Le classement des passages (Passage Ranking) est un algorithme intelligent conçu pour analyser des sections ou des fragments individuels d’une page afin d’évaluer leur pertinence par rapport à une requête de recherche.
C’est ainsi que Google classe les différents passages d’une page, et pas uniquement la page dans son ensemble.
- Comment Google trouve-t-il une réponse au milieu d’un article très long ?
- Comment fonctionne le classement des passages ?
- Exemple de fonctionnement du classement des passages
- Démystification des idées reçues
- Comment optimiser le contenu ?
- Le concept de segmentation sémantique
- Le « sandwich contextuel » pour les rédacteurs
- Liens d’ancrage
- La logique du travail avec les mots-clés de longue traîne
- Comment vérifier si un texte est optimisé pour le classement des passages ?
- Conclusion
Comment Google trouve-t-il une réponse au milieu d’un article très long ?
Imaginez qu’un utilisateur saisisse une requête très précise dans Google. Prenons ma niche comme exemple. Comment déterminer si un mot-clé donné peut se positionner ? Comme vous le comprenez, ce mot-clé possède une faible difficulté.
Autrefois, le moteur de recherche affichait simplement des pages qui expliquaient ce qu’est la difficulté des mots-clés, etc. Aujourd’hui, Google est capable de trouver une réponse précise même au milieu d’un guide détaillé, d’un article PDF, etc.
C’est précisément pour cette raison qu’une technologie appelée **Passage Ranking** a été créée.
Cette technologie existe depuis déjà longtemps. Vous savez, je pouvais littéralement sentir du bout des doigts que cela était possible… J’appelais autrefois cette approche les « îlots de contenu » et je créais des îlots de contenu supplémentaires pour rendre ces informations plus faciles à trouver.
Aujourd’hui, l’importance du classement des passages ne cesse d’augmenter, car la recherche moderne est de plus en plus intégrée aux modèles de LLM, aux Présentations IA, aux systèmes RAG, aux assistants IA, etc.
Tous ces systèmes fonctionnent selon un principe similaire : ils recherchent les informations nécessaires sur une page. Ils ne se contentent plus de classer la page entière.
Par conséquent, si votre contenu est constitué de blocs sémantiques structurés et de qualité, vous bénéficiez d’un avantage supplémentaire, non seulement dans la recherche classique, mais également pour être cité par l’intelligence artificielle.
Comment fonctionne le classement des passages ?
Examinons un peu la théorie. Google ne crée pas une page distincte pour chaque paragraphe et n’indexe pas chaque fragment d’une page comme un document indépendant. La page est analysée dans son ensemble, puis Google identifie à l’intérieur un passage précis qui répond à une question spécifique.
J’ai remarqué une amélioration intéressante du processus : l’utilisation d’ancres nommées explicites dans les balises H2 et H3 aide considérablement Google à traiter la structure du document. Cela permet au moteur de recherche de générer des liens directs vers des sections spécifiques dans les résultats de recherche et de diriger les utilisateurs directement vers le bloc sémantique pertinent, sans qu’ils aient à parcourir manuellement un article très long.
Google est passé du classement traditionnel à l’analyse des blocs sémantiques, car auparavant les moteurs de recherche évaluaient principalement un document dans son ensemble. Ils analysaient l’autorité du domaine, le profil de liens entrants, l’optimisation de la page en fonction des mots-clés, les signaux utilisateurs, le volume de texte, le score de spam, le contenu superflu, etc.
Le principal problème était que les contenus experts de grande qualité contenaient des informations importantes, mais que ces informations étaient parfois enfouies très profondément dans le texte. Les utilisateurs ne recherchaient pas nécessairement ces requêtes et ne voyaient donc jamais les réponses correspondantes.
Le classement des passages a permis de résoudre ce problème. Google ne considère plus une page uniquement comme un document unique : il est capable d’analyser les différents blocs sémantiques qui la composent.
Les progrès du traitement automatique du langage naturel ont constitué la base du développement du classement des passages.
Tout d’abord, BERT, MUM et d’autres modèles linguistiques de Google ont été introduits. Le moteur de recherche a ainsi appris à comprendre non seulement les mots-clés, mais également le sens global du texte analysé.
Les algorithmes ont donc commencé à analyser le contexte de la requête, l’intention de recherche, les relations entre les concepts et la similarité sémantique entre une question et une réponse présentes dans le texte.
Si nous simplifions les choses, Google a appris à répondre à une question très simple :
« Quel fragment de texte répond le mieux au problème de l’utilisateur à cet instant ? »
Si la réponse se trouve dans un article, cette section peut bénéficier d’un avantage dans les résultats de recherche et devenir candidate à recevoir du trafic organique.
Exemple de fonctionnement du classement des passages
Imaginons que nous souhaitions rédiger un article. Je veux écrire un article intitulé « Guide complet de la recherche de mots-clés ». D’ailleurs, j’ai déjà un tel article sur mon site, vous pouvez donc le consulter.
L’article est très long. Je l’ai même vérifié : il fait plus de 7 000 mots. Vous conviendrez que c’est assez conséquent.
L’article contient de nombreuses sections, par exemple :
- Pourquoi la recherche de mots-clés est-elle si importante ?
- La recherche de mots-clés et son impact sur le SEO
- Planification de la structure d’un site web
- Identification des opportunités de croissance des mots-clés
- Principaux types de mots-clés
- Mots-clés informationnels, commerciaux, transactionnels et navigationnels
- Mots-clés selon le volume de recherche
- Mots-clés locaux et mondiaux
- Mots-clés selon leur pertinence dans le temps
- Mots-clés génériques
- Mots-clés de longue traîne
- Mots-clés de marque et sans marque
- Intention de recherche
- Comment déterminer l’intention de recherche
- Outil d’identification de l’intention
Et ainsi de suite.
Autrement dit, il s’agit d’un article très volumineux contenant un grand nombre de titres et de blocs sémantiques.
Puis un utilisateur saisit une requête précise : « que sont les mots-clés sans marque ? » ou « comment effectuer une recherche de mots-clés ? »
Auparavant, il fallait rédiger un article très spécialisé sur chacun de ces sujets. Aujourd’hui, vous pouvez publier un seul article très complet et laisser certains fragments de cet article fournir la réponse à la question de l’utilisateur.
Démystification des idées reçues
Commençons par le fait que le Google Passage Ranking n’est pas un index distinct. Google ne stocke pas chaque paragraphe comme une page indépendante. Le document est toujours indexé dans son ensemble, mais lors de l’analyse et du classement des résultats de recherche, le classement des passages utilise son algorithme pour identifier l’élément le plus pertinent à l’intérieur du document.
Le classement des passages n’est pas la même chose qu’un extrait optimisé. Ce sont deux mécanismes complètement différents. Le classement des passages évalue la pertinence d’un fragment, tandis que l’extrait optimisé correspond simplement à la manière dont un résultat est présenté dans les résultats de recherche.
Un fragment peut participer au classement des passages sans apparaître dans un extrait optimisé. Et inversement.
Il faut donc distinguer les deux mécanismes : l’un sert à comprendre le contenu, l’autre détermine la manière dont ce contenu est présenté aux utilisateurs dans les résultats de recherche.
Les contenus longs ne fonctionnent pas
Il s’agit d’une autre idée reçue. Et, vous savez, elle est en partie vraie.
Nous avons constaté sur certains sites que réduire le nombre de mots nous aidait à mieux nous positionner. Mais cela ne s’est pas produit à cause de la réduction du nombre de mots en elle-même. Nous avons simplement supprimé le contenu superflu et cessé de remplir les pages d’informations inutiles.
Nous avons essoré l’éponge et conservé uniquement l’essentiel.
Mais si vous souhaitez couvrir complètement un guide, un article long et de qualité pourra recevoir du trafic provenant d’un grand nombre de mots-clés à faible et moyen volume de recherche.
Par conséquent, le plus important lors de la création d’un article long est sa structure. Le nombre de mots, lui, n’est plus un objectif en soi.
Comment optimiser le contenu ?
Essayons de créer un guide universel qui fonctionnera dans la plupart des secteurs.
Utilisez des titres H2 et H3
C’est toujours une bonne méthode, non seulement pour intégrer des mots-clés, mais également pour les utiliser comme marqueurs sémantiques, car chaque sous-thème devrait disposer de son propre titre.
Votre structure sera très mauvaise si vous avez un énorme texte de 2 000 mots sans aucun titre et que vous passez constamment d’un sujet à un autre.
Les paragraphes doivent être autonomes
Assurez-vous que Google puisse comprendre le sens d’un bloc sans devoir lire l’intégralité de l’article. Ne laissez pas une idée inachevée : terminez logiquement chaque paragraphe.
Un paragraphe — une idée
Parfois, lorsque nous écrivons, nous commençons à parler d’un sujet, puis nous nous souvenons d’un détail supplémentaire, approfondissons ce détail et finissons par perdre le fil de l’idée principale.
Suivez donc le principe « une question — une réponse » et assurez-vous que l’idée principale soit contenue dans le paragraphe.
Cela rendra le texte plus facile à comprendre, non seulement pour les algorithmes, mais également pour les utilisateurs.
Utilisez des listes
Oui, oui, je sais que nous avons tous commencé à avoir peur des listes depuis que les détecteurs d’IA ont commencé à identifier nos listes comme du contenu qui n’aurait pas été écrit par un humain.
Mais je suis moi aussi un être humain et j’aime également les listes. J’aime lorsqu’un article est structuré à l’aide de listes.
Par conséquent, au lieu d’utiliser de longues énumérations dans le texte, vous pouvez utiliser :
- des listes à puces ;
- des listes numérotées ;
- des listes séquentielles pour décrire les étapes ou les différentes phases d’un processus.
Vous pouvez également utiliser des listes de contrôle.
Cela facilite la consultation des informations présentes sur une page.
Les éléments tels que les listes et les tableaux apparaissent également très souvent dans les fonctionnalités enrichies des résultats de recherche.
Créez des tableaux
Oui, nous revenons encore une fois à la peur des détecteurs d’IA, car, tout comme les listes, ils réagissent également à un grand nombre de tableaux.
Mais les tableaux nous permettent de présenter les données sous une forme compacte : « avant et après », principaux avantages, etc.
Les tableaux restent donc bien compris aussi bien par les utilisateurs que par les algorithmes.
Vous devriez peut-être éviter d’en créer trop et ne pas leur donner un trop grand nombre de colonnes afin qu’ils restent faciles à consulter.
Questions et réponses
Utilisez une section de questions et réponses. C’est l’occasion de répondre aux questions que les utilisateurs peuvent se poser après avoir lu l’article.
L’importance du gain d’information
J’ai consacré un article distinct au gain d’information. Vous pouvez le consulter, mais nous devons absolument reconnaître qu’une autre tendance très importante est apparue.
Nous ne pouvons plus simplement réécrire les articles existants.
Si tous les sites web fournissent la même réponse, Google doit trouver le contenu qui apporte davantage de valeur supplémentaire.
Par conséquent, si votre contenu comprend des recherches originales, des exemples, des études de cas, des statistiques ou votre propre expérience, ajoutez ces éléments à l’article.
Car le classement des passages aide à trouver la réponse, tandis que le gain d’information aide à trouver la meilleure réponse.
Le concept de segmentation sémantique
Je pense qu’il est important de comprendre comment les robots d’exploration et les systèmes tels que le classement des passages et les Présentations IA traitent techniquement les passages.
Voici comment cela fonctionne. Les algorithmes divisent les documents longs en « segments », c’est-à-dire des blocs sémantiques d’une certaine taille, généralement compris entre 200 et 500 mots.
Si un paragraphe est trop court — moins de 50 mots — le robot d’exploration peut ne pas disposer de suffisamment de contexte pour répondre à une requête spécifique. À l’inverse, si une section comporte plus de 600 mots sans sous-titres ni structure, son poids sémantique peut se diluer et l’algorithme de classement des passages peut ne pas parvenir à extraire précisément l’idée recherchée.
Le « sandwich contextuel » pour les rédacteurs
Nous avons déjà expliqué comment optimiser les paragraphes, mais nous avons également besoin d’une règle d’écriture claire et simple pour les rédacteurs.
Nous pouvons utiliser le principe du « sandwich contextuel ». La première phrase d’un paragraphe doit fournir une réponse directe, claire et simple. Vous pouvez observer la manière dont Wikipédia procède : la réponse est donnée immédiatement dans la première phrase.
Je mets également souvent ce bloc sous forme de citation afin de fournir un contenu structuré aux robots d’exploration.
Dans la première phrase, nous donnons une réponse directe et très claire à la question. Les deux ou trois phrases suivantes développent l’idée et apportent les principaux éléments de preuve. Elles peuvent inclure des chiffres, des faits et des exemples.
La dernière phrase du paragraphe doit contenir une conclusion claire.
Ainsi, les contenus rédigés selon cette structure ont davantage de chances d’être extraits par le classement des passages et les Présentations IA, car ces systèmes en comprennent plus facilement le sens.
Liens d’ancrage
Il convient également de mentionner que les ancres nommées dans les titres H2 et H3 aident considérablement Google.
La plupart des articles, notamment dans WordPress, peuvent utiliser des extensions automatiques. Cependant, ces extensions génèrent parfois des ancres de titres chaotiques qui ne sont pas idéales.
Il est préférable que la table des matières soit générée à partir d’ancres correspondant aux noms des titres et utilisant des identifiants propres, rédigés manuellement, lisibles par les humains et reflétant précisément l’intention de recherche.
Par exemple, au lieu de id=”98234″, il est préférable d’utiliser : id=”keyword-difficulty-calculation”
Cela aide Google à afficher directement des liens d’ancrage dans les résultats de recherche. Nous pouvons suivre ce comportement dans Google Search Console en filtrant les rapports de performances selon les URL contenant le symbole « # ».
Je vais vous montrer un exemple tiré de l’un de mes articles :
La logique du travail avec les mots-clés de longue traîne
Grâce au classement des passages, nous n’avons plus besoin de créer des dizaines de petits articles ciblant chaque micro-requête.
Il suffit désormais de publier un guide complet et bien structuré — un article long et solide.
L’algorithme identifiera les passages pertinents à l’intérieur de celui-ci, les mettra en correspondance avec les requêtes de longue traîne et permettra à cet article central d’attirer une grande quantité de trafic ciblé depuis une seule page.
Comment vérifier si un texte est optimisé pour le classement des passages ?
Je vais vous donner une courte liste de contrôle pour évaluer votre contenu. Posez-vous ces cinq questions simples.
Liste de contrôle du classement des passages
- Vos titres H2 ou H3 contiennent-ils des requêtes de recherche ?
- Le paragraphe constitue-t-il une réponse complète ?
- Le paragraphe contient-il des éléments précis : chiffres, exemples, faits, instructions ou tableaux ?
- Utilisez-vous des mots inutiles ?
Supprimez toutes les formulations qui ajoutent des mots inutiles. Éliminez-les sans pitié du texte.
La section actuelle est-elle compréhensible sans lire les paragraphes précédents ?
Si une personne arrive directement sur un bloc spécifique et y trouve l’information recherchée, cela signifie qu’elle peut en comprendre le sens sans lire l’intégralité de l’article.
Conclusion
Le classement des passages a profondément changé l’approche de la création de contenu, car aujourd’hui Google n’évalue plus uniquement une page dans son ensemble et a appris à analyser les blocs sémantiques qui la composent.
Si vous souhaitez créer du contenu capable de gagner des positions dans les résultats de recherche, ne vous contentez pas d’utiliser les bons mots : fournissez des réponses à des questions précises.
Tout a depuis longtemps évolué de l’optimisation des documents vers l’optimisation des connaissances, et chaque section d’un article devient un point d’entrée potentiel depuis les moteurs de recherche.
Par conséquent, plus votre contenu et vos blocs sémantiques sont structurés et utiles, plus la probabilité de recevoir du trafic organique est élevée.
À l’ère des Présentations IA, des systèmes RAG et des assistants artificiels, cette approche est déjà devenue la norme et vous ne devez pas prendre du retard sur ces évolutions.
Le contenu de demain ne sera plus un texte construit autour de mots-clés et d’un certain nombre de mots, mais un ensemble de réponses et de recommandations expertes et claires, organisées selon une structure logique.
Je voudrais conclure en disant qu’à l’ère de la recherche verticale et de l’indexation massive des documents, l’optimisation des connaissances a remplacé l’optimisation des documents.
Aujourd’hui, ce qui compte n’est pas la quantité de texte que vous avez publiée sur une page, mais ce que vous avez réellement dit. Plus votre contenu est structuré de manière logique, plus vous avez de chances d’être cité dans les résultats de recherche.
Voilà, c’est tout pour moi. Merci d’avoir lu cet article. Découvrez les autres articles disponibles sur mon site web.
