Comment la recherche sémantique peut-elle gérer les requêtes de longue traine ?

Lors de l'optimisation du contenu Web, il est de notoriété publique que les mots-clés sont toujours importants. La concurrence pour le classement des mots-clés uniques est rigoureuse, le contenu numérique étant publié à un rythme étonnant. À chaque changement dans les algorithmes de Google, de nouvelles règles définissent comment mieux classer le contenu, et les marques qui pensaient initialement qu'il suffisait de placer efficacement leur mot-clé ciblé aussi souvent que possible ont constaté que ce n'était pas suffisant.

Les mots clés à longue traîne ne sont pas nouveaux lorsqu'il s'agit d'améliorer le contenu et de répondre aux requêtes des utilisateurs. Google a introduit il y a près de dix ans les mots-clés à longue traîne et la recherche sémantique comme facteurs de référencement vitaux. Aujourd'hui, ces facteurs vont au-delà du référencement et concernent tous les aspects des expériences conversationnelles en ligne. Les bases de connaissances, la recherche de sites Web ou même les chatbots interprètent les mots et tentent de fournir des résultats aux utilisateurs. Mais plus la formulation est complexe, plus il est difficile de fournir les bonnes réponses. Cependant, les utilisateurs utilisent plus de tons et de formulations conversationnels lorsqu'ils effectuent des recherches et la nécessité de pouvoir comprendre et répondre aux requêtes de longue traîne est plus élevée que jamais.

Les outils de recherche et les plates-formes de conversation facilitent les demandes des utilisateurs, mais ils sont souvent basés sur des recherches de base par mots clés et accordent souvent peu d'attention aux requêtes à longue traîne. Par conséquent, des opportunités se perdent.

Mais quelle est l'importance des requêtes à longue traîne et quel rôle la recherche sémantique joue-t-elle à cet égard ?

Que sont les requêtes de recherche à longue traîne ?

Les requêtes de recherche à longue traîne sont des expressions de mots clés plus longues et plus ciblées que les utilisateurs font généralement lorsque :

• poser une question très concise dans laquelle ils ajoutent beaucoup de détails, ou
• en utilisant la recherche vocale, comme verbalement, nous avons tendance à nous exprimer en incluant beaucoup plus de mots.

En SEO, les mots-clés à longue traîne ont un faible volume de recherche, une faible concurrence, mais des taux de conversion élevés. Ces requêtes sont alignées sur les étapes finales d'un entonnoir d'achat.

Nous les appelons longue traîne car lorsqu'ils sont représentés sur un graphique par leurs volumes de recherche, ils se situent sur la longue queue de la courbe de demande de recherche. En fait, le terme mot-clé à longue traîne vient du livre The Long Tail de Chris Anderson. Dans ce livre, Anderson montre que même lorsqu'il existe un petit marché, l'immensité d'Internet peut toujours rendre votre mot-clé de niche rentable.

Pourquoi les mots-clés de longue traîne sont-ils importants ?

De nos jours, les internautes interagissent avec la recherche d'un site Web donné de la même manière qu'ils interagissent avec la barre de recherche Google. Cela signifie que seulement 20 % des requêtes de recherche sur le Web sont formulées à l'aide de mots-clés courts, tandis que 80 % des requêtes de recherche sur les sites Web sont composées de 3 mots ou plus, c'est-à-dire des mots-clés à longue traîne.

Habitués à rechercher des informations sur Google à l'aide d'un langage naturel plutôt que de mots clés ciblés, les visiteurs du site Web attendent désormais des sites qu'ils visitent qu'ils offrent le même niveau de compréhension. Les entreprises en ligne doivent intensifier leur jeu de recherche et être en mesure de fournir les bonnes réponses à toute requête d'utilisateur, quelle que soit sa complexité ou sa longueur, plutôt que de simplement renvoyer une page "sans résultat", ce qui augmente la frustration des utilisateurs.

La prémisse est assez claire : la technologie de recherche doit être capable de déchiffrer les mots-clés à longue traîne afin de comprendre ce que les clients disent vraiment et de leur montrer ce qu'ils veulent.

La prochaine étape : le NLP à longue traîne et la recherche sémantique

Qu'est-ce que les mots-clés de longue traîne et Traitement du langage naturel avoir en commun? Eh bien, la technologie NLP est tout simplement le meilleur moyen de déchiffrer l'intention et la signification réelles des mots-clés à longue traîne. Les humains ont différentes façons d'exprimer ce qu'ils veulent, car nous ne parlons pas en binaire. Le même mot ou la même phrase peut avoir plusieurs sens et peut être exprimé de différentes manières.

Grâce à la technologie NLP, un moteur de recherche de site Web peut comprendre le sens des requêtes de recherche complexes, y compris les mots-clés à longue traîne, et fournir des réponses adéquates aux internautes. Cette évolution de la recherche par mot-clé de base vers une recherche plus intrinsèque axée sur l'intention est connue sous le nom de recherche sémantique.

Quelle est la différence entre la recherche par mots-clés et la recherche sémantique ?

Avec la recherche par mot-clé, vous obtenez ce que vous demandez. Ainsi, si un mot est un homographe et a des significations différentes mais s'écrit de la même manière, il apparaîtra dans votre recherche. Il n'y aura pas de différenciation entre un chauves-souris c'est un animal et un chauves-souris c'est du matériel de sport. De plus, si un contenu pertinent apparaît sur les mammifères ailés, une recherche stricte par mot-clé ne le trouvera pas et ne pourra pas identifier les relations causales entre les mots.

La recherche sémantique examine la signification des mots et considère l'intention de l'utilisateur de fournir des informations et des concepts qui n'ont pas été explicitement écrits dans une requête.

Par conséquent, lorsque les entreprises veulent se plonger dans la fourniture d'une expérience utilisateur qui se rapporte à ce qu'elles veulent dire, que ce soit via des plateformes conversationnelles, Chatbots ou des stratégies de mots clés SEO, l'utilisation de la recherche sémantique offre de meilleures informations sur ce que les utilisateurs recherchent.

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Clustering sémantique : enrichir l'expérience client en identifiant les lacunes de contenu

Comment pouvez-vous empêcher les clients de se sentir frustrés lorsqu'ils ne reçoivent pas un résultat de recherche adéquat pour une requête qu'ils ont effectuée ? Regroupement sémantique regroupe les requêtes de recherche sémantiquement équivalentes impliquant des mots, des expressions et des phrases en groupes basés sur le sens.

Le regroupement sémantique d'Inbenta peut localiser et regrouper une collection de questions similaires sans réponse afin de fournir une vue holistique pour aider les entreprises à combler leurs lacunes en matière de connaissances. Les utilisateurs peuvent également détecter où les clients ont eu des demandes infructueuses pour lesquelles ils n'ont pas reçu de réponse satisfaisante et alerter l'entreprise pour qu'elle développe du matériel répondant à ces questions, réduisant ainsi l'utilisation des tickets d'assistance et augmentant la satisfaction des clients.
Le regroupement sémantique peut être utilisé pour optimiser la recherche sur le Web et est également utilisé par le meilleurs chatbots IA pour améliorer la qualité des conversations et offrir une expérience client interactive.

Pourquoi devriez-vous utiliser le NLP et la recherche sémantique sur vos sites Web

Fournir des réponses à toutes les questions pertinentes

Comme vous le savez maintenant, l'utilisation d'un moteur de recherche sémantique sur votre site Web qui est alimenté par la technologie NLP garantit qu'il comprend toutes les requêtes pertinentes effectuées par les utilisateurs, qu'elles soient constituées de mots-clés courts ou longs.

Comprendre toutes sortes de requêtes, quelle que soit leur formulation, signifie que l'outil de recherche est alors en mesure de répondre à ces requêtes, offrant des taux de résultats très corrects aux visiteurs de votre site Web.

Outil d'assistance pour les clients et les agents

Avec Inbenta Search, les utilisateurs peuvent tirer parti des capacités de recherche sémantique, AI symbolique et la technologie NLP avec des données extraites d'outils de relation client tels que Salesforce et Zendesk pour mieux comprendre les demandes des clients et fournir des réponses rapides, centralisées et pertinentes qui détournent le temps et les ressources des équipes de support client.

Les agents d'assistance peuvent également bénéficier d'un tel outil, en l'utilisant en interne pour les aider à trouver des informations ou des réponses aux questions d'assistance.

Améliorez le parcours de votre visiteur Web

En analysant les mots-clés à longue traine pour fournir des résultats de recherche précis, Rechercher aide les clients à gagner du temps à rechercher les bonnes informations. Cela améliore l'expérience client, les scores NPS et génère plus de ventes en augmentant les conversions.

Découvrez comment l'intégration d'Inbenta Search dans votre site Web peut aider votre entreprise à prospérer.

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• Source : https://www.inbenta.com/en/blog/how-can-semantic-search-manage-long-tail-queries/