Au cours des deux dernières décennies, le référencement a été une question de visibilité linéaire. Votre site Web se classe pour plus de mots-clés dans des positions plus élevées, ce qui, à son tour, génère plus de clics et a été comparé par le nombre total d’opportunités de recherche (MSV) et par des comparaisons de classement par rapport à vos concurrents.
Ce modèle a bien fonctionné car la recherche fonctionnait dans une réalité partagée, et même avec la personnalisation « légère » que Google apportait, il existait une page de résultats de recherche reconnaissable et en grande partie reproductible. Ces critères de réussite étaient universellement connus, reproductibles, évolutifs et compréhensibles lors de l’achat des services de référencement.
Le dernier virage de Google vers l’intelligence personnelle poursuit un changement que nous avons observé au cours des deux dernières années avec l’accessibilité et l’adoption croissantes de l’IA. Même avant l’intelligence personnelle, nous avons constaté que les résultats produits par tous les LLM variaient considérablement selon les utilisateurs et étaient rarement reproductibles. Il ne s’agit pas simplement d’avoir une interface d’IA superposée à la recherche, mais c’est un passage des résultats de recherche partagés au sein d’une réalité partagée à la recherche personnelle étant la recherche par défaut.
Cela fait passer la recherche telle que nous la connaissons d’une « recherche personnalisée » à une recherche basée sur les habitudes de l’utilisateur, sensible à la mémoire et façonnée par l’empreinte numérique globale, les préférences et les expériences des utilisateurs.
Pour les utilisateurs, cela façonne la manière dont les gens recherchent et s’éloignent de la notion de « trouvez-moi des informations » pour « trouvez-moi une solution ». À mesure que la recherche par recherche/IA devient plus conversationnelle, que les parcours deviennent plus multimodaux, moins linéaires et que les utilisateurs ont accès à plus d’informations que jamais, nous évoluons de la longue traîne à la queue infinie.
De la longue queue à la queue infinie
Au cours des deux dernières décennies, la façon dont nous parlons de recherche s’est concentrée sur les mots-clés, les divisant généralement en requêtes à courte traîne et à longue traîne, où une recherche à courte traîne pourrait être quelque chose comme « vacances pas chères » et une requête longue traîne serait plus spécifique, comme « vacances pas chères pour les familles en Europe ». Lorsque la recherche vocale a commencé à gagner du terrain, nous avons constaté une évolution vers des recherches basées sur des questions, ce qui a conduit à une économie de référencement entièrement construite autour d’un contenu axé sur les questions et d’une découverte basée sur l’information en haut de l’entonnoir.
Queue courte > Queue longue > Queue infinie
Ce modèle avait du sens lorsque la plupart des recherches se faisaient au même endroit (la barre de recherche), mais aujourd’hui, ce n’est plus le cas car les gens effectuent désormais des recherches via Google, TikTok, Instagram, les plateformes sociales et les LLM. Cela signifie que la recherche est devenue multimodale et multiplateforme, s’étendant au-delà des requêtes tapées vers la voix, les images, la vidéo et les invites conversationnelles, créant des parcours utilisateur fragmentés, imprévisibles et loin des chemins clairs et linéaires que nous avions autrefois tracés, et ce dans lequel nous entrons maintenant est ce que j’appelle la queue infinie.
À l’ère des mots-clés uniquement, les utilisateurs opéraient dans des limites claires et essayaient de choisir les bons mots parce qu’ils comprenaient que le système dépendait de ces mots. Pendant ce temps, les outils de recherche de mots clés reflétaient un ensemble fini et mesurable d’expressions, ce qui donnait l’impression que l’univers des termes de recherche était vaste mais finalement dénombrable, quelque chose que nous pouvions quantifier et modéliser. C’est précisément la base sur laquelle l’industrie du référencement s’est construite.
La recherche par IA change cette dynamique en supprimant bon nombre de ces contraintes et en nous faisant passer à des interactions en langage naturel, à des sorties multimédias mixtes et à un raffinement conversationnel. Les gens ne ressentent plus de pression pour compresser leur intention dans des phrases soigneusement conçues et peuvent à la place exprimer ce qu’ils veulent de la manière qui leur semble naturelle. Ceci est conforme aux principes de théorie de la recherche d’informations qui décrivent les utilisateurs comme des chasseurs se déplaçant entre les patchs tout en pesant constamment l’effort par rapport à la récompense. Lorsque les frictions diminuent, l’exploration augmente et l’IA réduit considérablement ces frictions, permettant aux utilisateurs de rechercher des nuances sans le même coût cognitif.
À mesure que le coût du raffinement/de l’effort supplémentaire de l’utilisateur approche de zéro, les utilisateurs supposent que le modèle les interprétera correctement et expérimentera donc plus librement. À mesure que la personnalisation s’approfondit, les frictions diminuent encore davantage. L’IA décharge simultanément l’effort cognitif d’un utilisateur en encadrant les réponses, en structurant les comparaisons et en rassemblant des informations provenant de plusieurs sources afin que les utilisateurs n’aient plus besoin d’ouvrir plusieurs onglets, de lire plusieurs articles et de comparer manuellement les options puisque le système peut synthétiser et résumer en leur nom.
Recherche de mots clés pour The Infinite Tail
Si l’espace de requête est effectivement infini, la recherche de mots clés ne peut pas rester un processus consistant à construire une liste fixe et à tenter de classer chaque terme individuellement.
La recherche de mots clés traditionnelle supposait un ensemble de demandes relativement stable. Vous avez identifié les termes principaux, développé la longue traîne, répondu aux FAQ, les avez regroupés en clusters et cartographié le contenu en conséquence. Le succès signifiait une couverture accrue dans cet univers mesurable.
Avec la queue infinie, au lieu d’optimiser pour un ensemble prédéfini de mots-clés, nous optimisons pour l’expansion et la satisfaction des intentions.
Les requêtes de diffusion sont les extensions qu’un système d’IA génère lorsqu’il explore les variations adjacentes, les angles de comparaison, les contraintes et les facteurs de décision autour d’une tâche. Une simple question sur « plages tranquilles en novembre » peut rapidement aborder des sujets tels que les niveaux de foule, les itinéraires de vol, les options de restauration, la sécurité, l’accessibilité à pied et les limites budgétaires. Votre contenu n’a pas besoin d’être classé pour chaque formulation individuelle, mais il doit prendre pleinement en charge l’espace de décision plus large entourant la tâche.
Les requêtes de mise à la terre servent de couche de validation du système. Ces contrôles proviennent de sources fiables, de données structurées, d’examens et de signaux corroborants pour réduire les hallucinations et les risques. Si votre marque n’est pas solidement ancrée au travers de signaux d’entité clairs, d’une couverture thématique approfondie, d’informations structurées et d’une validation externe crédible, elle a moins de chances d’être choisie lorsque le système doit justifier sa réponse.
La recherche de mots clés se développe désormais dans deux directions distinctes.
Premièrement, cela passe d’extracteur à exploratoire, et au lieu de simplement collecter des phrases, nous examinons comment les tâches se décomposent, comment les parcours des utilisateurs se déroulent étape par étape et où l’intention se ramifie naturellement. Nous cartographions les problèmes et les cas d’utilisation réels, les problèmes que les utilisateurs tentent de résoudre, et pas seulement les termes de recherche qu’ils utilisent comme véhicules pour passer de A (le problème) à B (la solution).
Cela devient également beaucoup plus contraint au niveau de la marque. Dans un modèle de classement probabiliste, l’autorité a tendance à se regrouper autour de catégories clairement définies. Un modèle de classement probabiliste est un modèle qui estime la probabilité qu’un élément de contenu satisfasse une intention déduite spécifique, plutôt que de lui attribuer une position fixe pour un seul mot-clé.
Essayer de classer tout, même vaguement lié, dans la recherche de trafic, affaiblit vos signaux. Une couverture large et floue érode votre position au sein d’un seul cluster d’intention. La démarche stratégique consiste alors à aller plus étroit et non plus large.
Vous devez ensuite définir la catégorie dans laquelle vous souhaitez être le choix par défaut, puis créer une couverture dense et interconnectée autour de cas d’utilisation réels au sein de cet espace. Renforcez la clarté de l’entité, les signaux de confiance et le renforcement comportemental afin que les mécanismes d’ancrage vous reconnaissent systématiquement comme une autorité fiable – et c’est là que la construction de votre marque commence à se développer dans la recherche par IA.
En termes pratiques, cela signifie cesser de se demander sur combien de mots-clés vous pouvez vous classer et plutôt vous concentrer sur la manière dont vous résolvez complètement une classe de problèmes définie et sur la cohérence avec laquelle le système associe votre marque à cet espace de solutions. Vous faites ensuite du marketing comme un diable auprès de votre public et obtenez un effet de levier lors de la prochaine vague de recherche personnalisée.
Dans la queue infinie, la croissance du trafic ne vient plus de la capture de petites variations de mots clés. Cela vient du fait d’augmenter la probabilité que votre marque soit sélectionnée sur d’innombrables chemins de diffusion au sein d’un domaine d’expertise clairement défini.
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Image en vedette : Roman Samborskyi/Shutterstock
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