Effet papillon : comment les mises à jour principales apportent des modifications subtiles à l'intention de l'utilisateur

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Les sites peuvent perdre un trafic organique important à cause des mises à jour principales sans schéma évident lors de l'analyse des changements de classement. Une cause cachée réside dans les changements d’intention subtils.

Deux modèles dépassés nous empêchent de voir ce qui se passe réellement.

Premièrement, nous considérons souvent l’intention de l’utilisateur comme transactionnelle, navigationnelle, informationnelle et commerciale. Mais aujourd’hui, l’intention de l’utilisateur est beaucoup plus raffinée et spécifique.

Deuxièmement, tous les emplacements dans les résultats de recherche ne sont pas identiques. Google divise les meilleurs résultats en intention dominante, commune et mineure .

À moins qu’il ne s’agisse de mots-clés à longue traîne avec une intention très claire, les mots-clés peuvent avoir plusieurs significations. Certaines personnes recherchant « ai ecommerce », par exemple, veulent savoir comment l'IA est utilisée dans le commerce électronique, tandis que d'autres veulent savoir comment le commerce électronique évolue grâce à l'IA. Subtil mais différent.

En conséquence, Google affiche un mélange de résultats essayant de répondre le mieux possible à chacune de ces intentions.

Google reclasse les résultats de recherche lors des mises à jour principales lorsqu'il détecte des changements d'intention des utilisateurs , ce qui peut être particulièrement grave lorsque l'intention dominante et les 3 premiers résultats sont affectés.

Dans le grand schéma des choses, les petits changements de rang semblent souvent minuscules et chaotiques. Mais ce à quoi nous assistons, c’est l’effet papillon : un petit changement qui a un impact énorme.

Effets papillon des changements d'intention

Sans savoir quoi rechercher, il est difficile de détecter et de comprendre les changements de classement subtils dus aux changements d'intention des utilisateurs (effets papillon).

Notre compréhension de la signification des mots clés est souvent trop statique. Les sujets changent tout le temps.

À une extrémité du spectre, vous avez des mots-clés liés à l’actualité qui tombent dans les filtres QDF (Query Merit Freshness). Regardez les actualités pendant une journée et vous voyez la vitesse à laquelle la signification d'un mot-clé peut changer.

De l’autre côté, vous avez des mots-clés persistants dont le sens change à peine.

Prenons l'exemple de « ecommerce ai ». Entre début février et mi-avril, l’intention dominante des utilisateurs est passée de « informations sur l’IA dans le commerce électronique » à « comment l’IA transforme le secteur du commerce électronique ».

Dans la capture d'écran ci-dessous, j'ai codé par couleur les différents types d'intention pour souligner à quel point les différences peuvent être subtiles.

Ca a du sens. L’IA évolue rapidement, tout comme son impact. Les gens en apprennent davantage et posent davantage de questions. Lorsque l’intention de l’utilisateur (dominant) change, les classements emboîtent le pas.

La pondération des intentions affichées dans les SERP pour les mots-clés peut également changer. Une intention d'utilisateur dominante peut devenir une intention commune et une intention mineure commune.

Les changements d'intention sont la raison pour laquelle Google affirme que les propriétaires de sites ne font pas toujours quelque chose de mal lorsqu'une mise à jour est déployée, qu'il n'y a « rien à réparer » et que vous ne pouvez pas « récupérer » une mise à jour d'algorithme. Bien.

Un défi encore plus grand se pose lorsque l’intention change et que deux URL se cannibalisent soudainement.

Par exemple, lorsqu'un article couvre une introduction à un sujet (« qu'est-ce que… ») et qu'un autre couvre un guide plus complet sur le sujet, ils peuvent tous deux se classer en même temps ou s'affronter soudainement.

Comment trouvez-vous les effets papillon ? Lorsque le trafic organique diminue après une mise à jour principale, faites attention aux mots-clés qui ont disparu des 3 premières positions. C'est là que ça fait le plus mal. Même une seule baisse de poste a un impact démesuré.

Pour quantifier les changements d'intention, vous pouvez analyser les titres du classement des résultats avant et après la mise à jour. Les titres ne sont pas la fin, mais ils donnent des indices importants sur l’intention de l’utilisateur.

À grande échelle, vous pouvez utiliser le LLM de votre choix pour classer les titres avec des invites telles que :

• "Regroupez les titres suivants dans l'un des groupes suivants : {intent 1}, {intent 2}, {intent 3}, etc."
• « Quelle intention les utilisateurs pourraient-ils avoir en cliquant sur le résultat de recherche suivant ? »

Pour les requêtes très populaires, nous pouvons aller plus loin et analyser la tendance des recherches dans Google Suggest pour voir si le volume de recherche augmente ou diminue.

L’augmentation rapide de la demande de recherche pour un mot-clé associé pourrait modifier l’intention de recherche dominante, commune ou mineure pour le mot-clé racine.

Notez que nous ne connaissons pas tous les mots-clés avec un volume de recherche croissant ni où se situe le seuil de Google pour déterminer l'intention de l'utilisateur de modifier les mots-clés. Il existe également un facteur temps, car certains mots-clés changent rapidement de signification (pensez à « Jour de l’Indépendance » et « Wuhan »).

Comment agir sur les changements d’intention ? Une fois que vous avez identifié que l'intention a changé pour un mot clé, vous disposez de trois options :

• Corriger la cannibalisation potentielle (supprimer ou consolider).
• Réécrivez les articles concernés pour qu'ils correspondent à l'intention du nouvel utilisateur.
• Créez un nouveau contenu basé sur l'intention modifiée de l'utilisateur.

Les mises à jour principales ont de multiples facettes

Affiner l’intention de l’utilisateur n’est pas la seule tâche des mises à jour principales. Ils sont devenus des éviers de cuisine pour toutes sortes de systèmes :

• Le classeur de contenu utile a été intégré aux mises à jour principales (lien).
• D'autres systèmes qualité comme Panda et Penguin ont été intégrés aux Core Updates il y a des années.
• 15 % des recherches effectuées par Google sont nouvelles, ce qui signifie que Google doit tester la combinaison initiale de résultats et itérer en fonction des signaux des utilisateurs.

Toutes ces influences rendent les mises à jour principales à multiples facettes, complexes et imprévisibles. Cependant, la prise en compte des différentes formes d’intention des utilisateurs et des changements subtils nous permet de passer de la confusion à la solution du problème.

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Image en vedette : Paulo Bobita/Search Engine Journal