La première page du mémoire (avec le fichier pdf):

Méthodes de tri des résultats et ranking – Moteur de recherche

  1. Référencement : Stratégie documentaire vs S. marketing
  2. Qu’est-ce qu’un moteur de recherche ?
  3. Systèmes d’indexation des pages par les moteurs de recherche
  4. Méthodes de tri des résultats et ranking – Moteur de recherche
  5. La recherche avec un moteur et Limites des moteurs de recherche
  6. Intérêts et enjeux du référencement sur les moteurs de recherche
  7. Optimiser une page Web pour le référencement
  8. Référencement auprès des annuaires et moteurs de recherche
  9. Quand le référencement est devenu de la publicité…
  10. Dérives du référencement d’un site Internet
  11. Le référencement : une étape dans le plan marketing d’un site web
  12. Analyses et mesures d’audience, la rentabilité d’un site web
  13. Comparaison : sites web de cyberlibrairies et maisons d’édition
  14. Visibilité et positionnement des sites sur les outils de recherche
  15. Plan marketing des web de cyberlibrairies et maisons d’édition

1.4. Méthodes de tri des résultats et ranking
Plusieurs critères, propres à chaque moteur de recherche, sont utilisés pour déterminer le classement d’une page Web.
1.4.1. Critères de pertinence liés au contenu de la page (« in-page »)
Les critères de pertinence « in-page » – c’est-à-dire liés au contenu de la page – vont maintenant être évoqués plus en détail.
Contenu de la balise * </strong><br /> Elle contient le libellé du titre. Pour la majorité des moteurs, c’est le critère de pertinence principal [Andrieu, 2001, p. 98, (11)]. C’est la raison pour laquelle cette balise* nécessite un maximum de soin et d’attention. Les termes les plus importants doivent être présents et placés au début du titre (idéalement dans les dix premiers mots). En effet, Sullivan [Sullivan, 2002, (13)] a remarqué que la médiocrité du positionnement d’un site, pourtant pertinent au regard de la requête, résulte souvent de l’absence de mots-clés dans le titre. Toutefois, ce dernier ne peut se résumer à une succession de termes : sa formulation doit être explicite et révélatrice du contenu du document car il a pour fonction « d’appâter » les internautes. C’est sur son descriptif qu’ils jugeront de la pertinence du site.<br /> Vu son importance, chaque page du site requiert un titre propre et conforme à son contenu [Andrieu, 2000, p. 187, (02)].<br /> <strong> Balises </strong><br /> C’est en 1969 que le terme « metadata » fut employé pour la première fois, dans un sens <span id="more-14492"></span> désormais fort éloigné du concept actuel. Il faut attendre les années 1990 pour voir apparaître les vrais standards* de métadonnées sous l’impulsion des agences gouvernementales américaines chargées de l’information géospatiale [Amerouali, 2001, p. 44, (14)].<br /> « Les métadonnées (ou metadata) peuvent être définies comme étant des données relatives à d’autres données (data about data : données sur des données). » [Amerouali, 2001, p. 43, (14)]. On distingue trois types de métadonnées : descriptives, structurales et administratives [Morel-Pair, 2004, (15)].<br /> Sur le web, les balises ont pour fonction de faciliter l’identification et l’extraction de l’information par les moteurs. On rencontre principalement trois grandes familles de meta tags* placées dans l’en-tête (*) des pages HTML : les meta name, les meta HTTP-EQUIV et les meta Dublin Core*.<br /> 1) Les meta NAME<br /> Ce sont les métadonnées les plus utilisées, elles permettent de décrire une page HTML.<br /> <strong> La balise meta « Description »* </strong> : elle contient une phrase résumant le contenu de la page. Sa longueur idéale se situe entre 150 et 200 caractères, espaces compris. Cette balise est parfois indexée par les moteurs et prise en compte dans le classement de pertinence [Andrieu, 2000, p. 191-192, (02)]. Le résumé qui accompagne le titre des pages affichées dans les résultats lors d’une requête est souvent tiré du texte contenu dans cette balise. En revanche, Google l’ignore et génère automatiquement sa propre description (récupérée sur l’annuaire Dmoz pour les sites qui y sont inscrits).<br /> <strong> La balise meta « Keywords »* </strong>: cette balise fournit une liste de mots-clés ciblés pouvant indiquer certains mots importants non contenus dans le document. Ils sont séparés par une virgule, un espace ou une virgule suivie d’un espace. Le nombre idéal de mots-clés se situe entre vingt et trente, en tous cas moins de mille caractères [Craven, 2004, p. 269, (16)]. Les moteurs de recherche principaux dont Google n’en tiennent plus compte dans le classement des pages. Cependant, elle présente un intérêt puisqu’elle permet de saisir toutes les variantes orthographiques (pluriel/singulier, masculin/féminin, etc.), dont les erreurs, d’un mot-clé [Andrieu, 2005, (17)].<br /> 2) Les meta HTTP-EQUIV<br /> Peu courantes, peu utilisées, elles permettent d’envoyer des informations supplémentaires au navigateur via le protocole HTTP*.<br /> 3) Les meta Dublin Core<br /> Roland Dachelet décrit le Dublin Core comme « […] le plus petit dénominateur commun des formats de description […] », « […] une sorte de lingua franca de l’indexation. » [Dachelet, 1998, p. 185, (18)].<br /> Le standard de métadonnées Dublin Core permet de décrire, de façon souple, les ressources disponibles sur le Web. Il a été créé en 1994 lors d’un colloque international du W3C* (World Wide Web Consortium) organisé à Dublin dans l’état de l’Ohio (USA) auquel participaient des professionnels des bibliothèques et de l’informatique [Amerouali, 2001, p. 44, (14)]. Le Dublin Core non qualifié, dans sa version la plus simple, comprend quinze éléments, définis chacun selon dix attributs (norme ISO/IEC 11179). Le Dublin Core qualifié se compose non seulement des éléments de base mais aussi des « qualificatifs » qui viennent affiner leur signification [Morel-Pair, 2004, (15)]. On peut regrouper ces éléments de base en trois catégories : la description du contenu de la ressource (Titre, Sujet/Mots-clés, Description, Source, Langue, Relation, Couverture), l’indication de la propriété intellectuelle (Auteur/Créateur, Editeur, Collaborateur, Droits) et l’identification de la ressource (Date, Type, Format, Identificateur) [Bureau & Ebacher, 2000, p. 25, (19)].<br /> L’intérêt du Dublin Core réside, entre autres, dans sa simplicité d’implémentation, son extensibilité et flexibilité, son évolutivité et interopérabilité et son multilinguisme [Bureau & Ebacher, 2000, p. 25, (19) ; Morel-Pair, 2004, (15)]. C’est une norme (ISO 15836-2003) largement plébiscitée. Néanmoins, son expansion est freinée par la réticence des moteurs à indexer ces données.<br /> <strong> Texte visible de la page </strong><br /> Les mots les plus représentatifs du contenu seront placés haut dans le corps du texte de la page car les moteurs de recherche leur prêtent un indice de pertinence supérieur : « search engines will also check to see if the search keywords appear near the top of a Web page, such as in the headline or in the first few paragraphs of text. They assume that any page relevant to the topic will mention those words right from the beginning »9 [Sullivan, 2003, (20)].<br /> De même, certains moteurs accordent une priorité aux mots mis en exergue (gras, italique, souligné, lien) [Andrieu, 2000, p. 206-207, (02)].<br /> <strong> Attribut ALT de la balise <img> </strong><br /> L’attribut ALT de la balise IMG permet de présenter, à la place des images, une description textuelle, prise en compte par les robots. Il faut donc veiller à indiquer, pour chaque image, des mots-clés pertinents par rapport au contenu graphique présenté [Chu, 2003, p. 98, (03) ; Andrieu, 2000, p. 137, (02)].<br />  <strong> Contenu de l’URL </strong><br /> Lorsque le robot indexe une page web, il tient compte de l’URL. Il se révèle alors judicieux d’inclure les principaux mots-clés dans les adresses des pages, en jouant sur les noms des répertoires et des fichiers [Chu, 2003, p. 100, (03) ; Andrieu, 2000, p. 78, (02)].<br /> <strong> Autres critères </strong><br /> D’autres critères tels que le poids de la page, la date de mise à jour ou d’entrée dans l’index, sont également susceptibles d’impacter la qualité du référencement, les pages anciennes étant moins bien placées que les plus récentes [Andrieu, 2000, p. 295, (02)].<br /> <strong> Indice de densité d’un mot-clé </strong><br /> « L’indice de densité des mots-clés* est l’un des critères de pertinence les plus importants utilisés par les algorithmes de pertinence* des moteurs de recherche. » [Andrieu, 2005, p. 3, (21)].<br /> Il correspond au nombre d’occurrences du mot demandé sur le nombre total de mots dans la page, sachant que les mots transparents ou vides (le, la, les, l’) ne sont pas pris en compte.<br /> Indice de densité (ID) d’un mot-clé =<br /> Nombre d’occurrences du mot-clé dans la page/ Nombre total de mots dans la page<br /> Si un terme est présent cinq fois dans une page contenant 100 mots, il sera gratifié d’un ID de 5%. La taille des pages étant susceptible de faire baisser l’ID, il est préférable d’éviter les pages trop longues au bénéfice de pages courtes, centrées sur un seul thème. Alors qu’Olivier Andrieu situe l’indice idéal des mots-clés entre 2,5 % et 5,5 % [Andrieu, 2005, p. 4, (21)], pour Zhao il doit être compris entre 6 et 10 % [Zhao, 2004, p. 109, (22)], 10 et 18 % pour Saporta [Saporta, 2005, p. 27, (23)], Calishain et Dornsfet mettant tout le monde d’accord avec un taux compris entre 5 et 20 % [Calishain & Dornsfet, 2003, p. 327, (05)].<br /> Plusieurs utilitaires10 sont mis à disposition des webmasters* et des internautes pour calculer l’indice de densité des mots-clés au sein des pages web.<br /> Suite aux tentatives de spamdexing*, les moteurs ne se contentent plus des critères contenus dans le code HTML des pages (« in-page ») pour en évaluer la pertinence mais s’appuient sur des données externes ou « critères off-page ».<br /> 1.4.2. Critères de pertinence liés au site (« off-page »)<br /> Les critères « off-page » (présence de mots demandés dans le nom de domaine, indice de popularité* et de clics, etc.), difficilement manipulables, prennent en effet une importance croissante.<br /> <strong> Nom de domaine </strong><br /> Le nom de domaine peut contenir les mots-clés principaux (ex : immobilier-paris.com). Il est nécessaire de séparer les mots par un tiret car les moteurs ne savent pas dissocier deux mots concaténés [Andrieu, 2005, (17)].<br /> <strong> Indice de popularité d’une page (IPP) </strong><br /> Il est « proportionnel au nombre de liens qui mènent d’autres pages web à celle dont l’IPP est calculé. » [Andrieu, 2000, p. 149, (02)]. Il est égal à l’équation suivante :<br /> IPP = nombre de pages qui contiennent un lien vers le document/ nombre de pages total de l’index<br /> L’IPP est d’autant plus élevé qu’il y a de documents pointant vers une page web. La popularité d’un site est donc tributaire des actions de promotion engagées auprès de sites similaires, en particulier les échanges de liens.<br /> <strong> Indice de clic </strong><br /> Le moteur prend en compte le comportement de l’internaute (allers-retours sur le moteur jusqu’à satisfaction) pour retrouver les pages les plus « populaires » et reconsidérer leur rang [Andrieu, 2000, p. 152, (02)].<br /> 1.4.3. Classement des pages (ranking)<br /> Le ranking définit le classement automatique des données de l’index. Il valorise les sites jugés les plus pertinents en les positionnant favorablement dans la liste des résultats à la suite d’une requête. Pour ce faire, les moteurs se basent sur des algorithmes* souvent secrets voire protégés par des brevets (cf. PageRank©* de Google). On distingue trois méthodes principales de ranking [Andrieu, 2005, p. 13, (04)] :<br />  <strong> Tri par pertinence </strong><br /> Les résultats d’une recherche sont classés selon six facteurs : poids et localisation d’un mot dans le document ou dans son URL, densité d’un mot, mise en relief d’un mot, poids d’un mot dans la base de données, correspondance d’expression entre la requête et l’expression équivalente dans un document, relation de proximité entre les termes de la question et ceux utilisés dans le document.<br /> <strong> Tri par popularité </strong><br /> Le tri par popularité, laquelle a une influence certaine sur le positionnement, se base sur la co- citation de liens (backlink en anglais). Néanmoins, leur nombre n’est pas un critère suffisant pour asseoir une popularité. Le calcul tient donc compte du type (autre outil de recherche, site institutionnel, gouvernemental, etc.) et du statut du site dont le lien émane, de son trafic et de sa place sur la page référente (en haut de page, par exemple). Un site à fort trafic jouit d’une valeur plus importante.<br /> Google ordonne les documents en fonction de leur PageRank© (nombres et qualités des liens pointant vers ces documents). Il tend à favoriser le positionnement des pages issues de sources établies considérant « […] qu’une page « pointée » par des sites populaires sera plus pertinente qu’une autre qui réunit le même nombre de liens mais en provenance de sites peu connus. » [Andrieu, 2000, p. 151, (02)]. Le PageRank© (PR) est exprimé par une valeur comprise entre 1 et 10 : PR entre 1 et 5 : popularité très mauvaise ; PR entre 6 et 7 : popularité moyenne ; PR entre 7 et 8 : bonne popularité ; PR au-delà de 8 : popularité excellente [Saporta, 2005, p. 28, (23)].<br /> La célèbre « Google Dance* » correspond à la période de mise à jour de la base de données de Google et du PageRank© de chacune des pages indexées [WebRankInfo]. A la suite de cette opération, le positionnement d’un site peut varier du tout au tout.<br /> <strong> Tri par mesure d’audience </strong><br /> Délaissé depuis quelque temps, ce procédé créé par la société DirectHit en 1998, « permet de trier les pages en fonction du nombre et de la « qualité » des visites qu’elles reçoivent. Le moteur analyse alors le comportement des internautes à chaque visite d’un lien depuis la page de résultats pour tenter de trouver les pages les plus « populaires » parmi les pages référencées et améliorer en conséquence leur classement dans les résultats.» [Andrieu, 2005, p. 13, (04)].<br /> <strong> Tri par catégories </strong><br /> Popularisée en 1997 par Northernlight, cette méthode adoptée notamment par Exalead11 « propose le classement automatique des documents trouvés dans les dossiers et sous-dossiers (clustering*) constitués en fonction des réponses. Les réponses intégrées à chaque dossier sont également triées par pertinence […].» [Andrieu, 2005, p. 13, (04)].<br /> Les algorithmes changent régulièrement pour contrer le spamdexing (voir infra, chapitre 2, p.48). Les webmestres* doivent donc rester vigilants et suivre de près l’évolution des moteurs pour être capables de réagir rapidement aux nouveaux critères de classement.<br /> <em><span style="text-decoration: underline;">Lire le mémoire complet</span> ==></em> <strong>(<a title="Référencement : Stratégie documentaire versus Stratégie marketing" href="https://wikimemoires.net/2012/12/referencement-strategie-documentaire-versus-strategie-marketing/" data-wpel-link="internal" target="_self" rel="follow">Référencement : Stratégie documentaire versus Stratégie marketing</a>)</strong><br /> Mémoire pour obtenir le DESS en Sciences de l’information et de la documentation spécialisées<br /> Conservatoire National Des Arts Et Métiers – Institut National Des Techniques De La Documentation </h2><div class="ad-top"><script async src="https://pagead2.googlesyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js?client=ca-pub-2804729376439108" crossorigin="anonymous"></script> <!-- wiki top-right --> <style 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