Imaginez la réaction de nos ancêtres s’ils voyaient la façon dont nous cherchons, trouvons et consommons l’information. Ils seraient sûrement choqués.
La recherche en ligne a été une révolution dès ses prémices. Cependant, au cours des dernières années, nous avons assisté à une évolution de la recherche d’une manière inédite. Des nouvelles approches de l’UX aux technologies d’IA de pointe, de nouveaux éléments sont apparus pour amener les résultats de recherche à des niveaux de qualité jamais atteints auparavant.
Parmi les domaines les plus intéressants de la recherche, il existe une approche comportementale connue sous le nom de « recherche prédictive ».
Qu’est-ce que la recherche prédictive ?
La recherche prédictive est une approche de recherche en ligne qui vise à anticiper les besoins de recherche d’un utilisateur, en lui proposant des suggestions liées à ses requêtes au fur et à mesure qu’il tape dans une barre de recherche.
L’objectif final est de faire gagner du temps à l’utilisateur en lui proposant de cliquer sur les suggestions au lieu de le laisser terminer sa requête. On pourrait penser que le gain de temps n’est pas considérable, mais si l’on prend toutes les requêtes de recherche effectuées chaque jour dans le monde, ce sont 200 années de recherche qui sont sauvées chaque jour.
La fonctionnalité de base de la recherche prédictive, connue sous le nom de saisie automatique ou de suggestion automatique est devenue courante. D’ailleurs, la plupart des visiteurs de sites Web s’attendent à ce que les barres de recherche la proposent.
La saisie automatique et la recherche prédictive sont-elles équivalentes ? On pourrait dire qu’elles le sont, mais nous préférons considérer la recherche prédictive comme la méthode et la saisie automatique comme la caractéristique ou la fonctionnalité. Cependant, elles sont souvent interchangeables.
Comment fonctionne la recherche prédictive ?
C’est une question délicate.
Derrière la recherche prédictive, il y a généralement un ou plusieurs algorithmes. Prenons le cas de Google. Ce dernier se base principalement sur les recherches populaires incluant le mot-clé que l’utilisateur est en train de taper. C’est la raison pour laquelle, en ajoutant de nouveaux mots-clés, de nouvelles suggestions différentes apparaissent.
La recherche prédictive de Google
Google incorpore et privilégie les requêtes issues de l’historique de recherche de l’utilisateur. Cet algorithme de recherche fonctionne très bien pour Google, car il dispose de quantités considérables de données sur lesquelles baser ses suggestions. Cependant, que se passe-t-il lorsque nous appliquons cette approche à des sites Web ne disposant pas de ce type de données ? Dans de nombreux cas, les prédictions de recherche ne fournissent pas de suggestions ou affichent des recommandations non pertinentes.
Recherche prédictive basée sur la sémantique
Il existe d’autres approches permettant d’élaborer une recherche prédictive efficace, par exemple l’utilisation de la recherche sémantique, qui tente de trouver le sens ou l’intention derrière la requête à l’aide d’informations contextuelles.
Imaginons donc que l’on tape « pantalon rouge » dans la barre de recherche d’une boutique de mode en ligne, mais que la marque utilise le mot « jean » dans ses pages produits, et non « pantalon ».
Au lieu de se concentrer sur le mot-clé spécifique, un moteur de recherche sémantique doté d’une approche prédictive suggérerait non seulement des résultats comprenant le mot-clé « pantalon », mais aussi ceux comprenant des synonymes comme « jean », ou même des mots plus spécifiques, par exemple « chinos ». En définitive, cela élargit le nombre de suggestions appropriées et augmente les chances que l’utilisateur clique sur la requête suggérée.
Les raisons de mettre en œuvre un moteur de recherche prédictive
Nous avons vu comment fonctionne la recherche prédictive, mais comment aide-t-elle les entreprises ?
Amélioration des taux de rétention et de conversion
Fournir des résultats pertinents de manière beaucoup plus rapide permet d’obtenir des résultats concrets en aidant les visiteurs à rester plus longtemps sur votre site et en les convertissant en clients. De plus, la valeur ajoutée des suggestions de recherche ou des requêtes à remplissage automatique est qu’elles donnent un aperçu aux visiteurs du contenu pertinent qui se cache derrière la suggestion, ce qui les encourage à cliquer.
Amélioration du référencement global
Comme les clients restent plus longtemps sur vos pages, le taux de rebond est considérablement réduit, ce qui stimule le référencement de votre site Web.
Amélioration de l’interface utilisateur
L’absence de résultats n’est pas une bonne nouvelle. La recherche prédictive permet non seulement de réduire le temps de recherche, mais aussi de diminuer le risque que les visiteurs se retrouvent sur une page sans résultat, dans la mesure où elle les guide vers le contenu suggéré.
Renforcement de la fidélité à la marque
Les clients satisfaits sont de bons clients. En réduisant les distractions et en améliorant la repérabilité, vous améliorez le parcours des clients et, par conséquent, la façon dont ils perçoivent votre marque, quel que soit le secteur.
Amélioration de la repérabilité de votre contenu
Certaines pages peuvent être enfouies sous des structures de sous-pages complexes et trop difficiles à trouver par la navigation. Des résultats de recherche prédictifs appropriés permettront de découvrir des produits et du contenu dans les suggestions de recherche afin de les rendre plus facilement accessibles.
Mise en œuvre de la personnalisation
La recherche prédictive peut même exploiter les informations de l’historique du visiteur pour lui suggérer des requêtes qu’il a déjà effectuées ou des produits qu’il a déjà achetés.
Optimisation de la recherche prédictive pour les ventes
La recherche prédictive permet aux entreprises de suggérer automatiquement des mots-clés ou des requêtes avant même que l’utilisateur ne commence à écrire. Cela signifie qu’il suffit de placer le curseur sur le champ de recherche pour que des suggestions apparaissent déjà. Les entreprises peuvent s’en servir pour promouvoir des produits en solde ou disposant d’un stock important, mettre en avant des sujets spécifiques ou afficher les requêtes les plus courantes des utilisateurs.
Mise en œuvre de la recherche prédictive avec Inbenta
La recherche prédictive se fait sans effort. Sa mise en œuvre devrait donc l’être aussi.
Le module Inbenta Search est un outil plug & play tool qui :
- Se connecte facilement à votre logiciel existant. Il n’est pas nécessaire de créer de nouvelles bases de données ni de construire ou de faire évoluer des modèles pendant longtemps pour obtenir de bons résultats de recherche. Nous pouvons également extraire des données d’autres logiciels comme Salesforce, Zendesk et d’autres outils. Vous pouvez en trouver une liste dans notre Integrations Hub.
- Recherche et indexe votre contenu existant à partir de toutes les sources dont vous disposez afin qu’il soit accessible à partir de notre moteur de recherche.
- Peut être facilement adapté à votre palette de couleurs ou à vos directives en matière d’image de marque afin de correspondre à l’aspect et à la convivialité de votre marque.
- Permet une mise en œuvre rapide, et peut être opérationnel en quelques heures seulement.
