Quelle est la fiabilité des termes de recherche pour les résultats SEO et SEM ?
Avec des milliards de dollars dépensés chaque année pour l’optimisation des moteurs de recherche (SEO) et le marketing par les moteurs de recherche (SEM), la puissance des termes de recherche a plus de valeur que jamais. Au fil des ans, plus d’un professionnel du marketing digital a été frustré par les limites qu’il était possible d’assumer et de perdre en fonction des termes de recherche eux-mêmes.
Le même mot ou terme utilisé dans cinq recherches différentes peut représenter cinq significations différentes. Cela oblige les professionnels du SEO et du SEM à tirer des conclusions spéculatives sur les termes de recherche les plus efficaces pour une campagne ou une initiative de marketing donnée.
Voici comment trouver les bons mots-clés :
Adopter une approche différente
Ce problème est au centre d’une étude récente qui a révélé qu’une approche différente pourrait fournir le contexte nécessaire pour améliorer de manière significative les projets et les programmes de référencement et de SEM.
Une approche sémantique pour estimer les préférences du contenu de consommateur à partir de requêtes de recherche serait plus efficace. Les chercheurs se sont concentrés sur le défi que doivent relever les spécialistes du marketing digital pour inférer les préférences de contenu de manière plus quantifiée, nuancée et détaillée.
Les détails de l’étude
Les chercheurs ont utilisé un modèle de sujet qui permet de combiner les informations provenant de plusieurs requêtes de recherche et des résultats associés, puis de quantifier la correspondance entre les requêtes et les résultats. Ce modèle est alimenté par un algorithme d’apprentissage qui extrait des sujets d’un texte en fonction de son occurrence.
Le modèle est conçu pour établir un contexte dans lequel un type de terme est sémantiquement lié à un autre type de terme. Cela aide à fournir au système un contexte pour l’utilisation du terme. Les auteurs de l’étude ont testé divers contenus en surveillant le comportement des participants à l’étude sur le moteur de recherche dans un environnement contrôlé.
