En matière de référencement, il existe depuis longtemps une notion selon laquelle Google utilise une métrique appelée Time-To-Long-Click (TTLC), mentionnée pour la première fois en 2013 par AJ Kohn.
Depuis, Google a publié plusieurs articles de recherche qui détaillent la complexité de la mesure de la qualité de la recherche en raison de sa nature évolutive.
Plus particulièrement :
- Réponses directes
- Biais positionnel
- Amélioration des résultats publicitaires
- Caractéristiques du SERP
- variantes de mise en page des SERP
Tous ces facteurs peuvent avoir des effets variables sur la manière dont les utilisateurs interagissent avec les résultats Google et cliquent (ou non) dessus. Google dispose sans aucun doute de différents modèles de clics qui définissent les attentes en matière de comportement des utilisateurs. devrait Cliquer en fonction du type de recherche et de la position.
Cela peut s'avérer utile pour comprendre les résultats aberrants, qu'ils soient supérieurs ou inférieurs à la courbe, afin d'aider Google à améliorer la satisfaction pour toutes les recherches.
Satisfaction de recherche
L'importance de ce constat réside dans le fait qu'il peut nous aider à repenser notre compréhension des clics sur les résultats de recherche, en passant du CTR et du TTLC à une compréhension de satisfaction de recherche.
Nos pages web ne représentent qu'une partie potentielle de l'expérience globale des utilisateurs. Google a publié en 2016 un document intitulé « Intégrer les clics, l'attention et la satisfaction dans un modèle d'évaluation des pages de résultats des moteurs de recherche ».
Cet article, accompagné du code correspondant, tente d'utiliser les clics, l'attention de l'utilisateur et sa satisfaction pour déterminer la performance des résultats pour l'utilisateur et pour prédire l'action de l'utilisateur (une caractéristique essentielle de tout modèle de clic).
L'article explique ensuite que ce modèle est utile pour les recherches informationnelles de longue traîne, car « même si un petit nombre de requêtes principales représentent une grande partie du trafic d'un moteur de recherche, tous les moteurs de recherche modernes peuvent répondre assez bien à ces requêtes ».
De manière générale, le modèle examine :
- AttentionUn modèle qui prend en compte le classement, le type d'élément SERP et l'emplacement de l'élément sur la page, conjointement avec les clics, les mouvements de la souris et les étiquettes de satisfaction.
- ClicsUn modèle de probabilité de clic qui prend en compte la position dans les SERP et le fait qu'un résultat doit avoir été vu pour qu'un clic ait été effectué.
- SatisfactionUn modèle qui utilise les évaluations de la qualité de la recherche ainsi que l'interaction de l'utilisateur avec les différents éléments de recherche pour définir l'utilité globale de la page pour l'utilisateur.
Les clics sont-ils vraiment nécessaires ?
L'aspect le plus intéressant de cette recherche réside dans l'idée qu'un résultat de recherche n'a pas nécessairement besoin de recevoir un clic pour être utile.
Les utilisateurs peuvent obtenir leur réponse directement dans les résultats de recherche sans avoir besoin de cliquer pour accéder à un résultat, bien que l'article mentionne que « lors de l'examen des raisons invoquées par les évaluateurs, nous avons constaté que 42 % des évaluateurs qui ont déclaré qu'ils cliqueraient sur un résultat de recherche ont indiqué que leur objectif était de "confirmer des informations déjà présentes dans le résumé" ».
Un autre enseignement intéressant (et évident) qui ressort de plusieurs articles de recherche est l'importance des données des évaluateurs de qualité dans l'entraînement des modèles permettant de prédire la satisfaction de la recherche.
Il ne faut en aucun cas conclure à un impact direct des clics, de l'attention ou d'autres indicateurs générés par les utilisateurs sur les résultats de recherche. De nombreux tests SEO, aux résultats mitigés, ont tenté de démontrer l'influence des clics sur le classement.
Tout au plus observe-t-on une amélioration temporaire, voire aucune ? Cela suggère que, s'agissant d'une mesure d'évaluation, ce type de modèle pourrait servir à l'entraînement de systèmes internes qui prédisent le positionnement idéal des résultats de recherche.
Modèles Click
Aleksandr Chuklin, ingénieur logiciel chez Google Research Europe et expert en recherche d'informations, a publié en 2015 un article et un site web associé qui évaluent différents modèles de clics pour la recherche web.
Cet article est intéressant car il examine différents modèles et souligne leurs forces et leurs faiblesses respectives. Quelques points à retenir :
Les modèles peuvent :
- Considérez tous les résultats comme égaux.
- Ne prenez en compte que les résultats qui auraient été examinés (de haut en bas).
- Examinez les instances de session unique à clics multiples.
- Consultez la section « persévérance » après un clic (TTLC).
- Analysez la distance entre le clic actuel et le dernier document cliqué pour prédire la navigation de l'utilisateur dans les SERP.
De plus, cela permet de comprendre que les modèles de clics peuvent être très utiles à Google au-delà de la simple satisfaction des résultats de recherche, en l'aidant à comprendre le type de recherche.
Les requêtes de navigation sont les plus fréquentes sur Google et les modèles de clics peuvent être utilisés pour déterminer navigation comparé à informationnel et transactionnel Les requêtes. Le taux de clics pour ces requêtes est plus prévisible que pour les deux dernières.
Emballage en place
Comprendre les modèles de clics et la manière dont Google les utilise pour évaluer la qualité des résultats de recherche peut nous aider, en tant que spécialistes du référencement, à comprendre les variations du CTR lors de l'analyse des données de Google Search Console et de Search Analytics.
On constate souvent que les termes de marque ont un taux de clics (CTR) de 60 à 70 % (navigationnel), et que certains résultats (pour lesquels nous sommes pourtant bien positionnés) enregistrent des clics inférieurs aux prévisions. Paul Shapiro s'est penché sur ce phénomène en 2017 dans un article proposant une métrique (Score z modifié) pour les valeurs aberrantes du CTR telles que rapportées dans Google Search Console.
Outre des outils comme celui-ci, il est important de comprendre plus globalement que Google a beaucoup évolué depuis les dix liens bleus, et que de nombreux éléments, et pas seulement une balise titre attrayante, ont un impact sur les clics.
Maintenant que Google a établi l'importance de la satisfaction des résultats de recherche, les spécialistes du référencement peuvent-ils faire quelque chose pour optimiser ce point ?
- Sachez que chercher à savoir si le CTR affecte directement la recherche est probablement une impasse : même si c’était le cas, l’impact se ferait très probablement sentir sur les recherches non transactionnelles de longue traîne.
- Google souhaite donner leur Offrez à vos utilisateurs une expérience exceptionnelle. Votre annonce n'en est qu'un élément parmi d'autres ; veillez donc à enrichir cette expérience.
- Assurez-vous de bien comprendre les consignes d'évaluation de la qualité du référencement. La conception, le contenu et le développement de votre site peuvent fortement influencer la manière dont Google évalue votre expertise, votre autorité et votre fiabilité.
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by JR Oakes
Source: searchenginewatch.com
