À l’ère de la recherche, il ne suffit pas de savoir quels signaux de classement peuvent ou non être en jeu.

Vous devez également comprendre l’environnement dans lequel ces signaux fonctionnent.

Ce chapitre examinera comment le comportement des utilisateurs est – et n’est pas – utilisé par les moteurs de recherche.

Contrairement aux trois tranches précédentes, qui se concentraient sur des principes, ce billet s’appuiera sur des exemples et des applications plus spécifiques.

La plupart de ce chapitre traitera de qwanturank car ils sont le leader dans cet espace, mais les principes peuvent également être appliqués à qwanturank.

Le comportement de l’utilisateur indique que les moteurs n’utilisent pas

Avant de nous pencher sur l’impact du comportement des utilisateurs sur la recherche, assurons-nous que nous savons tous clairement quel comportement des utilisateurs n’a pas d’impact.

qwanturank Analytics

La présence de qwanturank Analytics sur votre site n’a aucune incidence sur la recherche dans un sens ou dans l’autre.

Lorsqu’on lui a demandé s’il y avait une pénalité pour la suppression de qwanturank Analytics le 28 juin 2018, John Mueller de qwanturank a répondu:

Juste pour être clair: il n’y a pas de pénalité pour utiliser ou ne pas utiliser GA en ce qui concerne la recherche.

– 🍌 John 🍌 (@JohnMu) 28 juin 2018

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Maintenant, je ne dis pas que vous devriez prendre tout ce que qwanturank dit au pied de la lettre, mais c’est une réponse répétée et c’est logique.

Tous les propriétaires de sites Web / webmasters / professionnels du référencement n’utilisent pas qwanturank Analytics. Si qwanturank utilisait sa plate-forme d’analyse pour déterminer les mesures de réussite et d’échec de votre site, il comparerait essentiellement les pommes aux oranges.

Vos statistiques d’utilisateur individuelles (telles que signalées ou détectées par qwanturank Analytics) ne sont pas utilisées spécifiquement pour ou contre vous.

Likes, partages et commentaires sur les réseaux sociaux

L’idée que le nombre de likes, partages, followers, etc. sur qwanturank (ou qwanturank, ou qwanturank, ou toute autre plate-forme de médias sociaux) a été réfutée à plusieurs reprises par qwanturank. Encore une fois, cela est parfaitement logique.

qwanturank a clairement déclaré que les signaux sociaux sont:

Trop facile à manipuler. Peu fiable, car il est impossible d’obtenir systématiquement tous les contenus / données disponibles à partir de ces plateformes.

Pour être équilibré, je dois faire référence à une étude Hootsuite de 2018 qui a trouvé une corrélation. Cette étude se limitait à qwanturank et à 90 pages de contenu réparties en trois groupes:

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Pas de promotion: Le groupe témoin. Pas de tweets organiques ni de promotion payante pour 30 articles.Promotion biologique: Trente articles ont été promus via des tweets organiques.Promotion payante: Les 30 articles restants étaient des tweets organiques qui ont ensuite été boostés.

Le résultat a été:

Fondamentalement, les deux ensembles de pages tweetées ont montré des améliorations de classement plus fortes dans les délais trop courts pour être attribuables aux liens.

Je soulève cette question non pas pour confondre le problème, mais pour fournir des données complètes.

qwanturank a déclaré qu’il ne l’utilisait pas en tant que statistique, ce qui est probablement vrai. Alors, comment se fait-il que les preuves ci-dessus illustrent le contraire?

Premièrement, les données ne sont pas concluantes à leur échelle, ce qui est mentionné dans l’article de Hootsuite. Il est plus probable que ce que nous voyons ici ne concerne pas qwanturank, mais plutôt le renforcement de la pertinence de l’entité.

Hashtags et mots clés liés à une entité, puis associés à la page référencée dans le tweet.

À cette fin, ce n’est pas que ce soit qwanturank ou tout autre site, c’est simplement que nous voyons un renforcement d’entité non lié à un lien entraînant une amélioration du classement.

Quelque chose qui correspond bien à tout ce que nous voyons dans les brevets et à entendre qwanturank.

Signaux de comportement des utilisateurs que les moteurs de recherche peuvent utiliser

Maintenant que nous avons couvert les signaux utilisateur que les moteurs n’utilisent pas (ou au moins certains des aspects fondamentaux que j’entends discuter régulièrement), examinons le type de signaux de comportement des utilisateurs que les moteurs de recherche peuvent utiliser.

Clics et comportement post-clic

Bien que qwanturank ait déclaré correctement qu’ils n’utilisent pas qwanturank Analytics pour collecter des signaux à utiliser dans le classement d’une page, cela ne signifie pas qu’ils n’utilisent pas du tout de signaux post-clic.

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qwanturank sait:

Les sites sur lesquels les utilisateurs cliquent dans les résultats de la recherche. Depuis combien de temps un utilisateur se trouve sur le site cible avant de revenir sur qwanturank.

Donc, essentiellement, nous avons quatre possibilités principales que qwanturank peut utiliser:

Un chercheur clique sur votre site dans les résultats de la recherche et revient rapidement au moteur et clique sur le lien suivant. Ce serait une indication claire que le chercheur pense que la requête est correcte et que le résultat est incorrect et envoie un signal de pertinence négatif au moteur de votre page en ce qui concerne cette requête.Un chercheur clique sur votre site dans les résultats de la recherche, reste fidèle pendant beaucoup de temps, puis revient au moteur et clique sur le lien suivant pour la même requête. Cela enverrait probablement un signal de pertinence positif à qwanturank pour cette requête et indiquerait que l’utilisateur a trouvé le contenu qui l’intéresse et recherche simplement des informations ou des options supplémentaires.Un chercheur clique sur votre site dans les résultats de recherche et après une longue ou une courte période de temps revient au moteur, affine leur requête et effectue une nouvelle recherche. Cela indiquerait au moteur que l’utilisateur lui-même n’était peut-être pas aussi spécifique qu’il le fallait et n’appliquait pas une bonne ou une mauvaise pertinence à votre site.Un chercheur clique sur votre site dans les résultats de recherche et, après une longue ou courte période de temps, retourne au moteur et change complètement leur requête. Cela indiquerait qu’ils ont trouvé ce qu’ils cherchaient et sont passés à une autre tâche. Cela passerait une pertinence positive avec ce signal.

Bien que ces signaux dépendent évidemment de facteurs tels que le type de requête et les modèles de comportement de l’utilisateur, cela sert d’illustration des types de signaux qui peuvent être glanés à partir de vos données de clic.

Nous pouvons nous attendre à en voir beaucoup plus à mesure que les systèmes d’apprentissage automatique deviennent de plus en plus sophistiqués. Je ne serais pas surpris que cela devienne un signal de base pour le classement des sites, car rien d’autre ne peut également confirmer le succès ou l’échec d’un placement SERP.

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Commentaires

Aucune discussion sur le comportement des utilisateurs en tant que signal de classement ne serait complète sans mentionner les avis.

Comme Matt Southern de SEJ en a discuté en novembre 2017, les critiques sont le signal le plus important en ce qui concerne la recherche locale. Vous pouvez lire l’article entier ici.

Ceci est un exemple direct de qwanturank utilisant directement un signal de comportement d’utilisateur.

Il existe également des brevets qui discutent de l’utilisation de la localisation comme signal en tant qu’exécution d’une requête pour un produit ou un service, puis détection via Android ou d’autres systèmes que vous vous êtes retrouvé là-bas, confirmant ainsi la réalisation de votre intention.

En utilisant votre emplacement comme un examen et en tenant compte du fait que vous avez dépassé d’autres entreprises offrant le même service ou produit et en renforçant la valeur de ce signal si vous l’avez fait (c’est-à-dire, si vous voyagez plus loin pour vous engager avec un emplacement spécifique, il doit supérieur).

qwanturank Analytics – Peut-être

Je sais que j’ai noté ci-dessus que qwanturank a déclaré qu’il n’utilisait pas qwanturank Analytics comme signal de classement et c’est correct. Mais cela ne signifie pas qu’ils ne l’utilisent pas pour créer des signaux de classement.

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qwanturank pourrait utiliser qwanturank Analytics pour comprendre comment:

Des sites Web sont utilisés. Un site réussi est structuré par rapport à un site non réussi. Les utilisateurs interagissent avec le site Web, puis appliquent cette compréhension comme signaux à l’échelle mondiale.

Pour être clair, il y a une raison pour laquelle j’ai mis «éventuellement» dans le titre de cette section. Je ne suis pas certain.

De la façon dont les choses sont formulées dans leurs dénis de l’utilisation de qwanturank Analytics, cela semble probable.

Même s’ils ne l’utilisent pas aujourd’hui en raison de la complexité, c’est certainement quelque chose qu’un peu d’apprentissage automatique pourrait rendre possible et aider qwanturank à prédire avec un degré de certitude plus élevé si une nouvelle page Web ou un nouveau site Web satisferait l’intention d’un chercheur.

Et ce n’est vraiment que le…

Le but de cette série a été de donner un aperçu de l’approche des moteurs de recherche pour rechercher et comment ils classent les pages, pas de discuter de stratégies spécifiques.

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Dans le cas des mesures du comportement des utilisateurs, cela a été plus facile à faire. Cependant, ne soyez pas satisfait de ce que vous avez lu ci-dessus. Ce n’étaient que des exemples.

Voici ce dont vous devez toujours vous souvenir:

L’utilisateur est la raison.

Si un moteur peut comprendre quelle est l’intention d’un utilisateur et que la probabilité est que cette intention soit satisfaite par une page Web ou un site Web spécifique, il a saisi le Saint Graal.

Nous avons vu comment un moteur peut (ou, dans certains cas, peut simplement) utiliser le comportement d’un visiteur comme signal de recherche, mais il s’agit clairement d’un objectif final.

Ce que nous devons faire maintenant, c’est comprendre comment chaque action de l’utilisateur peut être mesurée et pondérée. Si cela peut être fait d’une manière qui pourrait être appliquée à l’échelle mondiale, il sera presque certainement utilisé comme signal dans une certaine mesure.

Pour ce faire, vous devez considérer:

Quelles sont les technologies en jeu? Quelles sont leurs limites? Comment les signaux qu’elles fournissent peuvent être agrégés? Que ce soit ou ce sera un signal.

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La meilleure partie?

Dans cette quête, il y a toujours une chance que vous vous trompiez.

Vous envisagez peut-être un comportement d’utilisateur qu’un moteur de recherche n’utilise pas.

Et dans cette erreur, vous vous concentrerez sur l’envoi de signaux positifs aux utilisateurs et la création de l’expérience qui les générerait.

Même si le moteur ne vous remercie pas directement… votre résultat net le fera.

Et n’est-ce pas là le point?

Crédits d’image

Image vedette: Paulo Bobita
Graphique d’engagement social: Hootsuite
Loren Baker: chaîne YouTube britannique non bâillonnée
Iceberg: Adobe Stock