La corrélation entre les liens d’autorité et le classement [étude SEO]

La corrélation entre les liens d’autorité et le classement [étude SEO]

La corrélation entre les liens d'autorité et le classement [étude SEO]

Au cours des cinq dernières années, l’équipe de Perficient a mené des études continues pour évaluer l’impact durable des liens sur les classements. Ces études montrent constamment que les liens sont importants en tant que facteur de classement, mais elles montrent également que Google met davantage l’accent sur la qualité/autorité de ces liens. Nous pouvons dire cela en raison de la forte corrélation que nos études les plus récentes montrent entre l’autorité du domaine (DA) et l’autorité de la page (PA) des pages de liens et le classement des pages recevant les liens.

Chaque année, Websterdata nous a gracieusement donné accès à son index Link Explorer, où nous obtenons les données brutes pour effectuer notre analyse. Dans ces études, nous effectuons des analyses de corrélation de Spearman pour montrer comment les variables suivantes sont en corrélation avec le classement :

Nombre de liens vers la page de classement
DA de liens vers la page de classement
AP de liens vers la page de classement

Veuillez noter que Websterdata ne nous a jamais indemnisés pour avoir inclus, ou nous a demandé d’inclure, les calculs de l’AD et de l’AP – nous avons choisi de le faire de notre propre gré. En fait, le personnel de Websterdata n’a appris que nous l’avions fait début octobre 2020, même si nous avons publié le poste avec nos résultats le 16 avril 2020 (pour être honnête, j’étais trop occupé pour rattraper l’équipe de Websterdata et leur faire savoir). En bref, il n’y a pas de contrepartie ici.

Méthodologie de l’étude

Si vous voulez juste voir comment les choses ont tourné, allez à la section des résultats de l’étude !

Nous menons cette étude sur une base quasi annuelle depuis mai 2016. En 2016, nous avons commencé par une série de requêtes de 6 000, mais nous avons étendu cette série à 32 000 au fil du temps. Les requêtes ont été obtenues en extrayant des rapports de classement par mot-clé pour des sites web dans trois secteurs de marché cibles différents, puis en les examinant manuellement pour supprimer toute requête mal formée ou non pertinente pour ce secteur. Les secteurs de marché que nous avons examinés sont la technologie, les soins de santé et la finance.

Voici la répartition de la taille des ensembles de requêtes entre les cinq études que nous avons réalisées jusqu’à présent :

Mai 2016 : 6K requêtes
Août 2016 : 16K requêtes
Mai 2017 : 16K requêtes
Août 2018 : 27K requêtes
Décembre 2019 : 32K requêtes

Chaque ensemble de requêtes étendues comprend toutes les requêtes des études précédentes, ce qui nous permet de suivre les résultats de manière cohérente jusqu’en 2016.

Pour réaliser cette étude, j’ai également consulté deux experts en statistiques : Paul Berger, de l’université de Bentley, et Per Enge, anciennement de l’université de Stanford. En raison de la nature et de la structure de l’ensemble des données, il a été décidé que la meilleure approche était de calculer la moyenne quadratique de la corrélation de Spearman pour toutes les questions de l’étude.

J’ai opté pour cette approche car elle utilise le carré des variables de corrélation (où la valeur de corrélation est R, la moyenne quadratique utilise R au carré). C’est important car la variable de corrélation R est peut-être utile à connaître, mais elle ne permet pas de faire une déclaration spécifique sur ce qu’elle signifie dans le monde réel.

La valeur de R au carré est cependant plus intéressante. Si vous avez une valeur R au carré de 0,56, par exemple, nous pouvons dire que 56% de la variabilité du comportement observé Y (dans notre cas, les classements) est causée par la variable test X (dans notre étude, le nombre de liens, ou DA/PA).

Voici un visuel sur le fonctionnement de ce processus de calcul :

Résumé des résultats

Dans le cadre de l’étude, nous avons tiré des données sur la croissance de l’indice Link Explorer au fil du temps. Comme nous disposons de données sur la taille de l’index sur trois ans pour notre ensemble de requêtes 16K, nous avons examiné cet instantané des données pour montrer comment l’index Link Explorer s’est développé :

L’un des principaux objectifs de l’étude était de trouver la corrélation entre le nombre de liens d’une page et son classement. Bien sûr, la pertinence et la qualité du contenu sont les facteurs les plus importants dans le classement – ils doivent l’être. Cela étant dit, voici le résultat du calcul de la moyenne quadratique de la corrélation entre le nombre de liens d’une page et son classement :

Ce score est un peu en retrait par rapport aux années précédentes (le score d’août 2018 était de 0,293, mais indique toujours que le nombre de liens vers une page est en corrélation significative avec le classement de cette page).

Cependant, nous avons également examiné de près la corrélation entre Websterdata DA et PA et le classement d’une page. Voici les résultats que nous avons obtenus dans le cadre de cette évaluation :



Cela montre que Websterdata DA et PA sont tous deux de meilleurs prédicteurs de la position dans le classement que le nombre total de liens. Les scores de 0,328 et 0,307 sont tous deux des scores de corrélation très forts dans un environnement aussi complexe que la recherche organique.

C’est une conclusion importante, car elle correspond à ce que beaucoup d’entre nous dans la communauté SEO croient depuis longtemps : les sites dont vous obtenez des liens importent plus que le simple nombre de liens. En outre, il est probable que la plupart des pages classées dans notre jeu de requêtes qui comportaient un grand nombre de liens comportaient également un nombre important de liens d’autorités supérieures.

Veuillez noter que l’équipe Websterdata m’a fait savoir qu’elle travaille sur une mise à jour de l’algorithme qui alimente PA, qui sera publiée dans un avenir proche, et qu’elle pense que cela améliorera ces résultats.

Conclusion

Ces données confirment que l’obtention de liens à partir de sites faisant davantage autorité a plus de valeur que l’obtention d’une grande quantité de liens. La perspective de Google sur ce qui fait de meilleurs liens est probablement plus nuancée qu’une simple mesure comme le PageRank (la mesure de Google à laquelle DA et PA sont le plus semblables). Cela peut inclure l’évaluation de la pertinence du sujet et la perception de la qualité globale du site de référencement.

En tant que professionnels du référencement, l’amélioration de la qualité et de l’autorité de notre propre site reste l’une de nos principales responsabilités pour aider nos sites, ou ceux de nos clients, à se développer.

Vous pouvez consulter l’intégralité de l’étude originale Links as a Ranking Factor ici.

Remarque importante : Google n’a pas accès aux données métriques de Websterdata DA et PA et Google n’utilise pas Websterdata DA ou Websterdata PA comme facteur de classement.

12
23