En SEO, certaines pratiques s’imposent davantage par tradition que par compréhension. On les applique parce qu’elles « marchent », sans toujours saisir précisément pourquoi. C’est à la fois ce qui fait tout le charme de cette discipline et ce qui alimente les débats les plus passionnés au sein de la profession.
Comprendre le rôle du contenu dans les SERPs
Prenons un exemple simple : pour se positionner dans Google sur les requêtes qui nous intéressent, nous savons qu’il faut produire du contenu capable de séduire les internautes. Cette observation repose sur une évidence : les premiers résultats des SERPs répondent souvent parfaitement à la recherche de l’utilisateur. Ce n’est pas un hasard, c’est précisément le rôle d’un moteur de recherche. Si Google échouait dans cette tâche, il aurait disparu depuis longtemps.
Mais qu’est-ce qui permet de juger qu’un texte est pertinent ? Pour un humain, cela semble relativement simple (encore que…). Pour un algorithme, en revanche, la tâche est bien plus ardue. Les récents progrès des modèles de langage comme les LLM (Large Language Models) montrent que des avancées significatives ont été réalisées, mais jusqu’à récemment, beaucoup de zones d’ombre subsistaient.
Une problématique algorithmique : humain contre machine
Dans ce contexte, le monde du SEO s’est longtemps divisé en deux camps. D’un côté, celles et ceux qui pensaient qu’un contenu devaient avant tout répondre au besoin informationnel, souvent appelé « intention de recherche ». De l’autre, celles et ceux qui soutenaient qu’il ne suffisait pas d’être pertinent : il faut aussi utiliser le vocabulaire précis attendu par les moteurs de recherche.
Une révélation en 2024 : les preuves de Google
Ce débat a pris fin en 2024 grâce à deux événements marquants : une fuite de documentation d’API chez Google et les témoignages dévoilés lors du procès antitrust du géant. Ces éléments ont apporté une certitude : un contenu optimisé doit impérativement intégrer des termes spécifiques pour prétendre à une place de choix dans la SERP. Ces termes sont identifiés par un algorithme phare : QBST (Query Based Salient Terms).
QBST : l’algorithme au cœur des SERPs
QBST occupe une position stratégique dans le fonctionnement de Google. Dès que l’utilisateur saisit une requête, celle-ci est analysée pour extraire des termes saillants : des mots, synonymes, variantes ou concepts associés qui définissent le contexte pertinent.
Imaginons une recherche simple : « burger ». QBST identifie aussitôt des termes saillants comme « produit », « sauce », « maison », « boissons », « formule », « viande », « frites » ou encore « bœuf ». Ces mots servent de balises pour filtrer la gigantesque base de données de Google, Alexandria, et réduire le nombre de pages pertinentes. En quelques millisecondes, des milliards de pages sont triées pour ne conserver que celles qui utilisent ces termes de manière appropriée.
Les étapes de création de la SERP : un processus affiné
Ce tri initial n’est que la première étape d’un processus complexe. Après QBST, Google applique d’autres algorithmes comme Mustang, qui raffine les résultats, ou Superroot, qui corrige les anomalies avec des « twiddlers » (des rustines algorithmiques). Enfin, Navboost réordonne les résultats en s’appuyant sur les interactions des utilisateurs sur une période de 13 mois. Chaque étape affine la SERP pour garantir une pertinence maximale ou supprimer des pages qu’il est hors de question de montrer.
Le rôle des interactions utilisateurs dans QBST
QBST s’appuie sur l’analyse continue des interactions des internautes avec les SERPs. En étudiant les pages qui plaisent le plus, Google identifie les termes, concepts et entités qui se retrouvent quasi-systématiquement dans ces contenus de qualité. Ces données permettent d’actualiser en permanence les termes saillants associés à chaque requête.
Rédiger pour le SEO : intégrer les termes saillants
Pour les professionnels du SEO, QBST impose une méthode claire. Il est plus que jamais indispensable d’analyser les pages déjà bien positionnées pour une requête donnée et d’identifier les termes saillants qu’elles utilisent. Ces mots doivent être intégrés de manière naturelle dans le contenu, sans jamais perdre de vue le besoin informationnel du lecteur.
C’est notamment pour faire cette tâche facilement qu’un outil SEO comme yourtext.guru existe. Ils permettent de faire remonter l’algorithme QBST en analysant les SERPs pour en extraire les termes saillants. Une fois ces mots identifiés, il ne reste plus qu’à rédiger un texte fluide et informatif, tout en respectant les attentes algorithmiques.
Cela marche bien car la data est prise dans les SERPs Google, où l’algo a déjà été appliqué, et on le remonte en faisant des comparaisons astucieuses entre le corpus des pages de la SERP avec un corpus plus commun.
L’évolution des SERPs : adapter son contenu dans le temps
QBST étant à l’entrée du processus de tri, les termes saillants peuvent évoluer au fil du temps. Les ajustements opérés par Mustang, Superroot/Navboost influencent indirectement ces mots-clés. Il est donc crucial de surveiller régulièrement la SERP pour s’assurer que son contenu reste aligné avec les attentes de l’algorithme.
QBST et ses concurrents : une supériorité liée à la data
Si QBST est aujourd’hui incontournable chez Google, d’autres moteurs de recherche utilisent des algorithmes similaires, bien que moins efficaces. La raison ? L’absence de données utilisateurs aussi riches et variées que celles dont dispose Google.
L’avenir du SEO ?
En 2025, ce n’est plus acceptable pour un professionnel du SEO de dire que rédiger pour le web est seulement un art. C’est sans aucun doute possible une science. Grâce à QBST, nous disposons d’un cadre précis pour optimiser les contenus. Mais cette précision impose aussi une responsabilité : celle d’écrire non seulement pour le moteur, mais surtout pour l’utilisateur, car, finalement, le meilleur contenu, c’est toujours celui qui répond au mieux aux attentes de son lecteur.
