SEO, Vocal et Sémantique
Performance DIGITALE Expo > 06/11/2014
Sommaire
Les nouveaux usages de recherche
Comment Google façonne ces nouveaux usages
Comment s’adapter à ces changements d...
1. Les nouveaux usages
du search
Qui est Barack Obama ?
8 – 12 sec 3 – 5 sec
"I wouldn’t be surprised" if mobile
search exceeded desktop queries
this year.
Matt Cutts
Head of the webspam team Google ...
+93%
4,7%
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23,0%
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30,0%
32,2%
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42,9%
51,6%
59,5%
64,1%
67,2%
82,6%
87,9%
93,3%
0% ...
Source : http://www.atinternet.com/documents/hausse-de-68-en-moyenne-pour-le-trafic-des-sites-mobiles-en-juin-2014/
1/ Les nouveaux usages de recherche
Source : http://www.businessinsider.com/global-smartwatch-sales-set-to-explode-2014-3
1/ Les nouveaux usages de recherche
25 juin 2014
Source : http://www.nextinpact.com/news/88302-io14-google-detaille-android-l-preview.htm
Google Nexus Player
Source : http://www.businessinsider.com/the-internet-of-everything-2014-slide-deck-sai-2014-2?op=1
1/ Les nouveaux usages de recherche
De nouvelles typologies de recherches
Recherches de plus de 3 mots
En langage naturel
...
2/ Comment
Google façonne
ces nouveaux usages
2/ Comment Google façonne ces nouveaux usages
Trouver le mot
clé dans le
contenu
Apporter une
réponse à
l’internaute
Freebase
(juillet 2010)
Schema.org
(juin 2011)
Knowledge
Graph (2012)
Hummingbird
(Sept. 2013)
Google et la montée du web ...
Knowledge graph
Knowledge graph
2/ Comment Google façonne ces nouveaux usages
Recherche vocale et conversationnelle
Reconnaissance
vocale
Interprétation
de la recherche
Livraison de la
réponse
Reconnaissance vocale
Pas encore tout à fait au point !
Pas encore tout à fait au point !
Pas encore tout à fait au point !
Pas encore tout à fait au point !
17 Juin 2014
When was michael jackson's thriller released ?
Yard to KM
When was general motors founded ?
Interprétation de la recherche...
When was michael jackson's thriller released ?
How tall is beyonce ?
Yard to KM
When was general motors founded ?
Interpré...
When was michael jackson's thriller released ?
How tall is beyonce ?
Yard to KM
When was general motors founded ?
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When was michael jackson's thriller released ?
How tall is beyonce ?
Yard to KM
When was general motors founded ?
Interpré...
Interprétation de la recherche
When Where Who
What How to
70% des requêtes
contiennent des entités.
Source : http://research.microsoft.com/en-us/people/hangli/guo-etal-sigir2009.pdf
Interprétation de la recherche
Détection des entités
Objets textuels qui désignent une chose unique et précise
du « monde ...
Interprétation de la recherche
http://www.freebase.com/
Interprétation de la recherche
http://www.freebase.com/
Interprétation de la recherche
http://dbpedia.org/fct/
Interprétation de la recherche
Vous pouvez retrouver les entités dans Google Trends.
Interprétation de la recherche
Interprétation de la recherche
Livraison de la réponse
Données
structurées
• Bases de
données
• Schema.org
Données non
structurées
• Sujet –
Predicat –
O...
Livraison de la réponse
Base d’entités + Partenaires
4/ La sémantique
http://www.freebase.com/
Livraison de la réponse > Données structurées
Livraison de la réponse > Données structurées
Livraison de la réponse > Données structurées
Livraison de la réponse > Données structurées
Livraison de la réponse > Données structurées
Livraison de la réponse > Données structurées
Entités + Popularité
Livraison de la réponse > Données structurées
4/ La sémantique
Vous pouvez retrouver les entités dans Google Trends.
Livraison de la réponse > Données structurées
Schema.org
Annonce officielle sur Google Webmaster Central Blog
Les BIG 3 en juin 2011
Nov. 2011Oct. 2011
Schema.org
Microdonnées
Schema.org Vocabulaire+Syntaxe=
Fournit la
sémantique
RDFa Lite
JSON-LD
Qui suis-je ?
Qui suis-je ? (pour les robots)
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David Robert Jones Ziggy StardustAladdin Sane
Iggy Pop Tony Visconti1977
Le problème des ambiguïtés
Entity Salience
David Robert Jones Ziggy StardustAladdin Sane
Iggy Pop Tony Visconti1977
Le problème des ambiguïtés
Le problème des ambiguïtés
Le problème des ambiguïtés
« Mercury »
Remontée des entités sur la recherche Images EN
Remontée des entités sur la recherche Images EN
Remontée des entités sur la recherche Images EN
2/ Comment Google façonne ces nouveaux usages
Web de
documents
Web
d’entités
2/ Comment Google façonne ces nouveaux usages
Web de pages
HTML
Web de
connaissances
2/ Comment Google façonne ces nouveaux usages
Renvoyer vers la
page web portant la
meilleure réponse
Donner la réponse
la ...
Source : http://www.abondance.com/actualites/20140114-13550-le-knowledge-graph-de-google-ferait-baisser-le-trafic-de-wikip...
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Google
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Google
https://www.google.com/?hl=en
Les sources des Answer Boxes
apparaissent de + en + en
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Wikipedia.
We built Google for users,
not websites.
Eric Schmidt – Septembre 2014
3/ Comment s’adapter
à ces changements
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S’adapter
Aidez Google à mieux
comprendre vos contenus.
S’adapter
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Schema.org
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News
Nov. 2011
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Novembre 2012
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Rich Snippets > Events
3/ S’adapter > Schema.org
Thing > Place > TouristAttraction
Thing > Place > LandmarksOrHistoricalBuildings
3/ S’adapter > Schema.org
Thing > CreativeWork > Series > Actors
3/ S’adapter > Schema.org
Balise sameAs – Juillet 2014
« disambiguating entities »
3/ S’adapter > Schema.org
« disambiguating entities »
De la 4ème place
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recherche
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Mobile, vocal,
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Conclusion
Source : http://www.slideshare.net/DistilledSEO/tom-snthony-will-critchlow-search-love-london-2013
Conclusion
Source : https://www.qualcomm.com/news/snapdragon/2014/04/24/behind-sixth-sense-smartphones-
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Source : https://www.qualcomm.com/news/snapdragon/2014/04/24/behind-sixth-sense-smartphones-
snapdragon-processor-sensor-e...
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Poussé par des objets de plus en plus connectés (smartphones, montres connectées, Google Glass…), l’usage de recherche se transforme peu à peu, se dirigeant vers un mode de plus en plus vocal et conversationnel. Google est partie prenante dans cette évolution et façonne ces nouveaux usages en faisant constamment évoluer son algorithme. Objectif : une meilleure compréhension de ces nouvelles formes de recherche. Sémantique, balisage schema.org, sujet-predicat-objet, les notions de sémantique envahissent le champ du SEO et modifient profondément les règles d’optimisation. Comment anticiper et s’adapter à ces changements de fond dès à présent ?

Conférence animée par Yann SAUVAGEON - https://twitter.com/yahn

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  • des présentations toujours aussi claires et pertinentes pour comprendre l'évolution de notre métier, merci !
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Synodiance > SEO, vocal et sémantique - Performance Digitale Expo - 06/11/2014

  1. 1. SEO, Vocal et Sémantique Performance DIGITALE Expo > 06/11/2014
  2. 2. Sommaire Les nouveaux usages de recherche Comment Google façonne ces nouveaux usages Comment s’adapter à ces changements de fond
  3. 3. 1. Les nouveaux usages du search
  4. 4. Qui est Barack Obama ? 8 – 12 sec 3 – 5 sec
  5. 5. "I wouldn’t be surprised" if mobile search exceeded desktop queries this year. Matt Cutts Head of the webspam team Google – Mars 2014
  6. 6. +93%
  7. 7. 4,7% 14,4% 15,0% 16,4% 16,7% 18,9% 19,0% 23,0% 25,5% 30,0% 32,2% 36,0% 42,9% 51,6% 59,5% 64,1% 67,2% 82,6% 87,9% 93,3% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% assurance retraite ouvrir livret assurance auto billet avion mode femme jeans homme hotel paris restaurant paris concert paris beyoncé serrurier starbucks franprix paris 16 serrurier lyon starbucks paris restaurant à proximité station service paris où suis je macdo le plus proche boulangerie à proximité Part des requêtes mobiles – Mars 2014
  8. 8. Source : http://www.atinternet.com/documents/hausse-de-68-en-moyenne-pour-le-trafic-des-sites-mobiles-en-juin-2014/
  9. 9. 1/ Les nouveaux usages de recherche
  10. 10. Source : http://www.businessinsider.com/global-smartwatch-sales-set-to-explode-2014-3
  11. 11. 1/ Les nouveaux usages de recherche
  12. 12. 25 juin 2014
  13. 13. Source : http://www.nextinpact.com/news/88302-io14-google-detaille-android-l-preview.htm
  14. 14. Google Nexus Player
  15. 15. Source : http://www.businessinsider.com/the-internet-of-everything-2014-slide-deck-sai-2014-2?op=1
  16. 16. 1/ Les nouveaux usages de recherche De nouvelles typologies de recherches Recherches de plus de 3 mots En langage naturel Des questions De plus en plus pointues
  17. 17. 2/ Comment Google façonne ces nouveaux usages
  18. 18. 2/ Comment Google façonne ces nouveaux usages Trouver le mot clé dans le contenu Apporter une réponse à l’internaute
  19. 19. Freebase (juillet 2010) Schema.org (juin 2011) Knowledge Graph (2012) Hummingbird (Sept. 2013) Google et la montée du web sémantique 2/ Comment Google façonne ces nouveaux usages
  20. 20. Knowledge graph
  21. 21. Knowledge graph
  22. 22. 2/ Comment Google façonne ces nouveaux usages Recherche vocale et conversationnelle
  23. 23. Reconnaissance vocale Interprétation de la recherche Livraison de la réponse
  24. 24. Reconnaissance vocale
  25. 25. Pas encore tout à fait au point !
  26. 26. Pas encore tout à fait au point !
  27. 27. Pas encore tout à fait au point !
  28. 28. Pas encore tout à fait au point !
  29. 29. 17 Juin 2014
  30. 30. When was michael jackson's thriller released ? Yard to KM When was general motors founded ? Interprétation de la recherche Quel temps demain ? Analyse de la requête How tall is beyonce ?
  31. 31. When was michael jackson's thriller released ? How tall is beyonce ? Yard to KM When was general motors founded ? Interprétation de la recherche Quel temps demain ? Détection des entités
  32. 32. When was michael jackson's thriller released ? How tall is beyonce ? Yard to KM When was general motors founded ? Interprétation de la recherche Quel temps demain ? Récupération du contexte
  33. 33. When was michael jackson's thriller released ? How tall is beyonce ? Yard to KM When was general motors founded ? Interprétation de la recherche Quel temps demain ? Analyse de la requête Détection des entités Récupération du contexte
  34. 34. Interprétation de la recherche When Where Who What How to
  35. 35. 70% des requêtes contiennent des entités. Source : http://research.microsoft.com/en-us/people/hangli/guo-etal-sigir2009.pdf
  36. 36. Interprétation de la recherche Détection des entités Objets textuels qui désignent une chose unique et précise du « monde réel » / Personnes, lieux, dates, valeurs, quantités, distances, entreprises …
  37. 37. Interprétation de la recherche http://www.freebase.com/
  38. 38. Interprétation de la recherche http://www.freebase.com/
  39. 39. Interprétation de la recherche http://dbpedia.org/fct/
  40. 40. Interprétation de la recherche Vous pouvez retrouver les entités dans Google Trends.
  41. 41. Interprétation de la recherche
  42. 42. Interprétation de la recherche
  43. 43. Livraison de la réponse Données structurées • Bases de données • Schema.org Données non structurées • Sujet – Predicat – Objet • Entités • … Contexte • Lieu • Moment • …
  44. 44. Livraison de la réponse Base d’entités + Partenaires
  45. 45. 4/ La sémantique http://www.freebase.com/
  46. 46. Livraison de la réponse > Données structurées
  47. 47. Livraison de la réponse > Données structurées
  48. 48. Livraison de la réponse > Données structurées
  49. 49. Livraison de la réponse > Données structurées
  50. 50. Livraison de la réponse > Données structurées
  51. 51. Livraison de la réponse > Données structurées Entités + Popularité
  52. 52. Livraison de la réponse > Données structurées
  53. 53. 4/ La sémantique Vous pouvez retrouver les entités dans Google Trends.
  54. 54. Livraison de la réponse > Données structurées
  55. 55. Schema.org Annonce officielle sur Google Webmaster Central Blog Les BIG 3 en juin 2011 Nov. 2011Oct. 2011
  56. 56. Schema.org Microdonnées Schema.org Vocabulaire+Syntaxe= Fournit la sémantique RDFa Lite JSON-LD
  57. 57. Qui suis-je ?
  58. 58. Qui suis-je ? (pour les robots) <div itemscope itemtype="http://schema.org/Person"> <div itemprop="name"><strong>Yann Sauvageon</strong></div> <div itemscope itemtype="http://schema.org/Organization"> <span itemprop="name">Synodiance</span></div> <div itemprop="jobtitle">Directeur Associé</div> <div itemprop="email">yann.sauvageon@synodiance.com</div> <div itemprop="telephone">0620119258</div> </div>
  59. 59. Sujet Prédicat Objet Livraison de la réponse > Données non structurées est né
  60. 60. Jimmy Hendrix Seattle, Washington 27 novembre 1942 birthdate birthplace Guitariste type
  61. 61. Le problème des ambiguïtés Coreference David Robert Jones Ziggy StardustAladdin Sane ?
  62. 62. Le problème des ambiguïtés Coreference David Robert Jones Ziggy StardustAladdin Sane
  63. 63. Entity Resolution
  64. 64. Le problème des ambiguïtés Entity Salience David Robert Jones Ziggy StardustAladdin Sane
  65. 65. Le problème des ambiguïtés Entity Salience David Robert Jones Ziggy StardustAladdin Sane Iggy Pop Tony Visconti1977
  66. 66. Le problème des ambiguïtés Entity Salience David Robert Jones Ziggy StardustAladdin Sane Iggy Pop Tony Visconti1977
  67. 67. Le problème des ambiguïtés
  68. 68. Le problème des ambiguïtés
  69. 69. Le problème des ambiguïtés « Mercury »
  70. 70. Remontée des entités sur la recherche Images EN
  71. 71. Remontée des entités sur la recherche Images EN
  72. 72. Remontée des entités sur la recherche Images EN
  73. 73. 2/ Comment Google façonne ces nouveaux usages Web de documents Web d’entités
  74. 74. 2/ Comment Google façonne ces nouveaux usages Web de pages HTML Web de connaissances
  75. 75. 2/ Comment Google façonne ces nouveaux usages Renvoyer vers la page web portant la meilleure réponse Donner la réponse la plus adaptée Reconstituer la réponse à partir de plusieurs pages Large-Scale Cross-Document Coreference
  76. 76. Source : http://www.abondance.com/actualites/20140114-13550-le-knowledge-graph-de-google-ferait-baisser-le-trafic-de-wikipedia.html 5 décembre 2012 > Lancement du knowledge graph en France > Chute du trafic Wikipedia Cannibalisation du trafic Wikipedia par Google France ?
  77. 77. Absence de source indiquée par Google
  78. 78. Absence de source indiquée par Google
  79. 79. https://www.google.com/?hl=en
  80. 80. Les sources des Answer Boxes apparaissent de + en + en particulier sur GG EN-US … et ce n’est pas tout le temps Wikipedia.
  81. 81. We built Google for users, not websites. Eric Schmidt – Septembre 2014
  82. 82. 3/ Comment s’adapter à ces changements de fond ?
  83. 83. S’adapter Aidez Google à mieux comprendre vos contenus.
  84. 84. S’adapter Rédactionnel on-page Siloing thématique Schema.org Listes et tableaux de données
  85. 85. • Born • DateHow old • Height • TallHow tall • Size • DimensionHow big
  86. 86. 3/ S’adapter Contenu On-Page Objectif : Créer des contenus dans le champ lexical de vos mots clés cibles Optimisez pour une thématique.
  87. 87. Mot clé cible Synonym es Mots clés associés (hyperony mes…) Co- occurrenc e Phrases usuelles N-grams Proximité / Distance entre KWs Entités Mots clés distinctifs (hyponym es - tfidf)
  88. 88. 3/ S’adapter > Schema.org
  89. 89. 3/ S’adapter > Schema.org Que peut-on décrire ? ~ 100 catégories au départ + 1 200 aujourd’hui
  90. 90. 3/ S’adapter > Schema.org Le vocabulaire évolue rapidement Sept. 2011 News Nov. 2011 Annonces d’emploi Novembre 2012 Ecommerce Juin 2012 Santé et Medical Publications Techniques Août 2013 Service civil Décembre 2013 Extension TV / Radio Février 2014 Sports Avril 2014 Actions 2011 2012 2013 2014
  91. 91. Rich Snippets > Events
  92. 92. 3/ S’adapter > Schema.org Thing > Place > TouristAttraction Thing > Place > LandmarksOrHistoricalBuildings
  93. 93. 3/ S’adapter > Schema.org Thing > CreativeWork > Series > Actors
  94. 94. 3/ S’adapter > Schema.org Balise sameAs – Juillet 2014 « disambiguating entities »
  95. 95. 3/ S’adapter > Schema.org « disambiguating entities »
  96. 96. De la 4ème place à « l’answer box »
  97. 97. 3/ S’adapter Moteur de recherche Moteur de réponses
  98. 98. 3/ S’adapter Demain Mobile / Voice / Conversationnel Thématique Être reconnu comme une réponse Balisage Schema.org / Code ordonné Avant Desktop Mot Clé Répétition « simpliste » Balises Méta
  99. 99. Conclusion
  100. 100. Les points à retenir Changement des usages de recherches > Mobile, vocal, conversationnel Meilleure compréhension de la requête > sens des mots + entités nommées + contexte Recherche de la réponse > formulations, champ sémantique, schema.org
  101. 101. Conclusion Source : http://www.slideshare.net/DistilledSEO/tom-snthony-will-critchlow-search-love-london-2013
  102. 102. Conclusion
  103. 103. Source : https://www.qualcomm.com/news/snapdragon/2014/04/24/behind-sixth-sense-smartphones- snapdragon-processor-sensor-engine
  104. 104. Source : https://www.qualcomm.com/news/snapdragon/2014/04/24/behind-sixth-sense-smartphones- snapdragon-processor-sensor-engine
  105. 105. MERCI ! Questions / Réponses Lien de téléchargement www.synodiance.com/perfexpo Yann SAUVAGEON @yahn yann.sauvageon@synodiance.com

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