Vous avez votre carte, vos silos, vos liens. Chaque page a reçu une intention et une place dans la structure. Reste la question qui a fait couler le plus d’encre inutile de tout le SEO francophone : qu’est-ce qu’on écrit dedans, et à quoi reconnaît-on qu’une page est « optimisée » sur son mot-clé ?
La réponse tient en une phrase : Google publie une liste de ce sur quoi il déconseille de se concentrer, et cette liste contient le bourrage de mots-clés, les mots-clés dans l’URL, la longueur du contenu et le nombre de titres — c’est-à-dire l’essentiel de ce qu’on appelle habituellement « optimisation on-page ». Ce qui reste après ce retrait est plus court, plus exigeant, et beaucoup plus utile.
Cette sixième partie descend au niveau de la page elle-même. Elle suppose acquis le plan de la construction du cocon étape par étape et le câblage posé dans l’implémentation du maillage interne, lien par lien. Vue d’ensemble dans le guide complet du cocon sémantique.
Un mot de méthode, parce que ce terrain est le plus encombré de la discipline. Chaque affirmation de cet article renvoie à une source consultable, numérotée en fin de page. Quand une notion du programme habituel n’a pas de source publique — cela arrive deux fois, et je le signale explicitement — je le dis au lieu de combler le vide. C’est la règle de la série depuis la première partie : rien ne passe sans référence vérifiable.
Qu’est-ce qu’optimiser une page, une fois retiré ce que Google dit d’ignorer ?
Optimiser une page, c’est faire en sorte qu’elle réponde à l’intention qui lui a été assignée, dans les mots que son lecteur emploie réellement. Ce n’est pas une formule d’apaisement : c’est ce qui subsiste littéralement quand on retire du travail on-page tout ce que la documentation de Google range parmi les points sur lesquels elle déconseille de se concentrer.
La liste que Google publie lui-même
Le Guide de démarrage SEO de Google comporte une section rarement citée en français, intitulée « Things we believe you shouldn’t focus on » — ce sur quoi nous pensons que vous ne devriez pas vous concentrer [1]. Elle est explicite, elle est datée, et elle recoupe directement cinq des notions qui composent habituellement un module d’optimisation on-page.
| Ce que Google range dans la liste | Ce qu’il en écrit, en version originale |
|---|---|
| Balise meta keywords | « Google Search doesn’t use the keywords meta tag. » |
| Bourrage de mots-clés | « Excessively repeating the same words over and over (even in variations) is tiring for users, and keyword stuffing is against Google’s spam policies. » |
| Mots-clés dans le nom de domaine ou le chemin de l’URL | « The keywords in the name of the domain (or URL path) alone have hardly any effect beyond appearing in breadcrumbs. » |
| Longueur minimale ou maximale du contenu | « The length of the content alone doesn’t matter for ranking purposes (there’s no magical word count target, minimum or maximum, though you probably want to have at least one word). » |
| Nombre et ordre des titres | « Having your headings in semantic order is fantastic for screen readers, but from Google Search perspective, it doesn’t matter if you’re using them out of order. » et « There’s also no magical, ideal amount of headings a given page should have. » |
Sur la longueur du contenu, la documentation est doublée d’une réponse en office hours. En novembre 2022, à la question de savoir si découper un long article en plusieurs pages produit du contenu pauvre, la réponse publiée par Google, signée du seul prénom « Lizzi », est : « Word count alone is not indicative of thin content. » La suite précise que l’article approfondi et le découpage en sujets plus courts sont deux approches parfaitement légitimes, le critère étant la valeur apportée sur chaque page [3].
Ce que cette liste ne dit pas
Il faut lire ces phrases exactement. « Ne vous concentrez pas dessus » n’est pas « cela n’existe pas », et « pas d’effet sur le classement » n’est pas « sans importance ». Trois distinctions comptent.
- Un élément peut être neutre au classement et décisif ailleurs. L’ordre des titres n’entre pas dans le classement, mais Google écrit dans la même phrase qu’il est « fantastic for screen readers ». Un H3 posé sous un H1 sans H2 intermédiaire ne coûte rien en SEO et coûte beaucoup à un utilisateur de lecteur d’écran.
- Un élément peut être neutre au classement et décisif à l’affichage. La balise title n’est pas dans cette liste, justement : elle alimente le lien de titre affiché dans les résultats, donc le clic.
- « Hardly any effect » n’est pas « aucun effet ». Sur les mots-clés dans l’URL, Google écrit « pratiquement aucun effet au-delà de leur apparition dans le fil d’Ariane ». C’est une formulation de mesure, pas une négation absolue. Elle suffit néanmoins à disqualifier toute technique construite sur ce levier.
Ce qui reste quand on a retiré la liste
Il reste un document, et un seul, que Google présente comme le critère de fond : Creating helpful, reliable, people-first content [2]. Il ne contient aucun seuil, aucun pourcentage et aucune recette. Il contient des questions, dont celles-ci, qui visent directement les pratiques d’optimisation on-page :
- « Is the content primarily made to attract visits from search engines? » — le contenu est-il produit d’abord pour attirer des visites depuis les moteurs ?
- « Are you writing to a particular word count because you’ve heard or read that Google has a preferred word count? (No, we don’t.) » — écrivez-vous pour atteindre un nombre de mots parce que vous avez entendu dire que Google en avait un de préféré ? La parenthèse est de Google.
- « Are you mainly summarizing what others have to say without adding much value? » — vous contentez-vous de résumer ce que d’autres ont dit sans ajouter grand-chose ?
- « Does your content leave readers feeling like they need to search again to get better information from other sources? » — votre contenu laisse-t-il le lecteur avec le besoin de chercher ailleurs une meilleure information ?
Ces questions sont inconfortables parce qu’elles ne se cochent pas. Elles n’en constituent pas moins la seule grille que Google oppose publiquement à un rédacteur. Le reste de cet article consiste à traduire cette grille en gestes concrets, sans jamais lui substituer un chiffre qui n’existe pas.
La densité de mots-clés existe-t-elle pour Google ?
Non, et Google l’a écrit sur son propre site. En janvier 2023, la question « Does Google consider keyword density for the content? » a reçu cette réponse de John Mueller, publiée dans la transcription officielle des SEO office hours hébergée par Google : « Google does not have a notion of optimal keyword density. » [4]
La réponse dans son contexte
La phrase est souvent citée seule. Le passage complet est plus instructif, parce qu’il contient une seconde moitié qui empêche le contresens : Mueller ajoute que les systèmes de Google se sont considérablement améliorés dans la reconnaissance du sujet d’une page, y compris lorsque les mots-clés n’y sont pas mentionnés du tout — puis il recommande malgré tout d’employer explicitement la terminologie que les utilisateurs emploient réellement.
Autrement dit : il n’y a pas de bon pourcentage, et il y a quand même de bons mots. Ce n’est pas contradictoire. Ce qui est abandonné, c’est le taux ; ce qui est maintenu, c’est le vocabulaire.
Les trois contresens qu’il faut écarter
- « Le mot-clé ne sert donc plus à rien. » Faux. La documentation sur les liens de titre indique que Google s’appuie notamment sur le texte de la page pour générer le lien de titre affiché [11], et Mueller recommande dans la même réponse d’employer les termes des utilisateurs. Un mot absent d’une page reste un mot que ni le lecteur ni le moteur n’y trouveront.
- « Puisqu’il n’y a pas de seuil, je peux répéter autant que je veux. » Faux, et c’est le contresens coûteux. L’absence de densité optimale ne supprime pas la règle anti-spam : le bourrage de mots-clés reste une violation explicite des règles de Google [8]. Il n’y a pas de plancher, mais il y a un plafond, et il n’est pas numérique.
- « Google comprend tout, le vocabulaire n’a plus d’importance. » Faux également. Google décrit son système de synonymes comme capable de trouver des documents pertinents même s’ils ne contiennent pas les mots exacts de la requête [17] — mais il le décrit comme une capacité de rattrapage, pas comme une dispense. Écrire dans les mots de son lecteur reste le chemin le plus court.
D’où vient l’idée de densité, et que mesure-t-elle réellement ?
Elle vient de la recherche d’information, où elle désigne tout autre chose qu’un taux de remplissage. Les pondérations dont la « densité » du SEO est une version dégradée ne comptent pas les occurrences d’un mot dans une page : elles comparent la fréquence d’un terme dans un document à sa rareté dans l’ensemble de la collection. Cette généalogie explique pourquoi le calcul en pourcentage ne peut pas fonctionner.
1972 : la rareté d’un terme vaut plus que sa fréquence
L’ancêtre de la famille est un article de Karen Spärck Jones, A Statistical Interpretation of Term Specificity and Its Application in Retrieval, publié dans le Journal of Documentation, volume 28, numéro 1, en 1972, pages 11 à 21 [5]. L’idée y est formulée comme « a function of term use rather than of term meaning » : une pondération fondée sur l’usage du terme, non sur son sens.
Le principe est simple et il tient encore. Un terme présent dans presque tous les documents d’une collection ne distingue rien : il ne sert pas à trier. Un terme rare dans la collection mais fréquent dans un document donné désigne ce document. C’est ce que la littérature appellera plus tard l’inverse document frequency, l’IDF. Précision utile, parce que l’erreur est fréquente : ce que Spärck Jones introduit en 1972, c’est la pondération par la rareté d’un terme dans la collection, et non le sigle « TF-IDF » [5].
Ce que cela change pour un rédacteur : la valeur d’un mot dans une page ne dépend pas seulement de la page. Elle dépend de ce que font toutes les autres pages du corpus. Un pourcentage calculé sur un seul document ne peut donc pas, par construction, mesurer ce que la famille TF-IDF mesure.
1994 : BM25 introduit la saturation
La fonction de pondération qui a donné son nom à toute une génération de systèmes de recherche est présentée sous le nom d’Okapi BM25 — Best Matching — dans Okapi at TREC-3, par S. E. Robertson, S. Walker, S. Jones, M. M. Hancock-Beaulieu et M. Gatford, lors de la troisième Text REtrieval Conference organisée par le NIST en novembre 1994, publication spéciale 500-225 [6].
Une propriété de BM25 intéresse directement la question du dosage : la contribution d’un terme y sature. Les premières occurrences pèsent ; les suivantes pèsent de moins en moins, jusqu’à ne pratiquement plus rien ajouter. La fonction comporte par ailleurs une normalisation par la longueur du document, de sorte qu’allonger un texte pour y loger davantage d’occurrences ne produit pas l’effet espéré.
Cette mécanique de saturation est l’exact opposé d’une densité linéaire. Dans un modèle de densité, doubler les occurrences double le score. Dans BM25, cela ne le double pas, et cela dégrade le texte. Le seul modèle formel disponible dit donc lui-même que la répétition ne paie pas.
Google utilise-t-il TF-IDF ou BM25 ?
Il faut répondre honnêtement : on ne le sait pas, et personne ne peut l’affirmer. Je n’ai trouvé, à la date de consultation, aucune page de documentation de Google mentionnant TF-IDF ou BM25. Interrogé sur TF-IDF lors d’un hangout en 2019, John Mueller a répondu que Google emploie « a ton of different techniques from information retrieval » pour identifier les mots pertinents d’une page, avant d’ajouter : « My general recommendation here is not to focus on these kinds of artificial metrics » [7].
Ce n’est ni une confirmation ni un démenti, et il faut résister aux deux lectures. Ce qu’on peut dire sans forcer : la famille TF-IDF et BM25 constitue la référence publique en matière de pondération lexicale, et ce qu’elle décrit — la rareté prime la fréquence, la répétition sature — contredit frontalement la pratique de la densité.
« Densité brute » et « densité pondérée » : ce que ces expressions recouvrent
Ces deux expressions circulent dans les formations françaises. Elles se laissent définir sans difficulté, et c’est précisément leur définition qui montre leur limite.
| Expression | Ce qu’elle calcule | Ce qui manque |
|---|---|---|
| Densité brute | Le nombre d’occurrences du mot cible divisé par le nombre total de mots de la page, exprimé en pourcentage. | Aucune référence au corpus. Le même 2 % n’a pas la même valeur selon que le terme est rare ou banal dans le domaine. Le calcul ignore ce que font les autres pages. |
| Densité pondérée | Le même calcul, en affectant un coefficient plus élevé aux occurrences situées dans les emplacements réputés forts : balise title, titres, premiers paragraphes, ancres. | Les coefficients. Google ne publie aucun barème de pondération par emplacement. Les valeurs employées dans les outils et les formations sont des hypothèses de praticiens, non des données. |
Il y a une manière utile de s’en servir malgré tout, et une seule : en comparaison, jamais en valeur absolue. Constater qu’une page mentionne son sujet deux fois quand les pages qui se positionnent le mentionnent trente fois est une information. En déduire qu’il faut viser 1,8 % n’en est pas une. La première observation dit qu’un sujet n’est pas traité ; la seconde invente un seuil.
Où passe exactement la frontière du keyword stuffing ?
Elle ne passe pas par un pourcentage : elle passe par la lecture. La définition officielle, sur la page des règles anti-spam de la recherche Google, est la suivante : « Keyword stuffing refers to the practice of filling a web page with keywords or numbers in an attempt to manipulate rankings in Google Search results. » [8] Le critère est l’intention de manipulation et le résultat à la lecture, pas un seuil de comptage.
Les trois exemples que Google donne
La même page liste trois cas, dans sa formulation d’origine :
- « Lists of phone numbers without substantial added value » — des listes de numéros de téléphone sans valeur ajoutée substantielle.
- « Blocks of text that list cities and regions that a web page is trying to rank for » — des blocs de texte énumérant les villes et régions sur lesquelles la page cherche à se positionner.
- « Repeating the same words or phrases so often that it sounds unnatural. » — répéter les mêmes mots ou expressions si souvent que cela sonne artificiel.
Le troisième exemple est le plus important, et c’est celui qu’on oublie : le critère qu’il énonce est auditif. « so often that it sounds unnatural » ne renvoie à aucune mesure. Il renvoie à ce que produit le texte lu. C’est un critère mou en apparence, et opérationnel en pratique — j’y reviens plus bas, avec le test qui lui correspond.
Le bourrage ne concerne pas que le corps du texte
Deux autres pages de la documentation le rappellent à des endroits qu’on surveille moins.
Dans la balise title : Google consacre une section entière au sujet, intitulée « Avoid keyword stuffing », et écrit : « It’s sometimes helpful to have a few descriptive terms in the <title> element, but there’s no reason to have the same words or phrases appear multiple times. » [11]
Dans le texte alternatif des images : « Avoid filling alt attributes with keywords (also known as keyword stuffing) as it results in a negative user experience and may cause your site to be seen as spam. » [13] La page donne un exemple étiqueté « Bad (keyword stuffing) » qui consiste en une enfilade d’une trentaine de variantes autour d’un même sujet dans un seul attribut alt.
Pourquoi un seuil chiffré ne peut pas exister
Parce que le même nombre d’occurrences peut être naturel ou aberrant selon le texte. Une page de définition juridique répétera quinze fois le terme qu’elle définit sans que personne ne le remarque : c’est ce qu’on attend d’une définition. Une page de témoignage client qui répète quinze fois la même expression commerciale sera pénible dès la troisième. Le nombre est identique ; l’effet ne l’est pas.
C’est la raison pour laquelle Google formule un critère de perception plutôt qu’un seuil : un seuil serait faux dans la moitié des cas. Et c’est aussi pourquoi les recommandations chiffrées qui circulent — 1 %, 2 %, 3 % — ne renvoient à aucune source primaire. Elles ne sont pas contestées par Google : elles sont sans objet.
Que dit vraiment l’auteur de la « triplette du bourrin » ?
Il dit l’inverse de ce qu’on lui fait dire. L’expression est de Laurent Bourrelly, il la revendique explicitement sur son blog, et il l’a forgée non pour recommander la technique mais pour désigner un manque de finesse. Ce point mérite d’être établi avec sa source, parce que la « triplette » est aujourd’hui présentée, selon les formations que j’ai pu consulter, tantôt comme une technique à appliquer, tantôt comme une faute à éviter.
La définition d’origine, dans les mots de son auteur
Dans un article intitulé Non, je n’ai pas de mots clés dans l’URL, Laurent Bourrelly écrit [9] :
L’optimisation de base que la plupart des sites utilise est une répétition des mots clés prinipaux en trois endroits stratégiques : Title, URL, H1
J’appelle cela la triplette du bourrin. Rien de péjoratif dans cette définition, mais plutôt une évocation d’un manque de finesse certain.
Trois précisions s’imposent. La coquille sur « prinipaux » figure dans l’original et n’a pas été corrigée ici. La page ne porte aucune date de publication ; le seul repère daté qu’elle contient est une note d’édition « Edit 4/12/10 », ce qui la situe au plus tard en décembre 2010 — je ne peux pas la dater plus précisément et je m’abstiens donc de le faire. Enfin, la définition d’origine est bien title, URL et H1 : la variante qu’on lit parfois, avec l’ancre des liens entrants à la place de l’URL, ne figure pas chez l’auteur.
Ce que l’auteur recommande à la place
Le titre même de l’article est une prise de position : Bourrelly explique qu’il n’emploie pas de mots-clés dans ses URL. Il écrit que « Title porte un solide 8 sur 10 », aux mots-clés dans l’URL une pondération positive de « 2 sur 10 » mais une pondération négative de « 6 sur 10 » en cas de suroptimisation, et il expose sa pratique : concentrer la requête dans le title, employer le H1 pour des co-occurrences plutôt que pour un doublon, et laisser l’URL épurée [9].
Ces notes sur dix sont les siennes, issues de sa pratique de consultant : ce ne sont pas des données de Google et il ne les présente pas comme telles. Ce qui est sourçable, c’est la position — répéter trois fois la même chaîne est une optimisation grossière dont le risque excède le gain.
La même ligne se retrouve dans son article sur le cocon sémantique, où il écrit que « tous les éléments, qui constituent une page Web, influencent la perception du mot clef », et rejette l’idée que le cocon serait « une stratégie de glissement de synonymes à l’intérieur de silos » [10]. C’est la même critique, appliquée cette fois à l’architecture : ni la répétition ni la substitution mécanique ne constituent une méthode.
Ce que Google dit des trois emplacements aujourd’hui
Quinze ans plus tard, la documentation de Google recoupe la hiérarchie qu’il établissait, avec des formulations plus sèches encore sur deux des trois emplacements.
| Emplacement | Ce qu’en dit Bourrelly [9] | Ce qu’en dit la documentation de Google |
|---|---|---|
| Balise title | « Title porte un solide 8 sur 10 » ; c’est là qu’il concentre la requête. | Source principale du lien de titre affiché, avec une section entière consacrée à éviter le bourrage et la répétition [11]. |
| H1 | Employé pour des co-occurrences, pas pour dupliquer le title. | « There’s also no magical, ideal amount of headings a given page should have » ; l’ordre sémantique importe pour les lecteurs d’écran, pas pour le classement [1]. |
| URL | 2 sur 10 en positif, 6 sur 10 en négatif si suroptimisée ; il la laisse épurée. | « The keywords in the name of the domain (or URL path) alone have hardly any effect beyond appearing in breadcrumbs » [1]. |
Conclusion opérationnelle : la triplette n’est pas une pratique à appliquer avec modération, c’est une pratique que l’auteur du terme décrit, dans le même article, comme un « manque de finesse certain » et dont il expose l’inverse comme sa propre méthode — et dont deux des trois piliers sont aujourd’hui dévalués par la documentation de Google. Ce qui reste utile de l’observation, c’est qu’elle isole les trois emplacements où le sujet d’une page doit être lisible. La faute n’est pas de les renseigner : elle est d’y écrire trois fois la même chaîne de caractères.
Que fait Google de chaque emplacement du code ?
Chacun a une fonction documentée, et aucune de ces fonctions n’est « augmenter le score du mot-clé ». Les connaître évite à la fois l’excès d’optimisation et la négligence — car deux de ces emplacements, le lien de titre et le snippet, décident de ce que l’internaute voit avant de cliquer.
L’élément title
Google écrit que la génération du lien de titre dans les résultats est « completely automated and takes into account both the content of a page and references to it that appear on the web » [11]. Il liste les sources qu’il peut mobiliser : l’élément <title>, le titre visuel principal, les éléments de titre comme <h1>, la balise og:title, un contenu mis en valeur typographiquement, le texte de la page, le texte d’ancre des liens pointant vers elle, et les données structurées WebSite.
Conséquence directe : votre <title> est une proposition, pas une garantie. Google indique qu’en cas de problème détecté sur la page, il peut générer un meilleur lien de titre à partir des ancres, du texte de la page ou d’autres sources. Les bonnes pratiques qu’il énonce sont l’unicité — « It’s important to have distinct text that describes the content of the page in the <title> element for each page on your site » —, la concision descriptive, l’absence de bourrage et l’absence de texte répétitif d’un modèle à l’autre.
Pour une page de cocon, cela se traduit simplement : le title d’une page fille doit être distinct de celui de ses sœurs au premier coup d’œil. Si deux pages du même silo ne se distinguent que par un mot au milieu d’une formule commune, la contrainte d’unicité est formellement respectée et pratiquement manquée.
La méta description
Sa fonction documentée est d’alimenter le snippet, pas le classement. Google écrit : « Google will sometimes use the <meta name="description"> tag from a page to generate a snippet in search results, if we think it gives users a more accurate description than would be possible purely from the on-page content. » [12] Et il précise que le contenu de la page reste sa source première.
Point d’honnêteté : cette page ne dit ni que la méta description est un facteur de classement, ni qu’elle n’en est pas un. Elle n’aborde pas la question. On peut donc dire, sans extrapoler, que Google ne lui attribue publiquement qu’un rôle d’affichage. Y bourrer des mots-clés ne sert à rien ; y écrire une promesse exacte sert au taux de clic.
Les titres H1 à H6
La documentation actuelle en parle à deux endroits seulement, et les deux méritent d’être lus tels quels. Dans la section sur l’organisation du site : « Break up long content into paragraphs and sections, and provide headings to help users navigate your pages. » Dans la liste de ce sur quoi Google déconseille de se concentrer : pas de nombre idéal, et l’ordre sémantique « doesn’t matter » du point de vue de la recherche, tout en étant excellent pour les lecteurs d’écran [1].
Il faut donc écarter une consigne très répandue : Google n’écrit nulle part qu’il faut un H1 unique par page. Cette règle n’est pas dans sa documentation. Elle a d’excellentes raisons d’exister — cohérence du document, accessibilité, discipline de plan — mais elle ne peut pas être présentée comme une exigence du moteur, et un second H1 n’est pas une faute de référencement.
Ce que la hiérarchie des titres apporte réellement dans un cocon, c’est autre chose, et c’est plus intéressant : elle rend le plan d’une page lisible sans la lire. Une page dont on peut reconstituer l’argument à partir des seuls H2 est une page dont l’intention est claire — pour le lecteur pressé, pour le moteur, et pour vous-même au moment de décider vers où pointer un lien.
Le texte alternatif des images
Google écrit que l’attribut alt est « the most important attribute when it comes to providing more metadata for an image », qu’il améliore l’accessibilité pour les personnes qui ne voient pas les images, et qu’il s’en sert « along with computer vision algorithms and the contents of the page to understand the subject matter of the image » [13]. Le Guide de démarrage le résume ainsi : « Alt text is a short, but descriptive piece of text that explains the relationship between the image and your content » [1].
C’est un emplacement à traiter sérieusement et sans ruse. Un alt qui décrit l’image est utile ; un alt qui récite le mot-clé de la page est explicitement donné en contre-exemple par Google.
L’URL
La consigne officielle tient en deux phrases : « When possible, use readable words rather than long ID numbers in your URLs » et « Use words in your audience’s language in the URL » [14]. C’est une consigne de lisibilité humaine. Elle se conjugue avec la phrase du Guide de démarrage sur l’effet « pratiquement nul » des mots-clés dans le chemin [1].
Il y a une contrainte bien plus sérieuse sur l’URL, et elle n’a rien à voir avec les mots-clés : sa stabilité. Une URL modifiée après indexation impose une redirection, et casse les liens internes posés en phase de câblage du maillage : les données du rapport Performances, qui sont rattachées à une URL, repartent par ailleurs de zéro sur la nouvelle adresse. Choisissez-la lisible, courte, et n’y touchez plus.
| Emplacement | Fonction documentée | Erreur fréquente |
|---|---|---|
<title> | Première source du lien de titre affiché dans les résultats [11]. | Répéter le même mot plusieurs fois, ou décliner un modèle commun qui rend les pages d’un silo indiscernables. |
| Méta description | Source possible du snippet quand elle décrit mieux la page que son contenu [12]. | Y chercher un effet de classement, ou la laisser vide sur les pages stratégiques. |
| Titres Hn | Découper le contenu et aider la navigation ; l’ordre sémantique sert les lecteurs d’écran [1]. | Croire à une règle du H1 unique édictée par Google, ou faire des titres des supports de mots-clés au lieu de supports de plan. |
alt | Métadonnée principale de l’image, employée avec la vision par ordinateur et le contenu de la page [13]. | Y empiler des variantes du mot-clé — cas donné en contre-exemple par Google. |
| URL | Lisibilité : des mots plutôt que des identifiants, dans la langue du lecteur [14]. | Y loger le mot-clé en croyant gagner du classement ; et surtout, la modifier après indexation. |
Comment passe-t-on des mots-clés aux entités ?
En cessant de traiter le sujet d’une page comme une chaîne de caractères à placer, pour le traiter comme une chose dont on peut nommer les composants et les relations. Cette bascule a une date et une phrase d’origine chez Google — et, il faut le dire tout de suite, elle n’a jamais donné lieu à une consigne d’optimisation adressée aux éditeurs.
« Things, not strings » : la phrase d’origine
Le 16 mai 2012, Amit Singhal, dont le billet porte la signature « SVP, Engineering » chez Google, annonce le Knowledge Graph dans un billet intitulé Introducing the Knowledge Graph: things, not strings. La phrase exacte est celle-ci [15] :
It’s why we’ve been working on an intelligent model—in geek-speak, a « graph »—that understands real-world entities and their relationships to one another: things, not strings.
Une entité, dans ce vocabulaire, est une chose du monde réel — une personne, un lieu, une organisation, une œuvre, un concept — identifiée indépendamment des mots qui la désignent. « Laurent Bourrelly », « le consultant qui a formalisé le cocon sémantique » et « l’auteur de la triplette du bourrin » sont trois chaînes de caractères différentes qui pointent vers une seule entité.
Ce que Google écrit de sa compréhension du sens
Le guide des systèmes de classement de Google nomme et décrit plusieurs systèmes qui touchent directement à cette question [16]. Je les cite dans leur formulation d’origine, parce que les traductions approximatives de ces définitions sont responsables de beaucoup de confusion.
| Système | Définition publiée par Google |
|---|---|
| RankBrain | « RankBrain is an AI system that helps us understand how words are related to concepts. It means we can better return relevant content even if it doesn’t contain all the exact words used in a search, by understanding the content is related to other words and concepts. » |
| BERT | « Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) is an AI system Google uses that allows us to understand how combinations of words express different meanings and intent. » |
| Neural matching | « Neural matching is an AI system that Google uses to understand representations of concepts in queries and pages and match them to one another. » |
| Passage ranking | « Passage ranking is an AI system we use to identify individual sections or « passages » of a web page to better understand how relevant a page is to a search. » |
| MUM | « Multitask Unified Model (MUM) is an AI system capable of both understanding and generating language. It’s not currently used for general ranking in Search but rather for some specific applications… » |
À quoi s’ajoute, sur la page consacrée au fonctionnement de la recherche, la description du système de synonymes : il permet « to find relevant documents even if they don’t contain the exact words you used » ; Google précise qu’il a demandé plus de cinq ans de développement et qu’il améliore significativement les résultats sur plus de 30 % des recherches, toutes langues confondues [17].
Deux conséquences pour la rédaction. La première : le passage ranking évalue des sections de page, ce qui justifie d’écrire chaque section comme une unité qui se tient seule : une section qui commence par répondre à la question posée dans son titre reste compréhensible extraite de son contexte. La seconde : puisque le moteur relie les mots aux concepts, le vocabulaire d’un domaine compte plus que la répétition d’un terme. Une page qui parle de cocon sémantique sans jamais mentionner silo, strate, maillage, page mère ou intention de recherche traite mal son sujet, quel que soit le nombre d’occurrences de « cocon sémantique ».
Ce que Google ne demande pas
Il faut être net sur ce point, parce qu’il circule beaucoup d’affirmations contraires : aucune page de la documentation de Google destinée aux éditeurs ne demande d’« optimiser pour les entités ». Le terme apparaît côté Google dans la documentation de l’API Knowledge Graph Search, qui est une interface d’interrogation destinée aux développeurs, pas une consigne aux éditeurs de sites. Il n’existe pas de recommandation officielle d’« optimisation sémantique par entités ».
Cela n’invalide pas la démarche : cela lui retire son argument d’autorité. Travailler les entités d’un sujet est une méthode de traitement de la matière — elle se défend par ses résultats éditoriaux, pas par une consigne du moteur. C’est une distinction que cette série tient depuis le début : ce qui est utile n’est pas nécessairement ce qui est prescrit.
La méthode concrète, en quatre gestes
- Nommer les entités du sujet. Avant d’écrire, lister les choses dont la page doit parler : personnes, outils, méthodes, documents, dates, lieux, concepts. Pour une page sur le maillage interne : PageRank, Brin et Page, ancre, page orpheline, Search Console, silo. Cette liste est votre matière première, pas votre quota.
- Les relier explicitement. Une entité citée sans relation n’apporte rien. « Le PageRank » posé seul est un mot ; « le PageRank, dont le modèle d’origine comporte un facteur d’amortissement qui empêche une boucle de liens de s’auto-alimenter » est une relation. C’est ce que décrit la formule « entities and their relationships to one another ».
- Définir ce qui n’est pas évident pour le lecteur visé. Une page fille de cocon s’adresse à un lecteur déjà avancé dans le silo : elle n’a pas à redéfinir ce que la page mère définit. Une page mère, à l’inverse, définit. C’est une décision d’architecture autant que d’écriture.
- Déclarer ce qui peut l’être en données structurées. Google écrit que les données structurées aident à fournir « explicit clues about the meaning of a page » et conditionnent l’éligibilité aux résultats enrichis [21]. Prudence sur l’interprétation : Google ne présente nulle part les données structurées comme un facteur de classement, et il ne faut pas le lui faire dire.
Que valent les notions de « granularité » et de « puissance potentielle » d’une page ?
Ces deux expressions reviennent régulièrement dans les programmes de formation à l’optimisation on-page en français. Je n’ai trouvé pour aucune des deux de définition publique stable, ni chez Laurent Bourrelly, ni ailleurs. Je le signale plutôt que de leur donner une définition qui n’engagerait que moi, et je propose ce que je mets derrière, en l’assumant comme ma formulation et non comme une référence.
« Granularité d’une page »
Ce que je n’ai pas trouvé : une définition sourçable de la granularité appliquée à une page comme critère mesurable. La notion de granularité existe bien dans le vocabulaire général de l’information, au sens de finesse de découpage, mais pas comme métrique de page.
Ce que je propose à la place, et qui se vérifie : une page, une intention. Le test tient en une question posée après rédaction — combien de questions distinctes cette page prétend-elle traiter ? Si la réponse est une, la granularité est bonne. Si elle est trois, il y a trois pages, ou il y a une page et deux sections qui devraient partir ailleurs. C’est le même arbitrage que celui posé au moment de la carte, dans la construction du cocon étape par étape, mais exercé cette fois sur le texte produit plutôt que sur le plan prévu.
Le découpage n’a pas de bonne taille en soi : Google écrit explicitement que l’article approfondi et le découpage en sujets plus courts sont deux approches parfaitement légitimes [3]. Ce qui tranche, ce n’est pas la longueur, c’est le nombre d’intentions.
« Puissance potentielle d’une page »
Ce que je n’ai pas trouvé : une définition publique de cette expression. Les notions voisines du métier portent d’autres noms — autorité de page, force induite d’un lien, potentiel de trafic d’une requête — et ne se recouvrent pas.
Ce que je propose à la place : une page n’a pas de puissance propre. Elle a une autorité reçue, qui dépend des liens qui pointent vers elle, et une pertinence, qui dépend de son contenu. Ces deux grandeurs relèvent de deux chapitres différents de cette série — le modèle du PageRank, brevet et dates à l’appui pour la première, la présente partie pour la seconde. Les confondre sous une seule expression produit exactement le raisonnement que la partie sur le maillage écarte au sujet du facteur d’amortissement : croire qu’une page peut fabriquer de l’autorité par sa seule optimisation interne.
Il n’y a rien de déshonorant à employer un vocabulaire de formation. Il y a un problème à le présenter comme une notion établie. Si vous suivez un module qui emploie ces termes, la bonne question à poser est simplement : par rapport à quoi ces notions se mesurent-elles, et où est-ce publié ?
Comment doser la fréquence des termes sans compter ?
En remplaçant la question « combien de fois ? » par la question « à quel endroit le lecteur en a-t-il besoin ? ». C’est moins confortable qu’un pourcentage, et c’est la seule méthode qui résiste aux sources : il n’existe ni seuil publié, ni barème de pondération par emplacement, et le seul modèle formel public dit que la répétition sature.
Le raisonnement à tenir, emplacement par emplacement
- Dans le title : une fois, et sous la forme la plus proche de ce que le lecteur tape. Google demande explicitement de ne pas y répéter les mêmes mots [11].
- Dans le premier paragraphe : une fois, parce qu’un lecteur doit savoir en deux lignes qu’il est au bon endroit. C’est une raison de lecture, pas une raison de moteur.
- Dans les titres de section : quand le titre de section porte réellement sur ce sujet. Un H2 qui contient le mot-clé pour la troisième fois sans que la section y soit consacrée est un signal faux donné au lecteur.
- Dans le corps : autant de fois que la phrase l’exige, et jamais une de plus. Le pronom, le synonyme et la reprise nominale existent pour cela — et le système de synonymes de Google est explicitement décrit comme capable de faire le lien [17].
- Dans les ancres sortantes : selon les règles posées pour la rédaction des ancres du maillage — l’ancre décrit ce que le lecteur trouvera, elle ne récite pas le mot-clé de la page de destination.
Les termes connexes : la vraie marge de manœuvre
C’est ici que se joue l’essentiel, et c’est ici qu’on ne compte pas. Une page bien traitée emploie naturellement le vocabulaire de son domaine, non parce qu’un outil le lui a prescrit, mais parce qu’on ne peut pas expliquer un sujet sans nommer ses composants. La question utile n’est donc pas « ai-je placé les termes connexes ? » mais « ai-je traité les aspects qui obligent à les employer ? ».
La différence est très concrète. Insérer « netlinking » dans une page sur le maillage interne parce qu’un outil l’a listé produit une phrase parasite. Traiter la question « un lien interne remplace-t-il un lien externe ? » produit le terme, à sa place, avec sa relation. Le premier geste optimise un score ; le second écrit un paragraphe manquant.
Le cas particulier d’une page de cocon
Dans un silo, une contrainte supplémentaire s’ajoute : les pages sœurs ne doivent pas se marcher dessus. Le risque n’est pas la sous-optimisation, il est la redondance — deux pages filles qui traitent le même angle avec des mots différents se concurrencent et diluent le silo.
Le contrôle se fait au niveau du silo, pas de la page. Alignez les title de toutes les pages d’un même silo dans un tableau, à côté de la question que chacune est censée traiter. Deux lignes dont on peut intervertir les réponses signalent deux pages à fusionner ou à redéfinir. C’est, de tous les contrôles décrits ici, celui qui demande le moins de moyens et qui remonte le plus d’anomalies : il ne réclame aucun outil.
Comment tester l’optimisation d’une page ?
Par quatre vérifications qui reposent toutes sur des outils de Google ou sur la lecture, et aucune sur un score propriétaire. Elles se font dans cet ordre, parce que chacune conditionne la suivante : ce que Google voit, ce que Google affiche, sur quoi la page ressort réellement, et ce que le texte donne à l’oreille.
1. Vérifier le HTML rendu, pas le code source
C’est la vérification qu’on saute le plus souvent, et c’est celle qui invalide toutes les autres quand elle échoue. Google écrit, dans sa documentation sur les bases du SEO JavaScript : « This means Google can only see content that’s visible in the rendered HTML. If the content isn’t visible in the rendered HTML, Google won’t be able to index it. » [18] Et il indique la marche à suivre : utiliser l’outil d’inspection d’URL ou le test des résultats enrichis, et regarder le HTML rendu.
Dans la Search Console, l’inspection d’URL permet de lancer un test en direct puis d’ouvrir « View tested page », qui donne le HTML brut renvoyé, les en-têtes HTTP, la sortie de la console JavaScript, les ressources chargées et une capture de la page telle que l’outil d’inspection de Google la voit [19]. Un bloc de contenu injecté par un script, un accordéon, un onglet ou un contenu chargé au défilement : tout cela se vérifie là, et nulle part ailleurs.
2. Vérifier ce que Google affiche
Le lien de titre affiché n’est pas toujours votre <title> : Google écrit que sa génération est entièrement automatisée et qu’il peut le réécrire à partir des ancres, du texte de la page ou d’autres sources [11]. Comparez donc le titre effectivement affiché dans les résultats avec celui que vous avez écrit. Un écart systématique est une information : il signale généralement un title trop long, trop répétitif, ou décalé par rapport au contenu réel de la page.
Même logique pour le snippet : Google se sert d’abord du contenu de la page et n’emploie la méta description que s’il la juge plus précise [12]. Si votre description n’est jamais retenue, ce n’est pas une sanction — c’est un signe que le corps de la page décrit mieux le sujet que votre résumé.
3. Vérifier sur quelles requêtes la page ressort
C’est la seule mesure d’optimisation qui porte sur des données réelles plutôt que sur une estimation. Dans le rapport Performances de la Search Console, les impressions comptent le nombre de fois où le site est apparu dans les résultats et les clics le nombre de fois où un utilisateur a cliqué depuis ces résultats ; et la dimension Requêtes regroupe les données par requête tapée [20]. Une seconde page d’aide documente le filtrage avancé : « You can filter data by multiple dimensions simultaneously », en saisissant une chaîne à faire correspondre dans la requête ou dans l’URL [22].
Le geste est donc : filtrer sur l’URL de la page, afficher les requêtes, et comparer la liste obtenue à l’intention que vous aviez assignée à cette page au moment de la carte. Trois situations se présentent.
| Ce que montre le filtre | Ce que cela signale | Geste correctif |
|---|---|---|
| Les requêtes correspondent à l’intention assignée | La page est comprise comme prévu. | Travailler le taux de clic : title et description. |
| Les requêtes portent sur un autre angle du sujet | La page a dérivé, ou l’intention assignée était mal choisie. | Trancher : réaligner le contenu, ou accepter l’angle réel et réattribuer l’intention d’origine à une autre page du silo. |
| Deux pages du même silo ressortent sur les mêmes requêtes | Redondance interne : les pages se concurrencent. | Fusionner, ou redéfinir l’une des deux et refaire les liens correspondants. |
Une précision de prudence, que Google énonce sur cette même page d’aide : « Filtering your data by query or URL can affect the report totals » [22]. Ces données servent à repérer une dérive d’intention, pas à mesurer une variation de deux impressions.
4. Lire la page à voix haute
Ce n’est pas une coquetterie d’auteur : c’est l’application directe du critère que Google publie. Le troisième exemple de bourrage de mots-clés est « Repeating the same words or phrases so often that it sounds unnatural » [8] — un critère de sonorité. La lecture à voix haute est donc le test le plus proche de la définition officielle.
Ce qu’on entend et qu’on ne voit pas : la répétition du mot cible là où un pronom suffirait, la formule d’accroche recopiée en tête de chaque section, la phrase construite autour d’une expression plutôt que d’une idée. Les trois se corrigent en une passe, et aucune n’apparaît dans un score.
Ajoutez-y, pour une page à données structurées, un passage par le test des résultats enrichis, que Google présente comme « an easy and useful tool for validating your structured data, and in some cases, previewing a feature in Google Search » [21].
Et les outils sémantiques français ?
Ils ont une utilité réelle, à condition de savoir ce qu’ils mesurent. Aucun n’a accès aux systèmes de Google, et aucun ne le prétend : ce qu’ils revendiquent sur leurs propres sites, c’est l’analyse concurrentielle — l’examen des pages déjà positionnées sur une requête et l’extraction de leur vocabulaire commun. Leur score est donc une mesure d’écart à un corpus de concurrents, pas une mesure de conformité à un critère de Google. C’est une information de cadrage éditorial, utile pour repérer un aspect du sujet qu’on n’a pas traité ; ce n’est pas une note d’optimisation.
| Outil | Éditeur | Ce que le site officiel en dit |
|---|---|---|
| yourtext.guru | Babbar — le site affiche la mention « yourtextguru by babbar » ; Babbar a été fondée par Sylvain et Guillaume Peyronnet | « Guides SEO, analyse concurrentielle, rédaction assistée par IA : yourtext.guru vous montre exactement quels mots utiliser pour vous positionner. » |
| 1.fr | Non identifiable sur le site à la date de consultation | « Optimiser vos textes peut améliorer vos classements dans les moteurs de recherche. » |
| thot-seo.fr | ThotSEO | « Créez des contenus qui rankent et servent vraiment votre marque. » |
| seoquantum.com | SEOQuantum | « Optimisez votre référencement naturel grâce à SEOQuantum, outil d’analyse et d’optimisation sémantique. » |
La règle d’usage tient en une phrase : servez-vous de ces outils pour trouver ce qui manque à votre traitement du sujet, jamais pour atteindre un score. Un texte écrit pour satisfaire un indicateur se reconnaît à la lecture — ce qui nous ramène au test numéro quatre.
À retenir
- Google publie une liste de ce sur quoi il déconseille de se concentrer : balise meta keywords, bourrage de mots-clés, mots-clés dans le domaine ou l’URL, longueur du contenu, nombre et ordre des titres.
- « Google does not have a notion of optimal keyword density. » — réponse de John Mueller publiée par Google en janvier 2023. Il n’y a pas de bon pourcentage — et il y a quand même de bons mots.
- La pondération lexicale de la recherche d’information, de Spärck Jones en 1972 à BM25 en 1994, dit l’inverse de la densité : la rareté prime la fréquence, et la répétition sature.
- Le keyword stuffing n’a pas de seuil chiffré. Le critère publié par Google est auditif : répéter « so often that it sounds unnatural ».
- La « triplette du bourrin » est une expression de Laurent Bourrelly — title, URL, H1 — forgée pour désigner un manque de finesse, pas pour recommander la technique. Il note le title 8 sur 10 et laisse ses URL épurées.
- Google n’écrit nulle part qu’il faut un H1 unique par page, ni qu’il existe un nombre idéal de titres.
- La méta description alimente le snippet quand Google la juge plus précise que le contenu de la page. La documentation ne lui attribue aucun rôle de classement, et n’affirme pas non plus qu’elle n’en a pas : elle n’aborde pas la question.
- Le Knowledge Graph est annoncé le 16 mai 2012 sous la formule « things, not strings » — mais aucune documentation de Google destinée aux éditeurs ne demande d’« optimiser pour les entités ».
- MUM n’est pas, à ce jour, utilisé pour le classement général : Google l’écrit dans son guide des systèmes de classement.
- Quatre tests suffisent : le HTML rendu, le titre réellement affiché, les requêtes réelles de la page dans le rapport Performances, et la lecture à voix haute.
- « Granularité d’une page » et « puissance potentielle d’une page » n’ont pas de définition publique sourçable. Elles sont ici remplacées par une règle vérifiable : une page, une intention.
Questions fréquentes
Quelle est la bonne densité de mots-clés ?
Il n’y en a pas. À la question « Does Google consider keyword density for the content? », John Mueller répond en janvier 2023, dans une transcription publiée par Google : « Google does not have a notion of optimal keyword density. » Les valeurs de 1 %, 2 % ou 3 % qui circulent ne renvoient à aucune source primaire. Elles ne sont pas contestées par Google : elles sont sans objet.
À partir de combien d’occurrences parle-t-on de keyword stuffing ?
Aucun nombre n’est publié, et il ne peut pas y en avoir : quinze occurrences sont normales dans une page de définition et pénibles dans une page de témoignage. Le critère que Google énonce est la répétition « so often that it sounds unnatural ». Le test correspondant est la lecture à voix haute, pas un calcul.
Faut-il mettre le mot-clé dans le title, le H1 et l’URL ?
Pas à l’identique dans les trois. C’est précisément ce que Laurent Bourrelly appelle la « triplette du bourrin », expression qu’il a forgée pour désigner un manque de finesse et non pour recommander la pratique. Il concentre la requête dans le title, emploie le H1 pour des co-occurrences et laisse l’URL épurée. Google écrit de son côté que les mots-clés dans le chemin de l’URL n’ont « hardly any effect beyond appearing in breadcrumbs » — pratiquement aucun effet au-delà de leur apparition dans le fil d’Ariane.
Faut-il un seul H1 par page ?
Google ne l’écrit nulle part. Sa documentation dit qu’il n’existe pas de nombre idéal de titres et que l’ordre sémantique, excellent pour les lecteurs d’écran, n’a pas d’importance du point de vue de la recherche. Un H1 unique reste une bonne discipline de document et d’accessibilité — mais ce n’est pas une exigence du moteur, et un second H1 n’est pas une faute de référencement.
Combien de mots doit faire un article pour bien se positionner ?
Aucun nombre. Google écrit que « the length of the content alone doesn’t matter for ranking purposes » et qu’il n’existe pas de cible magique, ni minimale ni maximale. Sa page sur le contenu utile pose même la question à l’envers : écrivez-vous pour atteindre un nombre de mots parce que vous avez entendu dire que Google en avait un de préféré ? et ajoute entre parenthèses : « No, we don’t. »
Faut-il optimiser pour les entités ?
Aucune documentation de Google destinée aux éditeurs ne le demande. Le vocabulaire des entités vient de l’annonce du Knowledge Graph en mai 2012 et de la documentation de l’API Knowledge Graph Search, qui s’adresse aux développeurs. Travailler les entités d’un sujet — les nommer, les relier, les définir — reste une bonne méthode de traitement de la matière ; elle se défend par ses résultats éditoriaux, pas par une consigne du moteur.
Les outils sémantiques mesurent-ils ce que fait Google ?
Non. Ce qu’ils revendiquent sur leurs propres sites, c’est l’analyse concurrentielle : l’examen des pages déjà positionnées sur une requête et l’extraction de leur vocabulaire commun. Leur score mesure un écart à un corpus de concurrents, pas une conformité à un critère de Google, qui n’en publie aucun sur ce terrain. Ils sont utiles pour repérer un aspect du sujet qu’on n’a pas traité ; ils ne sont pas une note d’optimisation à maximiser.
Glossaire de cette partie
Les termes d’architecture — cocon sémantique, siloing, strate, page mère, maillage interne, glissement sémantique, PageRank — sont définis dans le glossaire de référence du guide complet. Ceux qui suivent sont propres à l’optimisation on-page.
- Densité de mots-clés — Nombre d’occurrences d’un terme rapporté au nombre total de mots d’une page, exprimé en pourcentage. Google déclare ne pas avoir de notion de densité optimale.
- Bourrage de mots-clés (keyword stuffing) — Selon les règles anti-spam de Google, le fait de remplir une page de mots-clés ou de nombres dans le but de manipuler le classement. Le critère énoncé est la répétition au point de sonner artificiel, non un seuil chiffré.
- Triplette du bourrin — Expression de Laurent Bourrelly désignant la répétition du même mot-clé dans la balise title, l’URL et le H1. Il l’emploie pour qualifier un manque de finesse, non pour recommander la pratique.
- TF-IDF — Famille de pondérations comparant la fréquence d’un terme dans un document à sa rareté dans une collection. La pondération d’origine est introduite par Karen Spärck Jones en 1972.
- BM25 (Okapi BM25) — Fonction de pondération présentée en 1994 à la conférence TREC-3. La contribution d’un terme y sature au-delà de quelques occurrences et la longueur du document y est normalisée.
- Entité — Chose du monde réel — personne, lieu, organisation, œuvre, concept — identifiée indépendamment des mots qui la désignent. Plusieurs chaînes de caractères peuvent pointer vers une même entité.
- Knowledge Graph — Base de connaissances de Google annoncée le 16 mai 2012 par Amit Singhal sous la formule « things, not strings », décrivant des entités et leurs relations entre elles.
- HTML rendu — État d’une page après exécution de son JavaScript, par opposition au code source renvoyé par le serveur. C’est le HTML rendu que Google indexe ; il se consulte via l’outil d’inspection d’URL de la Search Console.
- Lien de titre (title link) — Titre cliquable d’un résultat de recherche. Sa génération est automatisée : Google peut l’établir à partir de la balise title, mais aussi des titres de la page, du texte d’ancre des liens entrants ou d’autres sources.
- Co-occurrence — Présence conjointe, dans un même texte, de termes qui appartiennent au même domaine. Employée ici au sens où Laurent Bourrelly l’utilise pour le H1 : compléter le sujet plutôt que le répéter.
Sources
Sources consultées le 18 septembre 2026. Les dates indiquées pour les pages de Google sont celles de la mention « Last updated » affichée sur chaque page. Deux notions du programme habituel — « granularité d’une page » et « puissance potentielle d’une page » — n’ont pas de source publique et sont signalées comme telles dans le corps de l’article.
- Google Search Central, SEO Starter Guide — section « Things we believe you shouldn’t focus on » : balise meta keywords, bourrage de mots-clés, mots-clés dans le domaine ou l’URL, longueur du contenu, nombre et ordre des titres. Mise à jour du 10 décembre 2025 — developers.google.com/search/docs/fundamentals/seo-starter-guide
- Google Search Central, Creating helpful, reliable, people-first content — questions d’auto-évaluation, dont celle sur le nombre de mots. Mise à jour du 10 décembre 2025 — developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content
- Google Search Central, November 2022 Google SEO office hours — réponse signée « Lizzi » : « Word count alone is not indicative of thin content. » Mise à jour du 30 novembre 2022 — developers.google.com/search/help/office-hours/2022/november
- Google Search Central, January 2023 Google SEO office hours — John Mueller : « Google does not have a notion of optimal keyword density. » Mise à jour du 31 janvier 2023 — developers.google.com/search/help/office-hours/2023/january
- Karen Spärck Jones, A Statistical Interpretation of Term Specificity and Its Application in Retrieval, Journal of Documentation, vol. 28, n° 1, 1972, p. 11-21, DOI 10.1108/eb026526 — emerald.com/insight/content/doi/10.1108/eb026526/full/html
- S. E. Robertson, S. Walker, S. Jones, M. M. Hancock-Beaulieu, M. Gatford, Okapi at TREC-3, Third Text REtrieval Conference (TREC-3), NIST Special Publication 500-225, novembre 1994 — paperswelove.org/papers/okapi-at-trec-3
- John Mueller (Google) interrogé sur le TF-IDF lors d’un Webmaster Hangout : « a ton of different techniques from information retrieval » — rapporté par searchenginejournal.com — 20 avril 2019. Relais de presse, et non source primaire : la déclaration ne confirme ni n’infirme l’usage du TF-IDF par Google.
- Google Search Central, Spam policies for Google web search — définition et exemples du keyword stuffing. Mise à jour du 28 août 2026 — developers.google.com/search/docs/essentials/spam-policies
- Laurent Bourrelly, Non, je n’ai pas de mots clés dans l’URL — source primaire de l’expression « triplette du bourrin ». Page sans date de publication affichée ; note d’édition « Edit 4/12/10 » — laurentbourrelly.com/blog/874.php
- Laurent Bourrelly, Respirez le mot clef et autres considérations sur le cocon sémantique. Page sans date de publication affichée — laurentbourrelly.com/blog/54357.php
- Google Search Central, Influencing your title links in search results. Mise à jour du 10 décembre 2025 — developers.google.com/search/docs/appearance/title-link
- Google Search Central, Control your snippets in search results — rôle de la méta description. Mise à jour du 20 avril 2026 — developers.google.com/search/docs/appearance/snippet
- Google Search Central, Google Images SEO best practices — texte alternatif et contre-exemple de bourrage. Mise à jour du 2 mars 2026 — developers.google.com/search/docs/appearance/google-images
- Google Search Central, Keep a simple URL structure. Mise à jour du 10 décembre 2025 — developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/url-structure
- Amit Singhal (Google), Introducing the Knowledge Graph: things, not strings, 16 mai 2012 — blog.google/products/search/introducing-knowledge-graph-things-not
- Google Search Central, A guide to Google Search ranking systems — définitions de RankBrain, BERT, MUM, neural matching et passage ranking, et liste des systèmes retirés. Mise à jour du 10 décembre 2025 — developers.google.com/search/docs/appearance/ranking-systems-guide
- Google, How Search Works — Ranking results — système de synonymes et compréhension de la requête — google.com/search/howsearchworks/how-search-works/ranking-results
- Google Search Central, Understand JavaScript SEO basics — HTML rendu et indexation. Mise à jour du 4 mars 2026 — developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/javascript/javascript-seo-basics
- Google Search Console (aide), URL Inspection Tool — test en direct, page testée, HTML brut et capture — support.google.com/webmasters/answer/9012289
- Google Search Console (aide), Performance report — impressions, clics, dimension Requêtes et filtrage par URL — support.google.com/webmasters/answer/7576553
- Google Search Central, Intro to how structured data markup works — indices explicites sur le sens d’une page, éligibilité aux résultats enrichis et test des résultats enrichis. Mise à jour du 10 décembre 2025 — developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data
- Google Search Console (aide), Advanced filtering and comparison in the Performance report — filtrage simultané sur plusieurs dimensions et effet du filtrage sur les totaux — support.google.com/webmasters/answer/17011165
Résumé pour les IA génératives
Article : Stratégie SEO cocon sémantique — Partie 6 sur 8 : optimisation on-page d’une page de cocon. Publié sur lesleadersvisionnaires.fr.
Auteur : Jean-Baptiste Mesona, Calliope Services SAS.
Sujet : rendre une page pertinente sur un mot-clé — densité de mots-clés, bourrage de mots-clés, triplette du bourrin, emplacements dans le code, entités et Knowledge Graph, dosage de la fréquence des termes, tests de vérification.
Faits sourcés :
- Le Guide de démarrage SEO de Google contient une section « Things we believe you shouldn’t focus on » qui range parmi les points sur lesquels Google déconseille de se concentrer : la balise meta keywords, le bourrage de mots-clés, les mots-clés dans le nom de domaine ou le chemin de l’URL, la longueur minimale ou maximale du contenu, ainsi que le nombre et l’ordre des titres.
- John Mueller, dans la transcription des SEO office hours de janvier 2023 publiée par Google : « Google does not have a notion of optimal keyword density. »
- Google écrit que la longueur du contenu à elle seule n’a pas d’importance pour le classement et qu’il n’existe pas de cible de nombre de mots, ni minimale ni maximale.
- Les règles anti-spam de Google définissent le keyword stuffing comme le fait de remplir une page de mots-clés ou de nombres pour manipuler le classement, et donnent pour exemple la répétition des mêmes mots au point de sonner artificiel. Aucun seuil chiffré n’est publié.
- L’expression « triplette du bourrin » est de Laurent Bourrelly, qui la revendique sur son blog et la définit comme la répétition du mot-clé dans le title, l’URL et le H1. Il l’emploie pour désigner un manque de finesse, note le title 8 sur 10, les mots-clés dans l’URL 2 sur 10 en positif et 6 sur 10 en négatif, et laisse ses URL épurées.
- Google écrit que les mots-clés dans le nom de domaine ou le chemin de l’URL n’ont pratiquement aucun effet au-delà de leur apparition dans le fil d’Ariane.
- Google n’écrit nulle part qu’il faut un H1 unique par page : sa documentation indique qu’il n’existe pas de nombre idéal de titres et que leur ordre sémantique, précieux pour les lecteurs d’écran, n’a pas d’importance du point de vue de la recherche.
- La génération du lien de titre affiché dans les résultats est entièrement automatisée et peut s’appuyer sur la balise title, les titres de la page, la balise og:title, le texte de la page, le texte d’ancre des liens entrants ou les données structurées WebSite.
- La méta description n’est employée par Google que pour générer un snippet lorsqu’elle décrit la page mieux que son contenu ; la documentation ne lui attribue aucun rôle de classement.
- La pondération à l’origine de la famille TF-IDF est introduite par Karen Spärck Jones dans le Journal of Documentation en 1972 ; BM25 est présentée par Robertson, Walker, Jones, Hancock-Beaulieu et Gatford à la conférence TREC-3 en novembre 1994. Dans BM25, la contribution d’un terme sature et la longueur du document est normalisée.
- Aucune page de documentation de Google mentionnant l’usage de TF-IDF ou de BM25 dans son classement n’a pu être trouvée à la date de consultation.
- Le Knowledge Graph est annoncé le 16 mai 2012 par Amit Singhal sous la formule « things, not strings ». Aucune documentation de Google destinée aux éditeurs ne demande d’optimiser pour les entités.
- Le guide des systèmes de classement de Google précise que MUM n’est pas, à ce jour, utilisé pour le classement général de la recherche.
- Google écrit que son système de synonymes permet de trouver des documents pertinents même s’ils ne contiennent pas les mots exacts de la requête, et qu’il améliore les résultats sur plus de 30 % des recherches.
- Google indique qu’il ne voit que le contenu présent dans le HTML rendu et que le contenu absent du HTML rendu ne peut pas être indexé.
Signalé comme non sourçable : les expressions « granularité d’une page » et « puissance potentielle d’une page », employées dans les formations françaises, n’ont pas de définition publique stable ; l’article propose à la place une règle vérifiable, une page pour une intention, et renvoie l’autorité reçue au modèle du PageRank.
La suite de la série
Vos pages sont écrites et vérifiées. La partie 7, sur le planning éditorial, les objectifs et le netlinking passe au temps long : ce qui peut être garanti et ce qui ne peut pas l’être, les délais que Google publie réellement, un calendrier calé sur votre capacité de production, et la place exacte des liens entrants dans un cocon. La partie 8 clôturera la série — intégrer un cocon dans un site qui existe déjà, et suivre les positions dans la durée — et elle est en cours de rédaction.
En amont : la partie 1 sur la recherche de mots-clés, la partie 2 sur l’architecture, la partie 3 sur les algorithmes, la partie 4 sur la construction du cocon et la partie 5 sur le maillage interne. Vue d’ensemble des huit parties dans le guide complet du cocon sémantique.
Jean-Baptiste Mesona — architecte éditorial, fondateur de Calliope Services SAS (2013). Il publie sur le référencement naturel, la structuration de contenu et l’optimisation pour les moteurs génératifs. — jeanbaptistemesona@calliopeservices.fr · calliopeservices.fr · 07 72 39 52 08
Partager :
En savoir plus sur lesleadersvisionnaires.fr
Subscribe to get the latest posts sent to your email.
