🟣 Etude SEO - sémantique et nombre de mots par type de SERP

Hello à tous,

Je viens de sortir une nouvelle étude SEO sur +21 000 contenus, à la base c'était pour mon apprentissage perso mais je me suis motivé à la mettre en forme avec des graphiques et des chiffres concrets pour les lecteurs et utilisateurs de ThotSEO.

Elle a été relayée par la newsletter de soumettre donc je me suis dis que ca pourrait aussi en intéresser ici.

En bref, j'y décortique l'impact sur les positions de l'optimisation sémantique, du nombre de mots & de la densité sémantique.

Exemples de résultats :

L’étude ne trouve aucun lien significatif entre « position au sein du top 3 » et « nombre de mots » pour les contenus éditoriaux.

En moyenne sur toute la SERP, le score sémantique Thot SEO est la variable la plus corrélée des 3 à un bon positionnement.

Sur une SERP commerciale, le premier résultat est 330% plus riche sémantiquement que le 8ème pour les requêtes de courte traine (< 3 mots)

Les résultats sur les requêtes de longue traine sont 20% plus longs que pour des requêtes courtes, que l'intention soit plutôt commerciale ou éditoriale.

En plus de la synthèse je vous laisse le GoogleSheet avec toutes les data si vous voulez jouer avec : https://thot-seo.fr/optimisation-semant … e-de-mots/

N'hésitez pas si vous avez des retours ou des idées, on m'a déjà suggérer de la refaire en différenciant les requêtes avec un indicateur de difficulté (Semrush, ahref ou whatever tant que c'ets le même pour toutes les requêtes)

Dernière modification par potache (2023-07-05 11:10:16)