Stratégie de mots clés par cluster thématique

J’aurais adoré avoir un tel outil…

Pendant mon parcours de dirigeant d’agence SEO, j’ai cherché à optimiser chaque processus de l’entreprise. Mon objectif était d’améliorer le retour sur investissements, mais également la qualité des livrables à nos clients. Et, je dois bien l’avouer, la recherche de mots-clés faisait partie des tâches qui m’effrayaient le plus ! Jusqu’à ce que je comprenne l’importance du champ sémantique et des clusters thématiques ! A suivi le lancement de SEOQuantum 😉.

🥵 J’ai longtemps buté sur la stratégie de mots-clés : un travail long et fastidieux

Nous commençons généralement par établir une liste de mots-clés stratégique pour le business de notre client. L’objectif est de présenter à notre client une stratégie de mots-clés reposant sur le contenu SEO. Une fois cette liste déterminée (de 100 à plus de 1000 mots-clés), l’équipe passait de longues journées à l’enrichir, la trier et la regrouper par thématiques sémantiques, volumes de recherche, niveau de concurrence…

Bref, un travail harassant qui est sujet aux erreurs. J’ai très vite réalisé que cette tâche n’épanouissait personne et n’apportait aucune valeur ajoutée…

💡 J’ai cherché une solution pour élaborer la stratégie de mots clés…

Rappel important : le « SEO à la papa », c’est-à-dire un mot-clé par page, est révolu ! À l’époque, nous optimisons les expressions comme [restaurants en Italie] et [restaurants italiens] en utilisant deux pages différentes, une pour chaque mot-clé. C’est ainsi que nous avons tous probablement commencé…

L’algorithme de recherche de Google (via les mises à jour Rankbrain, Colibri ou Helpful Content) a dépassé cette pratique, et heureusement ! Bien sûr, cela peut encore fonctionner. Le plus triste, la plupart des plugins SEO (comme Yoast pour WordPress) sont toujours basés sur cette approche « 1 mot = 1 page ».

De nos jours, le contenu profond couvrant une variété de concepts et d’entités connexes gagne de plus en plus souvent face au « SEO à la papa ». Bien entendu, vous continuez à rédiger sur un mot clé principal. Toutefois, vous allez travailler toute la sémantique englobant cette idée clé pour toucher un nombre illimité de requêtes associées !

Face à ce constat, j’ai cherché une solution qui diminuerait le temps passé sur l’élaboration de la stratégie et apporterait une vision claire des enjeux du marché SEO de mon client. Il existe bien quelques outils comme SEMRush, Majestic mais aucun d’eux n’est suffisant, aucun d’eux ne permet de regrouper les mots-clés par rapprochement sémantique…

🔧 Créer la solution qui résout les problèmes

Ne trouvant pas chaussure à mon pied, j’ai décidé de me lancer dans un projet fou : automatiser la création de la stratégie de mots-clés par cluster thématique. Dans les faits, après élaboration d’une liste de mots-clés, SEOQuantum est capable d’étudier les pages positionnées sur le moteur de recherche pour chacun des mots-clés afin de :

1. Les regrouper par sémantique
2. Attribuer une thématique à chaque cluster (groupe de mots-clés)
3. Estimer la volumétrie de recherche par cluster (groupe)
4. Proposer de nouveaux mots-clés

Vous ne vous tromperez plus sur l’élaboration de la stratégie de mots-clés ! En moins d’une minute, vous trouvez la liste de termes à utiliser et vous avez une idée complète des mots. Notre produit vous propose un service considérable pour vous positionner sur Google et attirer du trafic qualifié sur votre site !

Au contraire des autres outils sur le marché, vous prenez connaissance de la sémantique nécessaire pour vous positionner sur plusieurs mots-clés (parfois des centaines !). Courte ou longue traîne, tout est possible pour être visible sur le Web !

🎁 Exemple : étude de cas pour l’univers « cours et apprentissage »

L’étude sémantique sur l’univers des cours en ligne et de l’apprentissage porte sur un échantillon de 1 300 mots-clés généralistes. Choisir des mots-clés conditionne le reste de l’analyse, c’est un élément à garder en tête pour le reste de l’étude de cas.

La sélection des mots-clés a été faite en utilisant des outils comme le Google Keyword Planner et SEMRush :

• Sont inclus la plupart des mots-clés génériques contenant « Cours [XXX] », « Apprendre [XXX] »
• Sont exclus les mots-clés associés et dérivés « salsa YouTube » et « salsa débutant » pour l’expression clé « cours SALSA »
• Sont limitées les recherches géo localisées (du fait de leur grand nombre)
• Sont exclus les recherches sur les matières premières (cours du plomb…), les cours de la bourse (cours de l’action ORANGE, SFR…)

Pour mener à bien cette étude, j’ai donc développé un nouvel outil capable d’étudier la sémantique d’une liste de mots-clés. Pour cela, l’outil parcourt et récupère les textes du TOP 10 des pages positionnées sur les SERPs de Google France, soit 13 000 pages au total.

Une fois le dataset constitué, l’outil utilise un algorithme de machine learning de partitionnement de données afin de créer des clusters, des regroupements de mots-clés par affinité sémantique. Note : l’algorithme détermine le nombre de clusters adéquat de façon « automatique », certains mots-clés ont un positionnement « flou », c’est-à-dire qu’ils peuvent appartenir à un ou plusieurs clusters. La conséquence directe est que certains clusters n’ont pas de frontières correctement définies.

Les clusters sont ensuite consolidés par des datas comme le volume de recherche mensuel par mot-clé, le niveau de concurrence organique… Après un traitement par l’outil, nous obtenons les premiers résultats.

Donnez un peu de hauteur à votre vision

Pour cette étude, les clusters détectés sont au nombre de 91 :

• Le dessin
• Le développement (programmation)
• Les langues
• L’écriture
• L’anglais
• La conduite
• …

• Sur l’axe des ordonnées : le volume de recherche mensuel par cluster (sur une échelle logarithmique, merci Walid pour le conseil)
• Sur l’axe des abscisses : le niveau de concurrence organique

Chaque cluster est positionné sur une « matrice volume de recherche/concurrence organique » permettant ainsi d’avoir en un coup d’œil l’ensemble de l’univers sémantique. L’outil étiquette automatiquement le nom de cluster en fonction de son contenu.

Exemple de 2 clusters : cours de couture et écriture

Pour maximiser l’élaboration de la stratégie de mots-clés, on notera qu’il est nécessaire de faire un travail de relecture des clusters. Notamment, 142 mots-clés ne sont classés dans aucun cluster (soit environ 11 % de la liste). Certains mots-clés (environ 5 %) se trouvent dans des clusters qui ne leur sont pas correctement attribués (probablement dû à la frontière floue des clusters). L’outil fait 80 % du travail 😀.

Sur l’exemple ci-dessus, le mot « cours guitare net » n’est pas dans le bon cluster et le cluster « paris argentin » mériterait d’être fusionné avec « cours danse ». Les clusters de l’étude sont suffisamment clos pour pouvoir en tirer quelques conclusions.

Quels enseignements tirer de cette étude ?

L’analyse sémantique sur l’univers apporte plusieurs enseignements, notamment : de nombreux internautes recherchent des informations sur le dessin, en seconde position le développement (programmation). Le cluster « Apprendre à dessiner » représente à lui seul plus de 435 000 requêtes mensuelles.

Les internautes se posent plus de questions dans les clusters ci-dessus.

Fait intéressant, le niveau de compétition est important pour le cluster « multiplication » avec des contenus très courts. Une des tactiques pour performer sur ce cluster est de proposer des contenus plus longs que la moyenne.

Notez finalement que ce sont les purs players comme Superprof et wikihow qui couvrent le plus le marché.

🚀 Comment cette approche peut-elle aider le SEO ?

Une stratégie SEO de mots-clés est-elle pilotable par la sémantique ? Oui et non à la fois. Je dirais que tout dépend du dataset (liste de mots-clés) utilisé. Dans notre étude de cas, la liste est beaucoup trop large pour répondre à une stratégie efficace de mots-clés, nous passons à côté de nombreuses requêtes. Il s’agirait plutôt d’une étude SEO du marché basée sur la sémantique.

Cependant, cette approche permet de dégrossir le terrain et d’apporter des metrics décisionnelles aux dirigeants et à l’équipe marketing, permettant ainsi de prioriser en fonction des volumes de recherche et du niveau concurrentiel pour établir la bonne stratégie.

Toutefois, pour avoir une stratégie de mots-clés claire et bien définie en référencement naturel, qui répondra aux exigences de l’équipe marketing ainsi qu’aux besoins des internautes et du SEO, il est essentiel de recommencer l’exercice en se concentrant uniquement sur un cluster. L’étape principale est de descendre verticalement dans le cluster et d’aborder toutes les facettes d’une thématique via une liste de mots-clés exhaustive.

Lorsque j’étais en charge du SEO, j’utilisais ce type d’analyse de deux façons :

1. soit pour l’avant-vente, lorsque vous rencontrez votre prospect. Cela vous donne l’avantage de connaître en quelques minutes son métier d’un point de vue SEO : les différentes niches, le niveau de concurrence et de recherche ;
2. soit dans l’orientation stratégique SEO des campagnes, déterminez quelles sont les niches à travailler en priorité et l’effort à fournir.

🙏 Sources utilisées pour rédiger cet article

https://www.searchenginejournal.com/keyword-clusters-seo-content-strategy/399414/

https://blog.hubspot.com/marketing/how-to-do-keyword-research-ht