Analyse sémantique, méthode et outils pour couvrir un sujet
Google ne compte plus les mots-clés, il cherche le sens. Pour écrire une page qui se classe, il faut savoir ce qu'une réponse complète doit contenir. Voici ce qu'on analyse, la méthode en six étapes, les outils qui aident vraiment, et leurs limites.
Propulsée par Morgane Plantrou & Alexandre Montenon
La réponse en bref
L'analyse sémantique, en SEO, consiste à étudier le champ lexical, les entités, les sous-sujets et les questions que les pages les mieux classées associent à une requête, puis à vérifier que sa propre page couvre le sujet. Elle répond à la recherche sémantique de Google, qui comprend le sens des requêtes depuis BERT (2019) et MUM (2021). La méthode : fixer l'intention, lire les premiers résultats, extraire vocabulaire et entités, lister les questions, comparer, puis rédiger pour le lecteur. Les outils donnent une moyenne de la SERP, pas une recette.
« 2019 brazil traveler to usa need a visa. » Pendant des années, Google a raté cette requête. Il voyait « brazil », « usa », « visa », et servait des articles sur les Américains qui partent au Brésil.
Le petit mot « to » changeait tout le sens, et l'algorithme l'ignorait. C'est Google lui-même qui raconte l'anecdote, en présentant le modèle qui a corrigé le tir.
Cette histoire résume l'enjeu de l'analyse sémantique. Les moteurs ne comptent plus les mots, ils cherchent le sens. Pour écrire une page qui se classe, il faut donc savoir ce qu'une réponse complète doit contenir : les notions, les entités, les sous-sujets, les questions. C'est une brique de base de tout cocon sémantique, page par page.
L'analyse sémantique, de quoi parle-t-on ?
En SEO, l'analyse sémantique consiste à étudier le vocabulaire, les entités et les sous-thèmes que les pages les mieux classées associent à une requête, puis à vérifier que votre propre page couvre le sujet aussi bien, ou mieux.
Le terme vient de la linguistique, où il désigne l'étude du sens des mots et des phrases. Le SEO l'a adopté pour une raison simple : depuis que Google comprend le sens, la répétition d'un mot-clé ne suffit plus.
Trois expressions circulent, souvent mélangées :
- ➭ Analyse sémantique : l'audit d'un sujet ou d'une page, ce que vous faites.
- ➭ Recherche sémantique : la capacité d'un moteur à interpréter le sens d'une requête au-delà des mots exacts, ce que fait Google.
- ➭ SEO sémantique : la façon d'écrire et d'organiser un site pour profiter de cette capacité.
Comment Google comprend le langage, de BERT à MUM
2019, BERT lit les mots dans leur contexte
En octobre 2019, Google annonce l'usage de BERT dans son moteur. Ce modèle lit chaque mot en tenant compte de ceux qui l'entourent, avant et après. D'après Google, il devait alors aider à mieux comprendre une recherche sur dix en anglais aux États-Unis.
Dans le même billet, Google reconnaît que les internautes tapent souvent un langage « mot-clé », des suites de termes qu'ils pensent comprises, plutôt que les questions qu'ils poseraient naturellement. BERT a été conçu pour réduire cet écart.
2021, MUM relie les langues et les formats
En mai 2021, Google présente MUM, qu'il décrit comme 1 000 fois plus puissant que BERT, entraîné sur 75 langues et capable de traiter texte et images. L'exemple donné : une randonneuse qui prépare le mont Fuji après le mont Adams, et à qui il faudrait, selon Google, huit recherches en moyenne pour obtenir les réponses.
Ce que ces modèles changent pour vous : Google rapproche les synonymes, comprend les tournures, relie une page à des notions qu'elle ne nomme pas mot pour mot. Une page qui traite vraiment le sujet a l'avantage sur une page qui répète la requête.
Ce qu'on analyse, concrètement
Quatre couches, de la plus simple à la plus fine.
Le champ lexical
Les mots et expressions qu'on s'attend à trouver dans une page sur le sujet. Une page sur le détartrage d'une bouilloire qui ne parle ni de calcaire, ni de vinaigre blanc, ni d'acide citrique a un trou.
Les entités
Les choses nommées et identifiables : personnes, marques, lieux, produits, concepts. L'API Natural Language de Google Cloud, par exemple, renvoie pour chaque entité détectée son type et, dans ses exemples, un score de saillance qui mesure son importance dans le texte. Les entités sont aussi ce qui relie une marque au Knowledge Graph de Google.
Les sous-sujets
Les angles que les meilleures pages traitent presque toutes : prix, étapes, erreurs, comparaisons, cas particuliers. Ils deviennent vos intertitres.
Les questions
Ce que les gens demandent autour du sujet, relevé dans les questions de Google, les forums, vos échanges clients. Elles nourrissent la FAQ et les passages qui répondent directement.
La méthode pas à pas
Voici la méthode que j'applique avant d'écrire ou de reprendre une page. Comptez une à deux heures par sujet.
1. Fixer la requête et son intention
Une page, un besoin. Si la SERP mélange guides et fiches produit, décidez lequel vous visez avant toute analyse. Sans ça, vous comparerez votre page à des pages qui ne font pas le même travail. Le détail est expliqué sur la page consacrée à l'intention de recherche.
2. Lire les cinq premiers résultats, vraiment
Avant tout outil. Notez les intertitres, les tableaux, les exemples, ce qui revient partout et ce qui ne figure nulle part. Ce dernier point est souvent votre meilleur angle.
3. Extraire le vocabulaire et les entités
Passez la requête dans un outil d'analyse sémantique. Il compare les pages classées et liste les termes et entités qu'elles partagent.
4. Lister les questions
« Autres questions posées », recherches associées, forums. Gardez celles qui collent à l'intention fixée en étape 1.
5. Comparer avec votre page
Faites la liste des manques : notions absentes, sous-sujets non traités, questions sans réponse. C'est votre plan de travail.
Un exemple sur « détartrer une bouilloire ». La lecture des premiers résultats et l'outil font ressortir calcaire, vinaigre blanc, acide citrique, bicarbonate, eau dure, résistance. Les questions relevées : « combien de temps laisser agir ? », « faut-il rincer plusieurs fois ? », « pourquoi le goût reste après ? ».
Si votre page explique la méthode au vinaigre sans jamais parler du rinçage ni de l'eau dure, voilà deux sections à ajouter. Si personne ne parle des bouilloires en inox brossé, et que c'est votre produit, vous tenez un angle que les autres n'ont pas.
6. Rédiger pour le lecteur
Intégrez les notions là où elles servent l'explication, pas dans une liste plaquée en fin de page. Si un terme proposé par l'outil ne vous sert à rien, laissez-le.
Le conseil d'Alexandre
Ne visez jamais le score maximal d'un outil sémantique. Visez une page qu'un expert du sujet relirait sans tiquer. Quand les deux divergent, c'est l'expert qui a raison.
Quels outils pour l'analyse sémantique ?
Pas besoin de tous les prendre. Un outil de questions, un outil de vocabulaire et la Search Console couvrent presque tout le travail.
| Outil | Ce qu'il fait | Accès | Utile pour |
|---|---|---|---|
| Google (la SERP) | Autres questions posées, recherches associées, suggestions | Gratuit | Questions, sous-sujets, intention |
| Google Search Console | Requêtes réelles pour lesquelles votre page apparaît | Gratuit | Vocabulaire de vos visiteurs, manques |
| AlsoAsked | Arborescence des questions « Autres questions posées » | Quelques recherches gratuites, puis payant | Questions et sous-questions |
| AnswerThePublic | Questions et formulations relevées à partir d'une requête | Gratuit limité, puis payant | Questions, prépositions, comparaisons |
| YourTextGuru | Guide de rédaction généré à partir de l'analyse de la SERP, avec score | Payant, essai gratuit | Champ lexical en français |
| Textfocus | Analyse de page, termes suggérés, entités nommées, comparaison aux concurrents | Payant | Audit d'une page existante |
| Google Cloud Natural Language | Détection d'entités, de leur type et de leur saillance | API pour développeurs | Vérifier quelles entités ressortent d'un texte |
Les fonctions et offres de ces outils évoluent : vérifiez-les au moment de choisir. Et gardez en tête qu'ils mesurent tous la même chose, ce qui existe déjà dans la SERP.
Les limites de l'analyse sémantique
Un outil sémantique fait une moyenne des pages classées. C'est utile pour repérer un oubli. C'est dangereux si on s'en sert comme d'un modèle.
- ➭ Il pousse au consensus. Si tout le monde écrit la même chose, la page qui suit le score à la lettre sera la onzième copie.
- ➭ Il ne voit pas la qualité. Un terme présent ne dit rien de la justesse de l'explication.
- ➭ Il peut faire bourrer. Ajouter des mots pour gagner des points de score revient au vieux bourrage de mots-clés.
- ➭ Il ignore ce qui n'est pas encore en ligne : votre expérience, vos données, votre avis. C'est pourtant ce qui vous différencie.
Google le dit à sa façon : il n'existe pas de nombre de mots idéal, et une page se juge à son utilité. L'analyse sémantique sert à ne rien oublier. Le reste, c'est votre expertise.
Vrai ou faux ?
BERT a été annoncé par Google en…
En octobre 2019, pour une recherche sur dix en anglais aux États-Unis au départ.
Que mesure le score de saillance d'une entité ?
Plus le score est élevé, plus l'entité est centrale dans le texte.
Votre outil vous donne 72/100 et le concurrent a 85. Que faites-vous ?
Le score signale des oublis possibles. Seul le lecteur décide s'ils manquent.
Et pour les moteurs d'IA ?
Les modèles de langage poussent la logique encore plus loin : ils ne cherchent pas des mots, ils cherchent des passages qui répondent. Une page sémantiquement complète, avec une définition nette, des entités bien nommées et des questions traitées une par une, leur offre de bons morceaux à reprendre.
La même analyse sert donc deux fois : pour Google, et pour les assistants qui composent leurs réponses à partir des pages qu'ils lisent. Raison supplémentaire pour la mener avec soin plutôt qu'au score.
Vos pages tournent autour du sujet sans jamais le couvrir ?
>>> Je demande une analyse sémantique de mes pages clésCe qu'il faut retenir
- ➭ L'analyse sémantique étudie le champ lexical, les entités, les sous-sujets et les questions attendus sur une requête.
- ➭ Elle répond à la façon dont Google lit le sens depuis BERT (2019) et MUM (2021).
- ➭ La méthode : intention, lecture des premiers résultats, extraction, questions, comparaison, rédaction.
- ➭ Les outils donnent une moyenne de la SERP, pas une recette.
- ➭ Ce qui vous distingue (expérience, données, avis) n'apparaît dans aucun score.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que l'analyse sémantique en SEO ?
C'est l'étude du vocabulaire, des entités, des sous-sujets et des questions attendus sur une requête, pour vérifier qu'une page couvre complètement le sujet.
Quelle différence entre analyse sémantique et recherche sémantique ?
L'analyse sémantique est le travail que vous faites sur un sujet ou une page. La recherche sémantique désigne la capacité d'un moteur comme Google à comprendre le sens d'une requête au-delà des mots exacts.
Quel outil utiliser pour une analyse sémantique ?
Commencez par la SERP et la Search Console, gratuites. Ajoutez un outil de questions (AlsoAsked, AnswerThePublic) et, si besoin, un outil de vocabulaire comme YourTextGuru ou Textfocus.
Faut-il atteindre le score maximal d'un outil sémantique ?
Non. Le score reflète la moyenne des pages classées. Utilisez-le pour repérer des oublis, puis jugez chaque ajout à son utilité pour le lecteur.