Comment rester pertinent face à ces requêtes digitales en expansion ? Comment se démarquer des concurrents grâce au Big Data lié au SEO, SEA et SMO ?
Chaque jour, 3,3 milliards de requêtes sont effectuées sur Google, soit 100 milliards par mois. Plus impressionnant encore, 15% d’entre elles sont de nouvelles requêtes (soit 500 millions par jour). En tant qu’experts du marketing digital, un tel constat doit nous amener à nous interroger : comment rester pertinent face à ces requêtes en constante évolution et se démarquer des concurrents ?
Face à ce nombre de requêtes toujours plus massif, il est nécessaire d’adopter une approche visant à appréhender, classifier et exploiter de grandes quantités de données. C’est ici que le Big Data, appliqué à la sémantique, prend toute son importance. Le traitement de ces immenses quantités de données sémantiques permet en effet plusieurs choses :
Ainsi, il devient possible, grâce au Big Data Sémantique, d’identifier des concepts porteurs inexploités et de déterminer des axes d’évolution et d’amélioration continue de la présence et de la visibilité digitales d’une marque, dans le but d’attirer davantage de visiteurs et de prospects.
Les utilisations du Big Data Sémantique sont multiples. Sur les moteurs de recherche, une analyse en profondeur des contenus, mots-clés et expressions utilisés, ira enrichir aussi bien une stratégie SEO (référencement naturel) que SEA (référencement payant).
Philippe Le Meau, Directeur général d’Activis
Sur les médias sociaux, en analysant les expressions utilisées par ses abonnés, les conversations entre utilisateurs, les interactions avec ses clients, une marque peut être en mesure de travailler et affiner sa stratégie SMO (présence social media).
Enfin, l’ensemble de ces données sémantiques identifiées, scorées, hiérarchisées, sont un formidable matériau pour les équipes d’innovation, de marketing stratégique et de marketing pour inventer et promouvoir les produits et services répondant aux besoins réels des consommateurs.
L’analyse Big Data offre une cartographie complète de l’univers sémantique et concurrentiel d’une marque. A partir de cette analyse, il devient possible de définir une stratégie éditoriale performante et de multiplier le nombre de mots-clés stratégiques par 10 (ex : « mutuelle santé ») et les expressions longue traîne par 100 (ex : complémentaire santé obligatoire).
La profondeur sémantique des résultats d’une analyse Big Data permet d’identifier de nouvelles requêtes et des mots-clés longue traine représentant un grand potentiel de trafic et sur lesquels la concurrence SEA n’est pas aussi intense que sur les mots-clés cœur de cible. En exploitant ces nouvelles expressions, les CPC deviennent compétitifs et la stratégie SEA de la marque, performante.
Une analyse Big Data SMO peut être menée à partir de deux approches. D’une part, la marque peut adopter une vision brand centric, si elle souhaite travailler sa stratégie social media en analysant son e-reputation. L’autre porte d’entrée retenue peut être product centric, si l’objectif de la marque est de connaître le ressenti des internautes sur un produit ou un service en particulier. Une fois menées, ces deux analyses suivent une méthodologie commune et ont pour objectif d’enrichir la stratégie social media de la marque.
Bien entendu, ces trois champs d’exploitation ne sont pas cloisonnés. Ils communiquent entre eux, se nourrissent. Ainsi, une analyse Big Data SMO fera remonter des questions, des besoins client formulés sur les réseaux sociaux qui pourront enrichir la stratégie de contenus du site, et inversement.
Les applications du Big Data à la sémantique commencent juste à se dessiner et la tendance ne semble pas fléchir. A l’ère de la data comportementale et du marketing prédictif, une analyse customer-centric exhaustive capable d’identifier de nouvelles requêtes, de nouveaux besoins client puis de les hiérarchiser est un atout précieux pour les marques.
Auteur : Philippe Le Meau, Directeur général d’Activis
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(c) Ill. DepositPhotos
Gilles
28 décembre 2017 à 16:28
La leçon de cet article est sans doute d’orienter toujours plus encore sa stratégie SEO vers l’expérience utilisateur (UX) afin de veiller à la pertinence sémantique et informative avec les requêtes. Cette approche vous incitera à considérer les attentes des utilisateurs dan la rédaction de vos articles, à travailler dans vos pages plutôt sur la relation entre les termes sémantisés et sur les co-occurrences que sur l’optimisation excessive de vos pages sur les mots-clés les plus rentables et à offrir aux internautes une organisation de pages qui facilite la navigation à travers les rubriques et la recherche d’informations (cocons sémantiques et maillage interne raisonné).
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