Bonjour tout le monde !
Suite au webinar SEMRush sur « Communiquer avec Google via son Knowledge Graph », je vous mets mes rĂ©ponses Ă©crites Ă mes questions ci-dessous đ J’aime partager mes connaissances, et voici une petite partie de ces derniĂšres sur les entitĂ©s nommĂ©es, 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 diffĂ©rentes entitĂ©s nommĂ©es (je vais dĂ©finir tout Ă l’heure ce que c’est qu’une entitĂ© nommĂ©e) qui sont grosso modo des personnes, des lieux, et des organismes. GrĂące Ă un graphe de connaissance bien formĂ©, on peut trouver des rĂ©ponses trĂšs prĂ©cises et pointues Ă des questions (requĂȘtes) que l’on pose aux moteurs de recherche. Google tente avec un tel graphe de rendre les rĂ©sultats plus intelligents ! BasĂ© sur le web sĂ©mantique pur, le graphe aide les utilisateurs Ă avoir des rĂ©sumĂ©s concrets liĂ©s Ă leurs requĂȘtes de recherche, comme les biographies, les dates des tournĂ©es des musiciens, des sorties des films, etc. đ

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 ingĂ©nierie linguistique, les « entitĂ©s nommĂ©es. »
Une entitĂ© nommĂ©e est une expression linguistique qui dĂ©signe un nom de lieu, un nom de personne ou un nom d’organisation. Elles sont utilisĂ©es dans le domaine du traitement automatique du langage ou dans l’analyse de corpus de textes.
Il existe des outils en ingĂ©nierie linguistique qui permettent de faire l’Ă©tiquetage de ces expressions. Par exemple Unitex. Jâai fait un mĂ©moire dessus accessible sur Academia.
Dans le domaine des graphes de connaissance, les entitĂ©s nommĂ©es sont utilisĂ©es par les moteurs de recherche pour constituer les Ă©lĂ©ments 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 prĂ©ciser Ă chaque fois dans ses contenus, et surtout ses Rich Snippets le nom de personne (auteur), le nom de lieu, le nom de la sociĂ©tĂ© afin d’apparaĂźtre le plus prĂ©cisĂ©ment possible dans le KG de Google. Pensez Ă vous renseigner sur le site Schema.org et Ă utiliser les meta itemprop afin de bien prĂ©parer le « terrain » KG ! đ
Quel but / quels sont les avantages court et long terme ?
Selon moi, les KG permettent de rendre les rĂ©sultats des rĂ©ponses de plus en plus prĂ©cises, et on fait quasiment appel Ă du web sĂ©mantique dĂ©sormais. 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 Ă©volutions plus ou moins fortes avec la Google Home et les autres enceintes vocales qui explosent sur le marchĂ© (mĂȘme 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 dĂ©jĂ une habitude (ils sont plus avancĂ©s que les EuropĂ©ens cĂŽtĂ© digital).
A long terme, la recherche vocale sera tout Ă fait une habitude et se fondera dans nos usages du quotidien, comme on s’est adaptĂ© des VHS / K7 au DVD / MP3, puis d’Ă©volution en Ă©volution đ !

Si vous avez des questions sur l’ingĂ©nierie linguistique, le Knowledge Graph, les entitĂ©s nommĂ©es, etc. envoyez moi un petit mail ou message sur Linkedin pour en parler !
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VĂ©ronique Duong – PassionnĂ©e de SEO et AEO – Directrice @Rankwell

