Les mots-clés LSI (indexation sémantique latente) sont des mots et des expressions qui aident les moteurs de recherche à comprendre le contexte d’une page, et pas seulement son mot-clé principal.
En SEO, les termes associés permettent d’éviter un contenu superficiel, d’élargir la couverture d’un sujet, de cibler un plus grand nombre de requêtes et de démontrer aux moteurs de recherche comme aux utilisateurs que vous maîtrisez réellement un domaine.
- Mots-clés LSI et algorithmes de recherche modernes
- Qu’utilise Google aujourd’hui ?
- L’interprétation moderne des mots-clés LSI
- Pourquoi Google accorde-t-il de l’importance à cela ?
- Les mots polysémiques
- Pourquoi les internautes recherchent-ils encore « mots-clés LSI » ?
- Comment trouver des mots-clés thématiques et des termes associés ?
- Mots-clés thématiques et autorité thématique
- Réflexions finales
Mots-clés LSI et algorithmes de recherche modernes
Voici un fait qui pourrait surprendre de nombreux professionnels du SEO : Google n’utilise plus la technologie LSI depuis très longtemps.
Pas d’inquiétude ! Moi aussi, j’ai longtemps pensé que les mots-clés LSI existaient réellement ! 😂
Le terme LSI, ou indexation sémantique latente, désigne une méthode mathématique développée dans les années 1980 pour aider les ordinateurs à comprendre que différents mots peuvent avoir des significations similaires et fonctionner comme des synonymes.
Aujourd’hui, Google s’appuie sur des systèmes d’apprentissage automatique beaucoup plus avancés, notamment BERT, RankBrain et MUM.
Ces systèmes ne recherchent pas simplement des synonymes ou des mots qui apparaissent fréquemment ensemble. Ils analysent plutôt le contexte, l’intention de recherche et les relations entre les entités afin de déterminer si un contenu répond réellement à la requête de l’utilisateur.
Qu’utilise Google aujourd’hui ?
Google a depuis longtemps dépassé la simple compréhension des mots individuels et se concentre désormais sur la compréhension du contexte.
J’ai déjà mentionné les principaux modèles, mais examinons-les brièvement.
RankBrain
RankBrain a été la première intégration à grande échelle de l’apprentissage automatique dans les systèmes de classement de Google. Il a été introduit en 2015.
Son objectif principal était d’aider Google à interpréter les requêtes qu’il n’avait encore jamais rencontrées ou qu’il ne comprenait pas entièrement.
RankBrain établissait des liens entre des mots et des expressions inconnus et des concepts que l’algorithme comprenait déjà, permettant ainsi à Google de mieux déterminer l’intention de recherche et de fournir des résultats plus pertinents.
BERT
BERT a représenté une avancée majeure dans le traitement automatique du langage naturel (NLP).
Introduit en 2019, BERT a considérablement changé la manière dont Google interprète les requêtes de recherche.
Le modèle permet à Google d’analyser les mots dans leur contexte plutôt que comme des termes isolés. Il prend en compte les mots qui précèdent et suivent un terme donné, ce qui permet au moteur de recherche de mieux comprendre le véritable sens des requêtes et du contenu.
MUM
MUM a constitué l’étape suivante majeure.
Introduit en 2021, il est considérablement plus puissant que BERT.
L’une des principales caractéristiques de MUM est son architecture multimodale, qui permet à Google d’analyser simultanément du texte, des images et des vidéos. Dans l’environnement de recherche moderne, ces capacités ont encore évolué avec des systèmes avancés tels que Gemini.
Ces modèles constituent la base des Présentations IA et des architectures modernes de génération augmentée par récupération (RAG), permettant de comprendre les relations conceptuelles entre différents formats de contenu bien plus efficacement que les bases de données traditionnelles de mots-clés.
Google peut ainsi analyser les informations plus en profondeur et développer une compréhension plus complète du contenu d’une page et de l’intention de l’utilisateur.
Ces modèles constituent la base des systèmes de recherche modernes de Google et permettent au moteur de recherche de comprendre le contexte, les entités et le sens beaucoup plus efficacement qu’à l’époque de la simple correspondance entre mots-clés.
L’interprétation moderne des mots-clés LSI
Vous vous demandez peut-être : si Google n’utilise plus le LSI, pourquoi consacrer un article à ce sujet ?
La réponse est simple. Le terme s’est profondément ancré dans la culture SEO. De nombreux professionnels du SEO sont entrés dans le secteur des décennies après la création de cette technologie, mais le terme continue d’être largement utilisé aujourd’hui.
La réalité est que lorsque les spécialistes du marketing et du SEO parlent de mots-clés LSI, ils ne font généralement pas référence à la véritable indexation sémantique latente.
Ils parlent plutôt de termes thématiques, d’entités et de termes liés au contexte. Autrement dit, de mots et d’expressions qui appartiennent naturellement au même domaine thématique que le sujet principal.
Dans le passé, les mots-clés LSI étaient souvent décrits comme des synonymes ou des mots étroitement liés. Aujourd’hui, le terme est plus couramment utilisé pour désigner des mots qui appartiennent au même écosystème thématique.
Par exemple, si le mot-clé principal est « VTT », les termes thématiques associés peuvent inclure la suspension, le cadre, la transmission, le système de freinage, la sculpture des pneus, la fourche, la taille des roues et bien d’autres.
Plus le vocabulaire thématique pertinent que vous intégrez naturellement à votre contenu est riche, plus vous couvrez le sujet de manière complète.
Ces termes peuvent être des expressions courantes du secteur, des termes techniques rares, des concepts très spécialisés compris uniquement par les experts ou même des expressions familières fréquemment utilisées par les professionnels et les utilisateurs réels.
Les moteurs de recherche comprennent ainsi plus facilement que l’auteur maîtrise réellement le sujet et qu’il utilise le langage de son audience.
Pourquoi Google accorde-t-il de l’importance à cela ?
Google s’appuie fortement sur son Knowledge Graph.
Le Knowledge Graph est une immense base de données qui relie les entités et les concepts entre eux.
Lorsque Google voit des mots tels que « torréfaction », « Arabica », « Robusta », « machine à café » et « mouture » apparaître à proximité du mot « café », il comprend beaucoup plus clairement le contexte de la page.
Le même principe s’applique aux termes ambigus.
Par exemple, si une page contient le mot « Napoléon », Google doit déterminer si le contenu fait référence au personnage historique, au gâteau ou à une autre entité.
Si des mots tels que « empereur », « France », « armée » et « bataille » apparaissent à proximité, le moteur de recherche peut déduire que la page traite de Napoléon Bonaparte.
Si les mots « crème », « couches » et « dessert » apparaissent à la place, Google peut conclure que le contenu concerne le gâteau.
Ainsi, le vocabulaire thématique enrichit le contenu, clarifie le contexte et renforce la pertinence thématique d’une page.
Les mots polysémiques
On parle également de mots polysémiques, c’est-à-dire de mots qui possèdent plusieurs significations liées entre elles. Par exemple : « tête » (partie du corps, dirigeant, partie supérieure), « courir » (se déplacer rapidement, fonctionner, gérer), « léger » (luminosité, faible poids), etc.
Auparavant, les mots ambigus représentaient un défi majeur pour les moteurs de recherche. Aujourd’hui, les modèles modernes de traitement automatique du langage résolvent ce problème grâce aux représentations vectorielles. Au lieu de faire correspondre des caractères précis, l’algorithme analyse la structure complète de la phrase.
C’est pourquoi il est essentiel d’entourer les termes ambigus d’un vocabulaire riche et contextuellement associé : cela fournit à l’algorithme les indices sémantiques nécessaires pour relier les termes ambigus aux entités correspondantes dans le Knowledge Graph.
Pourquoi les internautes recherchent-ils encore « mots-clés LSI » ?
Bien que Google ait abandonné le concept traditionnel de LSI il y a de nombreuses années, le terme n’a jamais disparu du secteur du SEO.
Nous nous y sommes peut-être tout simplement trop attachés.
Aujourd’hui, lorsqu’un professionnel du SEO parle de mots-clés LSI, il ne fait généralement pas référence à la véritable indexation sémantique latente.
Le plus souvent, il parle de termes thématiques, d’entités, de termes contextuels et de vocabulaire professionnel qui permettent de couvrir un sujet de manière plus complète et de démontrer une véritable expertise.
Comment trouver des mots-clés thématiques et des termes associés ?
La recherche de mots-clés thématiques commence par quelque chose de plus important que n’importe quel outil : votre propre expertise, votre logique et votre compréhension du secteur. Il existe toutefois plusieurs méthodes et outils qui peuvent vous aider à découvrir plus efficacement les termes et les entités pertinents.
Analysez les résultats de recherche
L’approche la plus simple consiste à étudier les résultats de recherche Google. Le moteur de recherche fournit lui-même des indications sur les sujets, les termes et les entités qu’il considère comme importants pour une requête donnée.
Google Autocomplete
Commencez à saisir une requête dans la barre de recherche Google, mais n’appuyez pas sur Entrée. Google proposera automatiquement des expressions supplémentaires et des variantes de recherche.
Voici une astuce utile : après avoir saisi votre mot-clé principal, ajoutez successivement différentes lettres de l’alphabet. Chaque lettre déclenchera une nouvelle série de suggestions automatiques, ce qui vous permettra de découvrir un grand nombre de requêtes associées et de termes thématiques.
Autres questions posées
Il s’agit de l’une des sources les plus précieuses d’idées thématiques.
La section « Autres questions posées » contient de véritables questions d’utilisateurs qui révèlent des sous-thèmes importants et des sujets qui devraient idéalement être couverts dans votre contenu.
Recherches associées
En bas de la page de résultats Google, vous trouverez la section « Recherches associées ».
Ces requêtes contiennent souvent des entités, des concepts et des idées de contenu supplémentaires qui peuvent considérablement enrichir votre article.
Analyse des concurrents
Étudiez trois à cinq sites web qui se positionnent déjà correctement pour votre mot-clé cible.
Prêtez attention à leurs titres H2 et H3, à leur terminologie, au jargon du secteur et aux expressions inhabituelles.
Examinez également attentivement leurs sections FAQ et la structure de leurs articles. Les entités thématiques importantes sont souvent dissimulées dans ces sections.
Knowledge Graph
Explorez ce que Google sait déjà sur votre sujet.
Par exemple, si vous recherchez « VTT », Google peut afficher un panneau Knowledge Panel à côté des résultats de recherche.
Examinez-le attentivement. Ces panneaux contiennent souvent des entités associées, des caractéristiques, des marques, des catégories et d’autres éléments thématiques importants.
Intelligence artificielle
L’IA peut également être un excellent outil pour découvrir le vocabulaire thématique.
La clé consiste à poser la bonne question.
Par exemple, pour rechercher des termes associés au sujet « recherche de mots-clés », vous pouvez utiliser une consigne telle que :
Liste les termes thématiques associés au mot-clé principal « recherche de mots-clés » sans utiliser l’expression « recherche de mots-clés » elle-même.
La réponse peut inclure des termes tels que volume de recherche, SERP, mots-clés de longue traîne, intention de recherche, positions, concurrence et de nombreux autres concepts associés au sujet.
Utilisez les bons outils SEO
Les outils SEO spécialisés peuvent considérablement accélérer le processus de recherche de mots-clés thématiques.
KeywordStat peut identifier les termes thématiques associés en quelques clics, ce qui rend la préparation du contenu beaucoup plus efficace.
Rétro-ingénierie
Abordez le problème comme un expert.
Examinez les pages performantes qui se positionnent dans les résultats de recherche et identifiez les entités, les concepts et les termes qui y apparaissent le plus fréquemment.
Créez une carte des associations thématiques
Commencez par votre sujet principal et créez autour de lui une carte des associations.
Par exemple, si votre sujet est celui des recettes, les concepts associés peuvent inclure les protéines, les vitamines, la nutrition, la santé, les calories, les ingrédients, les méthodes de cuisson et la préparation des repas.
Continuez ensuite à développer chaque branche en ajoutant d’autres concepts et termes associés.
Cette méthode vous permet de créer rapidement une liste complète de mots-clés thématiques tout en développant une meilleure compréhension de la structure de votre futur article.
Mots-clés thématiques et autorité thématique
Comment ces deux concepts sont-ils liés ?
La réponse est assez simple. Google recherche des signaux indiquant que votre page appartient réellement à un sujet donné et que vous possédez une véritable expertise dans ce domaine, plutôt que d’avoir simplement créé du contenu autour d’un mot-clé particulier.
Si vous maîtrisez réellement votre sujet, vous connaissez naturellement un grand nombre de termes du secteur, de concepts, d’entités et d’expressions professionnelles qui lui sont associés.
Plus vous intégrez naturellement de vocabulaire thématique pertinent à votre contenu, plus il devient facile pour les moteurs de recherche de comprendre à quel point vous couvrez le sujet en profondeur.
Cela ne signifie pas que vous devez forcer des mots-clés dans chaque paragraphe. Les termes thématiques doivent apparaître naturellement lorsque vous développez le sujet en profondeur.
Lorsque les moteurs de recherche constatent régulièrement la présence d’entités, de concepts et de termes pertinents dans votre contenu, ils acquièrent davantage de confiance dans le fait que votre page traite réellement du sujet et ne cherche pas simplement à se positionner sur un mot-clé.
Réflexions finales
À ce stade, vous avez probablement compris que la plupart des spécialistes du marketing et du SEO utilisent le terme « mots-clés LSI » de manière quelque peu inexacte.
Nous nous sommes simplement habitués à cette terminologie, même si la technologie d’origine n’est plus utilisée par les moteurs de recherche modernes.
Cela dit, il n’y a aucun problème à continuer à utiliser ce terme, à condition de comprendre ce qu’il signifie réellement.
Aujourd’hui, lorsque l’on parle de mots-clés LSI, il ne s’agit généralement pas d’indexation sémantique latente. Il s’agit plutôt de mots-clés thématiques, d’entités, de terminologie professionnelle, de vocabulaire contextuel et de concepts sémantiquement associés.
Si c’est ainsi que vous comprenez le terme, vous pouvez tout à fait continuer à l’utiliser.
Vous pouvez intégrer ces termes thématiques à votre stratégie SEO afin d’enrichir votre contenu, de démontrer votre expertise et d’aider les moteurs de recherche à mieux comprendre le sujet traité sur votre site web.
En définitive, l’objectif n’est pas d’ajouter davantage de mots-clés. L’objectif est de couvrir un sujet aussi complètement que possible et de communiquer dans le langage de votre audience.
C’est tout pour moi. Merci d’avoir lu cet article. N’hésitez pas à consulter les autres ressources de ce blog et à utiliser nos outils de recherche et d’analyse de mots-clés.
