Mes réponses écrites lors du webinar SEMRush sur « Communiquer avec Google via son Knowledge Graph »

Bonjour tout le monde !

Suite au webinar SEMRush sur « Communiquer avec Google via son Knowledge Graph », je vous mets mes réponses écrites à mes questions ci-dessous 🙂 J’aime partager mes connaissances, et voici une petite partie de ces dernières sur les entités nommées, les graphes de connaissance, la recherche vocale :

Qu’est ce qu’un graphe de connaissance ?

Un graphe de connaissance ou une base de connaissance, ce sont les relations qui existent entre les différentes entités nommées (je vais définir tout à l’heure ce que c’est qu’une entité nommée) qui sont grosso modo des personnes, des lieux, et des organismes. Grâce à un graphe de connaissance bien formé, on peut trouver des réponses très précises et pointues à des questions (requêtes) que l’on pose aux moteurs de recherche. Google tente avec un tel graphe de rendre les résultats plus intelligents ! Basé sur le web sémantique pur, le graphe aide les utilisateurs à avoir des résumés concrets liés à leurs requêtes de recherche, comme les biographies, les dates des tournées des musiciens, des sorties des films, etc. 🙂

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Comment écrire pour mieux plaire / communiquer avec Google dans le contexte du Knowledge Graph ?

Le concept de NAPs qui veut dire « Name Address Phone » dans le contexte du Knowledge Graph proviennent en quelques sorte de ce qu’on appelle en ingénierie linguistique, les « entités nommées. »

Une entité nommée est une expression linguistique qui désigne un nom de lieu, un nom de personne ou un nom d’organisation. Elles sont utilisées dans le domaine du traitement automatique du langage ou dans l’analyse de corpus de textes.

Il existe des outils en ingénierie linguistique qui permettent de faire l’étiquetage de ces expressions. Par exemple Unitex. J’ai fait un mémoire dessus accessible sur Academia.

Dans le domaine des graphes de connaissance, les entités nommées sont utilisées par les moteurs de recherche pour constituer les éléments de les bases de connaissance. On appelle les graphes de connaissance « knowledge graph » en anglais.

Ces graphes sont utilisés pour les résultats de la recherche vocale dans les moteurs de recherche qui tentent de devenir des moteurs de réponses.

Il faut donc bien préciser à chaque fois dans ses contenus, et surtout ses Rich Snippets le nom de personne (auteur), le nom de lieu, le nom de la société afin d’apparaître le plus précisément possible dans le KG de Google. Pensez à vous renseigner sur le site Schema.org et à utiliser les meta itemprop afin de bien préparer le « terrain » KG ! 🙂

Quel but / quels sont les avantages court et long terme ?

Selon moi, les KG permettent de rendre les résultats des réponses de plus en plus précises, et on fait quasiment appel à du web sémantique désormais. La progression de communication homme-machine est en pleine expansion, et c’est l’avenir. On devra s’adapter. A court terme, on verra encore des évolutions plus ou moins fortes avec la Google Home et les autres enceintes vocales qui explosent sur le marché (même en Chine, en Asie avec Baidu Xiaoyu ou Tmall Genie X-1 par exemple) ! L’AEO, ce n’est pas qu’en Occident, voire en Asie, c’est déjà une habitude (ils sont plus avancés que les Européens côté digital).

A long terme, la recherche vocale sera tout à fait une habitude et se fondera dans nos usages du quotidien, comme on s’est adapté des VHS / K7 au DVD / MP3, puis d’évolution en évolution 😉 !

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Si vous avez des questions sur l’ingénierie linguistique, le Knowledge Graph, les entités nommées, etc. envoyez moi un petit mail ou message sur Linkedin pour en parler !

Véronique Duong – Passionnée de SEO et AEO – Directrice @Rankwell

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