SEO local : comment être présent sur les requêtes vocales

72% des requêtes locales sur les moteurs de recherche aboutissent à une visite en magasin dans les heures qui suivent. Dès lors, avec le développement des requêtes vocales, on conçoit bien l’intérêt d’être l’adresse citée en réponse à la question : « Ok Google, où trouver la meilleure pizza regina à cette heure-ci autour de moi ? ». Or, être cité sur une requête locale est avant tout une question de méthode dans la gestion de sa base de données. Voici les bonnes pratiques.

1. Centraliser les données indispensables

Une marque qui administre plusieurs centaines ou milliers de points de vente dispose d’une mine d’informations éparpillées. Elles concernent ses produits, ses valeurs, son histoire, ses stocks, ses services, ses tarifs, ses offres et promotions, les horaires ou l’accès à ses points de vente, etc. Des données susceptibles d’intéresser les internautes. Le premier travail consiste donc à sélectionner et organiser ces données.

Pour Dorothée Mani, CEO de l’agence Evermaps, qui accompagne les entreprises dans leur stratégie locale, il faut se préparer à des questions de plus en plus longues et précises. « Trouve-moi un supermarché ouvert le dimanche, avec un rayon bio, un parking et un accès handicapé », voilà à quoi ressembleront les requêtes vocales de demain, selon elle. Et pour y répondre, les assistants vocaux ont besoin de données riches, fraîches et variées. Elle recommande de grouper les données par catégories dans un vaste référentiel unique et commun à l’ensemble des points de vente de la marque. C’est ce que Franck Negro, directeur Europe chez Yext, agence spécialisée dans la gestion de marque en ligne, considère comme la première étape de ce qu’il appelle le digital knowledge management (DKM). Une seule source exhaustive doit compiler les informations sur l’ensemble de l’offre de la marque.

2. Agréger et partager ses données

Une base de données de type Saas permet d’agréger des informations relatives aux produits rangés par catégories, au branding, aux détails pratiques, aux événements, aux services adaptés au public (si le lieu dispose d’infrastructures pour accueillir les enfants, les handicapés, les groupes, etc). La liste n’est pas exhaustive et s’adapte aux différents types de commerces.

« Il faut d’abord normaliser et qualifier la data locale afin de créer un référentiel le plus agile et transverse possible »

La difficulté, ensuite, est de partager ces données avec tous les canaux qui doivent les recevoir. Chez Yext, des API internes permettent de faire la jonction entre le référentiel et les interfaces en ligne. Pour leur part, les équipes d’Evermaps procèdent en plusieurs étapes, afin de répondre aux exigences des différents canaux : « Google My Business et Facebook disposent d’une API, mais certaines plateformes comme les GPS fonctionnent par transmission de fichiers », explique Dorothée Mani. « Il faut donc tout d’abord normaliser et qualifier la data locale de nos clients, afin de créer un référentiel le plus agile et transverse possible. Puis nous créons les connecteurs vers les canaux, assortis de process pour assurer les mises à jour ».

Le passage des données du référentiel hors ligne vers les pages store locator, les fiches Google My Business, Waze, Apple, Here, Tom Tom et autres sources de connaissances pour les moteurs de recherche des assistants vocaux est technique. Dorothée Mani conseille aux marques de se faire aider pour obtenir un système fonctionnel et cohérent.

3. Avoir un contenu frais et actualisé

Un référentiel vivant est beaucoup plus efficace. Nouveaux produits ou services, horaires exceptionnels, promotions de Noël ou événements dans l’un de ses points de vente ou communs à la marque, tout doit figurer sans délai dans la base de données. Dorothée Mani est formelle : les moteurs de recherche comme les utilisateurs des assistants vocaux attendent du contenu frais. Elle rappelle à ce sujet qu’il est aussi important de supprimer ce qui est caduc. Pour être efficace, le référentiel ne doit comporter que des données exactes en temps réel, ou presque.

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