manuboss
Comprendre EEAT: la pierre angulaire du contenu de qualité
Les directives de qualité de Google mettent l'accent EEAT (expérience, expertise, autorité, fiabilité) comme le cadre d'évaluation de la qualité du contenu, en particulier à mesure que le contenu généré par l'IA devient plus courant.
En 2022, Google a ajouté « l'expérience » au cadre EAT précédemment connu, mettant en évidence l'importance des connaissances de première main et réelles. Cela signifie que le contenu réussi devrait démontrer l'expérience réelle de l'auteur, telles que l'utilisation des produits personnels ou les visites de localisation.
EEAT n'est pas une mesure de classement unique mais plutôt un cadre qui influence la façon dont les algorithmes évaluent le contenu. Les systèmes de Google recherchent des signaux de chaque composant:
- Expérience: Contenu montrant l'expertise de première main et la profondeur des connaissances
- Compétence: Démonstration claire des connaissances en matière
- Autoriété: Établir la crédibilité par le biais de signalements d'auteur, de BIOS et de références
- Fiabilité: Approvisionnement clair, preuves d'expertise et d'informations générales sur les auteurs ou les sites
Ce cadre est crucial car il sous-tend les normes de contenu utile de Google. Google a précisé que la qualité du contenu compte plus que qui (ou quoi) l'a créé – ce qui signifie même que le contenu généré par l'AI doit gagner la confiance en répondant aux critères EEAT
Le contenu automatisé de faible qualité créé uniquement pour manipuler les classements est traité comme un spam, tandis que le contenu original démontrant EEAT est plus susceptible de bien se classer. N'oubliez pas: la qualité de la quantité est essentielle, car Google privilégie le contenu fournissant une valeur réelle.
L'impact de l'IA sur la création de contenu et le référencement
Les outils de contenu AI transforment la façon dont les équipes marketing génèrent et évoluent le contenu. Les utilisateurs de BrightEdge ont utilisé Copilot for Content Advisor pour générer des millions de mémoires et de projets pour aider à la création de contenu optimisée. Il aide à la rédaction de contenu automatisée, à l'optimisation de la page et à la recherche sur les mots clés. L'IA générative peut accélérer considérablement la production de contenu – par exemple, l'écriture d'une page qui pourrait prendre des heures peut être effectuée en quelques secondes avec une invite.
Ces technologies doivent être associées à des éléments humains originaux. Cela signifie infuser des ébauches d'IA avec des anecdotes originales, des exemples et une pensée stratégique qui distinguent votre contenu.
Défis et opportunités à l'ère IA
L'impact croissant des outils d'IA
Les professionnels du référencement adoptent de plus en plus des outils d'IA pour la création et l'optimisation du contenu, constatez des améliorations significatives des capacités de vitesse de publication et d'itération de contenu. Bien que l'IA offre des avantages clairs, de nombreux professionnels privilégient toujours le maintien de la qualité du contenu et de l'authenticité lors de la mise en œuvre de ces technologies.
Les normes de qualité restent primordiales
La position de Google est simple: l'utilisation de l'automatisation n'est pas interdite, mais le contenu automatisé doit être de haute qualité et « utile et d'abord ». Le contenu généré uniquement pour manipuler les classements de recherche viole les politiques de spam. La meilleure approche consiste à utiliser l'IA pour améliorer votre stratégie – le copilote de BrightEdge pour le conseiller de contenu illustre cette approche équilibrée, aidant les équipes à générer des listes d'idées ou des premiers brouillons tout en maintenant l'accent sur la valeur de l'utilisateur.
Évolution du comportement de recherche
L'IA transforme la façon dont les utilisateurs interagissent avec la recherche. Les fonctionnalités génératrices de l'IA comme les aperçus de l'IA de Google sont apparaissant plus fréquemment. Ces fonctionnalités directes peuvent réduire les clics vers les résultats traditionnels car les utilisateurs trouvent souvent leurs réponses sans quitter la page de recherche. Cela ne signifie pas que le contenu assisté par l'IA ne peut pas servir l'IA et les résultats traditionnels. En fait, le maintien de classements organiques solides aide à garantir que votre contenu apparaît également dans les réponses générées par l'IA.
Dans l'ensemble, l'IA offre une formidable opportunité de créer et d'optimiser le contenu à grande échelle, mais il augmente la barre sur la qualité. Les spécialistes du marketing doivent utiliser les outils d'IA stratégiquement, confirmer l'EAT et s'adapter aux nouveaux formats de recherche. Bien fait, l'IA peut libérer des équipes pour se concentrer davantage sur la stratégie et les besoins des utilisateurs, tout en continuant à créer du contenu que les humains et les algorithmes font confiance.
Implémentation de principes EAT dans le contenu généré par l'AI
Infuser l'expertise et l'expérience humaines
La construction de la véritable EEAT dans le contenu assisté par l'IA nécessite des étapes délibérées pour démontrer l'expertise, l'autorité et la confiance. Les critères de qualité de Google recherchent spécifiquement du contenu qui montre une expertise de première main et une profondeur de connaissances, telles que l'utilisation réelle des produits ou les visites de localisation. Pour y parvenir:
- Incorporer de vraies expériences: Ajoutez des études de cas, des anecdotes personnelles ou une analyse des données que seuls les professionnels compétents pourraient fournir.
- Inclure des experts en la matière: Demandez aux spécialistes d'écrire ou de revoir le contenu pour assurer la précision et ajouter des informations uniques.
- Création des informations sur la vitrine: Incluez toujours les règles d'auteur avec des qualifications pertinentes pour aider les utilisateurs à juger la crédibilité.
- Soutien avec l'autorité: Lien avec des sources reconnues, des recherches officielles et des sites Web réputés pour stimuler l'autorité.
- Assurer la précision: Vérifiez les faits toutes les déclarations générées par l'IA et supprimez les réclamations non étayées.
- Considérez la transparence: Le cas échéant, divulguer l'assistance de l'IA tout en garantissant la surveillance humaine est soulignée.
En mélangeant l'efficacité de l'IA avec une véritable expertise, en démontrant une autorité claire et en renforçant la confiance par l'exactitude, le contenu assisté par l'IA peut respecter les normes de qualité les plus élevées de Google.
Optimisation du contenu pour la recherche d'IA
À mesure que la recherche évolue, les stratégies doivent s'adapter pour s'aligner sur la façon dont les systèmes d'IA interprètent et présentent le contenu:
- Utilisez des données structurées: Implémentez le balisage du schéma (page FAQ, Howto, Product) pour aider les systèmes AI à reconnaître les réponses faisant autorité.
- Format pour plus de clarté: Utilisez des en-têtes et des puces clairs afin que l'IA puisse facilement analyser votre contenu.
- Prioriser l'expérience de la page: Assurez-vous des temps de chargement rapide et suivez les vitaux du Web de base pour un meilleur engagement des utilisateurs.
- Créer des réponses concises: La structure du contenu avec des réponses clés immédiatement visibles, car les interfaces axées sur l'IA réalisent souvent des résumés courts.
- Surveiller l'engagement: Suivez les mesures comme le taux de clics et la durée de la session pour évaluer l'efficacité du contenu.
- Mettre à jour régulièrement: Refreindre le contenu le plus performant pour rester aligné sur l'évolution des modèles d'IA.
L'approche la plus réussie combine du contenu structuré, une excellente expérience utilisateur et des mises à jour axées sur les données tout en priorisant les besoins et les questions des utilisateurs. Cette stratégie centrée sur l'homme garantit que le contenu prospère dans le paysage de recherche basé sur l'IA.
Mesurer le succès EEAT dans les environnements de recherche d'IA
À mesure que les caractéristiques de recherche d'IA deviennent plus importantes, la mesure de l'efficacité de l'EAT nécessite des mesures spécialisées qui reflètent à la fois les performances traditionnelles du référencement et de l'IA:
Inclusion des fonctionnalités AI
Suivez la fréquence à laquelle votre contenu apparaît dans les fonctionnalités de recherche AI comme les aperçus de l'IA de Google ou les boîtes de réponses génératives. Être constamment cité dans ces résumés générés par l'IA indique que votre contenu démontre l'expertise et l'autorité que les systèmes d'IA reconnaissent. Surveillez les pages et sujets spécifiques reçoivent le plus de citations d'IA pour identifier votre contenu EEAT le plus fort.
Modèles de trafic organique avec intégration d'IA
Analyser les modifications du trafic à mesure que les fonctionnalités de l'IA se développent. Recherchez les corrélations entre les signaux EAT solides et la résilience du contenu par rapport aux baisses potentielles du trafic à partir des boîtes de réponses d'IA. Les pages avec des signaux d'expertise robustes continuent souvent de recevoir des clics même en concurrence avec des résumés en IA, car les utilisateurs recherchent des informations plus approfondies à partir de sources de confiance.
Intention de requête satisfaction
Mesurez dans quelle mesure votre contenu aborde le parcours complet de l'utilisateur dans la recherche IA-First. Les systèmes d'IA évaluent le contenu en fonction de la façon dont il répond à des questions sur les utilisateurs et anticipe les besoins de suivi. Suivez si les utilisateurs qui atterrissent sur votre page à partir des résultats de recherche influencés par l'IA s'engagent profondément ou retournent rapidement aux résultats de recherche (indiquant des réponses incomplètes).
Signaux d'engagement spécifiques à l'IA
Suivre les nouveaux modèles d'engagement émergeant dans les interactions de recherche d'IA. Cela inclut des mesures comme les recherches zéro cliquez sur (où les utilisateurs obtiennent des informations directement à partir de résumés d'IA) par rapport à l'engagement complet des contributions. Le contenu avec un EAT solide pousse souvent les utilisateurs à rechercher des informations plus détaillées au-delà des résumés de l'IA.
Efficacité structurée des données
Mesurez comment la mise en œuvre de votre schéma a un impact sur l'inclusion des fonctionnalités de l'IA. Le contenu avec des données structurées appropriées (FAQPage, Howto, etc.) qui s'aligne sur les principes EEAT est plus facilement analysée par les systèmes d'IA. Suivez si les améliorations des données structurées conduisent à une meilleure représentation dans les fonctionnalités de recherche d'IA.
Reconnaissance de l'autorité dans l'analyse concurrentielle
Comparez votre taux d'inclusion des fonctionnalités d'IA contre les concurrents pour les mêmes requêtes. Si votre contenu apparaît plus fréquemment dans les réponses générées par l'AI pour les mots clés partagés, il suggère que vos signaux EEAT sont plus forts. Utilisez ces données comparatives pour identifier les opportunités d'amélioration des marqueurs d'expertise et d'autorité.
Pour une mesure réussie, combinez des analyses traditionnelles avec des outils de suivi spécifiques à l'IA qui surveillent les performances de votre contenu sur les fonctionnalités de recherche émergentes. Cette approche holistique garantit que votre stratégie EEAT reste efficace car la recherche continue son évolution vers des expériences sur l'IA.
Enfin, adoptez un état d'esprit d'amélioration continue. Examiner régulièrement les données de performance pour repérer le contenu sous-performant. Une baisse du trafic ou de l'engagement peut signifier que les éléments EEAT doivent être renforcés (par exemple, en ajoutant des devis d'experts, en mettant à jour les références ou en clarifiant les signaux de confiance). Utilisez cette boucle de rétroaction: affinez le contenu basé sur les mesures et le re-test. En résumé, la mise en œuvre de l'EAT pour la recherche sur l'IA n'est pas une tâche unique mais une stratégie continue. En ancrant le contenu dans une véritable expertise et en confiance maintenant, vous serez prêt pour tout ce qui apportera les moteurs de recherche dirigés par l'IA.
