Si vous êtes plongé dans le monde de la recherche par IA, vous avez peut-être entendu le terme « requête fan-out ».
Et si vous êtes ici parce que vous ne savez pas exactement ce que cela signifie, j'ai toutes les réponses dont vous avez besoin pour comprendre ce qu'est la répartition des requêtes, comment elle fonctionne et pourquoi elle est importante pour votre entreprise.
Allons-y !
Qu’est-ce que la diffusion des requêtes ?
La répartition des requêtes est le processus consistant à effectuer plusieurs sous-requêtes pour aider à répondre à la recherche unique d'un utilisateur. Au lieu de consulter uniquement directement les sources liées à la requête d'origine, il génère un ensemble de sous-requêtes liées au sujet d'origine et recherche des informations sur ces sujets.
Le processus de diffusion des requêtes : comment ça marche
L'ensemble du processus de diffusion des requêtes se produit sur le backend chaque fois que quelqu'un effectue une recherche sur un Moteur de recherche IA.
L'utilisateur saisit sa requête dans le moteur de recherche AI, puis au versoÀ la fin, le moteur de recherche AI effectue plusieurs requêtes connexes en plus de la requête d'origine pour recueillir des informations sur le sujet.
Ainsi, par exemple, disons que vous avez recherché la requête « Quel type de tenue vestimentaire devriez-vous porter pour un mariage professionnel ? »
Cette requête est extrêmement vague. Cela n'indique rien comme le type de vêtement que la personne recherche (hauts ? bas ? chaussures ?) ni même à qui il s'adresse (un homme ou une femme). Mais en raison de la diffusion des requêtes, les moteurs de recherche IA en tiennent compte et effectuent plusieurs sous-requêtes liées à cette requête d'origine.
Ainsi, par exemple, certaines sous-requêtes potentielles que l’IA a pu effectuer à cet effet incluent :
- Quel genre de tenue vestimentaire une femme doit-elle porter pour un mariage décontracté ?
- Quel type de tenue vestimentaire un homme doit-il porter pour un mariage professionnel ?
- Quel type de chaussures une femme devrait-elle porter pour un mariage professionnel décontracté ?
- Quels types de tissus conviennent à un mariage professionnel décontracté ?
- Un homme devrait-il porter une cravate lors d’un mariage professionnel décontracté ?
- Quels types de chaussures un homme devrait-il porter pour un mariage décontracté ?
- Quels types de vêtements conviennent pour un mariage professionnel décontracté ?
Alors que la requête initiale de l'utilisateur demandait simplement quel type de tenue vestimentaire porter pour ce type de mariage, de multiples sous-requêtes connexes se produisent sur le backend pour aider à recueillir une réponse cohérente et utile pour le chercheur.
Pourquoi les moteurs de recherche IA utilisent la répartition des requêtes
Alors, pourquoi les moteurs de recherche IA s’appuient-ils sur la répartition des requêtes pour fournir des réponses aux utilisateurs ? Pourquoi ne recherchent-ils pas simplement la question d'origine et n'y répondent-ils pas tels quels ?
Il y a deux grandes raisons pour lesquelles les moteurs de recherche IA utilisent la répartition des requêtes :
1. Cela permet à l’IA de tenir compte du flou
L’une des raisons pour lesquelles les moteurs de recherche IA utilisent la répartition des requêtes est qu’elle leur permet de prendre en compte des recherches vagues.
Comme dans l’exemple ci-dessus, vous avez pu constater qu’il n’était pas tout à fait clair à qui s’adressait la requête. Il n'était pas clair si la personne qui cherchait cherchait des conseils pour un homme ou une femme.
Si l’IA n’utilisait pas la répartition des requêtes, elle ne produirait probablement pas de réponse utile pour le chercheur, car la requête est vague.
La diffusion des requêtes permet aux moteurs de recherche IA de tenir compte du flou des requêtes tout en fournissant une réponse utile à l'utilisateur.
2. Il permet aux moteurs de recherche IA de créer des réponses plus complètes
La diffusion des requêtes permet aux moteurs de recherche IA de fournir des réponses plus robustes aux requêtes des utilisateurs.
Si les moteurs de recherche IA répondaient uniquement à la question exacte posée par l’utilisateur, ils ne fourniraient pas autant d’informations utiles. Cela s'appuierait sur des ressources qui, bien qu'elles ciblent le sujet principal, peuvent ne pas fournir toutes les informations utiles dont un utilisateur aurait besoin pour cette requête.
Par exemple, l’une des choses que le moteur de recherche IA a pris en compte dans mon exemple de requête était de savoir si un homme devait porter une cravate. Cela n'a pas été explicitement demandé dans la requête initiale, mais c'est néanmoins quelque chose d'important qu'un homme qui assiste à un mariage professionnel voudrait savoir.
En fournissant ces informations, la réponse est complète pour l'utilisateur. Tous les aspects de la tenue de mariage sont pris en compte, permettant à l'utilisateur de prendre des décisions sur ce qu'il doit porter.
Comme vous pouvez le voir sur la base de cet exemple, la répartition des requêtes permet à l'utilisateur d'obtenir une réponse plus complète qui répond mieux à sa requête d'origine.
Comment la répartition des requêtes impacte votre stratégie de recherche
Vous êtes peut-être maintenant assis ici à vous demander : « Pourquoi tout cela est-il important ? Pourquoi dois-je tenir compte de la répartition des requêtes lorsque j'essaie de classer les résultats d'une recherche IA ? »
Comprendre la répartition des requêtes est important car cela a un impact sur votre approche du contenu. Comme je l'ai mentionné précédemment, la diffusion d'une requête implique la consultation de plusieurs sources d'informations liées au sujet de la requête d'origine.
Cela signifie que si vous ne disposez pas de contenu couvrant de manière exhaustive ce sujet, vous risquez de manquer des opportunités d'apparaître en tant que mention de marque ou citée dans les résultats de recherche pour ce sujet.
Même si vous ciblez la requête d'origine, vous risquez de ne pas apparaître dans les réponses à cause de cet élément de contenu. Au lieu de cela, vous pouvez être attiré dans les réponses en raison d'un élément de contenu connexe que vous avez créé et qui est maintenant cité parce qu'il est considéré comme utile à la requête de l'utilisateur.
Donc, si nous revenons à l'exemple du mariage, vous voudriez avoir du contenu qui couvre des sujets tels que :
- Ce qu'une femme devrait porter pour un mariage décontracté
- Ce qu'un homme devrait porter pour un mariage décontracté
- Avez-vous besoin de porter une cravate pour un mariage professionnel décontracté ?
- Quelles sont les meilleures chaussures à porter pour un mariage business casual ?
Avoir tout ce contenu fait de vous une ressource faisant autorité et utile, et vous rend également plus susceptible d'être attiré par les réponses de recherche de l'IA.
L’essor du clustering de contenu : un pion dans le jeu de diffusion des requêtes
L’utilisation de la répartition des requêtes a donné naissance à une stratégie nouvelle, mais ancienne : le clustering de contenu. Le regroupement de contenu implique la création de contenu connexe qui renvoie à un sujet d'information principal.
Essentiellement, vous prenez une idée principale et vous en dérivez. Vous examinez plusieurs sujets liés au sujet d'origine, puis vous le divisez en différentes catégories de sous-thèmes.
À partir de là, vous divisez ensuite ces sous-thèmes en éléments de contenu spécifiques sur lesquels vous pouvez écrire.
Donc, si nous revenons à l'exemple du mariage, le sujet principal serait tenue de mariage. Cela se diviserait ensuite en sous-thèmes comme tenue de mariage formelle, tenue de mariage décontractée et professionnelleet tenue de mariage décontractée. Ensuite, à partir de là, cela se décomposerait en sujets encore plus petits comme :
- Robes appropriées pour un mariage formel
- Types de chaussures à porter pour un mariage décontracté
- Ce que vous ne devriez pas porter lors d'un mariage décontracté
Essentiellement, vous renforcez votre autorité sur toutes choses dans ce sujet (dans cet exemple, la tenue de mariage) pour vous aider à établir vos connaissances et votre autorité dans l'espace.
Ainsi, le regroupement de contenu peut vous aider à devenir une ressource pour les sujets sur lesquels votre public recherche activement, ce qui vous rend plus susceptible d'être cité dans les résultats de recherche de l'IA.
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