Calcul du score de pertinence d’une SERP

Calcul du score de pertinence d’une SERP

J’ai expliqué dans mon précédent article comment la pertinence d’une page web était évaluée en fonction de la réponse qu’elle apporte aux besoins des différents profils d’internautes. Une page peut avoir un score de pertinence de -2, -1, 0, +1, +2.

Pour résumer, les pages ayant un score de -2, -1 ou 0 ne devraient pas être visibles dans la SERP d’un moteur de recherche car elles sont inutiles, voire nuisibles aux internautes.

Inversement, les pages ayant des scores de +1 ou +2 devraient être bien positionnées.

Il devient alors facile de calculer la pertinence d’une SERP pour une requête grâce aux scores des pages qui la composent : l’idée générale est de cumuler les scores des pages listées.

Pondération en fonction de la position dans la SERP

Il est évident que la page en 1ère position est plus importante que celle en 10ème position vu que beaucoup plus d’internautes vont cliquer dessus. Selon cet article d’Abondance, pour une requête « hors marque », le premier lien récolte 32% des clics, tandis que le dixième ne reçoit que 2% ! La première position a donc 16 fois plus de poids que la dixième.

Il me semble indispensable de prendre en compte cette différence pour calculer le score de pertinence de la SERP. Pour cela, il faut pondérer le score de la page en fonction de sa position dans la SERP.

Pour la même raison, il paraît peu utile de prendre en compte les pages situées au de-là de la 10ème position vu qu’elles sont très peu cliquées, leur impact sur le calcul sera négligeable.

Position du lienTaux de clic
132 %
221 %
315 %
411 %
58 %
67 %
76 %
85 %
93 %
102 %

Les lecteurs les plus observateurs auront remarqué que la somme des taux de clic est de 110%, ce qui est supérieur à 100%. Olivier Andrieux explique cette curiosité statistique par le fait qu’un internaute clique sur plusieurs liens lors d’une recherche.

Calcul du score

Voici donc le calcul du score de pertinence d’une SERP :

((Score page 1 x 32%) + (Score page 2 x 21%) + … + (Score page 10 x 2%)) / (110%) x 10.

Remarque : on multiplie par 10 pour obtenir un score compris entre -20 et +20, ce qui est plus facile à interpréter qu’un score entre -2 et +2.

On obtient alors un score compris entre :

  • +20 : si toutes les pages sont très pertinentes.
  • -20 : si tous les pages sont nuisibles aux internautes

Le score minimum attendu est +10, c’est à dire que la plupart des pages sont pertinentes pour l’internaute.

Exemple :

Pour la SERP de Qwant du 19/12/2019 à 12h, on obtiendrait donc :

((2 x 0.32) + (0 x 0,21) + (-2 x 0,15) + (-1 x 0,11) + (-2 x 0,08) + (0 x 0,07) + (-1 x 0,06) + (-1 x 0,05) + (0 x 0,03) +(-2 x 0,02)) / 1,1 * 10

Il y est facile et rapide de calculer le score via votre tableur favori :

On obtient donc, une note de -0,73 pour cette SERP. Ce n’est pas beaucoup. En fait, avoir une note négative indique que l’internaute a très peu de chance de trouver un site pertinent sur la SERP…

Vous noterez au passage que sans la pondération, la moyenne aurait été de -7 🙁 Heureusement que le site en 1ère position est pertinent, il sauve vraiment les meubles 😉

Interpréter le score de pertinence d’une SERP

Pour bien comprendre comment interpréter le score de pertinence d’une SERP, j’ai représenté le ressenti d’un internaute en fonction du score :

Et les autres moteurs de recherche ?

Au même moment Google obtenait le score de +12,55 grâce à la mise en avant de plusieurs articles publiés par des experts SEO au sujet du concours, comme par exemple ceux d’Olivier Andrieux, David Groult, Seonity, Bettle SEO ou Clément Pesseaux.

Bing obtient le score de -7,45, à cause d’une sélection de pages complètement désastreuse… En gros, le moteur liste les faux profils créés sur les différents réseaux sociaux. Il est donc tombé dans les pièges posés par les Black Hat.

A quoi sert le score de pertinence ?

L’objectif du concours Qwanturank est annoncé sur la page officielle :

Qwant testera grâce à ce concours la robustesse de ses méthodes anti-spam et améliorera encore la pertinence de ses résultats.

https://www.qwanturank.com/

Le score de pertinence est donc un indicateur qui permettra de suivre l’évolution des progrès de Qwant au fil des mois 🙂

C’est aussi un outil pédagogique qui peut aider les SEO débutants à prendre conscience que s’il est important de produire des contenus qui répondent bien aux besoins des internautes, c’est tout simplement car c’est que tous les moteurs de recherche aimeraient afficher dans leurs SERP 😉


4 Replies to “Calcul du score de pertinence d’une SERP”

  1. Rien à dire tu t’es donné du mal !
    Ce serait très intéressant de suivre le score de qualité de chacun des 3 moteurs sous formes de courbes comparées tout au long du concours
    Sauf erreur je n’ai pas vu ça sur ton site de classement

    1. Merci Fabien 🙂
      Oui, c’est prévu. Il me faudrait juste 2 petites heures de tranquillité pour faire ça bien, ce qui n’est pas évident à trouver en période de Noël 😉