La Conversion. Définition & explications

par notre Agence SEO et notre Agence SEA Optimize 360


Dans le monde du marketing digital, la conversion est un concept clé pour mesurer l’efficacité des stratégies SEO (Search Engine Optimization) et SEA (Search Engine Advertising).

Grâce au développement du machine learning, il devient possible d’améliorer significativement les performances de ces leviers d’acquisition de trafic.

Dans cet article, notre Agence SEO ( et SEA ) vous explore la définition de la conversion et son utilité dans le contexte du SEO et du SEA, ainsi que les apports du machine learning pour optimiser les résultats.

Conversion

La conversion : une notion centrale en marketing digital

Avant de s’intéresser aux spécificités du machine learning appliquées au SEO ou SEA, il convient de revenir sur la notion de conversion qui se trouve au cœur de la démarche. La conversion correspond à l’action réalisée par un utilisateur suite à sa visite sur un site web, cette action étant considérée comme un objectif pour le propriétaire du site.

Ces actions peuvent être diverses et variées, selon les objectifs poursuivis par le site :

  • Achat d’un produit
  • Inscription à une newsletter
  • Téléchargement d’un contenu
  • Contact via un formulaire

Il ne faut pas confondre conversion avec transformation, ce dernier terme désignant plutôt un passage d’un état à un autre, sans nécessairement réaliser un objectif précis.

SEO et SEA : les leviers d’acquisition de trafic à optimiser

Le SEO et le SEA sont deux leviers essentiels du marketing digital permettant de générer du trafic sur un site web avec pour objectif d’améliorer les conversions. Pour cela, il est indispensable de bien comprendre leur utilité respective.

SEO : l’optimisation pour les moteurs de recherche

Le Search Engine Optimization (SEO) consiste en un ensemble d’actions visant à améliorer la visibilité d’un site dans les résultats de recherche naturels et ainsi accroître son trafic ciblé. Parmi ces actions, on retrouve notamment :

    1. L’optimisation technique du site :
      • temps de chargement
      • compatibilité mobile
    2. La production et l’optimisation de contenus :
      • textes percutants et adaptés aux mots-clés recherchés
      • qualité des images
    3. Le travail sur la popularité du site :
      • obtention de liens entrants
      • partage sur les réseaux sociaux

Lorsque l’on parle de conversion en SEO, il s’agit donc d’attirer un trafic qualifié vers le site et de maximiser la probabilité que les utilisateurs réalisent l’action souhaitée.

SEA : la publicité sur les moteurs de recherche

En parallèle au SEO, le Search Engine Advertising (SEA) est une solution payante permettant d’acheter de la visibilité auprès des moteurs de recherche et ainsi générer du trafic ciblé. Le SEA repose principalement sur :

    1. La mise en place de campagnes publicitaires basées sur l’achat de mots-clés
    2. La création et l’optimisation d’annonces textuelles ou display
    3. L’analyse des performances des campagnes pour ajuster le budget et les enchères

Avec le SEA, l’objectif est également de maximiser les conversions tout en maîtrisant les coûts d’acquisition.

Machine learning et deep learning : quels apports pour le SEO et SEA ?

Le machine learning est une technologie innovante qui consiste à développer des algorithmes capables d’apprendre automatiquement à partir de données. Ce principe repose sur une approche itérative permettant de révéler des patterns prédictibles.

Amélioration des stratégies SEO grâce au machine learning

Le machine learning offre un potentiel considérable pour optimiser les actions SEO. Parmi les domaines où cette technologie peut être exploitée, on retrouve :

    • La classification des contenus pour améliorer leur qualification et visibilité
    • La détection de liens toxiques pour prévenir les pénalités des moteurs de recherche
    • L’adaptation et la personnalisation des contenus en fonction des attentes des utilisateurs
    • La prédiction des tendances pour anticiper et adapter sa stratégie SEO

Optimisation des campagnes SEA grâce au deep learning

Le deep learning, une sous-branche du machine learning basée sur des réseaux de neurones artificiels profonds, peut également être appliqué au domaine du SEA pour améliorer les performances des campagnes publicitaires. Voici quelques exemples d’applications :

    • La gestion automatisée des enchères afin d’optimiser le coût par conversion et maximiser le retour sur investissement
    • La segmentation précise des audiences pour cibler plus efficacement les prospects pertinents
    • Le testing A/B automatique des annonces pour identifier les meilleures combinaisons de titres, descriptions et images
    • La gestion intelligente des mots-clés pour adapter les enchères en temps réel selon les performances

Les bénéfices du machine learning pour la conversion en SEO et SEA

Pour résumer, l’intégration du machine learning dans les campagnes SEO et SEA permet de :

  1. Affiner les stratégies pour mieux comprendre ce qui fonctionne ou non et ajuster en conséquence les actions
  2. Améliorer l’expérience utilisateur grâce à des contenus mieux ciblés et adaptés aux attentes
  3. Optimiser les coûts d’acquisition en agissant sur les leviers pertinents pour maximiser les conversions
  4. Anticiper les évolutions du marché et des moteurs de recherche pour adapter sa stratégie avant la concurrence

Au final, le machine learning apparaît comme une réponse innovante permettant de renforcer l’efficacité des stratégies SEO et SEA au service des objectifs de conversion.

Grâce à cette technologie, il devient donc possible de se démarquer de manière pérenne dans un univers digital en perpétuelle évolution.

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