2 solutions pour catégoriser ses contenus

La catégorisation des contenus est importante en SEO, mais elle peut vite devenir impossible manuellement quand il y a trop de contenus à catégoriser. L’automatisation peut nous permettre de résoudre le soucis

Pourquoi catégoriser ses contenus ?

Catégoriser ses contenus, c’est une manière naturelle d’améliorer le maillage interne de vos pages.

Un contenu non catégorisé a des chances d’être une page orpheline (une page qui ne reçoit aucun lien). Et on sait que les liens sont hyper importants pour le SEO

C’est pourquoi travailler la catégorisation, c’est en quelque sorte un manière d’optimiser son maillage interne de manière 100% naturelle

Catégoriser via des règles

L’idée ici c’est de créer des règles d’inclusion pour chaque catégorie.

Ces règles seront du type contient et ne contient pas, elles peuvent être multiples

Ex : la catégorie pantalon d’un site ecommerce aura des règles du type :

• contient pantalon
• contient jean
• …

Chaque catégorie devra avoir au moins une règle

Pour chaque nouveau contenu créer, il faudra exécuter toutes ces règles et le contenu pourra être catégorie, si un contenu n’est pas catégorisé, c’est qu’il manque une règle

J’ai utilisé cette approche pour catégoriser les recettes de cuisine lorsque je m’occupais du SEO pour le site CuisineAZ

Avantages

• Techniquement simple à mettre en place
• utilisable sur un site qui n’avait pas de catégorisation

Inconvénients

• Nécessite de créer beaucoup de règles

Catégoriser via le machine learning

Ici, nous allons partir de l’existant pour faire ce qu’on appelle de l’apprentissage supervisé : L’algorithme va apprendre de données déjà qualifiées.

On va « entrainer » l’algorithme sur une partie des données dont on connait le résultat attendu. Et le valider sur un autre jeu de données où l’on connait également le résultat.

Le taux de similarité entre ce qu’on fait les humains et l’algo va nous permettre de déterminer si le modèle est suffisamment performant.

Si ça ne l’était pas, il est possibles que les critères pris en compte ne soient pas assez fins.

Sur les produits, le titre va forcément être un élément de catégorisation mais les caractéristiques produits peuvent l’être également.

Avantages

• Pas de règles à créer

Inconvénients

• Ne peut pas marcher si nous n’avons pas un jeu de données qualifié
• Nécessite de savoir maitriser les algos de Machine Learning ainsi que toute la phase de préparation des données