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Qu’est-ce que les metamots ?

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Christian Méline, référenceur SEO et auteur d’articles sur le référencement sémantique, est l’inventeur du metamot.

Membre de l'équipe du site Cocon.Se, le calcul des metamots peut se faire manuellement ou avec leur outil SaaS.

Les metamots sont étroitement liés à la notion de cocon sémantique de Laurent Bourelly, dans le principe d’améliorer une technique déjà complexe.

Souvent confondus ou simplement incompris, les metamots dépassent le concept de cooccurrence ou de champ lexical afin d’améliorer la sémantique d’un contenu.

Les metamots sont ce que Google a identifié comme mots (lexies) qui définissent une SERP. Appelés aussi empreintes sémantiques, ils déterminent ce qui se cache derrière chaque requête.

De plus, au delà du fait que les metamots vous donnent de quoi réaliser des textes optimisés sémantiquement, ils conviendront parfaitement aux intentions de recherche des internautes.

Qu’est-ce qu’une cooccurrence ?

Une cooccurrence est un mot-clé que l’on ajoute à un texte afin de maximiser la compréhension de Google pour la requête, et nous faire paraître plus pertinents à ses yeux.

Tout part de l’algorithme de BERT, pour Bidirectional Encoder Representations from Transformers, utilisant ce que l’on appelle des vecteurs de contexte.

Les vecteurs de contexte

BERT fonctionne avec ce que l’on appelle des vecteurs de contexte ou Word Embedding en Anglais.

Simplifions largement.

Imaginons que nous ayons 2 mots dans la langue française :

  1. Pain
  2. Chocolat

Et que la requête sur Google soit la suivante : « pain chocolat chocolat »

Comment Google va-t-il déterminer qu’une page est plus pertinente qu’une autre ?

En analysant le document (une page html par exemple) par rapport au autre document de la SERP, par rapport à la requête formulée.

Disons que le 1er document contient : pain pain chocolat pain

Le 2ème : chocolat chocolat chocolat chocolat chocolat pain
Le 3ème : pain chocolat
Le 4ème : pain chocolat pain chocolat chocolat

Ce qui nous donne :

La requête Document 1 Document 2 Document 3 Document 4
pain 1 3 1 1 2
chocolat 2 1 5 1 3

Pour cela, on trace nos points dans un espace vectoriel.

Le fonctionnement des vecteurs de contexte

Intuitivement, on voit que le document 4 est le plus proche de la requête, c’est celui-ci qui est le plus pertinent.

Cet écart entre la requête et le document est calculé grâce au cosinus entre les vecteurs, appelé Cosinus de Salton. L’angle..

Lorsque nous avons plus de 2 mots, on entre dans un espace vectoriel 3D, puis 4D, etc. Très difficile à représenter.

Pour que ce ne soit pas trop facile à manipuler, le TF.IDF entre en scène (Karen Spärck-Jones). Entre autres choses.

C’est tout le principe des cooccurrences. Ajouter des mots-clés pour paraître plus pertinent due à ces fameux vecteurs de contexte.

Le fonctionnement des cooccurrences

Les cooccurrences utilisent ce que l’on appelle des datasets, des « jeux de données ».

Exemple de datasets pour les cooccurences

Les cooccurrences sont ainsi déterminées via un jeu de données par rapport à un mot cible (tout ça malaxé avec des réseaux de neurones, de l’intelligence artificielle).

C’est ainsi que les outils comme YourTextGuru, 1.fr et celui que vous voulez fonctionnent :

Optimiser son contenu pour le SEO avec YourTextGuru

Vous lui donnez un mot-clé à cibler (requête) et on vous indique les « cooccurrences » à ajouter.

Aussi, les outils ajoutent parmi les cooccurrences, des champs lexicaux, afin d'éviter l'utilisation répétitive des mêmes expressions et améliorer la pertinence par rapport à la thématique.

À l’origine, les algorithmes pour déterminer les cooccurrences se sont basés sur Fasttext. Une librairie de Facebook pour faire du word embedding, basée sur ces fameux réseaux de neurones et donc vecteurs de contexte. Vous pouvez en faire un git clone et essayer par vous-même si cela vous intéresse.

La différence entre cooccurrence et metamots

Il existe beaucoup d’inconvénients aux datasets. Ceux-ci nécessitent une mise à jour constante. Par exemple le président de la République française est égal à François Hollande si le dataset date de quelques années.

Et nous n’avons pas les datasets de Google. En d’autres termes nous ne pouvons pas fournir de données précises de mots à ajouter afin de paraître plus pertinents.

Et c’est là où le metamot part d’un principe plus filou : utiliser directement les résultats de recherche afin de déterminer les lexies (espèce de cooccurrence) afin de déterminer ce que Google a jugé comme pertinent.

De plus, cela permet de faire d’une pierre deux coups en répondant parfaitement à l’intention de recherche (enfin si celle-ci à bien été déterminée).

Les metamots peuvent vous donner des cooccurrences et des mots d’un même champ lexical si Google a déterminé cela comme pertinent. Mais causalité ne veut pas dire corrélation.

 Les metamots concrètement

Pour les derniers de la classe, les metamots sont un ensemble de mots appelés lexies. Des cooccurrences V2.

Voici des exemples de metamots pour « choisir un bon NDD »:

Exemple d'un metamot avec ses lexies

Ceci est appelé nuage de mots.

En détail, voici ce que nous indique cocon.se à ajouter sur notre page :

Exemple de lexies à ajouter dans son contenu SEO

Vous pouvez également taper directement votre texte afin de vérifier votre score d’optimisation SEO et de danger SEO :

Le score d'optimisation SEO et danger SEO

Pour ajouter un petit peu d'optimisation SEO, vous pouvez également ajouter des cooccurrences , qui vous seront proposées en plus des metamots 🙂

Ajouter des cooccurences en plus des metamots

Et pour éviter que Google ne comprenne pas la sémantique de votre page, vous avez les mots à éviter :

Les mots à éviter afin que Google comprennent correctement la sémantique

Il est aussi possible d’avoir des graphes sémantiques sur vos metamots pour vous aider à créer un cocon sémantique :

Les graphes sémantiques avec les metamots

En fait, les metamots peuvent aussi vous aider à créer des pages basées sur des lexies. Les metamots montrent ainsi à Google que quand vous parlez de quelque chose, et en l’occurrence avec des mots pertinents, vous savez exactement de quoi vous parlez. Donc, en ayant un article dédié aux mots qui que vous transformez en sujet que Google a justement identifié comme pertinent pour la requête initiale, cela peut devenir très puissant.

Dit simplement, viser des courtes traînes avec des pages basées sur des lexies, que l’on a transformée en sujet…

C’est-à-dire dans le principe du cocon sémantique, transformer les lexies en sujet pour des pages de rang 4, celles qui n’ont aucune vocation à se placer sur les résultats de recherche. Enfin, « ça dépend ».

Résumé des metamots

Révélateur du langage et des besoins humains, les metamots permettent d’accroître la pertinence de vos pages et plus largement de votre site, en s’alignant sur ce que Google a lui-même déterminé comme bon pour lui.

« C’est tout ! »

Ça a été un plaisir d’écrire cet article, j’espère que cela l’aura été tout autant pour vous. Si c’est le cas, j’en ferai plus, alors n’hésitez pas à commenter !

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