Des mots-clés au contexte : Comment l'Entité-SEO renforce la visibilité de la voie KI

Les mots-clés sont, hier comme aujourd'hui, un élément important de toute stratégie de référencement efficace, ce qui pose problème. Toutefois, à une époque où l'intelligence artificielle est en plein essor, l'objectif devient de plus en plus difficile à atteindre : il s'agit de passer d'une simple correspondance de mots clés à une analyse plus poussée des contenus, des concepts et des thèmes sémantiques basée sur l'intelligence artificielle dans un réseau de référencement. Avec les aperçus de Google AI et le mode AI déjà utilisé aux États-Unis, de nombreuses questions se posent à propos de l'optimisation classique de la machinerie. C'est là que l'Entité-SEO entre en jeu. En effet, au lieu d'optimiser les bases, il s'agit de faire en sorte que les thèmes et les éléments, également appelés "choses" au sens sémantique du terme, soient clairs et compréhensibles pour les machines. Pour la nouvelle génération, il s'agit d'une excellente solution pour le travail classique par mots-clés.

Le référencement d'entités se présente donc au premier coup d'œil comme un concept de la phase "classique" du référencement, alors que Google 2012 a créé le Knowledge Graph, une banque de données sémantiques sur les entités et leurs relations à l'intérieur de l'entreprise. Cette base a déjà été développée dans le contexte des LLM (Large Language Models) et constitue aujourd'hui le fondement de nombreux systèmes d'information sur les connaissances, non seulement chez Google, mais aussi chez d'autres entreprises.

Comment fonctionne également Entity-SEO, pourquoi est-il essentiel pour les systèmes de gestion du LLM et comment les ingrédients peuvent-ils être utilisés de façon optimale ?

Le terme "entité" est issu de la philosophie et désigne ici ce qui existe pour quelqu'un, comme un "point" ou une "entité". Plus tard, le terme a été utilisé en informatique, par exemple dans les banques de données, où les entités sont des objets distincts tels que des personnes, des produits ou des objets. Dans le domaine du référencement, le terme joue un rôle important, étant donné que ces machines cherchent à ce que les entrées ne soient pas seulement des mots-clés, mais aussi des concepts et des liens à comprendre et à comprendre comment un thème est lié à d'autres éléments.

Depuis l'introduction du Knowledge Graph en 2012, Google s'efforce d'analyser les entrées non seulement sur la base de mots isolés, mais aussi de déterminer la signification des mots.

C'est ainsi que l'on peut se demander si le mot "Apple" désigne l'entreprise technologique ou le fruit de son travail. Cette capacité à comprendre les liens contextuels constitue aujourd'hui une base essentielle pour les systèmes gérés par l'intelligence artificielle, tels que les aperçus de l'IA de Google ou le mode IA, et permet au référencement d'entités d'être encore plus efficace.

Une "entité" est, dans le contexte du référencement, une donnée qui ne peut être identifiée :

• un produit,
• eine Person,
• ein Ort oder
• ein Konzept.

Un exemple concret, qui permet de vérifier ce point, est l'opposition entre le mot "Jaguar" en tant qu'automobile ou en tant que véhicule. Il s'agit ici de deux entités différentes, que Google ne peut distinguer qu'à l'aide des contextes.

Google a analysé cette différence pour en déduire qu'il s'agissait d'une erreur :

• le contexte inhallique,
• Verknüpfungen sémantiques dans le texte,
• des bases de données et des liens externes (Wikipedia, Wikidata, Netzwerke ou schema.org).

Si une page est différente d'une autre, il est plus facile pour Google de l'identifier et, par exemple, de la placer dans le cadre des réponses générées par l'IK.

Illustration 1 : Entités et leurs effets - Exemple d'un café organisé

Les entités doivent donc être clairement structurées et contrôlées non seulement sur leur propre site web, mais aussi dans le cadre de l'écosystème sémantique du web (y compris externe), par le biais d'échanges, de données structurées, de backlinks et autres.

Les changements sémantiques décrivent les relations inhalliques entre les termes, les éléments ou les thèmes à l'intérieur d'un texte, sans tenir compte de la terminologie utilisée. Ils aident ainsi les auteurs à comprendre comment les éléments se combinent, quels sont les concepts qui se rejoignent et dans quel contexte ils s'inscrivent. Les liens sémantiques se fondent sur les notions de valeur, de logique et de pertinence thématique, tout comme les liens entre les mots-clés. Ainsi, un article sur les "briques électriques" n'est pas seulement lié au terme "briques électriques", mais aussi à des termes similaires tels que "inscription sur la plaque", "durée de vie" ou "technologie de l'eau". En raison d'une structure sémantique déficiente, de liens internes sinueux et de formulations précises, un texte peut être intégré dans un réseau thématique de plus grande envergure, ce qui est positif pour son accessibilité et son intégration dans de tels systèmes.

Illustration 2 : Le chemin des mots-clés vers la pertinence sémantique

Si de tels systèmes peuvent être évalués, et que les notions et les thèmes sont toujours étroitement liés, il faut les intégrer dans des embases technologiques homogènes. Il s'agit donc d'une description technique de la langue sous forme de chiffres à l'intérieur d'un espace multidimensionnel. C'est dans ce cadre que sont positionnées les balises, c'est-à-dire dans quelles zones inhalliques elles se situent typiquement. C'est ainsi que des notions telles que "climat", "émissions de CO₂", "érosion" et "gaz à effet de serre" sont placées à des endroits différents, alors qu'elles sont formulées de manière tout à fait différente. La position dans le texte ne dépend pas de la forme ou de l'épaisseur des mots, mais de la force avec laquelle ils sont utilisés dans des contextes différents. Cela permet à ces systèmes d'identifier la relation inhallique entre les catégories et de fournir des résultats pertinents.

Il est possible de le faire grâce à des modèles linguistiques modernes tels que BERT, MUM ou Gemini, qui permettent d'analyser ces liens inhalliques dans l'arrière-plan. Cela ne se fait pas seulement à l'aide de mots isolés, mais aussi par l'identification des besoins sémantiques et des éléments déterminants. C'est ce que l'on appelle, pour le domaine du référencement, le "sémantisme" : La position sémantique est aujourd'hui plus importante que le mot exact. Les contenus, qui sont bien structurés sur le plan thématique et qui établissent des liens solides entre les entités pertinentes, sont mieux compris par l'IC et ont donc de meilleures chances d'être mis en valeur par des outils de recherche appropriés.

Les Embeddings constituent donc la base technologique du concept KI : ils permettent de mettre en relation des notions, des concepts et des thèmes dans un cadre d'utilisation à plus grande échelle et constituent donc un élément central du référencement moderne des entités dans le contexte de l'approche KI.

Illustration 3 : Vecteur sémantique - La place des notions dans le thème du "café organisé".

Un magasin en ligne B2B, qui propose des produits de consommation courante et des articles pour la gastronomie, a publié un rapport sur le thème "Le café bio dans la gastronomie". Si le thème central est le "café biologique", le texte contient automatiquement des phrases telles que "Cafetières certifiées biologiques", "Production respectueuse de l'environnement", "Commerce équitable", "Arôme intense", "Caractéristiques du café", "Qualité de l'environnement" ou "Certifications pour les professionnels de la gastronomie". Ces critères se situent dans un rapport inhalant avec le thème principal et aident les auteurs à mieux comprendre le texte. Je mehr solcher sinnvoller Verknüpfungen vorhanden sind und je klarer sie strukturiert sind, desto wahrscheinlicher wird es, dass der Beitrag bei verschiedenen, auch verwandten Suchanfragen gefunden wird. C'est ainsi que la perspective n'est pas seulement celle d'un mot-clé, mais aussi celle d'un thème général concernant le café sain dans la gastronomie. Comment l'ensemble peut-il être mis en pratique ?

C'est ainsi qu'il est possible de mettre en place une stratégie d'échange d'informations dans le cadre de la mise en œuvre :

• Rapport sur différents aspects (par exemple, café bio ou café conventionnel)
• Études de cas sur les entreprises gastronomiques qui consomment du café bio
• Interviews avec des producteurs de café et des experts
• FAQ-Seiten sur les certifications et la santé
• Glossaire avec des exemples de thèmes

Les grands modèles de langage (LLM) visent à fournir non seulement des informations, mais aussi des réponses qui tiennent compte du contexte et qui sont intelligentes. Cela dépasse de loin la fonction classique d'une machine à écrire : Au lieu de se contenter d'indexer et d'écouter les sites web, les systèmes KI ont pour objectif de fournir à l'utilisateur des réponses techniques sur la base d'une analyse individuelle. Ces réponses proviennent directement de sources et d'éléments pertinents.

Pour apporter ces réponses contextuelles, les systèmes KI sont constitués d'éléments qui présentent les trois caractéristiques suivantes :

Cela ne concerne pas seulement les systèmes KI de Google. Gemini, Perplexity, ChatGPT et d'autres systèmes KI fonctionnent tous selon des principes identiques : ils utilisent le traitement sémantique, afin que les entrées soient mieux comprises et que des réponses appropriées soient générées. Le référencement d'entités n'est donc pas seulement important pour Google, mais aussi pour tout système basé sur l'intelligence artificielle.
Lorsqu'un internaute, par exemple dans le cadre de ChatGPT sur le thème "Conseils et alternatives pour le consommateur de café biologique", s'interroge, le moteur de recherche lui propose différentes entités pertinentes telles que "commerce équitable", "café au lupin", "café vert", "achat respectueux de l'environnement" ou encore "qualité du café". Ces informations sont regroupées en fonction de leur contexte et peuvent être combinées de manière efficace avec l'attention des utilisateurs en ce qui concerne la santé, l'environnement et la sécurité. Il en résulte des réponses précises et thématiques qui s'appuient largement sur la logique des mots-clés.

L'optimisation générative des moteurs (GEO) modifie l'optimisation classique des moteurs en mettant l'accent sur les formes et les systèmes sémantiques générés par l'intelligence artificielle. Il s'agit donc d'utiliser des éléments de manière à ce que ces machines et les modèles génératifs de l'IK puissent être mieux compris et interprétés. L'entité-SEO est donc un élément central de la GEO et comprend des méthodes telles que des données structurées, des liens de qualité et des éléments durables, afin d'améliorer la visibilité des résultats traditionnels et des résultats génératifs.

Le référencement d'entités n'est pas un concept universel. En réalité, dans le contexte de l'approche fondée sur l'intelligence artificielle, ce concept acquiert une nouvelle importance. Des systèmes tels que Google AI Overviews, ChatGPT ou Perplexity analysent les informations non seulement sur la base des mots clés, mais aussi sur les entités qui les composent. Ils s'intéressent aux entités, aux relations, au contexte et à l'autorité, afin de générer des réponses appropriées.

Il n'en reste pas moins que chaque plateforme dispose, après les premières analyses, d'une base de données différente. Alors que, par exemple, ChatGPT Wikipedia a été mis en place, Google AI Overviews se concentre davantage sur LinkedIn, Reddit et YouTube. Perplexity s'oriente donc de plus en plus vers des contenus issus de la communauté. Malgré ces différences, il existe un partenaire commun : Tous les systèmes fonctionnent de manière sémantique. Il faut savoir comment les choses se passent dans les documents, quels sont les thèmes qui se rejoignent et quelle est la meilleure façon de les comprendre.

C'est là qu'intervient Entity-SEO. Il s'agit de structurer les entrées de manière à ce qu'elles soient faciles à manipuler, qu'elles aient un contenu contextuel et qu'elles soient parfaitement vérifiées. Si l'on définit des entités, que l'on lie des entrées thématiquement très variées et que l'on crée des requêtes très pertinentes, on a plus de chances d'obtenir des extraits de KI et d'être unanime sur la plateforme.
Le référencement classique n'est donc pas aboli, mais amélioré. Les mots-clés sont pertinents, mais sans contexte sémantique, ils ne sont pas pertinents. Le référencement d'entités offre une base stable dans une société d'information critique fragmentée : Il offre la clarté, la structure et la sécurité, aujourd'hui et dans le futur, des systèmes de ce type générateurs.