Voici comment utiliser la recherche vectorielle sur votre propre site pour le référencement interne

La plupart des fonctions de recherche sur les sites web fonctionnent encore avec des mots-clés exacts : vous n’obtenez que les résultats qui correspondent littéralement à votre requête. De nos jours, les gens cherchent différemment. En fait, beaucoup de gens posent des questions comme s’ils s’adressaient à un ami.

La recherche vectorielle vous aide à le faire. La recherche vectorielle vous aide dans cette tâche. Cette technique convertit les mots en représentations numériques (vecteurs), ce qui permet au système de comprendre quels mots vont ensemble en termes de signification.

Je vous explique ensuite ce qu’est la recherche vectorielle, pourquoi elle est importante pour le référencement interne et comment l’appliquer à votre propre site.

Qu’est-ce que la recherche vectorielle ?

La recherche vectorielle est une technique de recherche dans laquelle le texte est converti en chaînes de chiffres. Le système ne s’intéresse pas aux mots individuels, mais à la signification de la requête. Cela permet au système d’afficher de bons résultats de recherche même si le terme recherché n’apparaît pas littéralement dans le texte.

Par exemple, une recherche sur « les meilleurs outils pour la planification du contenu » peut aboutir à des pages qui ne mentionnent que « les outils d’IA pour les processus éditoriaux ».

La recherche vectorielle utilise des modèles tels que Sentence Transformers ou OpenAI Embeddings. Des structures telles que FAISS, Weaviate ou Vespa sont souvent utilisées pour stocker et rechercher ces vecteurs. Cela vous permet d’enrichir les résultats de la recherche avec des réponses contextuelles, par exemple via une fonction de questions-réponses.

Vous reconnaissez plus rapidement le contexte et l’intention dans le comportement de recherche de l’utilisateur. (1)

Pourquoi la recherche vectorielle est-elle importante pour le référencement interne ?

De bonnes fonctions de recherche interne sont importantes si vous voulez que vos utilisateurs puissent facilement trouver leur chemin sur votre site. Vous ne devez pas non plus oublier l’engagement et la conversion. La recherche vectorielle renforce ce rôle en fournissant de meilleurs résultats de recherche pour les requêtes dont les termes ne sont pas si évidents. La recherche vectorielle le comprend mieux que la recherche classique par mots-clés.

Cette couverture sémantique permet aux utilisateurs et aux moteurs de recherche de mieux comprendre comment votre contenu est lié. Cela améliore la navigation interne et donne indirectement aux moteurs de recherche des signaux plus forts sur le contenu et la structure de votre site.

Avec une bonne couverture sémantique, vous aidez non seulement les visiteurs mais aussi Google à comprendre la logique de votre site. Vous montrez en fait que tout cela va ensemble. Cela renforce l’ensemble de votre domaine.

Avec la recherche vectorielle, vous pouvez rapidement voir ce que vos utilisateurs recherchent et où il y a des lacunes dans la couverture de votre contenu. Vous devez donc écrire davantage à ce sujet. Les données générées par cette forme de recherche sont également directement utiles pour améliorer votre contenu et l’architecture de votre site. (2)

Intégration sur votre propre site

Pour mettre en œuvre la recherche vectorielle sur votre site web, vous devez choisir de bonnes intégrations frontales et dorsales.

Il s’agit d’une approche de base :

• Assurez-vous que toutes les pages de contenu sont correctement incorporées dans votre site. Pour ce faire, vous pouvez utiliser un modèle tel que text-embedding-ada-002 ou une alternative open source.
• Créez un moteur de recherche qui utilise la similarité cosinusoïdale ou la correspondance avec le plus proche voisin.
• Intégrez la fonctionnalité de recherche dans votre UX, par exemple dans une barre de recherche ou sous forme de suggestions sur les pages 404 et les pages de catégories.

Pour une solution simple, utilisez des outils comme Weaviate, Typesense ou Algolia avec des extensions de recherche sémantique.

Avantages à long terme pour le référencement

Dans la pratique, je constate que la recherche vectorielle conduit souvent à des sessions plus longues, à plus d’interaction et à une meilleure répartition de votre trafic entre vos pages. Le contenu est également mieux réparti sur l’ensemble du domaine (y compris pour les pages plus anciennes) et les moteurs de recherche reçoivent des signaux plus pertinents basés sur l’interaction avec les utilisateurs.

Vous offrez également aux utilisateurs une expérience qui correspond aux intentions de recherche modernes, comme ils en ont l’habitude sur les plateformes pilotées par l’IA.

Heureusement, de plus en plus d’entreprises le font. Je vois de plus en plus d’entreprises utiliser la recherche vectorielle au sein de leur propre plateforme de recherche ou de contenu pour être mieux trouvées. Permettez-moi de vous donner un exemple de ce qui fonctionne bien :

Supposons que vous ayez des centaines d’articles de blog et de pages de la base de connaissances sur divers sujets. Dans ce cas, la logique de recherche traditionnelle basée sur des mots exacts ne fonctionne pas toujours bien. La recherche vectorielle permet d’effectuer des recherches en fonction du sens.

Un visiteur effectuant une recherche sur « Comment améliorer ma structure de liens internes ? » obtiendra des résultats de recherche vectorielle sur des groupes de contenu ou des entités, même si ces mots ne figurent pas littéralement dans le texte.

Personnellement, je trouve que les visiteurs cliquent davantage et restent plus longtemps s’ils trouvent ce qu’ils cherchent. Les gens trouvent plus rapidement ce qu’ils cherchent, restent plus longtemps à lire et cliquent plus souvent. C’est exactement le comportement que les moteurs de recherche reconnaissent comme un signe de qualité.

Résumé

La recherche vectorielle est plus qu’une amélioration technique de votre fonction de recherche. C’est un outil stratégique pour votre propre référencement, qui vous permet de voir facilement ce que vos utilisateurs veulent et recherchent. En guidant correctement les utilisateurs à travers votre site, votre contenu est beaucoup plus utilisable. Vous avez alors des contacts précieux avec les visiteurs, car vous avez une meilleure idée de ce qu’ils recherchent. Même les pages qui n’auraient pas été repérées par les moteurs de recherche sont désormais trouvées et visitées par votre public cible.

Recherche vectorielle et référencement interne en pratique

Vous avez encore des questions sur le fonctionnement de la recherche vectorielle et sur ce qu’elle signifie pour le référencement interne ? Je réponds ci-dessous aux questions les plus courantes.

La recherche vectorielle est-elle difficile à mettre en œuvre ?

Vous pouvez déjà jeter les bases de la recherche vectorielle avec des modèles d’intégration existants et des bibliothèques comme FAISS ou Weaviate. Pour les environnements complexes, une configuration personnalisée est souvent préférable.

Quelle est la différence entre la recherche vectorielle et la recherche classique ?

Les moteurs de recherche classiques évaluent les mots exacts, tandis que la recherche vectorielle reconnaît le sens. Par conséquent, des résultats pertinents sans mot-clé exact sont également trouvés.

La recherche vectorielle affecte-t-elle également mon référencement externe ?

Indirectement, la recherche vectorielle peut contribuer au référencement externe, car les utilisateurs trouvent mieux ce qu’ils cherchent et restent donc plus longtemps sur votre site. Ces signaux finissent par améliorer la visibilité dans les moteurs de recherche.