[Tribune] Knowledge Graph: la clé d'une super visibilité sur Google pour les e-retailers?
Publié par Valentine Jahan (Fabernovel) le - mis à jour à
Au cours des ces dernières années, l'anatomie d'une page de résultats Google a fortement évolué. Comment s'y retrouver et tirer partie des ces résultats en constante mutation quand on est e-retailer? L'analyse de Valentine Jahan, spécialiste SEO chez Fabernovel.
Le moteur de recherche de Google, leader sur le marché, s'emploie à proposer des résultats de recherche de plus en plus enrichis, au point qu'on parle plus volontiers aujourd'hui de "moteur de réponses" pour le qualifier. Les sites web apparaissant sur la première page de Google obtiennent plus de 75% des clics des internautes: en tant que e-retailer, il est donc essentiel d'optimiser sa stratégie de visibilité organique pour y figurer.
Aujourd'hui, il existe près de 33 types de résultats qui peuvent être déclenchés lors d'une recherche sur Google: nous mettons en lumière l'un des résultats les plus visibles sur Google, le Knowledge Graph, et expliquons comment le mécanisme derrière cet affichage optimisé peut aider à maximiser votre visibilité sur le moteur de recherche.
Comment fonctionne le Knowledge Graph de Google?
Le Knowledge Graph, c'est la technologie que l'on retrouve par exemple dans l'encart qui s'affiche lorsque l'on tape une recherche liée à une personnalité, des évènements ou une marque. Ces informations sont tirées d'une base de données regroupant ce qu'on appelle des entités nommées et des relations entre elles, que Google obtient auprès de différentes sources comme Wikipedia.
Une entité nommée peut correspondre à n'importe quel objet ou concept qui peut être clairement identifié. Cela inclut les biens matériels (comme une chaussure par exemple), les personnes (Brad Pitt), les lieux, les organisations, et les biens incorporels comme les couleurs, les concepts et les sentiments.
Prenons comme exemple "Brad Pitt" qui sera notre entité nommée. Plusieurs expressions vont pouvoir définir cette personne: "Ex-mari d'Angelina Jolie", "Acteur", "Américain", "a joué dans Fight Club", etc. Tous ces termes sont rassemblés sous l'unique entité "Brad Pitt". Google utilise ces données pour lui permettre de mieux comprendre la signification des requêtes de recherche, et de proposer des résultats plus pertinents pour les utilisateurs.
Créer son graphique de connaissance produit
Pour que sa marque ainsi que ses produits remontent dans les pages du moteur de recherche, il est possible d'appliquer ce Knowledge Graph à ses propres produits.Le " Knowledge Graph" devient alors ce qu'on appelle le "Product Knowledge Graph" ou "graphique de connaissances produit".
Il s'agit d'une forme de graphique de connaissances spécifique au commerce électronique, conçue pour améliorer la recherche de produits et l'expérience des utilisateurs finaux, en enrichissant le contenu d'une marque avec des données. Il peut se composer de données sur les produits, les marques, les catégories de produits, les caractéristiques des produits, les critiques, les images, les données d'expédition, les FAQ et bien plus encore.
Pour implémenter son Product Knowledge Graph, il est nécessaire que l'e-retailer mène ce travail de définition et de déclaration de ces entités nommées, appliquées à son catalogue produits. Par exemple, si je vends des Stan Smith ("stan smith" étant mon entité nommée), s'y appliqueront les termes "Sneakers", "cuir", "blanche", "à lacets", etc.
Ce Product Knowledge Graph est un véritable atout pour un e-retailer dans sa stratégie de visibilité puisqu'il va aider les moteurs de recherche comme Google à exploiter les données du e-retailers publiquement disponibles via ce graphique.
Toutes ces caractéristiques, déclarées dans le Product Knowledge Graph, pourront être mises à profit dans sa stratégie de visibilité organique, en utilisant un langage informatique spécifique, appelé les données structurées.
Si ces données structurées vont aider les moteurs de recherche comme Google à comprendre le contenu et le but d'une page Web, elles peuvent aussi améliorer le taux de clic sur le résultat.
En effet, ces données structurées apportent des "résultats enrichis" qui peuvent inclure des étoiles de notation et des images de produits, des prix, des disponibilités, et bien plus encore. Ces résultats riches aide donc à se démarquer en mettant davantage en valeur le produit comme nous pouvons le voir dans l'exemple du livre GAFAnomics, vendu sur Eyrolles:
Enfin, utiliser les bonnes données structurées dans les pages Produits de son site permet d'être positionné sur de nouvelles requêtes, grâce à l'analyse sémantique et à l'association des termes de recherches identifiés grâce au Knowledge Graph mais aussi d'augmenter ses chances d'être présent lors d'une recherche vocale (pour Alexa par exemple et bien d'autres).
Le Product Knowledge Graph offre de réelles opportunités de visibilité, qui vont au-delà du SEO. En s'appuyant sur des expertises techniques et SEO, les possibilités sont vastes pour les e-retailers qui souhaitent se positionner sur ce concept encore trop peu exploité. Pourquoi ne pas se lancer?
L'auteur
Valentine Jahan est spécialiste SEO chez Fabernovel et accompagne de grands comptes internationaux dans leur stratégie SEO. Auparavant, elle était en agence chez Publicis.Sapient et Résonéo mais a aussi opéré pour le compte de start-up.