Vous aimeriez augmenter la visibilité de votre site par du référencement naturel mais ne savez pas trop comment vous y prendre ?
Nous avons déjà traité ce sujet dans plusieurs articles passés, à commencer par l’article qui explique brièvement les rouages du référencement naturel. Mais il existe un autre composant du référencement que nous n’avions pas encore abordé : le Latent Semantic Indexing.
Le Latent Semantic Indexing (LSI) ou Analyse Sémantique Latente , en version française, consiste à analyser un texte et ses thèmes, à comprendre le lien entre différents termes ou mots-clés pour faire émerger le ou les sujets qui sont traités.
Imaginons la page web d’un correcteur professionnel.
Une analyse LSI pourrait repérer les termes “corrections”, “manuscrit”, “orthographe”, “relecture” ou encore “grammaire” inclus dans la page.
Cette analyse prendra en compte les mots et expressions qui sont reliés au thème de la correction professionnelle, sans pour autant en être des synonymes.
“Correcteur agréé” pourrait être un synonyme de “correcteur professionnel”.
“Relecture de manuscrit” n’est en rien synonyme de “correcteur professionnel” ; mais l’analyse LSI permet de comprendre qu’il s’agit de deux expressions appartenant au même sujet.
Au début d’Internet, les moteurs de recherche se basaient seulement sur les mots-clés
: on recherchait un mot ou une expression et le moteur nous affichait toutes les pages où le mot ou l’expression apparaissait.
Les moteurs de recherche se sont ensuite perfectionnés, en prenant en compte les synonymes
des mots recherchés et les homonymes
(pour bien différencier, par exemple, une page qui parlerait d’un correcteur professionnel d’une page parlant d’un logiciel correcteur).
Le Latent Semantic Indexing est un nouveau pas vers des recherches qualitatives, plus performantes. Plus que les mots-clés, les synonymes et les homonymes, le LSI permet de trier les résultats selon leur pertinence sur un thème donné .
Vous pouvez ainsi chercher sur Google “Roger Federer”, joueur de tennis professionnel, et trouver des résultats qui parlent de lui, suivi de résultats qui parlent des prochains tournois de tennis à venir et qui ne mentionnent même pas le nom de Roger Federer.
Dans cet exemple, le LSI a permi à Google de comprendre que le monde du tennis vous intéresse, et le moteur de recherche a sélectionné des articles sur ce thème qui pourraient donc vous tenter, quand bien même le mot de votre recherche n’y figure pas.
Avant, on distinguait globalement le référencement naturel de l’expérience utilisateur . Un texte axé référencement cherchait à inclure aux endroits stratégiques telle ou telle expression-clé. Et cela pouvait se faire au détriment de l’expérience utilisateur. Le texte n’était pas forcément lisible ou agréable à lire, les phrases pouvait être mal construites, des mots pouvaient manquer. L’essentiel étant de placer au possible telle expression-clé, le reste importait peu.
Maintenant, les moteurs de recherche veulent s’orienter vers une expérience utilisateurs agréable . Le Latent Semantic Indexing va parfaitement dans ce sens. Il n’est plus nécessaire de se cantonner absolument à une expression donnée ; un synonyme ou des termes qui sont reliés, par leur thème, à ladite expression permettent de varier le contenu et de le rendre lisible et agréable à l’œil humain.
Bien sûr, cela ne veut pas dire qu’il faut abandonner le principe des expressions-clés pour autant. Elles ont toujours leur utilité. Mais elles ne sont plus les seuls outils du référencement. Les synonymes et le LSI sont là, eux aussi.
En résumé, le Latent Semantic Indexing aide les moteurs de recherche à afficher des résultats plus pertinents, basés sur les expressions clés mais aussi sur la thématique affichée dans une page web et reconnu par les moteurs de recherche via les termes utilisés.
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