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Mise à jour de la date de publication – Explorer « Freshness Algorithm » avec une expérience SEO

Mise à jour: 2023-05-15  
(13 minutes de lecture)
Seo Experiment- Publication date update impact on SERPs
L’algorithme Google Freshness classe les sites web dans les résultats de recherches en fonction de la pertinence du contenu pour une requête donnée. Avec notre expérience, nous pouvons déterminer si la mise à jour de la date dans le code du site web, est un indicateur de nouveauté suffisant pour l’algorithme de Google.

Table des matières

L’algorithme Freshness de Google classe les pages dans les SERP en fonction de l’importance de l’actualité du contenu pour une requête donnée. Avec notre expérience, nous souhaitons déterminer si un simple changement de la date du code est un indicateur suffisant de nouveauté pour l’algorithme de Google.

En raison d’opinions divergentes dans le secteur du référencement sur l’importance de la nouveauté du contenu comme facteur de classement, nous avons décidé de tester l’impact de la « fraîcheur » du contenu sur la position des pages dans les résultats de recherche. En reprenant les mots de John Mueller :

« Changer les dates de publication sur les pages web n'améliore pas les classement des résultats de recherche, si aucun changement significatif n’est effectué dans le contenu »

Nous avons décidé de vérifier si l’algorithme de Google, ne tenait compte seulement des modifications substantielles apportées au contenu, comme le prétend M. Mueller, ou si une simple modification de la date de publication était suffisante pour qu’une sous-page soit considérée comme « fraîche » et mise à jour. Pour atteindre cet objectif, nous avons mené une expérience, au cours de laquelle nous avons mis à jour les dates de publications d’articles sans apporter d’autres modifications aux pages testées.

L’algorithme de fraîcheur de Google

Afin de mieux comprendre notre expérience, il nous faut d’abord expliquer le concept de fraicheur du point de vu de Google. Ce terme est apparu sur la scène du référencement en 2011 avec la mise à jour « Google Freshness Update ».

La mise à jour de l’algorithme du moteur de recherche a introduit la date de publication comme facteur de classement, ainsi qu’une divisions de requêtes de recherche en trois types, en fonction de la pertinence de la date de publication pour le terme de la requête :

  • Les événements récents : requêtes typiquement liées et associées à des sujets ou événements actuels et en vogue.
  • Evènements récurrents : évènements annuels ou réguliers – résultats sportifs, émissions télévisées, élections, reports annuels.
  • Mises à jour fréquentes : requêtes régulièrement mises à jour, mais qui ne sont pas liées à des évènements ou des sujets en vogue. Peuvent être associés à des sites d’évaluation ou des pages de produits.

Le facteur de nouveauté détermine la pertinence des pages indexées pour les requêtes saisies (selon le type de recherche) en fonction de la date de publication et des mises à jour de contenu.

Google indique qu’il utilise plusieurs facteurs afin de déterminer la date de publication d’un article. Outre les données structurelles, les moteurs de recherche utilisent des sources de données alternatives, mais indéfinies, afin d’éliminer les erreurs.

L’hypothèse – que va changer la date de mise à jour

L’hypothèse expérimentale stipule que mettre à jour la date de publication va résulter sur une position moyenne plus élevée dans les SERP (Search Engine Result Page – page de résultat des moteurs de recherche) ainsi que l’acquisition de nouveaux mots clés. De plus, cela va indirectement impacter positivement le nombre de clics, d’impressions et de métrique CTR (ClickThrough Rate – taux de clics).

Les prémisses de notre expérience supposent que la date fournie dans le code HTML dans l’élément <div> spécifiant la date de publication et les données structurées au format JSON, sont des facteurs pertinents utilisées par les algorithmes de Google afin de déterminer la pertinence temporelle d’une page.

Par conséquent, mettre à jour la date devrait être un signal suffisant pour que Google considère la page modifiée comme pertinente pour une requête, en raison de sa nouveauté.

De nombreux professionnels associés à Google sous-entendent que l’algorithme du moteur de recherche reconnaît si la date de publication ou de modification de la date correspond à des changements significatifs du contenu. Cela signifierait que seulement les pages avec du contenu modifié pourrait acquérir une position plus haute, en raison du facteur de nouveauté. Notre étude démontre que cette hypothèse est valide.

Les conditions expérimentales

Pour s’assurer que les résultats de l’expérience sont sans erreurs, nous avons défini un environnement qui serait aussi exempt de facteurs externes autant que possible, et dans lequel nous pourrions effectuer les tests.

En tant qu’environnement expérimental, nous avons choisi un domaine sans interférence du trafic (ci-dessous un graphique linéaire de Google Search Console : Efficacité dans les résultats de recherche) sur lequel :

Google Search Console graph with data from site experiment is performed on

  • Aucune activité d’optimisation n’a été menée durant au moins 90 jours avant la mise en œuvre de la manipulation expérimentale testée ;
  • Aucun autre changement, en dehors de la manipulation expérimentale, ont été fait sur le site durant l’expérience (sur une période de 14 jours), qui aurait pu affecter le position dans les résultats de recherche ;
  • Aucune campagne de trafic payant (SEM) n’a été menée.

Par la suite, nous avons divisé les pages en groupe expérimental (pages sur lesquelles nous avons introduit les manipulations expérimentales) et en groupe de contrôle (pages web sur lesquelles nous n'avons effectué aucun changement).

Pour l’expérience, nous avons sélectionné les sous-pages :

  • Publiées pas plus tard que le 31 décembre 2021 ;
  • Appartenant à la même catégories de sous-pages : articles de blog ;
  • Générant un trafic organique substantiel ;
  • Indexées par Google ;
  • Sans aucune optimisation (sur site ou hors site) effectuée.

Les sous-pages ont été divisées en deux groupes, en utilisant la méthode AB/AB afin de garantir que les deux ensembles de pages étaient similaires en termes de :

  • Trafic organique généré
  • Nombre de mots clés pour lesquels elles étaient classées
  • La difficulté des mots clés
  • Le volume de recherche pour les mots clés classés
  • Le profil des backlink (lien retour)
  • Le positionnement dans la structure du site.

Nous avons sélectionné 64 pages pour participer à l'expérience de la mise à jour de la date, et nous les avons divisées en deux groupes (de contrôle et expérimental) avec 32 sous-pages chacun.

Pour garantir l’absence de violation des données, nous avons suspendu la navigation vers les sous-pages sélectionnées par notre équipe via la recherche Google, pendant la préparation et la durée du test. Ainsi, nous avons éliminé la possibilité de fausser les résultats de l’expérience par nos recherches et nos clics.

La manipulation expérimentale

Sur toutes les pages sélectionnées pour le groupe expérimental, nous avons introduit un changement dans le code qui mettait à jour la date de publication des articles à la date du début de l’expérience, à savoir le 7 novembre 2022.

La date a été fourni dans le format de code HTML :

Publication date update in html code
 
Et au format JSON :

publication date update in json code
 
Nous n’avons pas introduit d’autres changements durant l’expérience, que ce soit au niveau du contenu, du code, ou de la structure du site.

De plus, nous avons empêché les pages soumises à l'expérience d’être affichées sur la page d’accueil en tant que dernier post. Grâce à cela, la structure des liens est reste inchangée, et aucun lien interne supplémentaire n’a été créé.

Les résultats de l’expérience – l’impact de la mise à jour des dates sur les métriques du site

Connaissant maintenant les conditions de l’expérience et son but, examinons les résultats observés du 7 au 21 novembre, par rapport à la période de 14 jours qui précède.

Le nombre de clics a augmenté de 43,8% dans le groupe expérimental. Le nombre de clics sur les liens dans les SERP est passé de 112 dans la période précédente, a 161 durant l’expérience. Dans le groupe de contrôle, nous avons observé une diminution de 6,1%, passant de 164 clics durant la période précédente à 154 durant la période de test.

Le CTR a augmenté de 24,5% dans le groupe expérimental, passant d’un taux de 1,91% à 2,38%. Dans le groupe de contrôle, nous avons observé une diminution de la valeur du CTR de 5%, passant de 1,82% à 1,73%.

Le nombre d’impressions dans le groupe expérimental a augmenté de 15,4%, passant de 5,862 avant le début du test, a 6,767 durant l’expérience. Dans le groupe de contrôle, les impressions ont diminué de 1,2%, passant de 9,012 à 8,905.

La position moyenne a diminué de 2% dans le groupe expérimental, tandis que dans le groupe de contrôle elle a diminué de 4,2%. Pour résumer, la position moyenne des pages dans le groupe de contrôle a diminué de 110 pourcent de plus que celle du groupe soumis à l'expérience. Elle est à égalité avec 82 nouvelles requêtes acquises pour les sous-pages placées dans le groupe expérimental. Comme le classement pour les nouvelles requêtes débute généralement a une basse position, cela a fait baisser la position moyenne de l’ensemble du groupe.

Le nombre de requêtes généré par les sous-pages a augmenté de 20,3% dans le groupe expérimental. Dans le groupe test, cette mesure a seulement augmenté de 0,3%, ce qui signifie que la manipulation de l’expérience a entraîné une augmentation 6767% du nombre de requêtes. Le groupe expérimental a acquis 82 nouveaux mots clés, passant de 404 à 486.

Vérification de l’hypothèse de recherche

L’hypothèse proposée assumait une amélioration dans le nombre de clics, la métrique CTR, et le nombre d’impressions. Toutes ces conditions ont été remplies.

Cependant, la position moyenne dans les SERP a diminué de 2%, de sorte que les sous-pages du groupe expérimental occupent des positions plus basses dans les classements Google si on compare avant que la manipulation soit introduite. Faut-il pour cette raison remettre en cause notre hypothèse ? Absolument pas. En examinant le groupe de contrôle, nous remarquons que la position moyenne a été réduite de 4,2% par rapport à la période précédant le test. La chute dans le positionnement était donc 110 pourcent plus importante dans le groupe de contrôle.

L’augmentation de 20,3% pour le nombre de requêtes dans le groupe expérimental implique l’acquisition d’un nombre considérable de nouvelles phrases clés. Rappelons ici que le chemin vers le classement d’un site pour des nouveaux mots clés débute généralement avec une position basse dans le résultats de recherche.  Les pages du groupe expérimental ont gagné plus de 80 requêtes, ce qui a indirectement mené à une diminution de la position moyenne dans les résultats de recherche de 2%. Si nous prenons en compte seulement les phrases pour lesquelles les pages du groupe expérimental été classées avant la mise à jour de la date, nous constatons une amélioration de la position de 12,67%.

Qu’est-ce que cela signifie ? L’algorithme de Google attribue probablement une valeur de nouveauté en se basant uniquement sur les informations temporelles incluses dans les données structurées. Cette indication peut être plus forte pour les sous-pages dont le contenu a aussi été mis à jour. Néanmoins, modifier seulement la date de publication est un indicateur suffisant de nouveauté pour le moteur de recherche Google.

Modèle statistique CausalImpact et expérience de mise à jour de date

Pour confirmer que l’augmentation du trafic sur les sous-pages testées est le résultat de l’introduction des manipulations expérimentales, nous avons utilisé un outil fourni par SearchPilot. Le Distilled Split Tester utilise le modèle d’analyse de l’impact causal créé par Google pour déterminer le trafic organique attendu après l’introduction des modifications expérimentales.

L’outil utilise les données du trafic accumulées pour les groupes expérimental et de contrôle durant le test et les 100 jours précédant le début de l’expérience. Les données fournies permettent de définir le trafic prévu (dans le cas où aucune modification expérimentale n’a été introduite) et de les comparer à la performance actuelle des sous-pages testées.

Dans le cas de notre expérience, le trafic organique dans le groupe test était 183% plus élevé que les valeurs attendues – si aucun changement expérimental n’avait été effectué. Cette analyse confirme que l’augmentation du trafic est directement le résultat des changements introduits et non une tendance de croissance dans le domaine testé.

Dans le graphique linéaire ci-dessous, nous présentons ces différences. La ligne noire verticale représente le début de l’expérience. La ligne rouge illustre les changements réels du trafic sur la page, tandis que la ligne bleue représente le trafic prévu base sur l’analyse de l’impact causal.

Causal impact graph on experimented site

Mise à jour de la date sur WhitePress®

Dans quelles mesures croyons-nous aux résultats de cette expérience ? A notre avis, ils sont suffisamment solides pour que nous utilisions les mises à jour des dates sur notre site : www.whitepress.com.

Les résultats de l’utilisation de ces changements ont été favorables (comme prévu) :

  • Le nombre de clics des utilisateurs a augmenté de 64,1% sur les pages dont la date avait été modifiée. Le nombre d’impressions a augmenté de 1758,8% - selon les données de Google Search Console.
  • Selon les rapports de Google Analytics, le nombre de sessions a augmenté de 58,1% et le nombre d'utilisateurs de 56,4%.

En conséquence, les bénéfices de l’introduction de la mise à jour des dates sont tangibles, et ils ont un impact positif sur le processus de classement de classement des pages web dans les résultats de recherche Google.

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