Le SEO à l’ancienne m’a appris à inclure des “mots-clés LSI” – des termes associés qui aident Google à comprendre mon sujet.
Exemple pour “gestion de projet” :
Ma question : Les systèmes IA se soucient-ils des mots-clés LSI ? Ou ce concept est-il dépassé ?
J’essaie de comprendre si je dois : A) Continuer à rechercher et inclure des mots-clés LSI B) Simplement écrire naturellement sur les sujets C) Faire autre chose entièrement pour l’IA
Qu’est-ce qui aide vraiment les systèmes IA à comprendre mon contenu ?
Le concept est valable mais l’exécution est dépassée. Laissez-moi expliquer :
Ce que les mots-clés LSI cherchaient à accomplir : Aider les moteurs de recherche à comprendre le contexte d’un sujet via des termes associés.
Comment fonctionne réellement l’IA : Les systèmes IA utilisent des embeddings qui capturent le sens, pas des listes de mots-clés. Ils comprennent que “gestion de projet” inclut des concepts comme le suivi des tâches, la collaboration, etc., sans que vous ayez à les lister explicitement.
L’évolution :
| Ancienne approche | Approche IA |
|---|---|
| Lister des mots-clés associés | Couvrir le sujet de manière exhaustive |
| Densité de mots-clés | Profondeur sémantique |
| Synonymes pour la variété | Langage naturel |
| Recherche de mots-clés LSI | Analyse de la couverture du sujet |
Ce qui compte vraiment :
Ma recommandation : Arrêtez de penser “mots-clés LSI”. Commencez à penser “complétude du sujet”.
Voici comment je mets cela en pratique :
Avant (axé sur les mots-clés) : “Je vais vérifier ma liste de mots-clés LSI… Je dois inclure ‘suivi des tâches’, ‘collaboration d’équipe’, ‘automatisation des flux de travail’…”
Après (axé sur le sujet) : “Je vais expliquer pleinement la gestion de projet. Quelles questions quelqu’un pourrait-il avoir ? Quels aspects devrais-je aborder ?”
La couverture naturelle arrive : Lorsque vous expliquez en détail la gestion de projet, vous abordez naturellement :
Vous n’avez pas besoin d’une liste de mots-clés. Vous avez besoin d’une couverture complète du sujet.
Le test : Après avoir écrit, demandez-vous : “Ai-je pleinement expliqué ce sujet à quelqu’un qui n’y connaît rien ?”
Si oui, vous avez probablement couvert tous les “mots-clés LSI” naturellement.
La recherche de mots-clés évolue vers la recherche de requêtes/prompts :
Ancienne approche : “Quels mots-clés les gens recherchent-ils ?”
Nouvelle approche : “Quelles questions les gens posent-ils à l’IA ?”
Comment faire de la recherche de prompts :
Exemple pour la gestion de projet :
| Recherche de mots-clés | Recherche de prompts |
|---|---|
| “logiciel de gestion de projet” | “Quelle est la meilleure façon de gérer des projets en équipe à distance ?” |
| “outils de suivi des tâches” | “Comment suivre les tâches d’une équipe sans microgérer ?” |
| “automatisation des flux de travail” | “L’IA peut-elle automatiser mes flux de projet ?” |
La différence : Mots-clés = expressions à inclure Prompts = questions auxquelles répondre
Concentrez-vous sur la réponse aux prompts – la couverture sémantique suivra naturellement.
Cela clarifie les choses. Ce que j’en retiens :
Mots-clés LSI en tant que concept : Toujours valable L’idée que des termes associés aident à la compréhension est vraie.
Mots-clés LSI en tant que pratique : Dépassée Faire des listes de termes associés à inclure est mécanique et inutile.
Que faire à la place :
Le changement d’état d’esprit : De : “Quels mots-clés dois-je inclure ?” À : “Qu’est-ce que quelqu’un a besoin de comprendre sur ce sujet ?”
Mon nouveau processus :
Fini les tableurs de mots-clés LSI. Juste du contenu complet et utile.
Merci pour la clarté !
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