Le Natural Language Processing (NLP), ou Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) en français, intègre le domaine du SAIO (Système d’Assistance Intelligent Optimisé), situé à l’intersection de l’informatique, de l’intelligence artificielle (IA) et de la linguistique. Son objectif est de permettre aux ordinateurs de comprendre, interpréter et manipuler le langage humain. Grâce à l’évolution de la technologie et des algorithmes, le NLP a connu d’importants progrès, ouvrant la voie à de multiples applications dans divers secteurs.

Le NLP est une branche de l’IA qui se concentre sur l’interaction entre les ordinateurs et les humains via le langage naturel. L’objectif principal est de lire, décoder, comprendre et faire sens des langues humaines d’une manière utile.

Le fonctionnement du NLP implique initialement la « linguistique », qui prépare et transforme les données entrantes pour les rendre exploitables. Ensuite, la « Data Science » applique des modèles de Machine Learning ou de Deep Learning à ces données. Le processus du NLP se décline donc en plusieurs phases essentielles.

• Segmentation de texte : Découper le texte en phrases, puis en mots.
• Analyse lexicale : Identifier et marquer la structure grammaticale des mots.
• Analyse syntaxique : Analyser les relations entre les mots pour comprendre comment les phrases sont construites.
• Analyse sémantique : Comprendre la signification des mots dans le contexte et comment les significations des phrases se composent à partir des significations des mots.
• Discernement du contexte : Comprendre l’usage et le sens du langage en fonction du contexte.
• Pragmatique : Reconnaître l’intention derrière les phrases.

Plusieurs modèles et techniques sont utilisés en NLP, y compris :

• Modèles statistiques : Utilisent des probabilités pour prendre des décisions basées sur les données textuelles.
• Réseaux de neurones : Simulent le fonctionnement du cerveau humain pour traiter le langage.
• Modèles de langage pré-entraînés : Comme BERT, GPT (Generative Pre-trained Transformer), et Transformer, qui ont révolutionné le NLP en comprenant mieux les nuances du langage.

Le NLP a une vaste gamme d’applications :

• Moteurs de recherche : Pour améliorer la pertinence des résultats de recherche.
• Assistants virtuels : Comme Siri, Alexa pour comprendre et répondre aux commandes vocales.
• Traduction automatique : Google Translate utilise des algorithmes avancés pour traduire des textes d’une langue à une autre, en analysant et modélisant le contexte et la sémantique, connue sous le nom de Traduction automatique statistique (Statistical Machine Translation en anglais).
• Analyse de sentiment : ou « Opinion Mining », évalue les perceptions subjectives dans les textes pour cerner l’opinion de l’auteur. Utilisée dans le suivi des réseaux sociaux et les études de marché, elle détecte le sentiment des consommateurs, offrant une mesure de la satisfaction client plus immédiate que les sondages traditionnels. Les entreprises analysent les retours sur les réseaux pour ajuster produits et stratégies publicitaires, améliorant l’offre et réduisant l’insatisfaction.
• Résumé automatique de texte : Pour générer des résumés concis de longs documents.

Des exemples notables d’utilisation du NLP incluent :

• Chatbots : ces agents conversationnels sont capables de simuler une conversation humaine pour le service clientèle, le e-commerce, etc.
• Reconnaissance vocale : Convertir la parole en texte pour la dictée ou les recherches vocales.
• Filtrage de spam : Utiliser le NLP pour identifier et filtrer les courriels indésirables.
• Extraction d’informations : Extraire des informations structurées à partir de textes non structurés.

En conclusion, le domaine du NLP, dynamique et en pleine croissance, redéfinit nos interactions avec les technologies. Les progrès en apprentissage automatique et en réseaux de neurones amplifient son potentiel, ouvrant des pistes inédites d’innovation et d’enrichissement des échanges homme-machine.

Dans le secteur du SEO, cela se traduit par une interprétation plus fine des contenus et intentions de recherche par les algorithmes, une optimisation accrue pour la recherche vocale, une amélioration de la qualité des contenus, un affinement des extraits mis en avant, tout en considérant les sentiments exprimés dans les avis, et en perfectionnant la classification du contenu. Et cette révolution ne fait que commencer…

La mention « Not Provided » désigne, dans les rapports d’outils d’analyse de trafic tels que Google Analytics, l’absence de données détaillées sur les mots-clés qui ont conduit les utilisateurs à un site web. Cela signifie simplement « non fourni ». Cette situation est devenue courante depuis que Google a réduit la transmission des mots-clés référents SEO aux outils statistiques en 2012.

En conséquence, la majorité des termes de recherche organique qui amènent les visiteurs sur un site ne sont plus communiqués, à l’exception de ceux disponibles dans Google Search Console. Ce phénomène pose un défi pour l’élaboration de stratégies de référencement naturel, car les données cachées derrière ce statut générique pourraient influencer significativement l’optimisation du contenu d’un site.

Les termes générant du trafic organique sont désignés par « Not provided » dans Google Analytics en raison de l’engagement de Google pour la confidentialité des utilisateurs. Initiée en 2011, l’adoption du protocole SSL (Secure Socket Layers) a marqué le début de l’utilisation de la recherche sécurisée, visant à protéger les informations personnelles par le chiffrement des données échangées durant la navigation, y compris les requêtes de recherche.

Par conséquent, les mots-clés recherchés par les utilisateurs connectés à leur compte Google ne sont plus transmis aux outils d’analyse, laissant apparaître la mention « Not provided » en raison de la suppression du paramètre « q= » de l’URL de redirection par Google.

Google a renforcé cette pratique pour préserver les données de recherche des internautes, comme il l’a souligné dans son communiqué du 18 octobre 2011. Les recherches effectuées sont redirigées vers la version sécurisée du moteur de recherche (https://), garantissant ainsi que les mots-clés et les résultats personnalisés restent cryptés et inaccessibles à des tiers, y compris aux autres outils analytiques.

Outre la protection de la vie privée, il est supposé que ce passage au protocole sécurisé https vise également à maintenir l’avantage concurrentiel de Google en empêchant d’autres moteurs de recherche tel que Bing de s’approprier ses données.

Pour pallier le manque d’informations dû au « Not Provided » dans Google Analytics, les webmasters peuvent se tourner vers d’autres méthodes pour accéder aux termes de recherche des visiteurs. Voici des alternatives :

• Analyse des pages d’atterrissage : En créant un filtre personnalisé dans Google Analytics, on peut examiner le comportement des visiteurs sur les pages d’atterrissage et en déduire les termes de recherche probables.
• Google Search Console : Cet outil gratuit offre des insights sur le positionnement et la présence du site dans les résultats de recherche (SERP). Contrairement à Google Analytics, il identifie les problèmes d’indexation et de crawl de Google et fournit des données sur le comportement du site dans les SERP, y compris les termes de recherche les plus performants et les pages les plus visitées.
• Filtres personnalisés dans Google Analytics : Ils permettent d’analyser les liens cliqués par les internautes et leur position dans les résultats de recherche, donnant ainsi des indications sur les mots-clés pertinents.
• Outils d’analyse de mots-clés : Des outils dédiés offrent une base de données étendue des requêtes fréquemment utilisées dans les moteurs de recherche, permettant d’identifier les mots-clés à fort potentiel.

En combinant ces techniques, les webmasters peuvent contourner les limitations imposées par « Not Provided » et optimiser leur stratégie de contenu et de référencement SEO.

Parfois, il est préférable de ne pas indexer certaines pages, notamment celles qui n’ont aucun intérêt pour votre stratégie SEO. Pour ce faire, il est important de signaler le robot d’exploration à travers la balise meta robots ou encore le fichier robots.txt. C’est à ce moment là que la balise noindex être en jeu.

L’attribut NoIndex est un élément situé dans le code HTML d’une page de votre site. Lorsque vous utilisez la balise noindex, celle-ci indique aux crawlers que le webmaster ne souhaite pas que la page web en question soit indexée. D’où l’appellation « Noindex » qui signifie « pas d’index » en français.

Cette balise se présente généralement sous la forme suivante : meta name googlebot content x,y. Dans cette ligne de code, le X fait référence à Noindex pour indiquer si la page doit être indexée ou non. En revanche, le Y représente le code Nofollow. On parle également de liens nofollow pour indiquer les liens à ne pas observer.

Bien qu’il s’agisse de deux attributs de la section head, No Index et No Follow sont des balises tout à fait différentes. Comme énoncé plus haut, la commande rel= »nofollow » concerne les liens hypertextes dans le contenu d’une page. Elle n’aura aucun impact sur le jus de lien. Par ailleurs, l’attribut content= »noindex » situé dans l’en tête href http sert à bloquer l’exploration d’une ressource.

Oui, la balise meta robots a une syntaxe particulière. Voici un exemple de syntaxe typique pour la balise meta robots :

<meta name= »robots » content= »directives »>

Dans cette balise, « directives » est remplacé par une liste de valeurs qui indiquent aux robots des moteurs de recherche comment explorer et indexer le contenu de la page web.

Les directives les plus courantes sont « index », qui indique aux robots d’indexer le contenu de la page, et « noindex », qui indique aux robots de ne pas indexer le contenu de la page. Les autres directives courantes incluent « follow » et « nofollow », qui indiquent aux robots si les liens sur la page doivent être suivis ou non, et « noarchive », qui indique aux robots de ne pas conserver une copie en cache de la page.

Il est important de noter que la syntaxe exacte de la balise meta robots peut varier légèrement en fonction des recommandations et des exigences de chaque moteur de recherche. Il est donc conseillé de consulter la documentation officielle des moteurs de recherche pour vous assurer que vous utilisez la syntaxe appropriée pour votre site web.

Il est tout à fait possible de réaliser différentes combinaisons à partir de ces balises. Cela vous permettra de donner 4 types de commandes :

• Meta name robots content noindex, follow : cela signifie que l’URL Google ne peut être indexée, mais les liens peuvent être pris en compte ;
• Meta name robots content noindex, nofollow : cette ligne de code signifie que la page web ne peut être indexée et que les liens ne peuvent être explorés ;
• Meta name robots content index, nofollow : c’est à dire que la page peut être indexée, mais qu’il ne faudra pas suivre les liens sortants ;
• Meta name robots content index follow : cela veut dire que les moteurs de recherche peuvent prendre en compte à la fois la page et les liens.

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles il est important d’empêcher l’indexation de certaines pages.

• Les pages avec un contenu pauvre, voire inexistant : cela concerne par exemple les pages dédiées aux commentaires de blogs ou celles qui affichent uniquement une couleur. Ce type de page est qualifié comme étant de faible qualité ;
• Les pages contenant du duplicate content : dans certaines situations, il est impossible d’échapper au contenu dupliqué. En bloquant l’indexation de ce type de page, vous éviterez de subir des actions manuelles de Google.
• Des pages qui sont en cours de développement ou qui ne sont pas pertinentes pour le référencement, comme des pages de politique de confidentialité ou des pages d’erreur 404.
• Des liens vers des pages qui n’ont pas d’importance pour le référencement, comme les liens vers des pages d’aide ou de connexion.

Il est important d’utiliser ces balises avec prudence, car une utilisation incorrecte ou excessive peut avoir un impact négatif sur le référencement d’un site. Par exemple, si trop de pages importantes sont marquées avec la balise noindex, cela peut entraîner une baisse de classement dans les résultats de recherche. Il est donc recommandé de consulter un expert en référencement pour déterminer la meilleure stratégie d’utilisation de ces balises pour votre site web.