Le webmarketing à l’ère du « machine learning »

Share Button

 

webmarketingLe « machine learning » appelé aussi « apprentissage automatique » est un processus qui permet aux ordinateurs d’apprendre dans le cadre de l’intelligence artificielle. L’objectif ultime du « machine learning » est de permettre aux ordinateurs de prendre des décisions rationnelles à partir d’un ensemble de données. Appliqué à la robotique, à la médecine, à la finance et principalement au webmarketing, le « machine learning » représente les principaux enjeux des entreprises qui souhaitent ne pas perdre de marché ces prochaines années. Vous aurez certainement dû utiliser ou même entendu parler du « machine learning ». Vous avez effectué des recherches vocales sur votre Smartphone ou PC ? Avez-vous rencontré des publicités des produits ou des marques relatifs à des thématiques qui vous intéressent ? Avez-vous rencontré un chatbot sur des pages Facebook ou sur des sites web ? Ce ne sont que quelques aspects de l’application du « machine learning » au webmarketing. Découvrons les principales applications du « machine learning » dans le domaine du webmarketing ou marketing digital !

 

1. Tout d’abord, le webmarketing c’est quoi ?

Il est souvent associé aux médias sociaux, au buzz et à l’internet généralement sans pour autant savoir de quoi il s’agit. Pour faire court, le webmarketing ressemble l’ensemble des techniques de publicité et de marketing qu’utilisent les marques dans un environnement internet.

webmarketing

Pour aller plus loin, le webmarketing regroupe quatre principales techniques :

1.1. Le webmarketing stratégique

Il regroupe l’ensemble des décisions et des pratiques stratégiques qui définissent l’approche de la marque pour se diffuser sur internet. Le webmarketing stratégique inclut la veille concurrentielle, l’analyse de la demande et la mise en place d’objectifs relatifs au positionnement, à la cible et aux techniques qui doivent être mises en place.

 

1.2. La création de trafic

La création de trafic est primordiale pour la survie et la prospérité de toute marque sur internet. Ce volet regroupe les techniques de référencement naturel SEO, de référencement payant SEA, d’affiliation, de publicité en ligne, d’emailing, d’optimisation des réseaux sociaux SMO etc. Le trafic attiré vers les principaux canaux de communication en ligne (site web, réseaux sociaux…) doit ensuite passer les canaux de vente. Et ce, dans le but de reconvertir les leads en clients.

trafic

1.3. L’analyse des performances

C’est l’étude de quantification et d’analyse de l’impact des différentes actions de webmarketing. L’analyse des performances regroupe l’analyse de la visibilité, du trafic et des ventes. Elle permet d’identifier le maillon faible de la chaine de marketing digital et de décider les interventions nécessaires.  

1.4. La fidélisation

Inspirée des techniques de marketing traditionnel ou classique, la fidélisation est une approche avec laquelle la marque pousse ses clients à effectuer d’autres ventes. Cette technique implique :

  • La production d’un contenu web de qualité (rédaction web)
  • La création et l’animation d’une communauté autour de la marque (community management)

Les campagnes d’emailing représentent également l’un des piliers importants de la fidélisation des clients (retargeting).

 

2. Quel est l’impact du « machine learning » sur le référencement naturel ?

Le plus grand impact du « machine learning » sur le référencement naturel est l’arrivée de la recherche vocale. Effectuée sur des appareils mobiles ou desktop, elle permet de fournir les résultats de recherche les plus pertinents à partir d’une requête vocale.

référencement naturel

 

2.1. Quels sont les caractéristiques de la recherche vocale ?

Effectuées par les assistants vocaux des appareils connectées (ordinateur, Smartphone, enceinte…), les recherches vocales permettent de fournir des résultats rapides et pertinents à une requête dictée par la voix. Cette technologie permet d’effectuer une recherche de la même manière qu’on la tape dans un moteur de recherche. Sauf que, dans ce cas, on n’aura pas besoin d’un écran et d’un clavier pour le faire. Il suffit de donner l’ordre à l’assistant virtuel de le faire. La recherche vocale permet d’obtenir des informations pertinentes plus rapidement que la recherche classique. La SERP (Search Engine Result Page) d’une recherche vocale ne fournit que peu, voire un seul site web qui correspond à la requête.

recherche vocale

2.2. Voici quelques indicateurs relatifs à la recherche vocale !

Le chiffre qui doit attirer votre attention en ce qui concerne la recherche vocale est celui fournit par Comscore en 2016 : 50% des requêtes effectuées sur des moteurs de recherche seront vocales d’ici 2020. Oui, c’est impressionnant ! La moitié des recherches effectuées seraient des recherches vocales dictées à des assistants personnels intelligents ! En fait, en 2018, 20% des 3.3 milliards de requêtes quotidiennes sont vocales. Cette montée en puissance de cette technologie est due à l’évolution qu’elle a connue ces dernières années. Sa pertinence est devenue indiscutable avec un taux d’erreur proche de 6% par mot, alors qu’il y a 20 ans, il était proche de 43%. Des études statistiques ont démontré que 24 % des utilisateurs préfèrent la recherche vocale à la recherche tapée. En effectuant la projection, ce nombre peut passer à 40 % dans seulement 3 ans. En plus, 80 % des Français connaissent les assistants personnels intelligents et 60 % ont déjà utilisé la recherche vocale. Google Assistant étant utilisé par 36 % d’entre eux. 45% des recherches vocales effectuées par les Français sont réalisées via un smartphone, 20% via tablette, 20% via ordinateur et 15% via des enceintes connectées.

 

2.3. Quel est l’impact de tout cela sur le référencement SEO ?

Tout consultant en référencement ou chef de projet web doit penser sérieusement aux changements qu’apporteraient ces nouvelles technologies de l’information. Mais que doit-on faire de nos stratégies de référencement naturel déjà en place ? En réalité, même si la recherche vocale commence à envahir la recherche sur le web, les critères de classement des sites web sur la page de résultat de recherche n’ont pas changé ! Il suffit tout simplement de suivre quelques recommandations pour optimiser le référencement naturel pour les recherches vocales.

 

2.4. Quelles sont les bonnes pratiques pour optimiser les sites web à recherche vocale ?

Avec l’arrivée de cette technologie, et en plein déploiement de l’index mobile first de Google, on s’attend à la mise en place d’un nouvel index « voice first » dans les très prochaines années. Et comme cité plus haut, la page des résultats de la recherche vocale ne contient que très peu de résultats par rapport à la recherche classique. De ce fait, optimiser son site pour la recherche vocale est un véritable enjeu pour les marques et c’est une opération qui devient de plus en plus compliquée à cause de la montée de concurrence.

recherche-vocale

Voici quelques bonnes pratiques pour optimiser son site web à la recherche vocale :

2.4.1. Adapter le site à la navigation mobile

Même si cette pratique représente la principale recommandation de l’index mobile first de Google, elle devient de plus en plus stricte. En plus du design responsive (qui s’adapte à toutes les tailles d’écran), la vitesse de chargement représente le principal obstacle à l’optimisation des sites web aux mobiles. Avec l’arrivée de la recherche vocale, vous devez réduire davantage la vitesse de chargement du site web afin de fournir une expérience utilisateur optimale.

2.4.2.Passer strictement au mode https

Afin de gagner la confiance des visiteurs, votre site web doit être en mode https. Fournir une navigation sécurisée et une protection des données de vos visiteurs représente un enjeu majeur.

2.4.3. Création de contenu long et riche

Les contenus génériques seront un facteur nuisible au classement des sites web pour les recherches vocales. Ces dernières cherchant à fournir le meilleur résultat, favorisent des contenus longs, bien élaborés et qui couvrent tout le champ lexical de la thématique. C’est pour cette raison que l’optimisation sémantique devient un élément central de toute stratégie de contenu. En plus, il semble que ce type de recherche favorise le contenu conversationnel sous forme de question/réponse. Travaillez ainsi des sous-titres interrogatifs et fournissez les réponses aux questions que vous posez. N’oubliez pas que la plupart des requêtes vocales sont de longues traines ! Privilégiez-les et détaillez votre contenu pour améliorer vos chances de classement.

contenu web

2.4.4. Travailler le référencement local

Souvent délaissé, le référencement local est une priorité en 2019. Optimisez vos fiches Google My Business et tous les aspects du SEO local. En fait, la grande majorité des recherches vocales sont des recherches locales. Si un utilisateur dans votre zone de chalandise effectue une recherche vocale, vous devez améliorer vos chances d’atteindre la position 0 ou même les premiers résultats.

2.4.5. Le netlinking

Toujours un pilier important du référencement web, le netlinking doit être travaillé d’avantage. En effet, les algorithmes favorisent de plus en plus les liens naturels et pénalisent les techniques black hat. Révisez ainsi vos liens, privilégiez la qualité sur la quantité !

nelinking

2.4.6. Utilisation des données structurées

Facilitez la compréhension de votre contenu en fournissant un balisage adéquat de vos pages. Ceci facilite la tâche aux robots des moteurs de recherche ainsi que celle des utilisateurs.

 

3. L’intelligence artificielle appliquée aux campagnes d’emailing

L’emailing représente l’un des piliers de toute stratégie marketing en ligne. Les campagnes d’e-mailing consistent à envoyer un message électronique à une liste de contact à des fins de marketing direct. Même s’il reste un puissant outil de communication digitale, l’email marketing se complique de plus en plus grâce à l’évolution des filtres anti spam des différents opérateurs de messagerie électronique, ainsi que de l’attitude passive des consommateurs face à la publicité sur internet. webmarketing - emailing

Cependant, l’application de l’intelligence artificielle et du « machine learning » au webmarketing a permis d’optimiser les campagnes de mailing et d’améliorer le retour sur investissement des campagnes marketing. L’intervention du « machine learning » dans le domaine de l’emailing se fait à deux niveaux : l’optimisation du contenu de l’email et l’optimisation du ciblage.

 

3.1. Comment optimiser le contenu des emails ?

L’optimisation du contenu des emails consiste à travailler l’objet, l’appel à l’action et le message afin de pousser l’internaute à ouvrir l’email, d’abord, et effectuer l’action demandée (achat, inscription…) ensuite. De nombreux outils sont proposés, qui, en se basant sur le « machine learning », permettent de personnaliser le prochain envoi en fonction des données récoltées à propos du receveur. Des algorithmes complexes permettent de :

  • Segmenter les bases de données,
  • Structurer le texte,
  • Déterminer les mots les plus pertinents à utiliser selon le profil.

 

3.2. Comment optimiser l’envoi des emails ?

En fonction des données relatives aux interactions du receveur avec les anciens emails (ouverture, temps de lecture, click, actions…), les outils qui se basent sur l’intelligence artificielle déterminent la meilleure date (en jour et heure) d’envoi des emails pour garantir un maximum d’efficacité.

envoie des emails

3.3. Efficacité et limite de l’emailing qui se base sur l’IA ?

Combinées, l’optimisation du contenu et celle de l’envoi permettent de booster la réactivité face aux campagnes d’emailing. De cette dernière résulte une augmentation du chiffre d’affaires et des ventes, qu’il s’agisse de produits physiques, numériques ou de services. S’agissant d’un domaine en pleine évolution, les recherches sur l’intelligence artificielle appliquée au marketing sont toujours menées afin d’améliorer les outils qui se basent sur le « machine learning ». Ce dernier est confirmé pour être le futur du webmarketing en permettant d’améliorer l’efficacité des campagnes par personnalisation et de minimiser les ressources humaines et matérielles investies. La réglementation relative à la collecte et l’exploitation des données personnelles ne cesse également d’évoluer. Elle devient de plus en plus stricte afin de protéger les consommateurs et limiter les abus. Ceci pourrait être un frein au développement des technologies qui exploitent l’intelligence artificielle, mais ne peut jamais le stopper.

 

4. Les chatbots : l’ultime outil de webmarketing

Un chatbot est un robot informatique programmé pour maintenir une discussion avec des humains. Et ce, en répondant à leurs questions et en apportant des solutions pertinentes à leurs problèmes. Ayant connu un très grand succès ces deux dernières années, les chatbots révolutionnent le monde du webmarketing et de la relation client. En effet, cette technologie a tellement avancé en termes d’intelligence artificielle et de « machine learning » que ces robots se rapprochent de plus en plus à maintenir des conversations comme des humains. On prévoit que les chatbots vont devenir très semblables aux humains en comprenant plusieurs niveaux de discussion et en fournissant des réponses qui se rapprochent de 99% d’exactitude.

chatbots

4.1. Comment les chatbots sont-ils utilisés en webmarketing ?

Avec l’arrivée du concept du « social selling » (vente sur les réseaux sociaux), les chatbots commencent à être utilisés pour lancer des conversations avec les clients et gérer une grande partie du community management. Ils permettent de définir les besoins du consommateur et lui proposer une solution efficace à son problème. En effet, en se basant sur des processus de « machine learning », les chatbots apprennent d’avantage à interagir avec des humains.

chatbot

En conduisant des conversations personnalisées avec eux, ils comprennent les interlocuteurs et leur proposent les produits qui leur conviennent. Les spécialistes de cette technologie essayent toujours de l’améliorer en développant les capacités d’apprentissage des bots. On prédit que dans les prochaines années, on ne distinguerait pas si on parle à des machines ou des humains.  

 

Conclusion

Le « machine learning » va créer la prochaine révolution dans le domaine du webmarketing. Il va permettre aux machines de jouer des rôles essentiels dans les processus commerciaux. C’est pour cette raison qu’on doit toujours garder un œil sur ces technologies pour ne pas être dépassé par les tendances.

 

 

0/5 (0 Reviews)

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

17 − 9 =