Une subtile évolution d’intention chez l’utilisateur peut causer des changements significatifs dans les classements de résultats de recherche et le trafic organique des sites web. Dans un récent article, Kevin Indig nous donne des pistes pour comprendre cet effet papillon et comment y répondre au mieux !
Ce qu’il faut retenir :
- Traditionnellement transactionnelle, navigationnelle, informationnelle ou commerciale, l’intention de l’utilisateur est aujourd’hui bien plus nuancée ;
- Les mots-clés ne portent pas toujours une unique signification et peuvent rapidement changer ;
- Diverses techniques peuvent aider à identifier un changement d’intention après une Core Update pour pouvoir envisager des actions correctives ;
- Le déploiement des Core Updates ne se limite pas à l’ajustement des intentions des utilisateurs.
Une subtile évolution de l’intention peut tout changer
Dans son article, Kevin Indig fait remarquer que les sites peuvent perdre du trafic organique en raison des Core Update sans raison évidente. Une des causes cachées résiderait dans les changements d’intention subtils. Problème : il y a une méconnaissance de la notion d’intention, encore considérée comme forcément transactionnelle, navigationnelle, informationnelle ou commerciale. En réalité, l’intention d’un utilisateur est aujourd’hui bien plus raffinée et spécifique. L’autre difficulté, c’est que Google divise les meilleurs résultats en plusieurs intentions : dominante, commune et mineure.
Hormis les mots-clés de longue traîne dotés d’une intention très claire, la plupart des mots-clés peuvent avoir plusieurs significations. Par conséquent, Google affiche un mélange de résultats essayant de répondre du mieux possible à chacune de ces intentions. Lors de ses mises à jour, Google procède à des modifications dans ses classements pour répondre aux changements d’intention des utilisateurs. Les conséquences peuvent être particulièrement importantes lorsque l’intention dominante et les trois premiers résultats sont affectés. Kevin Indig compare ce phénomène au fameux effet papillon : de petits changements qui engendrent de grands effets.
Des changements d’intention au fil du temps
Le problème majeur, c’est une compréhension de la signification des mots-clés souvent trop statique, qui a du mal à tenir face à des sujets qui changent tout le temps. Il suffit de constater à quel point la signification d’un mot-clé lié à une actualité peut changer au fil d’une journée pour s’en convaincre. Par exemple, en février, le mot-clé « ai ecommerce » rassemblait principalement des recherches portant sur la compréhension de l’IA dans le contexte du e-commerce. En avril, l’intention dominante a glissé vers « comment l’IA transforme l’e-commerce », traduisant l’évolution de la compréhension et des questionnements des utilisateurs à propos de l’IA. Un changement qui se constate dans les résultats de recherche en lien avec le mot-clé « ai ecommerce ». Par ailleurs, avec le temps, une intention peut passer de dominante à commune ou mineure commune.
Ces changements d’intention expliquent pourquoi Google affirme qu’il n’y a rien à réparer ou à récupérer après une mise à jour d’algorithme, puisqu’une chute dans les abysses de la SERP n’est pas forcément liée au site à proprement parler. Après une Core Update, il peut également arriver que deux URL se retrouvent à se cannibaliser ou soient toutes les deux favorisées.
Identifier l’effet papillon dans la SERP
Comment identifier cet effet papillon ? En portant attention à une éventuelle baisse de trafic organique correspondant à la fin d’une Core Update et s’il y a du changement dans les mots-clés sur les trois premières positions. Pour quantifier les changements d’intention, Kevin Indig conseille d’analyser les titres du classement des résultats avant et après la mise à jour afin d’obtenir de précieux indices.
Pour réaliser cette tâche à grande échelle, il est possible d’utiliser un LLM afin de classer les titres avec des prompts :
- « Regroupe les titres suivants dans l’un des groupes suivants : {intent 1}, {intent 2}, {intent 3}, etc. »
- « Quelle intention les utilisateurs pourraient-ils avoir en cliquant sur le résultat suivant ? »
S’il s’agit d’une requête populaire, il est également pertinent d’analyser les tendances dans Google Suggest pour voir si le volume de recherche augmente ou diminue. En effet, une augmentation rapide peut modifier l’intention de recherche pour le mot-clé racine.
Une fois le changement d’intention identifié pour un mot-clé, il est possible de :
- Corriger la cannibalisation potentielle en supprimant ou un consolidant les contenus ;
- Réécrire les articles concernés afin qu’ils correspondent aux nouvelles intentions ;
- Créer un nouveau contenu basé sur l’intention ajustée de l’utilisateur.
Core Updates : au-delà de l’intention
Enfin, Kevin Indig nous rappelle que l’objectif des Core Updates ne se borne pas à l’ajustement des intentions des utilisateurs. Par exemple, le Helpful Content a été intégré aux Core Updates, tout comme Panda et Penguin en leur temps. Par ailleurs, étant donné que 15 % des recherches effectuées sur le moteur sont nouvelles, Google doit tester la combinaison initiale et itérer en fonction des signaux des utilisateurs.
Articles complémentaires :
Google Updates & volatilité des SERP
Google Core Update de Septembre 2022 : les gagnants et les perdants
Google Core Update de Mars 2023 : les gagnants et les perdants
La « traditionnelle » catégorisation des intentions de recherche des utilisateurs (transactionnelle, navigationnelle, informationnelle ou commerciale) n’a jamais été une réelle référence mais plus un concept poussé par certains et par défaut suivi et admis.
Mais, il suffit de regarder les pages de résultats de Google, et en effet encore plus ces derniers temps, pour se rendre compte qu’une requête par exemple traditionnellement qualifiée de navigationnelle peut en réalité avoir une tendance plutôt informationnelle ou commerciale.
Par exemple, au moment de ce commentaire, des requêtes traditionnellement qualifiées de « navigationnelle » comme Fnac ou Nike ont en réalité des intentions bien différentes.
En effet, l’intention pour « Fnac » est plutôt « informationnelle » avec une volonté d’avoir des informations sur cette marque alors que pour « Nike » l’intention est plus info-commerciale avec à la fois une intention d’avoir de l’information sur marque mais également de pouvoir acheter des « Nike ». Ce qui se traduit avec des pages de résultats affichant des produits (chaussures) pour l’un et aucun produit pour l’autre.
Actuellement, il apparaît donc plus logique de parler d’intention commerciale, info-commerciale ou informationnelle. Tout en notant que le suivi des intentions est une notion fluctuante dans le temps. Heureusement, il existe des outils intelligents (Pooslte ou autres…) sur lesquels on peut s’appuyer pour suivre et identifier les intentions de recherches…