Comment mettre en place une stratégie de contenu “data driven”

Fig. 2. Arborescence enrichie avec les données mot-clé.
Chaque nœud embarque [1] la priorité, [2] l'expression clé, [3] le volume de recherche, [4] la concurrence naturelle.

Logiquement les plus gros volumes de recherche représentent les idées les plus génériques - les branches principales de votre arbre – alors que les expressions à faible volumétrie constituent les feuilles de l'arbre – la longue traîne.

Pour construire cette arborescence, la méthode est simple :

-
Triez votre tableau de recherche de mots clés par volume de recherche décroissant .

- Ajoutez une colonne qui va vous permettre de concaténer les informations : =CONCATENER("[";[@[Priorité]];"] ";[@[Expression]];" (";[@[Volume de rech.]];"/";[@[Compétition nat.]];")")

- Prenez les expressions 1 par 1 en partant du haut du tableau et pour chacune posez vous les 3 questions suivantes :

• Est-ce que cette expression représente la même idée qu'un nœud qui existe dans mon arborescence actuelle ?
• Est-ce que cette expression représente un complément d'une branche déjà présente dans mon arborescence ?
• Est-ce que cette expression apporte de la précision à un nœud existant ?

En procédant de cette manière, votre arbre va se créer dynamiquement de manière très facile.

Fig. 3. Arborescence basée sur le niveau de précision du mot clé.

Mais attention, il faut toutefois réaliser ce travail en étant très impliqué dans le sujet, n'hésitez pas à vous renseigner si vous doutez de la pertinence de la requête, si vous pensez que l'expression est ambigüe, etc… De très bonnes surprises peuvent vous attendre ! Certaines requêtes qui paraissent anodines peuvent vous emmener sur des réflexions marketing et stratégiques très intéressantes. C'est pour cela qu'il faut faire ce travail très sérieusement.

L'intention

Dans la réflexion autour de chaque expression clé, nous allons nous attarder sur l'intention de l'utilisateur qui prends le temps de chercher cela dans un moteur de recherche.

•  Qu'est ce que cette personne s'attend à trouver comme résultat / typologie de résultat ?
•  S'attend-elle à trouver de l'actualité, de l'information, des conseils, des comparatifs, un produit particulier, etc.
•  Souvent l'intention parait évidente, mais parfois elle l'est beaucoup moins. Prenons les requêtes suivantes :

• Lutter contre la fatigue professionnelle ;
• Prévenir le burnout.

Fig. 4. Réfléchir à l'intention.

Au premier abord, on peut faire un raccourci rapide et se dire que ces 2 requêtes visent la même intention. Dans ce cas, on proposerait le même contenu pour ces 2 requêtes. Cependant, en y regardant d'un peu plus près et en prenant le temps d'y réfléchir correctement, on peut trouver beaucoup de différences entre ces 2 requêtes.

Dans le premier cas, le terme «  lutter  » n'est pas à prendre à la légère. Ici on peut se dire qu'il est déjà trop tard. Nous allons donc proposer un contenu qui parlera de traitement, on sera force de conseil, on parlera de soutien, d'aide et de compréhension avant de proposer une solution. La personne qui tape cette requête est bien souvent un proche de la personne concernée qui prend conscience de son état.

Dans l'autre cas, on peut plus imaginer un manager qui sait que les prochaines semaines risquent d'être très intenses parce qu'un gros projet est planifié, que les équipes vont devoir être très sollicitées.

Les axes de rédaction devront donc être différents, on ne parle pas à la même personne, on ne répond pas à la même intention. Dans ce cas on devra préciser le contexte (Entreprise, gros projet, plan de restructuration, crise, …), on devra préciser les méthodes, être plus pragmatique, indiquer des précautions, guider le lecteur de manière plus didactique et aborder les symptômes qui ne trompent pas avant de proposer notre solution. Voilà pourquoi il est important d'être concentré et attentif lors de ce travail de construction.

Les ambiguïtés

Attention, certaines expressions de recherche peuvent présenter des volumétries très importantes mais après vérification, on peut s'apercevoir que l'expression correspond à 2 thématiques différentes, à un titre de film, à un nom de marque concurrente, etc.

L'entourage proche de la page et le maillage interne

Grâce à cette méthodologie, vous allez aussi travailler la navigabilité au sein de votre site. En effet, si vous proposez, depuis une page, la possibilité d'accéder au sujet plus générique, aux sujets connexes et aux sujets plus précis, vous mettez plus de chances de votre côté pour convenir aux besoins de l'internaute. Si le visiteur a saisi une requête qui n'est pas suffisamment précise, vous lui proposez un accès direct à des choses plus précises. Si au contraire il se rend compte que sa requête était trop précise, vous lui proposez d'aller visiter une page qui traite du sujet de manière plus générique. Enfin si sa requête était ambigüe, vous lui proposez un accès aux sujets connexes.

D'autre part, cela convient aussi tout à fait à Google, qui a plus de chance de proposer un résultat convenable pour l'internaute en lui proposant votre page.
Vous optimisez ainsi la pertinence de vos glissements sémantiques. Eh oui, c'est bien de cocon sémantique dont on parle ici, votre œil averti ne l'aura certainement pas raté !

Fig. 5. Entourage proche de la page et maillage cocon.

Enfin, pour aller plus loin, il est tout à fait possible de vérifier la pertinence de tels glissements avec des outils comme YourText.Guru, les Metamots ou encore 1.fr.

Restons sur l'exemple des machines à café avec l'outil YouText.Guru : la requête « Machine à café » nous donne ce résultat :

Fig. 6. Guide premium YourText.Guru pour la requête « Machine à café ».

En dehors de machine et café, on trouve une prépondérance intéressante sur la machine expresso, donc un glissement évident vers « machine expresso ». Le guide sur cette requête donne ceci :

Fig. 7. Guide premium YourText.Guru pour la requête « Machine à expresso ».

On voit apparaître Nespresso à partir d'ici, un glissement sémantique vers « Nespresso » est tout à fait convenable depuis une page machine expresso alors qu'il l'était beaucoup moins depuis machine à café.

Donc si vous travaillez sur une boutique en ligne qui vend des machines à café dont des machines Nespresso ou machines à dosette, il est intéressant de créer une famille machine expresso pour ranger les machines Nespresso à l'intérieur.

Fig. 8. Structure avec glissements sémantiques optimaux de machine à café vers Nespresso.

Typologies de contenus et besoins

Vous pouvez maintenant réfléchir à la typologie des textes que vous allez commander à votre service de rédaction préféré et ajouter cette information à votre plan d'action général. Différents types de contenus vont correspondre à chaque nœud de votre arborescence :
•  Le contenu de conversion : Page produit, page de demande de devis, etc.
•  Le contenu informationnel : Guides, dossiers, etc.
•  Conseils & réponses à des questions : Comment, pourquoi, quel, etc.

Conclusion

Vous voici donc en possession d'un plan d'action éditorial complet embarquant vos expressions clés dans une structure arborescente logique basée sur des données fiables. Les niveaux de priorité vont vous permettre d'organiser l'ensemble du travail au sein de plusieurs étapes fonction des ressources et du budget.

L'intérêt direct est mesurable par la volumétrie de recherche de l'expression clé, la faisabilité est mesurable par les niveaux de concurrence naturelle, les priorités de travail sont drivées par les niveaux de priorité et les glissements sémantiques entre les nœuds de votre arborescence sont justifiés par la data des outils sémantiques.

La boucle est bouclée, vous avez un plan d'action fiable et solide entre les mains !