SUJET DU MOIS #SDM : Knowledge Graph
Comment les Knowledge Graphs peuvent aider les experts de contenu ?
Tout porte à croire que nous vivons une rennaissance du Knowledge Graph.Probablement parce que Google est désormais un moteur de recommandation capable de comprendre le contenu disponible en ligne. Si vous ne l’avez pas encore fait, je vous suggère la lecture de notre article sur le Knowledge Graph qui souligne l’importance des thématiques (plutôt que des mots-clés) dans le SEO. Mentionons également que les tendances de recherche sur le « Knowledge Graph » augmentent régulièrement depuis 5 ans.
C’est probablement le signe que les ontologistes et autres experts des knowledge graphs sont maintenant en capacité de démontrer les bénéfices pour une organisation d’utiliser des entités, des concepts, des bases de connaissance, des données liées entre elles ou encore des technologies de reconnaissance vocale telles que Alexa ou Siri. En effet, tout cela aide les ordinateurs à mieux comprendre la signification des objets contenus dans une base de données.
En passant, je voudrais signaler une excellente contribution de Ontotext : dans cet articles, ils expliquent comment l’analyse textuelle peut tirer profit des Knowledge Graphs. Voici un extrait intéressant :
- Big graphs provide background knowledge, human-like concept and entity awareness, to enable a more accurate interpretation of the text;
- The results of the analysis are semantic tags (annotations) that link references in the text to specific concepts in the graph. These tags represent structured metadata that enables better search and further analytics;
- Facts extracted from the text can be added to enrich the knowledge graph, which makes it is much more valuable for analysis, visualization and reporting.
Quand vous publiez un article, les algorithmes doivent comprendre votre contenu avant de le proposer à un utilisateur de moteur de recherche, à un accroc des réseaux sociaux ou un lecteur sur Internet. Cela est rendu possible en labelisant et en reliant un ensemble de Thématiques (Entités) à une immense base de connaissance.
Les meilleures idées de contenu à propos de "Knowledge Graph"
Notre objectif avec cette série de publications SUJET DU MOIS est de fournir aux stratèges de contenu des idées d’articles sur un sujet donné – « Knowledge Graph » dans le cas présent – mais aussi de mettre en avant certaines problématiques clés de la stratégie de contenu. Dans cet article, je vais comparer les résultats de notre module Inspiration avec les suggestions d’un populaire outil de génération de mots-clés, en l’occurrence celui de Ahrefs qui est un des meilleurs outils à destination des experts SEO.
SPOILER ALERT! Cette comparaison vous prouvera une fois de plus qu’il est plus productif de démarrer votre plan de contenu au niveau des Thématiques plutôt qu’au niveau des Mots-clés.
Le générateur de mots-clés Ahrefs
Voici les suggestions en provenance de Ahrefs : un volume de plus de 3000 mots-clés liés à 20+ Thématiques parents. Pas mal.
Mais il est est essentiel de garder en tête le haut du tunnel de conversion lorsque vous élaborez votre plan de contenu. Vous voulez identifier et explorer le plus grand nombre de Thématiques et d’Intentions de recherche associées avant de vous pencher sur les mots-clés eux-mêmes.Pour cette étude comparée, nous allons nous concentrer sur les suggestions de Thématiques parents. Voici la liste des 50 principales suggestions :
Ahrefs recommande de s’intéresser aux mots-clés relatifs aux Thématiques suivantes :
- Knowledge graph & API
- Knowledge graph & calculator
- Knowledge graph & charts
- Knowledge Graph & Google
- Ontology, etc.
Ce sont toutes de bonnes suggestions pour quelqu’un qui veut rédiger du contenu sur le Knowledge Graph, mais il me semble que l’on peut faire mieux pour inspirer les stratèges de contenu ou du moins être un parfait complément de leurs générateurs de mots-clés préférés.
Le module Inspiration de BETTER CONTENT
Voici les suggestions en provenance de notre outil :
Comme vous pouvez le voir, il y a des similitudes avec Ahrefs: ce sont les Thématiques qu’il faut obligatoirement couvrir lorsque l’on écrit à propos des « Knowledge Graphs ».
- Google knowledge graph
- Search engines use of knowledge Graph
- Data base
- Wikipedia
- Ontology, etc.
Cependant, BETTER CONTENT fournit des Thématiques plus variées, dont certaines aussi uniques qu’importantes telles que :
- Knowledge graph & Apple’s Siri
- Knowledge graph & machine learning
- Knowledge graph & company or consulting offer
- Knowledge graph & relationships
- Knowledge graph & visualization
- Knowledge graph & big tech firms: IBM, Facebook, Samsung, Yahoo…
- Knowledge graph & Amazon Alexa: cela vous surprend ? Cela ne devrait pas car Alexa a son propre Knowledge Graph, tel qu’expliqué ici par son Head Scientist.
Conclusion
Je pense que les équipes de contenu devraient remplacer leur processus de recherche de mots-clés par un processus de recherche de Thématiques. Comme nous l’avons vu ci-dessus, BETTER CONTENT et Ahrefs sont de bons outils pour aider les équipes de contenu lors de leurs phases de découverte. Toutefois, plus les Thématiques abordées seront diverses et pertinentes, meilleurs seront les briefs et les calendriers de contenu.
Qu’en pensez-vous ? Comment bâtissez-vous votre plan éditoriaux ?
Ressources additionnelles
Je vous suggère la lecture des articles ci-dessous si vous souhaitez en savoir plus sur le monde fascinant des Knowledge Graphs 😉
https://www.ontotext.com/knowledgehub/fundamentals/what-is-a-knowledge-graph/
https://www.seobythesea.com/2019/11/user-specific-knowledge-graphs/
