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La recherche avant la recherche : la sélection de mots-clés !

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La recherche avant la recherche : la sélection de mots-clés !

Nous vivons dans un monde digital guidé par la recherche, ce qui est bien tant que vous connaissez les mots-clés dont vous avez besoin. Mais que se passe-t-il si cela n’est pas le cas ? 

Lorsque les utilisateurs désirent trouver un élément ou une information dont ils ne connaissent pas le nom, ils se trouvent face à un problème, d’où l’intérêt de la sélection de mots-clés !

Lors d’une sélection de mots-clés, un utilisateur mène une recherche préliminaire (habituellement, par le biais d’un moteur de recherche, tel Google) afin de déterminer les mots-clés adéquats à sa recherche d’information.

En fait, il faut voir la sélection de mot-clés comme la recherche avant la recherche : il s’agit d’une ou plusieurs requêtes préliminaires afin d’aider l’utilisateur à formuler au mieux sa requête principale.

La sélection de mot-clés, quand se produit-elle ? Lorsque l’utilisateur…

  • sait à quoi un élément ressemble, mais ne connaît pas son nom (exemple : ne pas savoir que des chaussures pour hommes formelles pointues s’appellent des “Richelieu”). 
  • a besoin de résoudre un problème, mais ne sait pas quel outil, quelle technique ou quelle institution pourrait lui fournir la solution (exemple : avoir besoin de faire remplacer une pièce de métal autour de l’ouverture d’aération au devant de sa voiture, qu’on appelle la “calandre”) 
  • a eu connaissance du nom de l’élément recherché, mais ne s’en souvient pas (exemple : avoir oublié le terme “hangar” et rechercher à la place “entrepôt d’avions”). 
  • sait comment désigner un élément ou un mot dans une langue ou un dialecte, mais pas dans une autre (exemple : ne pas savoir que la ciboule se nomme “cébette” dans le Midi de la France). 

Un exemple avec le Duster Cardigan !

Lors d’une étude sur le sujet de la recherche par mots-clés, une participante voulait acheter un type spécifique de long gilet, assez branché à l’époque d’ailleurs !

“L’une des choses les plus compliquées, selon moi, avec les trucs de mode, c’est qu’on est obligé de connaître le nom de quelque chose avant de pouvoir le regarder. On se dit : je veux quelque chose qui ressemble à un cardigan, mais en long. Il faut donc connaître tout le vocabulaire, et il y en a beaucoup.” 

Elle expliquait que, par habitude, elle commençait par rechercher sur Google Shopping afin de se faire une idée basique de ce qu’elle voulait, par exemple en tapant “long cardigan”. Elle faisait alors défiler les images proposées jusqu’à ce qu’elle trouve quelque chose de similaire à ce qu’elle souhaitait, et ensuite regardait comment adéquatement qualifier l’objet considéré. 

Résultats Google Shopping pour la recherche “Long Cardigan”.

Il est important de noter que la participante en question s’avérait être un bibliothécaire, elle devait donc avoir des compétences de recherche plus avancées que l’utilisateur moyen. Quand les personnes ont des compétences de recherche plus faibles, ils bataillent souvent lors de ce type de recherche de mot-clé. 

Un autre participant, avec des compétences de recherches moins avancées, réfléchissait à un voyage à Paris. Il voulait savoir comment obtenir de l’argent liquide avant le voyage, mais ne savait pas quelle était la devise monétaire utilisée en France. Il a alors recherché dans Google “Shopping à Paris”. Malheureusement, cette recherche n’a fait ressortir que des conseils sur quels quartiers visiter et dans quels magasins aller à Paris. Sa sélection de mots-clés fut un échec, elle ne sut jamais que les euros étaient en circulation en France. 

La recherche d’outils échoue souvent lorsque les utilisateurs sont incapables de formuler leur requête avec les termes adéquats.

Aidez vos utilisateurs à trouver ce dont ils ont besoin, même sans les termes corrects

Parfois vos utilisateurs savent ce qu’ils veulent, mais savent plus le nom de l’objet en question. Cette situation arrive souvent, surtout lorsque les utilisateurs ne sont pas familiers du domaine de recherche. Quand le centre d’intérêt est sophistiqué ou spécialisé (par exemple, les carrosseries de voiture, les éléments mécaniques de voiture, l’aménagement d’intérieur), ce problème peut être particulièrement ardu.

Les sites e-commerce doivent prêter attention à ce problème ! Eh oui, un client ne peut acheter ce qu’il ne sait trouver. La recherche à facettes peut s’avérer très utile quand il s’agit de formuler des requêtes dans des domaines inconnus.

Exemple ! Un utilisateur peut être à la recherche d’une gamme d’articles comprenant des fours électriques avec des plaques de cuisson à gaz, et ne pas savoir qu’on les appelle des “cuisinières”. Les options de filtrage sur le côté peuvent lui enseigner le vocabulaire requis pour mener à bien la recherche. 

Options de filtrage sur Boulanger qui permettent à l’utilisateur de trouver facilement le bon produit.

Certains gros sites de e-commerce pensent que la recherche d’images peut aussi aider à résoudre ce problème. L’utilisateur n’a pas à connaître le nom de l’élément souhaité, seulement à pouvoir le reconnaître. Cependant, la plupart des outils de recherche d’images ne sont pas encore capables de fournir une qualité de résultats comparable à celle de Google. 

Pour l’instant, il s’agit de se focaliser sur l’anticipation du langage adopté par les utilisateurs pour rechercher un produit ou un contenu s’ils ne disposent pas du bon terme. Consultez l’historique de recherche de votre site afin de le découvrir.  Vos clients peuvent rechercher le terme exact (“duster”) ou en faire une grossière description (“long cardigan”).

Le phénomène de sélection des mots-clés permet de se rappeler du fait d’utiliser une gamme lexicale large dans votre contenu, et aussi d’accepter les requêtes imparfaites ou imprécises. 

Ce problème est une raison de plus d’éviter la prolifération de nouveaux termes lorsque cela est possible, particulièrement les termes spécialisés. Si vous inventez un terme nouveau, vos utilisateurs ne vont pas vous comprendre. Par exemple, si un fabricant de fours invente l’expression “Technologie de nettoyage intelligent” à la place de l’expression plus connue de “nettoyage automatique”, les utilisateurs ne sauront pas retrouver l’objet avec une recherche. 

Bien sûr, il y a des situations où l’on est obligé d’inventer un terme nouveau. Si c’est le cas, veillez à bien indiquer à côté les alternatives issues du langage courant, afin de pouvoir parler autant au chef d’entreprise qu’au simple client.  

Via The Search Before the Search: Keyword Foraging.


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