Nous sommes en 2024 et les résultats de recherche basés sur l'IA mènent la conversation. Pour garder une longueur d'avance, vous avez besoin d'informations sur la manière dont les aperçus de l'IA (AIO) influencent la visibilité des sites Web dans des secteurs clés. Le suivi des tendances des mots-clés n'est plus facultatif : c'est essentiel. C'est pourquoi nous avons analysé 200 000 mots-clés pour découvrir les dernières tendances en matière de réponses générées par l'IA sur Google. Des changements de classement aux opportunités de contenu, ces données sont essentielles pour rester compétitif dans un environnement de recherche dominé par l'apprentissage automatique. Jetons un coup d'œil à l'avenir de la visibilité dans les recherches, où l'IA détient les clés.
- Nous avons étudié 200 000 aperçus de l'IA pour découvrir les tendances des mots-clés.
- Les AIO sont générés principalement pour des mots-clés à faible volume et informatifs.
- La longueur des réponses varie de 5 à 488 mots, avec peu de publicités PPC.
- Les secteurs les plus concernés sont la santé, les personnes et la société, ainsi que la science.
Points clés à retenir et statistiques
Avant de plonger dans la méthodologie, un aperçu rapide des résultats :
Méthodologie
Pour collecter ces recherches, notre équipe a étudié 100 000 mots-clés de la base de données mobile américaine et 100 000 autres de la base de données de bureau américaine. Ensuite, nous avons analysé tout le contenu et les URL associés aux aperçus de l'IA sur ces pages de résultats. Les données de cette recherche ont été rassemblées dans cet article pour donner un aperçu des tendances et des idées que nous avons vues jusqu'à présent.
Ensemble de données de mots clés
Les mots-clés ont été sélectionnés au hasard dans les bases de données SEMrush US, filtrés pour inclure uniquement les mots-clés qui ont déclenché un aperçu de l'IA au moins une fois entre le 1er et le 10 septembre 2024. L'ensemble de mots-clés présentait un large éventail de qualités en termes de volume de recherche et de longueur des mots-clés. , et la difficulté des mots clés. Ainsi, l'ensemble de données représentait un large éventail de recherches, allant de très populaires à rares, brèves à détaillées, compétitives à non compétitives et avec des intentions différentes. Cependant, le type d'intention le plus courant était informatif (80 % sur ordinateur, 76 % sur mobile). . Cela est logique, car ces requêtes sont plus susceptibles d’être accompagnées d’un résumé informatif, ce que fournit un aperçu de l’IA.
Quelles industries voient le plus de présentations sur l’IA ?
Pour vérifier quels secteurs voient le plus d'aperçus d'IA, nous avons examiné les mots-clés de Semrush Sensor par catégories et vérifié la fréquence à laquelle chaque secteur a vu un aperçu d'IA. Nous avons pondéré les catégories les unes par rapport aux autres pour voir laquelle avait la plus grande part d'aperçus d'IA de notre échantillon. L’analyse nous a permis d’estimer quelles industries déclenchaient le plus souvent des aperçus de l’IA. Sur les résultats sur ordinateur, les trois principales catégories étaient :
Sur mobile, c'était :
Quel type de requête déclenche une présentation de l’IA ?
Dans notre échantillon de 200 000 mots-clés, nous avons constaté que 35 % sur ordinateur et 32 % sur mobile étaient des mots-clés de questions (requêtes commençant par qui, quoi, pourquoi, quand, comment, etc.). Nous avons également constaté que la plupart de ces mots-clés contenaient des informations. intention, par opposition à l’intention de navigation, transactionnelle ou commerciale.
Mots-clés des questions
Semblables aux extraits de code, les aperçus d’IA sont efficaces pour répondre aux questions rapides posées sur Google. Dans nos échantillons, nous avons constaté que 35 013 de nos 100 000 mots-clés de bureau étaient des questions. À partir de l'échantillon mobile, 32 461 des 100 000 étaient des questions. Quels types de questions avons-nous le plus vu dans notre ensemble de données ? Dans les résultats sur mobile et sur ordinateur, les mots-clés de questions commençant par « comment », « quoi » et « est » ont été les plus souvent vus.Emporter: « Les mots-clés « comment » et « quoi » déclenchent le plus souvent les aperçus de l'IA, confirmant l'observation selon laquelle les AIO traitent le plus souvent les requêtes d'information.
Mots-clés informatifs
Voici la répartition de l'intention des mots clés où nous avons trouvé les aperçus de l'IA :Points à retenir :
Au moment où nous avons collecté ces données, Google n'autorisait pas les publicités payantes dans les aperçus AI. Suite à ce déploiement, nous pourrions voir un pourcentage plus élevé de mots-clés transactionnels déclenchant un aperçu de l'IA. En attendant, pour les référenceurs et les spécialistes du marketing de contenu, vous pouvez vous attendre à voir les aperçus de l'IA bouleverser tout trafic SEO existant provenant de mots-clés informatifs. Et moins d'impact sur les recherches transactionnelles ou de navigation (c'est-à-dire les recherches de marque et les personnes recherchant spécifiquement votre site Web).
Combien de mots y a-t-il dans l’aperçu moyen de l’IA ?
La longueur du contenu d'un aperçu de l'IA nous indique la quantité d'informations que Google estime nécessaire pour répondre à une requête d'information. Combien de mots faut-il pour donner une réponse utile à une recherche d'informations ? Et combien de liens y aura-t-il généralement ? Voici ce que disent les données : En termes de plage observée dans l'étude, la réponse AIO de bureau la plus longue était de 417 mots (3 000 caractères) pour la requête « javascript et référencement ». La réponse AIO la plus courte que nous ayons vue ne contenait que 5 mots, répondant à « 032, l'aluminium est de quelle jauge ». La longueur moyenne d'un AIO était de 119 mots sur ordinateur et de 91 mots sur mobile. Voici à quoi cela ressemble : Voici la répartition complète :
Combien d’URL y a-t-il dans un aperçu moyen de l’IA ?
Sur les SERP de bureau et mobiles, nous avons vu en moyenne 11 liens dans un aperçu de l'IA. Cependant, le chevauchement entre ces liens et les 10 premiers résultats organiques n'est que d'environ 20 à 26 %. Nous avons constaté quelques valeurs aberrantes par rapport à cette tendance, notamment un ordinateur de bureau tout-en-un avec 106 liens pour avoir « planifié un voyage à Williamsburg en Virginie » et 302 liens dans un AIO mobile pour « itinéraire de 2 semaines aux Pays-Bas ». Pourquoi tant ? Parce que Google se rend compte que les deux requêtes demandent beaucoup d'informations. Si vous souhaitez un itinéraire de deux semaines pour visiter un pays étranger, il y a beaucoup à inclure. Et Google rassemble des suggestions de choses à faire chaque jour du voyage à partir d'un large éventail de sites. Jetez un oeil :
Corrélations entre les URL dans l'aperçu de l'IA et les 10 meilleures positions organiques
Vous vous demandez peut-être dans quelle mesure cela garantit que votre classement organique apparaîtra également dans l'aperçu de l'IA. Bien qu'il existe un certain chevauchement entre les résultats de recherche organiques et les AIO, l'essentiel à retenir est que ces URL ne sont jamais les mêmes. Le plus souvent, notre étude a vu moins de trois des URL du top 10 organique répétées dans l'aperçu de l'IA.
À quelle fréquence les 10 meilleures positions SEO sont-elles apparues dans l’aperçu de l’IA ?
Points à retenir :
Quelle position SEO dans le top 10 organique apparaît le plus souvent ?
Alors, quelle garantie y a-t-il pour qu’un classement organique numéro 1 figure également dans l’aperçu de l’IA ? Pas grand-chose. Mais, comme on peut s’y attendre, plus un résultat organique était proche du numéro 1, plus il y avait de chances qu’il apparaisse également dans l’aperçu de l’IA. Cependant, le résultat le mieux classé n’a été trouvé que dans 46 % des aperçus de l’IA sur ordinateur et 34 % des aperçus de l’IA sur mobile. Emporter:Plus de 50 % des aperçus d'IA sur ordinateur et 60 % sur mobile n'étaient pas liés au meilleur résultat organique. Et la durée pendant laquelle un aperçu de l'IA n'a pas été lié l'une des 3 premières positions était d'environ 25 % sur ordinateur et 38 % sur mobile. Cela nous indique que l'algorithme qui détermine les résultats organiques traditionnels produit des résultats assez différents de ceux du système qui fournit des liens dans l'aperçu de l'IA. La documentation de Google indique : Les aperçus de l'IA affichent des liens vers des ressources qui prennent en charge les informations contenues dans l'instantané et explorent le sujet plus en détail. . Cela permet aux utilisateurs d'approfondir leurs recherches et de découvrir une gamme diversifiée de contenus provenant d'éditeurs, de créateurs, de détaillants, d'entreprises, etc., et d'utiliser les informations qu'ils trouvent pour faire avancer leurs tâches. Selon la façon dont vous voyez les choses, cela pourrait être une opportunité ou un défi pour votre référencement. Si vous occupez déjà des positions élevées, vous avez désormais le défi de maintenir également votre visibilité grâce aux aperçus de l'IA. Mais, si vous avez du mal à vous hisser au sommet des résultats organiques pour un mot-clé, il y a une chance votre contenu pourrait être présenté dans l'aperçu de l'IA s'il prend en charge les informations contenues dans l'instantané ou explore le sujet plus en détail.
À quelle fréquence avons-nous vu des publicités et des aperçus d’IA sur le même SERP ?
En moyenne, sur les échantillons mobiles et de bureau, nous avons constaté qu'environ 5 % des SERP avec des aperçus d'IA contenaient également des publicités Google PPC. Dans ces cas, les mêmes URL étaient très rarement vues dans une annonce et un aperçu de l’IA de manière organique. En fait, cela ne s’est produit que 140 fois sur 100 000 SERP de bureau et 95 fois sur mobile. Nous n'avons également trouvé que très rarement des cas où un aperçu de l'IA était lié à une URL qui figurait dans une annonce Google, mais pas dans le top 100 organique : 14 fois sur mobile et 24 fois sur ordinateur. Un exemple de cela était « combien louer une bmw x3 ». Points à retenir : Il ne semble pas y avoir de corrélation entre les enchères sur un mot clé et la présentation de la page de destination de votre annonce dans un aperçu de l'IA. Cependant, c'est possible, et c'est peut-être plus logique avec les recherches de marque sur les prix, pour lesquelles une page de destination payante aurait la meilleure réponse. Google a récemment annoncé qu'il commencerait à déployer des publicités. dans Aperçus de l'IA. Cette annonce a été faite après la période pendant laquelle nous avons collecté des données. Nous n'avons donc collecté aucune donnée concernant les publicités payantes présentées dans un aperçu de l'IA.
Recherchez et suivez les aperçus de l'IA avec Semrush
Ces données de présentation de l'IA ne donnent qu'un aperçu de l'évolution de la recherche et des endroits où vous pouvez trouver de réelles opportunités d'améliorer votre propre visibilité. Mais ne vous contentez pas de nous croire sur parole. Entrez dans Semrush et commencez à approfondir votre propre recherche de présentation de l'IA. La recherche AI Overview est désormais disponible dans les outils Semrush suivants : suivez la manière dont les aperçus IA s'affichent pour vos mots-clés cibles, espionnez ce que font vos concurrents et gardez un œil sur la direction que prend la recherche IA. C'est le moment. Lancez-vous et gardez une longueur d’avance en 2024 et au-delà.
FAQ
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui consiste à donner la capacité à un système informatique d'apprendre et de s'améliorer par lui-même sans être explicitement programmé. Il s'agit en quelque sorte d'une forme d'"automatisation" de l'apprentissage pour permettre au système de prendre des décisions ou faire des prédictions en se basant sur les données qu'il a accumulées. Cela implique l'utilisation d'algorithmes et de modèles statistiques pour analyser et trouver des patterns dans les données, afin que le système puisse généraliser cette information et appliquer ses connaissances à de nouvelles situations ou tâches.
L'apprentissage automatique est utilisé dans divers domaines comme la reconnaissance vocale, la prédiction du comportement des consommateurs, la détection de fraudes ou encore la recommandation de produits.
Comment définir l'IA en tant qu'apprentissage automatique ?
L'IA est l'abréviation de "Intelligence Artificielle", une discipline qui vise à créer des machines capables de raisonner et d'agir comme le ferait un être humain. L'apprentissage automatique, quant à lui, est une méthode utilisée en IA pour que les machines puissent apprendre et s'améliorer de manière autonome grâce aux données qu'elles reçoivent. Ainsi, l'IA est définie comme l'utilisation de techniques telles que l'apprentissage automatique pour donner aux machines la capacité d'exécuter des tâches complexes normalement effectuées par des êtres humains.
Comment activer le remplissage automatique ?
Selon votre navigateur, l'emplacement des paramètres peut varier mais généralement il se trouve dans la section "Options" ou "Paramètres". 3. Dans les paramètres, cherchez l'option "Autocomplétion" ou "Remplissage automatique" et activez-la en cliquant sur le bouton correspondant. 4. À partir de maintenant, lorsque vous saisirez des informations telles que votre nom, adresse ou mot de passe sur un site web, le navigateur vous proposera automatiquement de les compléter pour gagner du temps.
Comment retirer le remplissage automatique ?
Pour retirer le remplissage automatique, il faut accéder aux paramètres de son navigateur internet. Ensuite, chercher l'option "Remplissage automatique" ou "Autocomplete" et la désactiver.
On peut également supprimer les informations enregistrées dans le formulaire de saisie automatique afin de ne plus les voir apparaître. Il est important de noter que cette manipulation peut varier selon le navigateur utilisé.
Quels sont les principes de base de l'apprentissage automatique ?
Les principes de base de l'apprentissage automatique sont basés sur le traitement de données et la création d'algorithmes capables d'apprendre à partir de ces données. Cela implique une phase d'entrainement avec des données existantes, suivie d'une phase d'utilisation pour prédire ou classer de nouvelles données.
L'apprentissage automatique nécessite également la mise en place de mécanismes pour mesurer la précision du modèle et l'améliorer en continu. Enfin, il repose sur l'idée que les performances globales du modèle seront meilleures si celui-ci est capable de généraliser à partir des données qu'il n'a pas encore vues.