Synodiance > Recherche Vocale - SEO Campus Paris - 07/04/2016

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OK GOOGLE: RECHERCHE VOCALE ET SEO SONT-ILS COMPATIBLES?

Avec l’avancée sans précédent des techniques de NLP (Natural Language Processing) et de TTS (Text-to-Speech) boostées par les algos de Deep Learning, la recherche vocale est en passe de devenir un usage de fond. Déjà largement utilisée sur Smartphone, elle sera demain sur tous les objets connectés. Cette montée en puissance de la recherche vocale a des impacts sur les usages Search à plusieurs niveaux : modification de la typologie des requêtes, transformation des attentes des internautes, dialogue avec le moteur de recherche.

Depuis Hummingbird, Google prend en compte cette transformation de fond et tente de répondre à ces nouvelles formulations, notamment en travaillant sur une meilleure interprétation de la requête et de l’intention qui se cache derrière chaque requête (reconnaissance d’entités, templates de questions, prise en compte du contexte, de la sémantique, de l’usage, …).

Mais cela va bien plus loin aujourd’hui. La recherche vocale se transforme en commande vocale permettant, entre autres, de se passer d’un site web et de réaliser des actions (réservations…) directement au sein des SERPs, de jongler d’App en App. La recherche vocale glisse progressivement vers un rôle d’assistant vocal devenant ainsi le fil conducteur de toutes nos actions, en particulier sur Smartphone.

Comment intégrer cette nouvelle vague vocale à votre SEO ? Nous ferons le point sur l’usage de la recherche vocale aujourd’hui, comment adapter son SEO en conséquence, et les nouveaux chantiers SEO associés au vocal, comme l’optimisation des actions (Voice Actions) au sein des APPs.

Publié dans : Technologie

Synodiance > Recherche Vocale - SEO Campus Paris - 07/04/2016

  1. 1. Google : Recherche vocale et SEO sont-ils compatibles ?
  2. 2. I Have Seen The Future And It Has A Voice.
  3. 3. Voice Everywhere
  4. 4. Les ingrédients sont tous réunis ! Une techno de + en + efficace Des devices Hand-Free Des utilisateurs prêts
  5. 5. Voice Everywhere
  6. 6. It's a dream come true!
  7. 7. Speech Recognition > Des technologies de + en + efficaces Modèle de mélanges gaussiens (GMM) Deep Neural Networks (DNNs) Recurrent Neural Networks
  8. 8. Deep Neural Networks (DNNs)
  9. 9. Deep Neural Networks (DNNs) Source : 2014 - A Historical Perspective of Speech Recognition - http://cacm.acm.org/
  10. 10. Speech Recognition > Des technologies de + en + efficaces Modèle de mélanges gaussiens (GMM) Deep Neural Networks (DNNs) Recurrent Neural Networks
  11. 11. 23% 8% 2013 2014 2015 Google > Taux d’erreur Mot clé Source : Mai 2015 – Google I/O
  12. 12. 5% La réponse d’Apple – Juin 2015 8%
  13. 13. Derrière la com, de vrais progrès Source : 2014 - A Historical Perspective of Speech Recognition - http://cacm.acm.org/
  14. 14. Google Vs Siri Vs Transcription humaine Source : 2014 - A Historical Perspective of Speech Recognition - http://cacm.acm.org/ 5%8% 4% à 2%
  15. 15. Explosion des objets connectés (milliards) Source : https://www.comptia.org/resources/sizing-up-the-internet-of-things 0,1 0,5 8,7 14,4 28,4 50,1 0 10 20 30 40 50 60
  16. 16. 2020 > Objets connectés Vs Humains Source : http://fr.slideshare.net/SergeyBerlinSky/the-internet-of-everything-38354821 51 milliards 7,7 milliards
  17. 17. La recherche et l’interaction vocale (conversationnelle) s’installent partout. Smartphones Tous les devices (Tablettes, Desktop, TVs) IoT / Mains- Libres / Sans Clavier
  18. 18. En cuisinant 23%
  19. 19. Devant sa Télé Télécommande Apple TV
  20. 20. Devant sa Télé Télécommande Google Nexus Player
  21. 21. Dans sa voiture Android Auto
  22. 22. Dans sa voiture Android Auto
  23. 23. Au poignet
  24. 24. En permanence, chez vous… Amazon Echo
  25. 25. Q4 2015 > 1 adulte sur 5 utilise les commandes vocales de son smartphone. Sources : http://www.globalwebindex.net/blog/1-in-5-using-voice-search-on-mobile - 34 Pays
  26. 26. Quel usage pour la recherche vocale au sein des commandes vocales ?
  27. 27. Etude 2009
  28. 28. La recherche vocale va devenir le moyen n°1 pour rechercher d’ici 2020 !
  29. 29. Source : https://twitter.com/dannysullivan/status/704718211619516416 “Voice search is growing faster than typed search.” Behshad Behzadi / Director of Conversational Search Google Mars 2016
  30. 30. Projection > Part de la recherche vocale 7% 10% 50% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% juin-2015 2015 2020 Sources : 1/ Etude US - Google+Siri ; 2/ Données Monde - Google I/O 2015 ; 3/ Projection Comscore - Bing @ SMX Munich 2016
  31. 31. 2020 50%
  32. 32. Quand avez-vous utilisé la recherche vocale pour la 1ère fois ? Sources : Etude MindMeld – Octobre 2015 – Panel de 1800 Utilisateurs US de Smartphones 11% 10% 19% 61% Plus de 3 ans Plus de 2 ans Plus de 1 ans Moins de 1 ans
  33. 33. Ce que ça change
  34. 34. Ce que ça change Des requêtes en langage naturel Des réponses directes De nouveaux facteurs de personnalisation
  35. 35. Ecrit Mots clés Suite de MCs Court Informationnel Transactionnel Parlé Phrases Questions + Long Actions
  36. 36. Formulations interrogatives
  37. 37. Formulations interrogatives
  38. 38. Formulations interrogatives
  39. 39. Formulations interrogatives
  40. 40. Formulations interrogatives
  41. 41. Des phrases / Des Commandes
  42. 42. Des phrases / Des Commandes
  43. 43. Les réponses directes comme réponses aux recherches vocales.
  44. 44. We built Google for Users Not Websites. Source : http://googlepolicyeurope.blogspot.fr/2014/09/we-built-google-for-users-not-websites.html 10 liens Réponse directe
  45. 45. “we’re trying to get you direct answers to your queries because it’s quicker (…) than the ten blue links Google used to show.” “This is especially important on mobile (…).” 09/2014
  46. 46. Ce n’est pas anodin ! https://www.stonetemple.com/the-growth-of-rich-answers-in-googles-search-results/
  47. 47. Recherche Vocale Réponses directes
  48. 48. « Audio as a ranking signal? » Source : http://www.dw.com/en/voice-analysis-an-objective-diagnostic-tool-based-on-flawed-algorithms/a-17187057 La voix Le bruit environnant
  49. 49. Analyse de la voix Source : http://www.dw.com/en/voice-analysis-an-objective-diagnostic-tool-based-on-flawed-algorithms/a-17187057
  50. 50. Analyse de la voix Emotion • Joie • Tristesse • Colère • Stress Etat de santé • Fatigue • Rhume • Maladies … • … Région • Accent • Vocabulaire
  51. 51. SERPs influencées par l’accent ! Source : Brevet Google – Août 2010 – Lien Brevet ! 2010
  52. 52. Analyse du contexte audio Contexte Audio • TV / Radio • Musique > Concert • Bruits > Foule / Match…
  53. 53. Analyse du contexte audio “context signals may include: (…) noise level or any recognizable sounds detected by the mobile platform and/or a monitoring device(…)” Brevet ! 2012 Source : Brevet “Native machine learning service for user adaptation on a mobile platform”
  54. 54. Analyse du contexte audio
  55. 55. Alors…. Recherche vocale et SEO sont-ils compatibles ?
  56. 56. Comment s’adapter
  57. 57. Comment s’adapter (aujourd’hui) ? Optimiser pour la recherche vocale Optimiser pour les réponses directes
  58. 58. Qui / a construit / la pyramide de Khéops
  59. 59. Source d’autorité (« authoritative source ») Source : http://patentscope.wipo.int/search/en/detail.jsf?docId=WO2014197227 Être fréquemment sélectionné dans les SERPs sur cette thématique Devenir LA source : 10X Content, être cité/linké en exemple
  60. 60. Source d’autorité (« authoritative source ») Source : http://patentscope.wipo.int/search/en/detail.jsf?docId=WO2014197227 Ne pas chercher la position sur la question Se positionner sur la question ET les recherches associées
  61. 61. Source : http://patentscope.wipo.int/search/en/detail.jsf?docId=WO2014197227 Pyramide de Khéops Comment Pourquoi Qui Quoi Combien Où Quand …
  62. 62. Recherches associées
  63. 63. Autorité ! Source : https://www.stonetemple.com/the-growth-of-rich-answers-in-googles-search-results/
  64. 64. Templates https://www.google.com/?hl=en&gl=us « Most used » … « Most Popular » … « How to do » … « Ways to do » … « Steps to do » « How much » … « What is the price of » … « How do I treat » … « How is X treated » … « How to cure $X » « What are the symptoms for »… « Who is » … « Where is » … « How Tall is » … « How Long is » … « When was » … « When will » …
  65. 65. Clustering / Intention “What is the average composition of the atmosphere? “ “What gases are found in the atmosphere?” “What gases are present in the atmosphere?”
  66. 66. Clustering / Intention “what is the price of an ounce of gold?“ “How much is an ounce of gold?” “How expensive is an ounce of gold?” “Price of an ounce of gold”
  67. 67. Old School is Cool! Source : http://patentscope.wipo.int/search/en/detail.jsf?docId=WO2014197227 Tableaux HTML Listes HTML (OL LI / UL LI) Listes avec « deux points » Schema.org Structuration du contenu
  68. 68. KGO Wikidata / FreeBase Wikipedia / Bases Tierces référentes
  69. 69. • Balisage des paragraphes (<p>) / 250 à 350 car. / 45 à 60 mots • Balisage H1 de la question • Intégrer les Mots clés constituant la réponse (et les formulations alternatives) • Observer les formulations des réponses directes déjà en place ! • Balisages Schema.org • Utiliser les noms d’entités tels qu’il apparaissent sur les bases sources (Wikipedia, IMDB) > Regardez également les surnoms • Se rattacher à une entité via la Balise SameAs Quelques règles Contenu
  70. 70. Mais…. Pourquoi ?
  71. 71. La première position devient la réponse directe. Source : https://moz.com/blog/eye-tracking-2016-how-searchers-interact-mobile-serps-desktop
  72. 72. Le lien d’attribution https://www.stonetemple.com/rich-answers-in-search/
  73. 73. Conclusion
  74. 74. Jusqu’où Google va aller ?
  75. 75. Jusqu’où Google va aller ? Le deal va-t-il être maintenu ? Attribution / Vs Non-Attribution de la source Quel trafic sur ces réponses directes ? La menace du Knowledge Vault
  76. 76. Search > Prédicitif Search • Ecrit • Mots Clés • Liste • Résultats Assistants • Vocal • Parlé • « Cards » • Réponses • Conversationnel • Actions
  77. 77. Demain !
  78. 78. Référencement d’actions
  79. 79. Demain ! Plus de clavier / Plus d’écran
  80. 80. MERCI ! Des questions ? Synodiance Yann SAUVAGEON - @yahn

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