Qu’est ce qu’un vecteur-mot et comment le balisage structuré le renforce ?

28 juillet 2021 - 14  min de lecture - par Ashok Sharma
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Comment définir les vecteurs de mots ? Dans cet article, je vais vous présenter le concept de vecteurs de mots. Nous passerons en revue les différents types d’intégration de mots et, plus important encore, le fonctionnement des vecteurs de mots. Nous pourrons ensuite voir l’impact des vecteurs de mots sur le SEO, ce qui nous amènera à comprendre comment le balisage Schema.org pour les données structurées peut vous aider à tirer parti des vecteurs de mots dans le SEO.

Plongeons dans le vif du sujet.

Que sont les vecteurs-mots ?

Les vecteurs-mots (également appelés encastrements de mots) sont un type de représentation des mots qui permet aux mots ayant des significations similaires d’avoir une représentation égale.

En termes simples : Un vecteur-mot est une représentation vectorielle d’un mot particulier.

Selon Wikipedia:
C’est une technique utilisée dans le traitement du langage naturel (NLP) pour représenter les mots pour l’analyse de texte, typiquement comme un vecteur à valeur réelle qui encode la signification du mot de sorte que les mots qui sont proches dans l’espace vectoriel sont susceptibles d’avoir des significations similaires.

L’exemple suivant nous aidera à mieux comprendre :

Regardez ces phrases similaires :

Have a good day. et Have a great day.

Elles ont à peine un sens différent. Si nous construisons un vocabulaire exhaustif (appelons-le V), il aurait V = {Have, a, good, great, day} combinant tous les mots. Nous pourrions coder le mot comme suit.
La représentation vectorielle d’un mot peut être un vecteur codé à un coup où 1 représente la position où le mot existe et 0 représente le reste:

a = [1,0,0,0,0]
a=[0,1,0,0,0]
bon=[0,0,1,0,0]
great=[0,0,0,1,0]
day=[0,0,0,0,1]

Supposons que notre vocabulaire ne comporte que cinq mots : Roi, Reine, Homme, Femme, et Enfant. Nous pourrions coder les mots comme suit:

Roi = [1,0,0,0,0]
Reine = [0,1,0,0,0]
Homme = [0,0,1,00]
Femme = [0,0,0,1,0]
Enfant = [0,0,0,0,1]

Types d’incorporation de mots (vecteurs-mots)

L’incorporation de mots est une technique dans laquelle les vecteurs représentent du texte. Voici quelques-uns des types les plus populaires d’incorporation de mots :

  • Incorporation basée sur la fréquence
  • Incorporation basée sur la prédiction

Nous ne nous étendrons pas ici sur l’incorporation par fréquence et l’incorporation par prédiction, mais les guides suivants peuvent vous aider à les comprendre :

Une compréhension intuitive de l’incorporation de mots et une introduction rapide aux sacs de mots (BOW) et au TF-IDF pour créer des caractéristiques à partir de texte.

Une brève introduction à WORD2Vec :

Alors que l’incorporation basée sur la fréquence a gagné en popularité, il y a toujours un vide dans la compréhension du contexte des mots et des limites dans leurs représentations.

L’incorporation basée sur la prédiction (WORD2Vec) a été créée, brevetée et présentée à la communauté NLP en 2013 par une équipe de chercheurs dirigée par Tomas Mikolov chez Google.

Selon Wikipedia, l’algorithme word2vec utilise un modèle de réseau neuronal pour apprendre les associations de mots à partir d’un grand corpus de textes (ensemble important et structuré de textes).

Une fois entraîné, un tel modèle peut détecter des mots synonymes ou suggérer des mots supplémentaires pour une phrase partielle. Par exemple, avec Word2Vec, vous pouvez facilement créer de tels résultats : Roi – homme + femme = Reine, ce qui était considéré comme un résultat presque magique.


Source de l’image: Tensorflow

  • [roi] – [homme] + [femme] ~= [reine] (une autre façon de voir les choses est que [roi] – [reine] ne code que la partie sexuée de [monarque]).
  • [walking] – [swimming] + [swam] ~= [walked] (ou encore [swam] – [swimming] ne code que le passé du verbe).
  • [madrid] – [spain] + [france] ~= [paris] (ou [madrid] – [spain] ~= [paris] – [france] qui est vraisemblablement en gros la « capitale »)

Source: Brainslab Digital
Je sais que c’est un peu technique, mais Stitch Fix a rédigé un article fantastique sur les relations sémantiques et les vecteurs-mots.

L’algorithme Word2Vec n’est pas un algorithme unique mais une combinaison de deux techniques qui utilise quelques méthodes d’IA pour faire le lien entre la compréhension humaine et la compréhension par la machine. Cette technique est essentielle pour résoudre de nombreux problèmes de NLP.

Ces deux techniques sont :

  • – Le modèle CBOW (Continuous bag of words) ou CBOW
  • – Le modèle Skip-gram.

Ces deux techniques sont des réseaux neuronaux peu profonds qui fournissent des probabilités pour les mots et se sont avérées utiles dans des tâches telles que la comparaison et l’analogie de mots.

Comment les vecteurs-mots et word2vecs fonctionnement ?

Word Vector est un modèle d’IA développé par Google, et il nous aide à résoudre des tâches NLP très complexes.

« Les modèles Word Vector ont un objectif central que vous devez connaître :

C’est un algorithme qui aide Google à détecter les relations sémantiques entre les mots. »

Chaque mot est codé dans un vecteur (en tant que nombre représenté dans plusieurs dimensions) afin de faire correspondre les vecteurs-mots qui apparaissent dans un contexte similaire. Un vecteur dense est ainsi formé pour le texte.

Ces modèles vectoriels font correspondre des phrases sémantiquement similaires à des points proches sur la base de l’équivalence, des similitudes ou de la parenté des idées et du langage.

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Word2Vec – Comment cela fonctionne-t-il ?


Source de l’image: Seopressor

Avantages et inconvénients de Word2Vec

Nous avons vu que Word2vec est une technique très efficace pour générer une similarité distributionnelle. J’ai énuméré ici certains de ses autres avantages :

  • Il n’y a aucune difficulté à comprendre les concepts de Word2vec. Word2Vec n’est pas complexe au point que vous ne soyez pas conscient de ce qui se passe en coulisse.
  • L’architecture de Word2Vec est très puissante et facile à utiliser. Comparée à d’autres techniques, elle est rapide à mettre en place.
  • La formation est presque entièrement automatisée ici, de sorte que les données étiquetées par l’homme ne sont plus nécessaires.
  • Cette technique fonctionne aussi bien pour les petits que pour les grands ensembles de données. Par conséquent, il s’agit d’un modèle facile à mettre à l’échelle.
  • Si vous connaissez les concepts, vous pouvez facilement reproduire l’ensemble du concept et de l’algorithme.
  • Il capture exceptionnellement bien la similarité sémantique.
  • Précis et efficace sur le plan informatique
  • Comme cette approche n’est pas supervisée, elle permet de gagner du temps en termes d’effort.

Les défis de Word2Vec

Le concept Word2vec est très efficace, mais vous pouvez trouver quelques points un peu difficiles. Voici quelques-uns des défis les plus courants.

  • Lorsque vous développez un modèle word2vec pour votre ensemble de données, le débogage peut être un défi majeur, car le modèle word2vec est facile à développer mais difficile à déboguer.
  • Il ne traite pas les ambiguïtés. Ainsi, dans le cas de mots ayant plusieurs significations, l’incorporation reflétera la moyenne de ces significations dans l’espace vectoriel.
  • Incapable de traiter les mots inconnus ou OOV : Le plus gros problème de word2vec est son incapacité à traiter les mots inconnus ou hors vocabulaire (OOV).

Vecteurs-mots : Un changement important dans l’optimisation des moteurs de recherche ?

De nombreux experts en SEO estiment que les vecteurs-mots ont une incidence sur le positionnement d’un site Web dans les résultats des moteurs de recherche.

Au cours des cinq dernières années, Google a introduit deux mises à jour de son algorithme qui mettent clairement l’accent sur la qualité du contenu et l’exhaustivité de la langue.

Prenons un peu de recul et parlons de ces mises à jour :

Hummingbird

En 2013, Hummingbird a donné aux moteurs de recherche la possibilité d’effectuer une analyse sémantique. En utilisant et en incorporant la théorie sémantique dans leurs algorithmes, ils ont ouvert une nouvelle voie dans le monde de la recherche.

Google Hummingbird a été le plus grand changement apporté au moteur de recherche depuis Caffeine en 2010. Il tire son nom du fait qu’il est « précis et rapide ».

Selon Search Engine Land, Hummingbird accorde plus d’attention à chaque mot d’une requête, ce qui permet de prendre en compte l’ensemble de la requête plutôt que des mots particuliers.

L’objectif principal de Hummingbird était de fournir de meilleurs résultats en comprenant le contexte de la requête plutôt que de renvoyer des résultats pour des mots-clés spécifiques.

« Google Hummingbird a été publié en septembre 2013 ».

RankBrain

En 2015, Google a annoncé RankBrain, une stratégie qui intégrait l’intelligence artificielle (IA).

RankBrain est un algorithme qui aide Google à décomposer les requêtes de recherche complexes en requêtes plus simples. RankBrain convertit les requêtes de recherche du langage « humain » en un langage que Google peut facilement comprendre.

Google a confirmé l’utilisation de RankBrain le 26 octobre 2015 dans un article publié par Bloomberg.

BERT

Le 21 octobre 2019, BERT a commencé à être déployé dans le système de recherche de Google.
BERT est l’acronyme de Bidirectional Encoder Representations from Transformers, une technique basée sur les réseaux neuronaux utilisée par Google pour le pré-entraînement dans le traitement du langage naturel (NLP).

En bref, BERT aide les ordinateurs à comprendre le langage plus comme les humains, et c’est le plus grand changement dans la recherche depuis que Google a introduit RankBrain.

Il ne s’agit pas d’un remplacement de RankBrain, mais plutôt d’une méthode supplémentaire pour comprendre le contenu et les requêtes.

Google utilise BERT dans son système de classement en tant que complément. L’algorithme RankBrain existe toujours pour certaines requêtes et continuera d’exister. Mais lorsque Google estime que BERT peut mieux comprendre une requête, il l’utilise.

Pour plus d’informations sur BERT, consultez cet article de Barry Schwartz, ainsi que l’analyse approfondie de Dawn Anderson.

Positionnez votre site avec des vecteurs-mots

Je suppose que vous avez déjà créé et publié un contenu unique, et que même après l’avoir peaufiné encore et encore, il n’améliore pas votre positionnement ou votre trafic.
Vous vous demandez pourquoi cela vous arrive ?

C’est peut-être parce que vous n’avez pas inclus Word Vector : le modèle d’intelligence artificielle de Google.

  • La première étape consiste à identifier les mots vecteurs des 10 premiers positionnements SERP pour votre niche.
  • Sachez quels sont les mots-clés utilisés par vos concurrents et ce que vous pourriez négliger.

En appliquant Word2Vec, qui tire parti de techniques avancées de traitement du langage naturel et du framework de machine learning, vous serez en mesure de tout voir en détails.

Mais cela est possible si vous connaissez les techniques de machine learning et de traitement du langage naturel, mais nous pouvons appliquer les vecteurs-mots dans le contenu en utilisant l’outil suivant :

WordGraph, le premier outil de vecteurs-mots au monde.
Cet outil d’intelligence artificielle est créé avec des réseaux neuronaux pour le traitement du langage naturel et entraîné avec le machine learning.

Basé sur l’intelligence artificielle, WordGraph analyse votre contenu et vous aide à améliorer sa pertinence par rapport aux sites Web du Top 10.

Il suggère des mots-clés qui sont mathématiquement et contextuellement liés à votre mot-clé principal.
Personnellement, je l’associe à BIQ, un puissant outil de SEO qui fonctionne bien avec WordGraph.

Ajoutez votre contenu à l’outil d’intelligence du contenu intégré à Biq. Il vous montrera toute une liste de conseils de SEO on-page que vous pouvez ajouter si vous voulez vous classer en première position.

Vous pouvez voir comment fonctionne l’intelligence de contenu dans cet exemple. Les listes vous aideront à maîtriser le SEO on-page et à vous positionner en utilisant des méthodes exploitables !

Comment optimiser les vecteurs-mots : Utilisation du balisage de données structurées

Le balisage de schéma, ou données structurées, est un type de code (écrit en JSON, Java-Script Object Notation) créé à l’aide du vocabulaire schema.org qui aide les moteurs de recherche à explorer, organiser et afficher votre contenu.

Comment ajouter des données structurées

Les données structurées peuvent être facilement ajoutées à votre site Web en ajoutant un script en ligne dans votre code html.
L’exemple ci-dessous montre comment définir les données structurées de votre organisation dans le format le plus simple possible.

Pour générer le balisage de schéma, j’utilise Schema Markup Generator (JSON-LD).

Voici un exemple concret de balisage de schéma pour https://www.telecloudvoip.com/. Vérifiez le code source et recherchez JSON.

Une fois le code de balisage du schéma créé, utilisez Google Rich Results Test pour vérifier si la page prend en charge les résultats enrichis.
Vous pouvez également utiliser l’outil Semrush Site Audit pour explorer les éléments de données structurées pour chaque URL et identifier les pages qui peuvent figurer dans les résultats enrichis.

Pourquoi les données structurées sont-elles importantes pour le SEO ?

Les données structurées sont importantes pour le SEO car elles aident Google à comprendre le contenu de votre site Web et de vos pages, ce qui permet un positionnement plus précis de votre contenu.
Les données structurées améliorent à la fois l’expérience du robot de recherche et celle de l’utilisateur en enrichissant les SERPs (pages de résultats des moteurs de recherche) d’informations et de précisions.
Pour voir l’impact de la recherche Google, allez dans la Search Console et sous Performance > Résultat de la recherche > Apparence de la recherche, vous pouvez voir une ventilation de tous les types de résultats enrichis comme les « vidéos » et les « FAQ » et voir les impressions organiques et les clics qu’ils ont générés pour votre contenu.

Voici quelques avantages des données structurées :

  • Les données structurées prennent en charge la recherche sémantique.
  • Elles soutiennent également votre E-A-T (expertise, autorité et confiance).
  • Avoir des données structurées peut également augmenter les taux de conversion, puisque plus de personnes verront vos annonces, ce qui augmente la probabilité qu’elles achètent chez vous.
  • Grâce aux données structurées, les moteurs de recherche sont plus à même de comprendre votre marque, votre site web et votre contenu.
  • Il sera plus facile pour les moteurs de recherche de distinguer les pages de contact, les descriptions de produits, les pages de recettes, les pages d’événements et les avis des clients.
  • Grâce aux données structurées, Google construit un graphe de connaissances et un panel de connaissances plus précis sur votre marque.

Ces améliorations peuvent entraîner une augmentation des impressions et des clics organiques.
Les données structurées sont actuellement utilisées par Google pour améliorer les résultats de recherche. Lorsque les internautes recherchent vos pages Web à l’aide de mots clés, les données structurées peuvent vous aider à obtenir de meilleurs résultats. Les moteurs de recherche remarqueront davantage votre contenu si nous ajoutons le balisage Schema.
Vous pouvez mettre en œuvre le balisage Schema sur un certain nombre d’éléments différents. Vous trouverez ci-dessous une liste de quelques domaines où le schéma peut être appliqué :

  • Articles
  • Articles de blog
  • Articles d’actualité
  • Événements
  • Produits
  • Vidéos
  • Services
  • Critiques
  • Évaluations globales
  • Restaurants
  • Entreprises locales

Voici une liste complète des éléments que vous pouvez baliser avec le schéma.

Données structurées avec les incorporations d’entités

Le terme « entité » fait référence à la représentation de tout type d’objet, de concept ou de sujet. Une entité peut être une personne, un film, un livre, une idée, un lieu, une entreprise ou un événement.
Alors que les machines ne peuvent pas vraiment comprendre les mots, avec les incorporations d’entités, elles sont capables de comprendre facilement la relation entre le roi et la reine = le mari et la femme.
Les incorporations d’entités sont plus performantes que les one-hot encodings.

L’algorithme du vecteur de mots est utilisé par Google pour découvrir les relations sémantiques entre les mots. Combiné à des données structurées, il permet d’améliorer la sémantique du web.

En utilisant des données structurées, vous contribuez à un web plus sémantique. Il s’agit d’un web amélioré où nous décrivons les données dans un format lisible par une machine.

Les données sémantiques structurées sur votre site web aident les moteurs de recherche à faire correspondre votre contenu avec le bon public. L’utilisation du NLP, du Machine Learning et du Deep Learning permet de réduire l’écart entre ce que les gens recherchent et les titres disponibles.

Réflexions finales

Comme vous comprenez maintenant le concept de vecteurs de mots et son importance, vous pouvez rendre votre stratégie de recherche organique plus efficace et plus efficiente en utilisant les vecteurs-mots, les incorporations d’entités et les données sémantiques structurées.
Afin d’obtenir le meilleur positionnement, le meilleur trafic et les meilleures conversions, vous devez utiliser les vecteurs de mots, les incorporations d’entités et les données sémantiques structurées pour démontrer à Google que le contenu de votre page Web est exact, précis et digne de confiance.

Ashok Sharma est un Digital Strategist qui a aidé des entreprises obtenir plus de trafic et de visibilité en ligne, grâce au SEO technique et stratégique et aux campagnes PPC ciblées. Vous pouvez le contacter sur LinkedIn ou le suivre sur Twitter pour des échanges rapides.
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