Corrélation et Causalité : Comprendre vos impacts SEO

Corrélation en SEO : Un indicateur, pas une preuve

Qu’est-ce que la corrélation ?

Le terme “corrélation” trouve son origine dans le latin correlatio, qui combine cor- (“avec, ensemble”) et relatio (“rapport, relation”). La corrélation désigne l’existence d’un lien ou d’une association entre deux éléments. Cependant, il faut souligner que cette association n’implique pas nécessairement une influence directe de l’un sur l’autre. En d’autres termes, deux éléments peuvent être corrélés, c’est-à-dire liés ou en relation, sans qu’il y ait un rapport de cause à effet entre eux. Cette notion met en avant l’idée d’une connexion réciproque qui n’est pas synonyme de causalité.

La corrélation en SEO

La corrélation, en SEO comme ailleurs, désigne une relation statistique entre deux variables. Lorsqu’une corrélation est observée, cela signifie que les variations de l’une des variables sont associées aux variations de l’autre. Par exemple, on pourrait constater qu’un site avec un grand nombre de backlinks a tendance à se positionner plus haut dans les résultats de recherche. Cette observation ne prouve pas pour autant que ce sont les backlinks qui causent directement ce bon positionnement. Il pourrait simplement y avoir un lien entre ces deux éléments.

Prenons un cas concret : imaginons que vous observiez une corrélation entre la longueur des articles de blog et leur positionnement sur Google. Vous remarquez que les articles de 2000 mots ou plus sont souvent mieux classés. Il serait tentant de conclure que la longueur de l’article est la cause directe de ce bon classement. Cependant, la réalité pourrait être plus complexe. Peut-être que les articles plus longs sont simplement plus complets, ce qui pourrait inciter les utilisateurs à passer plus de temps sur la page, un facteur qui influence le classement. Ou peut-être que les articles plus longs reçoivent plus de partages sur les réseaux sociaux, ce qui pourrait aussi améliorer leur visibilité.

L’essentiel ici est de ne pas tirer de conclusions hâtives. Une corrélation peut suggérer une direction à explorer, mais elle n’établit pas un lien de cause à effet.

Causalité en SEO : Les facteurs déterminants

Le terme “causalité” provient du latin causalitas, dérivé de causa, signifiant “cause” ou “raison”. La causalité fait référence à la relation entre un événement (la cause) et son résultat (l’effet). La causalité exprime ainsi l’idée qu’un événement ou un acte est directement responsable de l’apparition d’un autre événement ou résultat, établissant une relation de cause à effet claire et directe.

La causalité en SEO

Tester la causalité en SEO n’est pas aussi simple que de modifier une variable et d’observer un résultat. En effet, les algorithmes de Google évoluent constamment, et les effets d’une modification SEO peuvent se manifester de manière retardée, progressive, ou même contextuelle (par exemple, en fonction de la saisonnalité ou de la concurrence).

La causalité, à l’inverse de la corrélation, implique une relation de cause à effet entre deux variables. Lorsqu’un expert SEO parle de causalité, il affirme qu’une action spécifique entraîne directement un résultat particulier.

Par exemple, si vous optimisez le title d’une page pour y inclure des mots-clés pertinents et que vous constatez une amélioration du classement de cette page, vous pouvez alors raisonnablement attribuer cette amélioration à l’optimisation de la balise titre. Cela suggère une relation de causalité : le changement apporté a directement influencé le résultat.

Cependant, identifier une causalité en SEO n’est pas toujours simple. Cela nécessite souvent de mener des tests contrôlés et les tests A/B en SEO sont un outil puissant pour explorer la causalité. Par exemple, si vous souhaitez déterminer si l’ajout d’images optimisées améliore le classement, vous pourriez ajouter des images à certaines pages tout en laissant d’autres pages similaires inchangées. Si vous observez une amélioration du classement uniquement sur les pages modifiées, vous pouvez commencer à établir un lien de causalité.

Cependant, les tests A/B en SEO ne sont pas si simples à mettre en place et à interpréter. La principale raison est que Google ne traite pas toujours toutes les pages de manière identique. Un test A/B peut être biaisé par des facteurs externes tels que des changements algorithmiques au milieu du test, des fluctuations saisonnières dans le volume de recherche, ou des différences dans l’autorité des pages testées.

Corrélation et causalité : attention aux biais cognitifs

Le biais de confirmation

Un autre biais commun est celui de la survivance. Lorsqu’on analyse des sites web qui réussissent, il est facile de conclure que les stratégies qu’ils utilisent sont les seules responsables de leur succès. Cependant, de nombreux autres sites peuvent avoir appliqué des stratégies similaires sans rencontrer le même succès, en raison de facteurs qui n’ont pas été pris en compte dans l’analyse (comme une pénalité algorithmique passée, une concurrence accrue, ou des erreurs techniques).

Le biais de récence affecte également perception de la causalité. En effet, ce biais survient lorsqu’une personne donne plus de poids aux informations ou événements les plus récents. En SEO, ce biais peut amener les consultants à surévaluer les effets des changements les plus récents sur un site et à sous-évaluer l’impact des éléments plus anciens ou des facteurs externes.

Ces biais soulignent l’importance d’une approche méthodologique rigoureuse. Un bon expert SEO doit donc toujours chercher à valider ses hypothèses à travers des tests et ne pas se fier uniquement aux corrélations observées dans les données. La capacité à différencier corrélation et causalité permet d’élaborer des stratégies SEO plus efficaces et de mieux comprendre les leviers réels d’optimisation.

L’avantage d’une agence SEO comme NOIISE réside dans sa capacité à accumuler les expériences grâce à la multitude des problématiques rencontrés par les consultants SEO, au travers de clients de toute nature (CMS, secteur d’activité…).

Comprendre en profondeur la différence entre corrélation et causalité est essentiel pour mieux orienter les efforts SEO et élaborer des stratégies reposant sur des fondements solides plutôt que sur des suppositions. Par exemple, si une analyse révèle une forte corrélation entre des pages ayant des temps de chargement rapides et un bon classement, l’erreur serait de simplement supposer que rendre toutes les pages plus rapides entraînera automatiquement de meilleurs classements. Un test causal pourrait montrer que, bien que la vitesse soit importante, elle n’est pas l’unique facteur, et que d’autres éléments, comme l’intention utilisateur et la pertinence du contenu, participent tout autant aux performances.

En se concentrant sur la causalité, les professionnels du SEO peuvent allouer leurs ressources plus efficacement. Plutôt que de disperser leurs efforts sur des actions basées sur des corrélations non prouvées, ils peuvent se concentrer sur des interventions dont l’efficacité a été prouvée, ce qui est particulièrement important pour les sites avec des ressources limitées. En fin de compte, un expert SEO doit non seulement être un analyste pointu, mais aussi un expérimentateur, capable de transformer des données en actions concrètes basées sur des faits avérés