graphique

Plusieurs études sur le critères de pertinence des moteurs de recherche ont dernièrement été publiées, notamment par Moz.com et Searchmetrics. Si elles sont intéressantes par ailleurs, il faut surtout bien faire la différence, lorsqu'on les lit, entre les notions de corrélation et de causalité...

Plusieurs études SEO ont été publiées dernièrement, concernant les critères de pertinence des moteurs de recherche : celle de Searchmetrics pour les Etats-Unis (voir également celle de 2012 et celle de 2013 pour la France), mais également deux études de Moz.com, une sur les critères de pertinence Web et une autre plus spécifiquement dédiée au local.

Ces études sont, bien sûr, intéressantes et elles méritent d'être lues attentivement, mais elles peuvent également s'avérer trompeuses car elles se basent uniquement (et elles ne s'en cachent pas, d'ailleurs), sur le principe de corrélation sans tenir compte de la causalité, ce qui peut induire de mauvaises interprétations, comme pour le poids des réseaux sociaux dans une stratégie SEO à l'heure actuelle. Ces études semblent indiquer que ce poids est actuellement très fort, alors qu'il n'en est rien en vérité.

Expliquons peut-être d'abord les deux termes :
- La corrélation est une sorte de constat : on examine les SERP d'un moteur, et on analyse les liens qui sont bien classés ainsi que leur contexte. Par exemple, on peut s'apercevoir qu'il y a une corrélation entre les pages bien classées et le fait qu'elles aient beaucoup de "Like" sur Facebook. On constate donc ce fait : il existe une corrélation entre le nombre de "Like" sur Facebook et les pages bien classées sur Google pour un nombre important de pages. Mais rien ne dit que ces pages sont bien classées parce qu'elles ont beaucoup de "Like" !
- La causalité est l'étude des causes directes d'un événement. Par exemple : je mets en ligne une page avec un mot clé important à la fin de la balise TITLE puis une autre page avec le même mot clé au début de la balise, toutes choses égales par ailleurs. La seconde se classe mieux, donc on peut dire qu'il existe une causalité entre le classement d'une page pour un mot clé et sa position dans le TITLE. Ce sera encore plus vrai si on multiplie les tests de ce type pour avoir des données plus importantes et plus exactes.

Avec la corrélation, on constate un fait, avec la causalité, on analyse la cause directe de ce fait, ce qui est très différent. L'impact des réseaux sociaux sur le SEO est un bon exemple : une page très connue, avec un bon PageRank, des liens de qualité, une bonne optimisation, un contenu excellent, etc., aura des chances de bien se positionner dans les SERP de Google. Mais comme elle est de bonne qualité, etc., elle aura surement aussi de nombreux "Like", "partage", retweet ou "+1" sur les réseaux sociaux. Mais il se peut très bien que ces signaux n'influent pas du tout sur le classement dans les SERP ! Les études décrites ci-dessus y trouveront une corrélation, mais il n'y aura pas de causalité ! Ou peut-être que si, d'ailleurs, mais il sera impossible de le prouver ici. Il faudrait faire des "vrais" tests pour le savoir et ne pas s'arrêter à de simples constats...

On parle également, dans ce cas, d'"effet cigogne" (du fait d'une corrélation trompeuse entre le nombre de nids de cigognes et celui des naissances humaines). Bref, comme on dit en latin : "Cum hoc ergo propter hoc" ou, en d'autres termes, la corrélation n'implique pas la causalité. N'oubliez pas d'en tenir compte lorsque vous lirez ces (très intéressantes par ailleurs) études !

infographic_us_ranking_factors_2013
Source de l'image :Searchmetrics