La proximité sémantique en SEO : définition, calcul et avantages pour le référencement

La proximité sémantique, également appelée glissement sémantique ou distance sémantique, est une notion clé dans le domaine du web, particulièrement en SEO. Elle se réfère à la relation de sens entre différents termes ou concepts au sein d'un contenu. Dans cet article, vous allez apprendre tout ce que vous avez toujours rêvé de savoir, mais sans jamais oser le demander, sur ce concept fondamental pour tous ceux qui souhaitent franchir un cap dans leur compétences en référencement naturel.

Définition de la proximité sémantique

La proximité sémantique désigne la relation de sens entre deux concepts ou termes, mesurant à quel point ils sont liés ou pertinents l'un par rapport à l'autre. Cette relation peut être évaluée dans plusieurs contextes :

Hiérarchie conceptuelle : Dans une hiérarchie conceptuelle, deux concepts sont jugés proches lorsqu'ils partagent des relations significatives. Par exemple, dans une taxonomie, des termes comme "chat" et "souris" peuvent être proches s'ils sont souvent associés dans des contextes comme "prédacteur et proie" ou "animaux domestiques" ;
Alignement d'ontologies : Entre deux hiérarchies conceptuelles distinctes, la proximité sémantique peut être déterminée par les relations qui unissent les concepts de chaque hiérarchie. Par exemple, un concept dans une ontologie de la biologie peut être proche d'un concept dans une ontologie de l'écologie si leurs relations (comme "habite dans" ou "affecte") sont significatives ;
Contexte d'usage : D'un point de vue pratique, la proximité sémantique peut aussi être déterminée par la fréquence avec laquelle des termes apparaissent ensemble dans des documents ou des contextes similaires. Par exemple, les termes "SEO" et "marketing digital" sont souvent utilisés ensemble, indiquant une forte proximité sémantique.

Comment calculer la distance sémantique en SEO ?

Voici quatre méthodes principales pour calculer la proximité sémantique en SEO :

Exemple de code en python à utiliser pour calculer la fréquence avec laquelle des termes apparaissent ensemble dans un corpus de texte :

        import numpy as np
        import pandas as pd
        from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

        corpus = [
            "le chat est sur le toit",
            "le chien est dans le jardin",
            "le chat et le chien sont amis"
        ]

        vectorizer = CountVectorizer()
        X = vectorizer.fit_transform(corpus)

        Xc = (X.T * X)
        Xc.setdiag(0)
        co_occurrence_matrix = Xc.toarray()

        print(co_occurrence_matrix)

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Exemple de code en python à utiliser pour calculer la similarité cosinus d'un corpus de texte :

        from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
        from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

        # Exemple de corpus avec plusieurs phrases
        corpus = [
            "Le chat est sur le toit.",
            "Le chien est dans le jardin.",
            "Le chat et le chien sont amis.",
            "Les oiseaux chantent dans les arbres.",
            "Le soleil brille et les fleurs s'épanouissent."
        ]

        # Vectorisation TF-IDF du corpus
        tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
        tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(corpus)

        # Calcul de la similarité cosinus
        cosine_similarities = cosine_similarity(tfidf_matrix, tfidf_matrix)

        print(cosine_similarities)

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Exemple de code en python à utiliser pour calculer la similarité cosinus entre deux phrases vectorisées à l'aide d'un modèle Transformer :

        from transformers import BertTokenizer, BertModel
        import torch

        # Chargement du modèle BERT pré-entraîné et du tokenizer
        tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
        model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

        # Exemple de phrases
        text1 = "Le chat est sur le toit."
        text2 = "Le chien est dans le jardin."

        # Tokenisation et création des embeddings
        inputs1 = tokenizer(text1, return_tensors='pt')
        inputs2 = tokenizer(text2, return_tensors='pt')

        with torch.no_grad():
            embeddings1 = model(**inputs1).last_hidden_state
            embeddings2 = model(**inputs2).last_hidden_state

        # Calcul de la similarité cosinus entre les embeddings des phrases
        cosine_sim = torch.nn.functional.cosine_similarity(embeddings1.mean(dim=1), embeddings2.mean(dim=1))
        print(f"Similarité cosinus entre les phrases : {cosine_sim.item()}")

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Ces méthodes offrent diverses façons de mesurer le glissement sémantique entre plusieurs mots, phrases ou textes entiers. Elles sont importantes pour les consultants SEO car elles permettent d'imiter le comportement de Google lorsqu'il analyse les pages web, veut comprendre quel est le sujet abordé, dans quelle thématique les classer, ou encore si un contenu répond bien à un besoin utilisateur formulé sous la forme d'une requête.

L'importance du glissement sémantique dans le SEO moderne

Amélioration de la compréhension du langage par les moteurs de recherche

Les moteurs de recherche, comme Google, utilisent des algorithmes sophistiqués pour comprendre le contenu des pages web. La proximité sémantique permet à ces algorithmes de mieux interpréter le sens des mots et des phrases des contenus web tout comme des requêtes des utilisateurs, améliorant ainsi la pertinence des résultats de recherche. Par exemple, Google utilise des techniques telles que le Knowledge Graph et des modèles de langage avancés comme BERT pour analyser les relations sémantiques entre les termes et les entités nommées, ce qui lui permet de bien mieux répondre aux besoins des utilisateurs qu'il y a une dizaine d'années.

Optimisation du maillage interne

La création de liens internes entre des pages ayant une forte proximité sémantique est l'une des grandes forces du SEO moderne. En effet, comme j'ai déjà eu l'occasion de le démontrer, grâce aux word embeddings qui sont désormais accessibles facilement à tous ceux qui utilisent le crawler Screaming Frog, nous pouvons très facilement convertir nos pages web en vecteurs numériques et calculer ensuite la proximité sémantique de l'ensemble de nos URL, ce qui permet d'obtenir un maillage interne SEO plus fin et précis que jamais. Cette technique de maillage interne permet d'obtenir des cocons sémantiques de manière quasi scientifique, sans avoir à rechercher à la main quelles sont les pages qui parlent de tel ou tel sujet. Le word embedding et la proximité sémantique des URL permettent également de réaliser un audit de maillage interne, permettant ainsi de comparer le maillage interne existant et le maillage interne idéal, si toutes les URL les plus proches sémantiquement étaient maillées entre elles.

La proximité sémantique, c'est la vie !

Réponse aux intentions de recherche

La proximité sémantique permet de mieux répondre aux intentions de recherche des utilisateurs. En organisant le contenu autour de thématiques et de sujets connexes, il devient plus facile de fournir des réponses complètes et pertinentes aux requêtes des utilisateurs. Et c'est exactement ce que recherche Google.

Structuration des données

L'utilisation de données structurées (de type JSON-LD, celles qui sont recommandées par Google) et de balises sémantiques (de type

, etc.) permet aux moteurs de recherche de mieux comprendre et interpréter le contenu, ce qui peut améliorer la visibilité et le classement des pages, et permet également l'apparition d'extraits enrichis dans les pages de résultats de Google, ce qui peut contribuer à améliorer le taux de clics.

Pour conclure

La proximité sémantique a profondément transformé le SEO moderne dans la mesure où les moteurs de recherche ont désormais une compréhension beaucoup plus fine des contenus web et des intentions de recherche des utilisateurs. Les stratégies SEO efficaces doivent donc désormais prendre en compte ces aspects sémantiques pour améliorer la visibilité et le classement des sites web dans les résultats de recherche.

Analyse de co-occurrence des termes : Cette méthode consiste à analyser la fréquence avec laquelle certains mots ou expressions apparaissent ensemble dans un corpus de textes. Ainsi, plus deux termes apparaissent fréquemment ensemble, plus leur proximité sémantique est considérée comme élevée.

Analyse de similarité cosinus : Cette méthode mesure la similarité entre deux vecteurs en calculant le cosinus de l'angle entre eux. Il s'agit d'une méthode courante pour calculer la similarité des documents.

Modèle de plongement de mots (word embeddings) : Les modèles de plongement de mots comme Word2Vec, GloVe, ou FastText représentent les mots sous forme de vecteurs continus dans un espace vectoriel de haute dimension. La proximité sémantique peut être mesurée par la similarité cosinus entre ces vecteurs.
Exemple de code en python à utiliser pour calculer la similarité cosinus entre deux vecteurs numériques :
```
        import gensim.downloader as api

        # Chargement du modèle pré-entraîné Word2Vec
        model = api.load("glove-wiki-gigaword-50")

        # Calcul de la similarité entre deux mots
        similarity = model.similarity('chat', 'chien')
        print(f"Similarité entre 'chat' et 'chien' : {similarity}")

        
```
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Les modèles de langage comme BERT, GPT-4, etc., peuvent être utilisés pour capturer les relations sémantiques complexes dans les textes. Ils produisent des représentations de phrases ou de documents en utilisant des embeddings contextuels.

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