Enseignements sur le SEO à tirer de la « théorie de la complexité »

La théorie de la complexité est une subdivision de l'informatique théorique qui traite de la difficulté de résoudre des problèmes informatiques. Ce n'est peut-être pas évident à première vue, mais la théorie de la complexité (et ses nombreuses facettes) est bien liée au référencement.

Dans le cas présent, elle s'applique, sur le plan conceptuel, à la complexité toujours croissante de la réalisation de l'optimisation pour les moteurs de recherche d'un site Internet. Là où, autrefois, nous avions affaire à des balises de titre, des méta-descriptions, peut-être une balise de mot-clé, une balise H1 et un placement de mots-clés sur la page, nous sommes maintenant confrontés à un réseau extrêmement complexe et interconnecté de facteurs, de poids et d'impacts.

Aujourd'hui, le monde de la recherche se trouve sur des échelles mobiles. L'élément A vaut X % s'il existe une condition. Changez cette condition et le pourcentage change, ainsi que le poids de l'élément A. De nos jours, nous pouvons affirmer que l'alphabet entier (et au-delà) représente des éléments précis à travers la multitude d'algorithmes en jeu.

En fait, Danny Sullivan de Google y a récemment fait allusion en déclarant : « Bien sûr, comme nous le savons tous, plusieurs systèmes entrent tous en jeu… » John Mueller fait également écho au concept de complexité et souligne la nécessité de considérer la situation dans son ensemble en expliquant que « pour un grand nombre de nos orientations, il s'agit maintenant d'avoir une vue d'ensemble, car il semble que d'un point de vue technique, les choses soient souvent relativement raisonnables ».

Vous pouvez utiliser les concepts de la théorie de la complexité pour vous aider à expliquer aux autres membres de votre entreprise l'interdépendance des facteurs de classement, mais aussi comment votre programme a besoin de soutien, comment les équipes doivent travailler ensemble et hiérarchiser les éléments de travail. Tous les problèmes n'ont pas besoin d'être parfaitement résolus, mais presque tous les problèmes ont besoin d'une solution.

Attardons-nous sur quelques exemples illustrant le recoupement entre la théorie de la complexité et l'optimisation pour les moteurs de recherche.

Le SEO correspond au processus d'amélioration de la visibilité d'un site Internet sur les moteurs de recherche, dans le but d'augmenter le trafic organique (non payé) et, par conséquent, les conversions potentielles.

À présent, voyez le SEO comme un vaste problème complexe qui a besoin d'être résolu. Dans le cadre de la théorie de la complexité, les problèmes sont classés en fonction de leur niveau de difficulté, en particulier avec l'augmentation de la taille des entrées. Il s'agit de la « complexité informatique », c'est là que le lien avec l'optimisation pour les moteurs de recherche apparaît.

L'optimisation des mots-clés constitue l'une des principales tâches pour le référencement. Vous disposez d'un ensemble de mots-clés et devez trouver un sous-ensemble qui maximise la visibilité de votre site, où chaque mot-clé possède une certaine « valeur » influencée par des variables telles que le volume de recherche ou le niveau de compétition. Avec le développement du stock de mots-clés, la résolution de ce problème devient de plus en plus difficile. (Nous classons ce problème avec le sigle NP, qui signifie « non déterministe polynomial » : nous pouvons vérifier rapidement une solution (en temps polynomial), mais nous ne savons pas si nous pouvons trouver cette solution rapidement.)

De même, la tâche d'acquisition de liens retour, qui sont des liens entrants d'autres sites Internet vers le vôtre, s'apparente au « problème du voyageur de commerce », un problème NP bien connu. Dans ce cas, l'objectif est de trouver un itinéraire entre différents sites Internet proposant la « valeur » la plus élevée (en termes de trafic, de réputation, etc.). Cependant, aucun site ne doit être répété dans ce chemin, tout comme un voyageur de commerce ne doit visiter chaque ville qu'une seule fois. Cet exemple représente un type de problème d'optimisation, où l'objectif est de découvrir la meilleure solution parmi toutes les solutions potentielles.

La « complexité en espace » représente une autre facette de la théorie de la complexité. Elle porte sur la mémoire nécessaire pour l'exécution d'un algorithme.

Elle se rapproche des robots des moteurs de recherche (également appelés robots d'indexation, robots ou bots), qui parcourent et indexent des milliards de pages web. En effet, la gestion de cette quantité colossale de données s'apparente aux problèmes de complexité en espace et pose la question : comment stocker et accéder à ces données de la manière la plus efficace possible ? Cela explique en partie pourquoi, lorsqu'une page est indexée, différents composants peuvent être stockés dans différentes « zones ». (La façon la plus efficace de récupérer les mots ne fonctionne pas nécessairement aussi bien pour la récupération d'images, par exemple.)

En outre, il existe des algorithmes de recherche spécifiques qui peuvent ne pas fournir le meilleur résultat possible, mais plutôt un résultat « assez bon » dans un délai raisonnable. Ces méthodes heuristiques sont souvent utilisées pour analyser les données sur le comportement des utilisateurs et élaborer des stratégies d'optimisation pour les moteurs de recherche. Ce principe reflète une approche courante dans la gestion des problèmes NP complexes : lorsque la recherche de la meilleure solution possible est informatiquement exhaustive, une solution « assez bonne » est acceptable.

En résumé, la théorie de la complexité fournit un objectif pour comprendre les défis inhérents au SEO et façonne la façon dont les professionnels abordent leur travail. Comme nous l'avons vu, des tâches telles que l'optimisation des mots-clés ou les liens retour constituent des solutions de calcul complexes qui reflètent divers problèmes étudiés dans la théorie de la complexité.

Avec l'évolution continue de l'optimisation pour les moteurs de recherche, la compréhension des principes fondamentaux de la théorie de la complexité deviendra de plus en plus cruciale, nous guidant dans le développement de solutions plus efficaces.

Parallèlement au transfert d'énergie et aux interférences, comme lorsque la chute d'un caillou dans un étang crée des vagues, mais que la chute d'un deuxième caillou augmente exponentiellement le nombre de vagues, car l'énergie se croise et se réfléchit, le référencement est très complexe. L'optimisation pour les moteurs de recherche d'aujourd'hui va bien au-delà du travail que nous faisions il y a seulement 10 ans.

Fondamentalement, nous devons encore gérer la base : les données, la structure du site, sa facilité d'utilisation, etc. De plus, nous devons tenir compte du comportement des consommateurs, des réactions aux stimuli en ligne/hors ligne et de nouveaux vecteurs d'influence (réseaux sociaux, appareils portables, entrées vocales, etc.).

Cependant, à mesure que nous progressons, le travail ne fera que se complexifier, nous devrons non seulement être au point sur ce qui est d'actualité, mais aussi nous préparer à l'avenir. Ces théories peuvent ainsi nous aider à y parvenir.

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