches : le moteur est devenu un graphe où les informations sont reliées les unes aux autres par des relations sémantiques complexes.
Mieux encore, l'on parle même aujourd'hui de moteur de réponse, voire de moteur d'assistance, rien que ça !
Dans les faits, Google ne se fonde plus sur des mots-clefs pour interroger les contenus : les résultats affichés à l’utilisateur, lorsqu’il effectue une recherche, sont le fruit d’une interprétation sémantique, et donc d’une interprétation de son intention de recherche.
Ainsi, les pages que Google présente à l’internaute répondent à son besoin, et non aux mots-clefs contenus dans sa requête.
D'accord, c'était très bien ce petit point histoire, mais est-ce à dire qu'on se contrefout des mots-clefs, maintenant ?
Halte là jeune écrevisse, ce n'est pas ce que j'ai dit : j'indique simplement qu'ils ont dorénavant beaucoup moins d'importance que par le passé...
D'ailleurs, tenez, j'ai des statistiques intéressantes à vous montrer.
Une étude de ahrefs datant de 2016 établissait déjà la faible corrélation entre visibilité et mot-clef pour différents leviers stratégiques :
Et ça, c'était en 2016.
En 2016 ! Une éternité à l'échelle du web. Imaginez un peu aujourd'hui...
Par conséquent, tous les articles un peu bateau qui vous donnent des conseils comme :
"Optimisez vos mots-clefs".
"Les mots-clefs sont une nécessité absolue pour le référencement des pages".
"Les bons mots-clefs vous permettront d'avoir un meilleur SEO".
Sont pour ainsi dire sclérosés dans un passé déjà révolu (et pour rester dans des termes à peu près polis).
Ainsi, les mots d’une requête ont maintenant moins d’importance que l’intention de recherche en elle-même.
Cette constatation entraîne plusieurs conséquences notables.
La première d’entre elles est relative à la recherche d’expressions : il ne s’agit plus de se reposer sur un réservoir de mots-clefs que l’on peut ensuite injecter au sein des contenus d’un site mais d’articuler les contenus eux-mêmes autour des intentions utilisateurs.
Cela rend obsolète (ou rendra en tout cas, à terme, définitivement caduque) la méthode suivant laquelle il fallait créer une page par expression-clef comme il était parfois d'usage lors de la phase de conception d’arborescence.
Corollaire logique de cette observation, ce sont également les fondamentaux de la rédaction web qui sont remis en question : comment optimiser au plus près un texte pour un moteur de recherche ?
Bien évidemment, les fantasmes sur les prétendues densités de mots-clefs au sein d’un contenu n’ont plus cours, de même que l’utilisation répétée d’une expression-clef est devenue contre-productive.
En ce sens, l’étude de ahref sur les principaux facteurs de ranking est très claire, les mots-clefs ont une importance toute relative dans le processus de visibilité d’une page dans les résultats de recherche, ce qui nous ramène, une fois de plus, vers l’intention utilisateur et la manière dont celle-ci est désormais traitée par le moteur de recherche.
Bien, maintenant qu'on a procédé aux réglages d'usage, on va pouvoir aborder la méthodo proprement dite.
Je vous jure que je vais moins causer et qu'on va mettre les mains dans l'huile, ça va être fifou.
Étape 1 : préparer vos mots-clefs à partir de vos produits
L'idée, c'est tout d'abord de créer une liste exhaustive de requêtes à partir des produits ou des services vendus sur votre site.
Prenons un exemple bête : imaginons que vous vendiez des chaussures, comme Besson, mais en ligne.
Si vous vous concentrez uniquement sur des requêtes de type "chaussure femme" et ignorez complètement les expressions "chaussure homme", vous allez vous priver d'une sacrée partie de votre audience, vous ne croyez pas ?
Vous avez donc saisi l'idée : prenez l'intégralité de vos produits ou de vos services, et traduisez-les en requêtes Google !
Si cela peut vous aider, voici quelques questions afin de vous guider dans la construction de votre liste initiale :
Quel est mon secteur d’activités ?
Qu'est-ce que je propose / vends sur mon site ?
Quelles requêtes les utilisateurs sont-ils susceptibles de taper pour me trouver ?
Quelles requêtes les utilisateurs sont-ils susceptibles de taper pour convertir ?
Si vous vendez plusieurs types de produits ou de services – ce qui est généralement le cas, nous sommes d’accord – le plus simple est encore de créer des groupes afin de bien segmenter la liste initiale.
Vous n’y voyez goutte ? Illustrons nos propos avec un exemple.
➡️ Voici un extrait de la liste initiale que j'ai bâtie pour l'Agence de la Transition Écologique (je vous cale pas tout, c'était très long) :
La mission se concentrait sur des cibles professionnelles. Il s'agissait donc de lister :
Les requêtes génériques relatives à l'ADEME, et qui témoignent d'un public "sachant" (un internaute recherchant "subvention ADEME" connaît déjà l'organisme : cela peut nous aider à affiner le profil d'audience en fonction d'un entonnoir de conversion).
Les requêtes non génériques, relatives à la transition écologique, et qui concernent elles un public "non sachant" (qui ne connaît pas l'ADEME, ou qui n'y a pas encore pensé lors de sa phase de recherche initiale).
À ce stade, nous risquons de collecter des doublons (notamment avec "ADEME", "Aide ADEME", "Subvention ADEME"...) mais qu'importe, mieux vaut des doublons que l'on nettoiera plus tard plutôt que de risquer de passer à côté d'un élément important.
⚠️ Attention aux requêtes trop génériques !
Ça, c'est le piège du débutant !
Supposons que vous soyez une SaaS qui vende une solution comptable à destination des entrepreneurs. Le pire que vous puissiez faire, c'est vous constituer une liste avec ce genre de requêtes :
- Comptabilité
- Logiciel
- Entrepreneur
Le problème ? C'est beaucoup trop vague ! Vous devez absolument préciser vos requêtes, par rapport à votre secteur d'activités par exemple, vos cibles, les caractéristiques de vos produits... Ça, c'est déjà mieux :
- Comptabilité entrepreneur
- Logiciel de comptabilité
- Logiciel comptable entrepreneur
Étape 2 : récupérer les mots-clefs de vos clients
Même si l'exercice précédent était important, ce n'était pourtant pas le plus gros du travail lors de cette première phase. Car maintenant, il va falloir collecter, pour chacune des requêtes listées, les requêtes associées tapées par les internautes.
💡 Vous connaissez sans doute Google Suggest, cette fonctionnalité qui affiche, lorsque vous commencez à taper quelque chose dans la barre de recherche, différentes suggestions pour compléter votre requête initiale.
En réalité, Google ne vous montre pas tout ; ce fieffé coquin ne vous délivre qu’une partie des requêtes tapées par ses utilisateurs. Heureusement, il existe depuis toujours (enfin presque) des outils gratuits pour récupérer ces expressions supplémentaires :
- keywordtool.io, l’un des plus connus, et qui vous permet même d’obtenir d’autres Suggest (Bing, Amazon…).
- Ubersuggest, une alternative aux fonctionnalités identiques.
- answerthepublic.com, avec de jolis graphiques, pour récupérer des questions (mais keywordtool.io le fait aussi !).
Si vous avez un peu de budget, cela vaut le coup d'investir dans un outil tel que SEMRush, Yooda Insight ou SERPStat, lesquels vous donnent accès à un plus large panel de données (notamment les volumes de recherche). Perso, je suis chez SEMRush, et on va d'ailleurs en avoir besoin pour l'exercice qui nous concerne !
Bref, passons aux choses sérieuses. Dans cette phase, et comme énoncé précédemment, l’objectif sera de récupérer, pour chacune des requêtes de votre liste, les requêtes utilisateurs au sein d’un des outils mentionnés.
Comme une image vaut parfois mille mots, raccrochons-nous à un exemple tangible, avec un profilage d'audience effectué pour l'Office Français pour la Biodiversité :
Dans cet extrait, les requêtes de la liste sont sur fond noir, les requêtes utilisateur ont été collées en dessous, sans aucune considération de nettoyage ou de tri particulier pour l'instant.
Mais halte là, je vois que vous galérez. Je récapitule : pour "agence française biodiversité" par exemple, je me rends sur, disons, keywordtool.io, je tape la requête, et...
... tada ! Mes requêtes utilisateurs apparaissent. J'exporte le tout, j'en profite pour prendre aussi les questions.
En résumé, pour l'instant, nous avons un gros fichier Excel, avec chacune des requêtes que l'on a identifié réparties en colonne, et en dessous les requêtes utilisateurs collectées via l'outil de votre choix.
Étape 3 : déterminer les types de requêtes et les thématiques
À partir de maintenant, on passe sur chatGPT... Et, bon, autant on pouvait être radin avec SEMRush, mais là, on va devoir prendre la version payante du chatounet.
De toute façon, quand on veut bosser sérieusement, faut s’outiller.
Premier objectif : demander à chatGPT d’identifier les types de requêtes (commerciale, navigationnelle...) ainsi que leur thématique commune ; comme je suis bon seigneur, je vous offre le prompt :
🤖 Je vais te fournir une liste de requêtes ; pour chacune d'elle, et de façon exhaustive, tu devras les analyser et les catégoriser comme suit :
1. Dans la première colonne, intitulée "Intention principale", m'indiquer s'il s'agit d'une requête informationnelle (une personne qui souhaite trouver des informations), commerciale (quelqu'un qui a décidé d’acheter et qui recherche un produit ou un service particulier), navigationnelle (personne qui sait déjà ce qu'elle recherche, comme par exemple une marque, un produit ou un site).
2. Dans la seconde colonne, intitulée "Intention secondaire", déterminer dans quel groupe thématique se range la requête.
3. Dans la troisième colonne, intitulée "Phase client", déterminer à quelle phase se situe l'audience : découverte, conversion, rétention.
4. Dans la quatrième colonne, intitulée "Volume", reporte le volume de recherche fourni avec la requête.
5. Dans la cinquième colonne, intitulée "Difficulté", reporte l'indice de difficulté fourni avec la requête.
Présente-moi les résultats en deux temps :
1) Sous la forme d'un fichier Excel à télécharger.
2) Une synthèse avec des graphiques pour :
- Les intentions principales
- Les intentions secondaires
- Les phases client
- Les intentions principales par volume
- Les intentions principales par difficulté
Résultats : un beau fichier Excel avec l’analyse de gros minet, et une synthèse graphique, cool !
⚠️ Attention à toujours bien contrôler les résultats. Si vous constatez trop d’erreurs ou d’anomalies, rebricolez le prompt.
La classification des requêtes n’est pas un exercice facile pour un humain, alors pour chatGPT... Admettez un pourcentage d’erreurs et dites-vous que vous travaillez sur des tendances.
Étape 4 : explorer les résultats
Maintenant, on va interroger notre copain pour affiner notre compréhension des besoins de l’audience.
Par exemple, quelles sont les thématiques les plus intéressantes en terme de volume, tout en évitant celles qui posent le plus de difficultés ?
Voici le prompt en question, aussi simple qu'élégant, comme un sabre laser :
🤖 Par rapport à tes résultats, additionne pour chaque intention secondaire les volumes de recherche, puis détermine lesquelles sont les plus intéressantes en terme de volume, tout en évitant celles qui posent le plus de difficultés.
Donne-moi les 8 premières thématiques par ordre décroissant avec leur volume total + la moyenne de difficulté.
Ce qui nous donne :
Autre exemple, on peut sonder notre escl... ami pour lui demander ce que recherche probablement l'utilisateur ; pourquoi il fait cette recherche ; et dans quel objectif.
🤖 Par rapport à tes résultats, fourni-moi pour chaque intention secondaire un descriptif de ce que recherche probablement l'utilisateur, pourquoi il fait cette recherche, et dans quel objectif.
Zou :
Dernier exemple, on peut lui demander de nous faire une moyenne des tendances de recherches pour une thématique donnée.
Très pratique pour construire un calendrier éditorial !
🤖 Par rapport à tes résultats, détermine via la colonne "Trend" la tendance de recherche de chaque expression (les résultats sont notés sous cette forme, exemple : 0.35, et sont entrecoupés d'une virgule), puis effectue une moyenne de l'ensemble des tendances de recherche pour chaque intention secondaire. Le premier mois débute en septembre 2022.
Présente tes résultats sous forme d'un graphique à courbe pour chaque intention secondaire. Les points doivent être distribués sur douze mois.
Et...
Bref, il y a plein de possibilités et de croisement de datas à faire. Soyez imaginatifs pour nourrir vos réflexions.
Étape 5 : amorcer sa strat‘ de contenus
Là aussi, il y a plein de choses à faire en interrogeant Gros Minet.
Par exemple, on va lui demander, pour chaque intention secondaire, de nous trouver des idées de sujets :
🤖 Par rapport à tes résultats, j'ai maintenant besoin que tu m'identifies, pour chaque intention secondaire que tu as identifiée, 3 idées de sujets à traiter plus tard sous forme d'article : 1 idée pour une audience non sachante, 1 idée pour une audience sachante, et 1 idée pour une audience experte.
Ces sujets doivent être répartis dans un tableau comme suit :
- En colonne 1, "Intention secondaire", le nom de l'intention.
- En colonne 2, "Sujet", l'idée de sujet.
- En colonne 3, "Descriptif", une description du sujet.
- En colonne 4, "Phase", s'il s'agit d'un sujet pour une audience non-sachante, sachante, experte.
- En colonne 5, "Mots-clefs", un exemple de dix mots-clefs issus de la colonne Keyword, et rattachés à l'intention secondaire, qui pourront alimenter la rédaction de contenus.
Ce qui donne :
Et vala !
La prochaine fois, je vous donnerai davantage de prompts pour consolider la création de votre stratégie de contenus.
Mais pour ça, faut guetter les prochaines éditions, alors stay tunéde plz.