Semrush est heureux d'annoncer une modification majeure de l'un de ses algorithmes d'apprentissage automatique. Notre base de données française a donc maintenant plus de mots clés et un niveau plus élevé de précision du volume de recherche !
Qu'est-ce qui a changé ?
- La base de données de mots clés de Semrush France a atteint 1,4 milliard de mots clés.
- Nous avons adopté un algorithme d'apprentissage automatique plus performant pour calculer les volumes de recherche des mots clés de la base de données française.
Pourquoi nous avons changé notre algorithme ?
À l'heure actuelle, il existe de nombreuses possibilités pour trouver des données sur le volume de recherche.
Ce que nous voulions, c'est une solution capable de combiner tous les avantages des outils d'analyse de mots clés déjà présents sur le marché, tout en évitant leurs écueils. Et nous avons réussi !
Google Keyword Planner
Google a conçu Google Keyword Planner pour aider les entreprises à sélectionner leurs mots clés pour les campagnes publicitaires et à lancer leurs annonces. Cependant, il y a quelques nuances à connaître.
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Google Search Console
Vous ne trouverez pas de volume de mot clé, de volume de recherche ou quoi que ce soit contenant le mot "volume" dans Google Search Console. Il existe cependant une métrique très proche de celle-ci : impressions. Impressions dans GSC vous indique exactement combien de fois votre résultat de recherche a été vu sur la SERP d'un mot clé spécifique.
Si la page de votre domaine est classée tout en haut d'une SERP, alors 1 impression = 1 recherche. À partir de ces informations, vous pouvez mesurer le volume de recherche exact d'un mot clé.
| Avantages | Inconvénients |
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Google Search Console comme valeur de référence pour la précision
Comme indiqué ci-dessus, il est possible de mesurer le volume de recherche réel d'un mot clé en se basant sur le nombre d'impressions de la page la mieux classée rapporté dans GSC. C'est pourquoi nous avons choisi d'utiliser cette valeur (impressions des classements en première position) comme référence dans notre étude de la précision de notre nouvel algorithme dans la base de données US.
Cette étude a prouvé que Semrush est désormais la source de volume la plus précise aux États-Unis parmi les principaux concurrents connus. Vous trouverez plus de détails dans l'article de blog consacré à la méthodologie de l'étude US.
Plateformes tierces (Semrush, Moz, Ahrefs, et autres)
Enfin, des plateformes comme Semrush, Moz ou Ahrefs proposent une métrique de volume de recherche au moyen d'outils et de rapports permettant d'étudier des mots clés dans leurs bases de données respectives. Grâce à ces outils, vous pouvez consulter les statistiques d'un mot clé, même si votre site n'est pas classé pour celui-ci, et vous pouvez découvrir les mots clés pour lesquels le site de votre concurrent est classé.
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Pour résumer, les inconvénients de vos options actuelles concernent les mots clés manquants, les mots clés similaires regroupés en un seul volume et les estimations peu fiables à partir des données clickstream.
Nous sommes heureux d'annoncer que grâce à notre récente mise à jour, nos données sont encore plus fiables qu'auparavant.
En nous appuyant sur notre étude des principales entreprises SaaS sur le marché US, nous avons constaté que Semrush présentait systématiquement le volume de recherche le plus précis parmi les plateformes SEO connues du secteur, pour les anciens et les nouveaux mots clés, quelle que soit leur taille.
Comme cette mise à jour de la base de données française correspond à la mise à jour effectuée aux États-Unis, nous nous attendons à des résultats similaires.
Croissance de la base de données
La base de données de mots clés française de Semrush se démarque clairement de celles des autres concurrents, comme Ahrefs.
La taille de notre base de données française est passée de 1,2 à 1,4 milliard de mots clés. C'est presque 1 milliard de mots clés de plus que ce que vous trouverez dans la base de données France d'Ahrefs !
Détails de la mise à jour de l'algorithme d'apprentissage automatique
Pour rassembler toutes les forces disponibles, nous avons augmenté nos sources de données et ajouté quelques nouveaux algorithmes à la mécanique.
L'apprentissage automatique est un peu comme Pac-Man, plus il consomme de données, plus il devient fort. Et il atteint alors les niveaux supérieurs !
Quoi de neuf :
- Cinq fois plus de sources de données que l'algorithme précédent
- L'ajout d'un algorithme de traitement du langage naturel (TLN, ou NLP en anglais) qui définit la popularité et les tendances de différents sujets
- L'ajout d'un algorithme de détection des anomalies qui valide les données de haute qualité provenant de nos fournisseurs de données
Désormais, grâce à un plus grand nombre de sources de données, notre algorithme identifie davantage de modèles, ce qui le rend donc plus performant.
L'avantage d'un algorithme d'apprentissage automatique, c'est qu'il ne cesse d'apprendre !
Chaque mois, l'algorithme devient plus pertinent et comprend davantage de tendances. Tous les événements imprévisibles du mois dernier sont des leçons qui informent l'algorithme pour la suite.
Comme indiqué ci-dessus, cette mise à jour correspond à celle que nous avons déjà effectuée sur nos bases de données américaine, britannique et australienne.
Aux États-Unis, l'étude que nous avons menée a révélé que le nouvel algorithme était plus précis que ceux des concurrents les plus connus sur le marché.