Regroupement automatique de mots-clés grâce à l’IA

La recherche de mots-clés est la base de toute stratégie de référencement. Mais il ne suffit pas d’avoir une liste de mots-clés pour y parvenir. Pour avoir une vue d’ensemble, trouver des lacunes et fixer des objectifs de contenu, vous devez regrouper les mots-clés. L’IA vous permet d’automatiser ce processus très facilement.

Pourquoi regrouper des mots-clés ?

Une liste brute contenant des centaines de mots-clés ne fournit que peu d’informations. En regroupant les termes de recherche autour de thèmes, d’intentions ou d’entités, vous découvrez la structure de votre sujet et évitez les contenus en double ou qui se chevauchent. En outre, vous posez les bases des groupes de contenu.

Le regroupement permet d’organiser, de cibler stratégiquement et de couvrir le contenu. L’automatisation du regroupement de contenu à l’aide de l’IA accélère ce processus. Cela permet de faire remonter à la surface des connexions qui restent souvent cachées dans les feuilles de calcul. (1)

Comment l’IA regroupe les mots-clés

Les outils d’intelligence artificielle regroupent les mots-clés non seulement en fonction des termes correspondants, mais aussi et surtout en fonction des liens sémantiques. Des modèles tels que ChatGPT ou BERT utilisent le contexte et la signification pour déterminer quels termes sont liés entre eux de manière substantielle.

Le regroupement de mots-clés est généralement effectué à l’aide de techniques telles que le traitement du langage naturel (NLP), dans lequel des algorithmes analysent le langage au niveau du sens. Pensez à reconnaître les entités, les intentions et les liens sémantiques entre les mots. (2)

En outre, les termes sont convertis en vecteurs. Il s’agit de représentations numériques que l’intelligence artificielle utilise pour calculer la distance et la parenté entre les mots. Cela permet de créer des groupes thématiques qui ne tournent pas seulement autour des termes de recherche exacts, mais aussi autour d’un contexte et d’une signification partagés. Des modèles tels que BERT et les modèles d’intégration d’OpenAI constituent la base de ces vecteurs, qui sont utilisés pour calculer la distance sémantique.

Cela crée une classification basée sur la façon dont les gens et les moteurs de recherche comprennent les sujets. Non seulement au niveau des mots, mais aussi au niveau des sujets.

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Outils d’IA et flux de travail pour le clustering

Il existe plusieurs façons de déployer l’IA pour le regroupement de mots-clés. Voici quelques flux de travail courants :

1. Regroupement basé sur des invites dans les modèles linguistiques
   Saisissez une liste de mots-clés et laissez l’IA nommer et étiqueter les groupes sémantiques. Cette méthode est adaptée aux petits ensembles et au contrôle du contenu.
2. Application d’algorithmes de clustering via Python ou Sheets
   Combinez des modèles d’intégration (tels que OpenAI Embeddings ou Cohere) avec un algorithme de regroupement tel que K-means ou DBSCAN. Ces outils sont adaptés à des ensembles de données plus importants.
3. Utilisation d’outils de référencement spécialisés
   Des outils tels que Keyword Insights, ClusterAI ou Surfer relient les données des mots-clés à des modules de regroupement basés sur le chevauchement des SERP et l’intention. Bon nombre de ces outils fournissent une classification en grappes, mais souvent ils n’indiquent pas exactement sur la base de quelles comparaisons SERP ou de quels calculs NLP cette classification a été effectuée.

Vous voyez donc des taux de chevauchement ou des mots-clés liés, mais pas toujours la logique sous-jacente.

Le choix de la méthode dépend du nombre de mots-clés avec lesquels vous travaillez, de vos besoins en matière de surveillance et de vos connaissances techniques. L’IA est l’outil, l’interprétation reste votre travail.

Regroupement avec l’intention de recherche comme point de départ

Chez un client spécialisé dans le commerce électronique, j’ai constaté un important chevauchement entre les termes de recherche informationnels et transactionnels, autour d’une gamme de produits. Dans un premier temps, l’IA a regroupé ces mots clés en un seul groupe sur la base de leur relation sémantique.

Après un examen manuel, nous avons constaté que les utilisateurs dont la requête était « Comment fonctionne X ? » avaient une intention très différente de celle de « Acheter X ». Nous avons donc redistribué les groupes en fonction de l’intention de recherche. Il en résulte deux types de mots-clés : les mots-clés éducatifs et les mots-clés orientés vers la conversion.

Le CTR et l’engagement sur les deux lignes ont augmenté de manière significative car le contenu correspondait désormais mieux au besoin sous-jacent à la requête de recherche. (3)

Considérations sur le regroupement automatique

Le regroupement par l’IA est puissant, mais il n’est pas sans faille. Lorsque vous la mettez en œuvre, veillez à ce que l’étiquetage soit correct : l’IA voit des connexions mais ne comprend pas automatiquement les objectifs de votre contenu. Faites également attention aux différences d’intention au sein des groupes. Les termes informationnels et transactionnels semblent parfois sémantiquement liés, mais un contenu différent est souvent nécessaire pour les décrire.

L’IA a la capacité de combiner des termes qui ont un sens au niveau linguistique, mais parfois ces mots-clés sont alors trop larges dans le contenu ou inutilisables, par exemple.

Utilisez donc les résultats de l’IA comme base, mais effectuez toujours une vérification stratégique avant de rédiger le contenu.

Résumé

L’IA vous aide à regrouper les mots-clés plus rapidement, plus intelligemment et à plus grande échelle. Lorsque vous regroupez des mots-clés en fonction de leur signification plutôt que de la relation entre les mots, la structure correspond mieux à la façon dont les gens recherchent et dont les moteurs de recherche comprennent l’information.

La puissance de ce système réside dans sa combinaison : L’IA aide à reconnaître et à structurer les modèles, vous fournissez une interprétation et faites des choix stratégiques. Il ne s’agit pas d’une liste de termes vagues sans cohérence, mais d’une base solide pour la structure de votre référencement.