De nos jours, le métier de SEO a considérablement évolué par rapport aux années 2000.
Autrefois, les profils marketing étaient prédominants, mais aujourd’hui, les compétences techniques sont devenues essentielles pour obtenir des résultats concrets.
Les pratiques SEO ont évolué au fil du temps, nécessitant une compréhension approfondie des algorithmes, notamment celui de Google, ainsi qu’une veille constante pour s’adapter aux évolutions technologiques.
L’approche traditionnelle du SEO consistait à effectuer un audit du site, analyser les résultats de la SERP, identifier les obstacles et les axes de développement, formuler des recommandations et analyser les résultats obtenus.
Ce cycle se répétait jusqu’à atteindre les objectifs fixés. Cependant, cette méthode, bien qu’efficace, présentait une faille. En effet, chaque avancée technologique des algorithmes nécessitait une adaptation et une évolution, ce qui entraînait une perte de temps et d’argent pour les clients.
Afin de fournir le meilleur service possible à nos clients, il est nécessaire de passer à l’étape supérieure. C’est là qu’intervient le concept de rétro-ingénierie, également connu sous le nom de reverse engineering.
L’apprentissage automatique, ou machine learning, est une technologie basée sur l’intelligence artificielle. Cela permet aux machines d’apprendre sans avoir été explicitement programmées. Cette technologie est étroitement liée au Big Data et utilise des flux de données pour s’entraîner, apprendre et se développer.
En utilisant cette technologie dans le cadre de la rétro-ingénierie, nous pouvons créer des modèles de prédiction précis, adaptés à chaque secteur d’activité. Pour ce faire, nous collectons des données de recherche représentatives d’un secteur d’activité spécifique. Puis nous y ajoutons les variables SEO pertinentes.
Grâce aux algorithmes d’apprentissage automatique, nous pouvons déterminer les facteurs de classement déterminants pour chaque secteur. Une fois le modèle de prédiction créé, nous pouvons procéder à une analyse approfondie de chaque mot-clé et de chaque URL. Ceci afin de recommander les meilleures actions à entreprendre pour améliorer le positionnement dans les résultats de recherche.
Chez Predyct, nous avons choisi d’utiliser notre expérience et nos données d’analyse accumulées au cours des dernières années pour créer nos propres modèles de prédiction. Grâce à cet outil, nous sommes en mesure de fournir des recommandations concrètes et précises aux clients qui souhaitent se positionner sur des mots-clés spécifiques. Que ce soit en travaillant le contenu ou en augmentant le nombre de liens vers une page, nous pouvons fournir des réponses immédiates et adaptées à chaque situation.
Notre approche du SEO prédictif nous permet de prendre une longueur d’avance sur les mises à jour des algorithmes. Et de proposer des recommandations prioritaires à nos clients. Nous croyons en la proactivité plutôt qu’en la réactivité, et c’est cette philosophie qui guide notre agence.
Pour résumer, le métier de SEO a connu une évolution significative au fil des années. Il passe d’une approche axée sur le marketing à une approche plus technique. La rétro-ingénierie et l’apprentissage automatique sont désormais indispensables pour comprendre le fonctionnement des algorithmes et fournir des recommandations précises.
Chez Predyct, nous avons adopté le SEO prédictif. Pour offrir à nos clients un service de qualité et des résultats concrets. En se basant sur nos modèles de prédiction, nous sommes en mesure de proposer des actions spécifiques pour améliorer le positionnement dans les résultats de recherche.
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