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Infographie SEO contenu

La qualité du contenu selon Google en une infographie

Anthony SEOQuantum

Google a publié, en août 2018, la dernière version de son guide d'évaluation de la qualité de la recherche. Un guide de 160 pages que j'ai condensé ici en une infographie facile à comprendre.
Ces consignes sont représentatives de ceux que les utilisateurs du moteur de recherche souhaitent avoir comme résultats de qualité.

Les webmasters et les agences peuvent faire en sorte que leurs pages Web et contenus obtiennent le meilleur niveau de qualité possible afin d'optimiser leur référencement naturel.

L'infographie sur la qualité des contenus selon les guidelines de Google

infographie contenu qualite

A noter que :

  • Une page peut obtenir une note élevée sans réputation, mais le cas inverse est impossible (un haut score avec une mauvaise réputation).
  • Les contenu d’un jeune site (moins de 2 ans) sans réputation ne peuvent être considérés comme de faible qualité, cependant les sites plus anciens doivent avoir des avis.

Mesurez la qualité d’une page

Utilisez ce tableau pour identifier les points à améliorer sur vos contenus ou pages afin d'obtenir une meilleure note.

  Très faible Faible Moyen Haut Très haut
Objectif du contenu
(la promesse)
Manqué Manqué Atteint Atteint Atteint
Réputation Négative Négative Positive Positive Très positive
Taille du contenu principal
(MC)
Très court Court Moyen Long Très long
Qualité du contenu principal
(Principe de E-A-T)
Qualité faible Qualité médiocre Qualité satisfaisante Bonne qualité Excellente qualité
Contenu secondaire
(SC)
Distrayant (pub abusive) Distrayant (pub abusive) Absent Utile Très utile
Webdesign Pauvre Pauvre Pauvre Fonctionnel Fonctionnel
Information sur le site web Absent Absent Absent Présent Présent

On peut facilement imaginer que les Quality raters ont une matrice assez similaires afin d'évaluer les contenus. Les évaluateurs de Google vont lire le contenu, examiner la pages, les images ou tenter d'acheter un produit afin de bien comprendre l'objectif du site web. Plus vous incluez de facteurs de qualité, plus la note sera élevée. A contrario plus le site Web est incomplet, malveillant ou trompeur, plus la note est basse. Les pages moyennes sont un mélange de qualités élevées et faibles.

Comment lire ce tableau ?

Prenons l'exemple d'une page web ayant les caractéristiques suivantes : 

  • Objectif du contenu (promesse) : Atteint
  • Réputation : Très positive
  • Taille du contenu principal : long
  • Qualité du contenu principal : Bonne qualité
  • Contenu secondaire : Utile au contenu principal
  • Webdesign : fonctionnel
  • Information sur le site web : absent

Cette page web sera notée en "Moyen", même si elle possède tous les critères pour une note "haut ou très haut". L'absence de page "à propos" pénalise son classement.

Pourquoi Google a t-il besoin de mesurer la qualité des contenus ?

Google a confirmé qu'ils utilisaient les évaluateurs lorsqu'ils poussent une modification de l'algorithme pour évaluer la qualité des résultats de recherche.

Si Google voit dans le résultat de ces évaluations que le changement potentiel d'algo améliore les résultats de la recherche, il est alors probable que le changement en question soit transféré dans l'index principal du moteur de recherche.

Mais si les évaluateurs attribuent une qualité inférieure aux résultats actuels, Google tentera d’ajuster les modifications et éventuellement d’essayer une nouvelle version ou de ne pas l’utiliser du tout.

L'IA de Google utilise t-elle les données des Quality Raters ?

Nous savons que Google utilise l'apprentissage automatique dans de nombreux niveaux dans le moteur de recherche. Cela inclut RankBrain, qui fait partie de l'algorithme et aide Google à classer les résultats pour les 20% de requêtes quotidiennes que Google n'a jamais vues auparavant. 

Chaque fois que Google publie de nouvelles recommandations en matière d'évaluation de la qualité, on pourrait se demander à juste titre, si le moteur de recherche intègre les résultats des Quality Raters dans son algorithme de Machine Learning.

Mon avis sur la question est que la taille de l'échantillon, ceux des évaluateurs, est trop petite pour constituer un jeux de données solides pour la constitution du dataset.

Les ensembles de données necessaires pour l'utilisation du machine learning ont tendance à être assez volumineux, même s’il existe un nombre important d’évaluateurs de la qualité (plus de 10 000 à travers le Monde), il est loin du nombre pour la consitution d'un jeu de données robuste pour remplir la mission du moteur de recherche.

Sources :

 

 

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