Dimanche dernier, j'ai été interpelé par un très bon article de Sylvain Richard de l'agence Axenet : La qualité d’un texte jugée par Google et par l’humain.
L'article explique comment Google pourrait juger la qualité d'un contenu, et j'aimerais revenir sur un point particulier de l'article qui me fera toujours autant bondir : l'utilisation supposée du taux de rebond.
Google connaît t-il le taux de rebond ?
Voici en substance ce que l'article disait sur ce point précis :
Un visiteur vient de la page de résultat de Google (SERP), reste 2 secondes sur votre page, puis retourne sur la SERP chercher la même chose ailleurs. Google ne verra probablement pas ce comportement comme un signal de qualité de votre contenu.
Je suis en accord avec tout le reste de l'article sauf ce passage. Je ne suis pas en désaccord avec la définition même qui est donnée mais plutôt sur l'association qui est faite avec le taux de rebond. On le verra plus loin mais ici je suis persuadé que Sylvain parlait plutôt du taux de retour des visiteurs. Cet amalgame avec le terme taux de rebond est fréquent. C'est d'ailleurs souvent le cas quand on parle des différents facteurs pris en compte dans le positionnement d'une page, et on retrouve cette erreur de terminologie sur des dizaines de sites différents.
Malheureusement, je suis persuadé qu'il est impossible pour Google de connaître cette donnée.
Petit rappel élémentaire : le taux de rebond est une variable qui mesure le taux de visites limitées à une seule page d'un site Internet : la page visitée est alors l'unique page d'entrée, et également l'unique page de sortie de l'utilisateur. Le taux de rebond est donc égal au taux de visites à une page d'un site Internet.
Google n'ayant pas de tracking installé sur les sites qu'il indexe, il est impossible pour lui de mesurer la navigation ni les actions des visiteurs sur le site (ne vous inquiétez pas, je vais vous parler très vite de Google Analytics).
Mais, car il y a toujours un mais, Google peut mesurer d'autres variables.
Le taux de retour du visiteur
Le moteur de recherche peut en effet mesurer d'autres éléments. Le premier, c'est le taux de retour d'un visiteur, et surtout le temps de retour entre le clic sur un résultat dans les SERP et le retour de l'utilisateur.
- Si ce temps est élevé, Google peut supposer que l'utilisateur a trouvé du contenu pertinent.
- Si ce temps est court, par exemple 1 à 10 secondes, le moteur de recherche pourrait supposer qu'il s'agit d'un résultat de piètre qualité.
La question à se poser est donc de savoir si Google est paramétré pour détecter le retour d'un utilisateur. Prenons le cas de figure suivant :
- Un visiteur fait une recherche sur les moules en Tasmanie (un sujet qui déchaine les passions).
- Il clique sur le premier résultat, mais n'est pas satisfait (on ne parle que de tortues sur ce site).
- Le visiteur clique sur le bouton "Page précédente" de son navigateur, puis clique sur le deuxième résultat.
Après discussion avec Beunwa, il m'a confirmé le fait que l'on ne peut pas savoir si Google est configuré de manière a détecter ou non ce retour (du moins dans le cas où l'utilisateur n'effectue aucune autre action qu'un clic sur un autre résultat).
Si l'on partait du principe qu'il ne détecte pas ce retour, Google ne pourrait pas mesurer le retour de l'utilisateur et ce facteur de positionnement serait donc nul et non avenu. Une chance pour nous, Google nous a déjà donné la réponse : oui, il peut tracker le retour d'un utilisateur utilisant le bouton précédent de son navigateur, et il peut même modifier les résultats de sa requête quand il revient après un certain temps : Google confirms hidden benefit of authorship markup (lisez cet article, il est vraiment intéressant).
Donc oui, Google est tout à fait en mesure d'utiliser le taux de retour d'un utilisateur, et le temps que ce même utilisateur va mettre à revenir.
Cependant, un point pose problème si Google décidait d'utiliser cette donnée comme élément pénalisant : une recherche d'un internaute limitée à une seule page est parfois logique. Certaines recherches ne nécessitent en effet qu'une seule page à visiter et très peu de temps pour accomplir une action. C'est le cas par exemple pour récupérer l'adresse d'une entreprise, connaître la date d'anniversaire d'une personne connue ou encore trouver un numéro de téléphone. Dans ces cas de figure, un retour rapide à la recherche initiale ne veut pas dire qu'il n'a pas trouvé la bonne information.
D'ailleurs, Google peut mesurer la qualité d'un résultat de bien d'autres manières plus efficaces, comme avec le nombre de liens ou encore avec le nombre de votes et de partages sociaux d'une URL (même si je suis tout à fait d'accord que l'on peut facilement fausser ces deux points).
Une session de recherche ou une erreur de l'utilisateur ?
Là où cela devient intéressant et où cela se complique, c'est lorsqu'un ensemble de recherches est effectué dans une même session de navigation : durant un laps de temps plus ou moins court, l’utilisateur fait plusieurs recherches consécutives.
C'est le cas de figure par exemple lorsque l'utilisateur fait une requête trop vague par rapport au but recherché, ou alors lorsque le premier résultat donne une autre idée de recherche complémentaire au visiteur. Un article de SeoByTheSea parle en partie de cela : "How Google May Identify Navigational Queries and Resources" (merci à Laurent Bourelly pour le partage du lien).
On y explique que chaque requête ayant un objectif de "destination" (c'est-à-dire se rendre sur un site précis) ferait partie d'un ensemble de requêtes et que ces ensembles seraient associés à un ensemble de résultats. En se basant sur un brevet de Google, l'article suppose ensuite que le temps passé sur chaque résultat avant de revenir sur Google serait enregistré pour être utilisé par la suite pour modifier le positionnement des requêtes en question.
Mais attention car parfois c'est l'utilisateur qui se trompe (l'erreur est humaine, c'est beau...).
Le visiteur peut tout simplement se tromper dans la formulation, arriver sur un résultat puis revenir en arrière pour corriger son erreur ou voir les autres résultats. Dans ces cas-là, la prise en compte du temps et du taux de retour de l'utilisateur serait faussé et pourrait pénaliser à tord des contenus de qualité : en d'autres termes, c'est le mixeur qui se mord la prise.
Et Google Analytics ?
Je sens déjà que certains d'entre vous meurent d’impatience de me sortir un "Bah bien sûr que Google peut mesurer le taux de rebond avec Google Analytics". Et je vais y répondre simplement : oui, et non...
- Google Analytics peut mesurer votre taux de rebond, mais il le fait mal (cf "Le taux de rebond est-il encore utile ?").
- Google Search (le moteur de recherche) ne peut pas mesurer ce taux, car ce n'est pas parce que la firme possède les deux outils qu'il peut forcément en croiser les données
Si j'affirme ce dernier point, c'est pour plusieurs raisons. Tout d'abord, Google Analytics est parfois utilisé sur des intranets ou sur des parties du web masquées et non-indexées : si Google utilisait ces données, l'index du moteur de recherche serait être bien plus important et moins pertinent.
Ensuite, il y a un bon taux de rebond et un mauvais taux de rebond (comme les chasseurs avec la Galinette Cendrée...). Une page peut avoir un temps de rebond de 80%, mais un temps moyen passé sur le page de 10 minutes. Et la page d'à côté peut avoir 20% de temps de rebond, pour un temps moyen de 15 secondes. Il faudrait donc que Google puisse forcément associer les deux s'il utilisait les données d'analytics.
De même, Google ne croise pas ces informations pour une autre raison très simple : c'est interdit dans les conditions générales de Google Analytics.
Mais bon, avec Google, il faut se méfier... Voici l'extrait en question :
Confidentialité. Chacune des Parties s'interdit d'utiliser ou de divulguer des Informations Confidentielles de l'autre Partie sans l'accord préalable écrit de cette dernière, sauf aux fins de l'exécution de ses obligations dans le cadre du présent Contrat ou en cas d'exigence légale, réglementaire ou judiciaire. Source: Conditions générales de Google Analytics
Et pour terminer, l'outil de webanalytics de Google n'est pas mis en place sur tous les sites Internet du monde, loin de là ("je te vois référenceur Black Hat..."). Le fait de prendre en compte le taux de rebond sur un site mais pas sur le second pourrait provoquer un décalage injuste sur le positionnement, contrairement à d'autres décalages qui existent et qui sont logiques comme les votes sociaux et les liens).
Le taux de rebond ne sert à rien
Quand je dis qu'il ne sert à rien de manière isolée, je le pense vraiment. Le taux de rebond peut fausser énormément d'analyses quand on regarde les statistiques d'un site, et cela pour plusieurs raisons :
- Si vous avez un site en Ajax et que vous avez oublié de bien paramétrer Google Analytics, votre taux de rebond sera de 100% partout (Magique ^^).
- Toute action dans une page qui n'entraine pas le changement de l'URL sera comptée comme un rebond alors que vous avez peut-être atteint vos objectifs : formulaires, inscriptions, ...
- Le contenu de la page peut-être le but final de la visite : utiliser le formulaire de contact, trouver le numéro de téléphone, ...
Pour ce dernier point, tout le monde sait à quel point la sémantique est aussi éloignée de Google que le sucre l'est pour les diabétiques. Je vois mal comment Google pourrait alors définir que le taux de rebond de 50% de la page A est mauvais, mais que le taux de 50% de la page B est excellent...
PS : Ne le répétez pas, mais vous pouvez modifier le calcul du taux de rebond dans Analytics pour avoir une analyse plus fine de votre trafic. Mais chut, c'est un secret...
Comment Google utilise le taux de retour ?
Quand Google juge la qualité d'un contenu, il peut faire appel à des dizaines de critères pour y parvenir (comme l'explique Sylvain dans son article). Mais non, Google ne peut pas utiliser le taux de rebond : il peut cependant faire appel au taux de retour d'un visiteur et au temps pris par celui-ci pour revenir.
Ce n'est que mon avis, mais je pense que cela doit avoir un impact très faible dans l'ensemble de l'algorithme, car un temps doit être associé à la fois à :
- une requête précise (et non pas à ses variantes)
- une position des différents résultats cliqués (si le résultat change de place, ce retour enregistré pourrait ne plus être pertinent)
- un temps passé sur chacun de ces résultats
Et vous, qu'en pensez-vous ?
42 Commentaires
Daniel, tu nous as écrit une fois de plus une superbe synthèse. Merci. Comment en effet ne pas être interloqué lorsque l’on s’aperçoit que le taux de rebond n’est en rien corrélé au chiffre d’affaires, la seule chose finalement qui nous importe. Qui n’a jamais constaté sur un même site que les variations du taux de rebond varient de façon complètement dissociée de celles du chiffre d’affaires ?
Très bonne article juste une faute de frappe : ce n'est qye mon avis
C'est corrigé ;)
Quelle honte je parle de faute de frappe et j'écris bonne ... je vais me refaire un café
J'avais initié le même genre {de réflexion|d'analyse} sur mon blog l'an passé : Taux de clic, taux de rebond, temps passé : ce que Google peut en conclure
En réalité on ne peut que faire des suppositions mais toutes les conclusions qu'on peut en tirer son assez hasardeuses.
Il suffit qu'un navigateur plante à l'affichage du site pour fausser complètement le résultat. Ou qu'une personne utilise en même temps deux navigateurs différents.
Hello Daniel
J'aurais en effet du parler de taux de retour plutôt que de taux de rebond
En revanche, je ne suis pas totalement en accord avec ta démonstration, notamment ton exemple de recherche de n° de téléphone d'une entreprise. Dans ce cas, le visiteur n'ira pas chercher "La même chose, donc "avec la même requête" ailleurs dans les résultats, puisqu'il a trouvé sa réponse.
Ce que je prendrais comme exemple, c'est un visiteur qui tape une requête, consulte le premier résultat 2 secondes, clique sur le bouton précédent, consulte le 2ème résultat (sans changer de requête) et ne reviens pas en chercher d'autres pour la même requête. Mon hypothèse est que si des centaines/milliers de visiteurs ont ce même comportement, Google modifiera l'ordre des résultats.
Si je ne me trompe, on est exactement dans le cas de l'article cité par Laurent.
Au delà des exemples, tu devrais en parler avec alexaloola qui simule parfaitement cela avec zenoposter et obtient des résultats significatifs. Je ne pense donc pas que l'impact soit si faible que cela. (Je sais, c'est du BH, et c'est mal, mais visiblement ça marche)
Ps : je ne parlais absolument pas du taux de rebond d'Analytics.
@Axenet : J'avais compris, et j'ai moi-même mal exprimé mon propos : j'ai corrigé mon article pour bien préciser que je suis d'accord avec toi sur ce facteur de positionnement mais pas sur le terme utilisé pour le décrire.
A digérer de bon matin mais très intéressant ! Avant j'avais tendance à être de l'avis d'Axenet sur le taux de rebond, mais ça c'était avant...
Très bon article, cependant avec chrome il peut voir plus de choses non ? Je n'ai pas vérifié les déclarations sous serment de GG mais il m'ai déjà arrivé d'avoir une erreur au chargement d'un site sous chrome, et d'avoir le petit message :
"Plusieurs utilisateurs sont dans le même cas que vous, le problème doit venir du site internet et devrait être corrigé prochainement" ou en tout cas un message de ce genre.
S'il arrive à voir ça avec chrome, je pense qu'il arrive aussi à voir ce que tu fais sur les sites (tu penses qu'il voit que je commente actuellement l'article ? o.O)
Un autre point vient biaiser l'utilisation du taux de rebond, ce sont les utilisateurs, de plus en plus nombreux, qui utilisent le clic du milieu pour ouvrir le résultat dans un nouvel onglet.
Combien d'internautes, qui ne sont pas forcément des stars du web, affichent les résultats et cliquent immédiatement avec le bouton du milieu sur les 3 ou 4 premiers résultats.
De ce fait, cela voudrait dire que Google ne sait même plus si l'utilisateur a trouvé la première, la seconde ou la troisième page pertinente. Donc > Gros biais sur l'utilisation du taux de retour.
Très intéressant... encore une fois, on voit combien on peut faire dire ce qu'on veut aux indicateurs : 80% de taux de rebond et 10 minutes sur la page ou 20% de rebond et 15 secondes sur la page. Le 2e n'est pas forcément moins bien, tout dépend du contenu et de l'objectif de la page.
Pour le coup je trouve le taux de rebond de clicky analytics beaucoup plus utile. Ils considèrent également le taux de rebond en fonction du temps passé sur la page et donnent des données concernant le temps passé. Raison pour laquelle j'ai abandonné google analytics d'ailleurs. Savoir qu'un visiteur n'a vu qu'une seule page c'est bien, mais ne pas savoir combien de temps la personne reste sur la page est très pénalisant. Un article intéressant de getclicky à ce sujet
http://getclicky.com/blog/214/why-clickys-new-bounce-rate-is-the-best-in-the-biz
Faut dire Saupi que tu as fait fort. b:)
Sinon, il y a bien plus qu'une simple faute de frappe. :-)
Google peux t-il = peut-il
j'ai été interpellé = j'ai été interpelé
comme par exemple = comme
c'est à dire = c'est-à-dire
Toute action [...] sera compté = comptée
vos objectif = vos objectifs
PS : ne le = PS : Ne
un position = une position
etc.
Mais sérieusement, quelle importance puisque la fin du monde arrive dans 7 jours . :-)
@Conseils d’écriture : Je ne vois absolument pas de quoi tu parles ^^
C'est un super article. Mention spéciale aux illustrations qui synthétisent très bien le propos. :)
Ok, donc on distingue le taux de rebond et le "taux de retour", mais il faut prendre tout cela avec des pincettes. Merci pour ces explications pertinentes.
Hum. J'ai envie de dire : Google Chrome ?
http://www.google.fr/chrome/intl/fr/privacy.html
Chapitre "Utilisation"
Cet article va pouvoir me permettre d'illustrer parfaitement une discussion que j'ai eue hier avec un collaborateur. Le tx de rebond a mauvaise réputation, parfois à raison (site Ecommerce, par ex), parfois à tort (je vois sur twitter 1 lien vers un article, je suis intéressé par cet article. Je clique, je lis et je repart. Je suis 1 visiteur qualifié avec un tx de rebond de 100%).
En toute logique, je vois mal pourquoi gg pénaliserait les sites sur la base du tx de retour. Comme tu l'illustre TB, une visite avec 1 tw de rebond de 100% peut être parfaitement une conversion réussie à 100%
Bref, merci pr cette article qui pose les choses et pourra servir de support didactique : il est parfois plus facile d'indiquer 1 lien vers 1 article clair que d'expliquer
Hello Daniel.
Très bon billet, très intéressant. Je pense en effet que le taux de retour (comme le taux de clics)compte pour le classement des résultats, mais comme les requêtes sont classifiées par type, un fort taux de rebond sur une recherche d'adresse par exemple n'aura à priori pas d'impact négatif sur le classement de la page cliquée.
Idem pour les sessions de recherche, le volume de données traitées est tellement important pour déterminer l'intention derrière une série plus ou moins décousue de requêtes que les erreurs de formulation, bad click ou autres n'ont probablement aucun impact.
Bonjour,
OK le taux de rebonds n'est pas significatif. Par contre quand, en tant qu'internaute lamda, je fais une recherche google, si je ne reste que quelques petites secondes sur la page et que je reviens sur la même recherche (pas une autre) c'est que la page précédente ne m'a pas satisfaite.
Bien sûr si je cherche un numéro de téléphone je quitterais vite mais je ne reviendrais pas sur la même recherche (je ne rechercherais pas une nouvelle fois le même numéro).
J'avais compris que cela s'appelait le pogosticking et si je m'occupais d'un site de recherche je ferais le maximum pour repérer ce comportement qui démontre à mon avis la non-pertinence du résultat proposé.
Je pense, comme tu le dis, que le tx de rebond est un critere a coupler avec le tps passé sur la page et les liens sortants. Seul, on peut difficilement en tirer des conclusions
Google a donc tout de même les moyens de calculer ce taux de retour. Pour un site internet spammy avec une très mauvaise expérience utilisateur et donc un taux de retour de l'ordre des 80/90%, cela doit quand même être un signal fort pour Google si ce chiffre ne correspond pas avec les chiffres habituels de la thématique ?
(Ps : t'as oublier un mot là -> "même si je tout à fait d'accord" dans la partie "Le taux de retour du visiteur")
On peut prendre le refus de Matt Cutts à répondre sur le sujet comme un bon indicateur http://www.afterpanda.com/content/matt-cutts-dodges-dannys-questions-serp-bounce-smx-qa-session
A voir aussi du côté PogoSticking http://www.internetmarketingninjas.com/blog/google/short-clicks-long-clicks-pogosticking
Et bien moi je faisais parti des gens qui pouvaient penser que Google utiliser les données d'Analytics pour "améliorer" les SERPs.
Mais après avoir lu cet article je suis déjà un peu rassuré, et avec cette analyse bien approfondi ça devient évident.
Très sympa cet article mais tu te prends un peu la tête pour prouver que Google connait la donnée.
Pourquoi ? Rappelle toi il y a quelques mois, Google proposait de bloquer les résultats dès qu'un utilisateur utilisait le bouton précédent. Si tu es sceptique la fonctionnalité fonctionne encore avec les liens sponsorisés.
A partir de là, Google doit bien différencier taux de rebond et taux de retour.
L'utilise-t-il ?
Sur ce point, je suis d'accord avec tes critères.
Et pour info, j'ai récemment eu le cas d'une page qui a eu un taux de rebond augmenté de 20 points (stats analytics) en une journée, le résultat sur le positionnement ne s'est pas fait attendre et a été désastreux...
Excellente réflexion !
En effet Google peut mesurer le taux de retour d'un visiteur via le bouton retour de son navigateur chrome (le plus utilisé soit dit en passant ;)) mais ce taux doit forcement être corrélé avec d'autres mesures concernant l'environnement de recherche de l'internaute.
En effet cet environnement de recherche possède de nombreux facteur comme tu l'a décrit : la réquête, la personnalisation des résultats qui peuvent faussées le positionnement global, l'erreur humaine, un buzz...
Tout ces facteurs font que le calcul du taux de retour pourrait être différent car chaque session de recherche est différente.
Donc à mon avis, c'est quasi impossible d'émettrre des tendances moyennes de taux de retour navigateur.
Sinon sur cette phrase y a une faute de frappe et de syntaxe je pense : " mais un temps passé sur le page moyen de 10 minutes."
J'aurai mis : " mais un temps moyen passé sur la page de 10 minutes." non ?
C'est corrigé pour ma petite faute de français. C'est ça de rédiger des articles tard le soir...
Je pense que tu es tout simplement genial xD
Chapeau l'article euh l'artiste. Enfin chapeau les 2 ^^
Par contre si l'utilisateur se trompe dans sa requete, il va sur le 1er site et le quitte aussitot pour modifier ca recherche. Google pourrait prendre en compte le temps entre les 2 recherches et ainsi ne pas "penaliser" le site non ?
De plus les adresses, les numeros de telephone, il n'y a presque plus besoin d'aller sur les sites web....
Super intéressant Daniel,
J'étais en train d'écrire un commentaire, c'était trop long :) Du coup c'est devenu un billet avec une réflexion sur l'utilisation du taux de retour comme facteur de Ranking http://bit.ly/TWu78O autant le dire de suite, moi je n y crois pas trop
Merci pour l'article et surtout pour cette synthèse sur ce fameux taux de rebond.
Il vrai que c'est une donnée à prendre avec des pincettes car il faut éviter de déduire des conclusions trop hâtives avec ce genre de KPI.
Au plaisir de vous lire.
Les petites fautes d'orthographe importent peu quand le fond de l'analyse est aussi pertinent et fouillé. résultat, j'vais aller refarfouillé l'analytics an avalant ma barquette Picard.
Merci au mixer.
Daniel, tu n'as pas mentionné le fait que Google diffuse un navigateur au joli nom de chrome, encore un moyen éventuel de pouvoir récupérer des infos (Big G is watching you !) Je vois d'ailleurs que dans les commentaires 512Banque en parle aussi... Ajoutes à cela l'OS Android, les cookies and co, il est évident que Big G peut mesurer l'intérêt d'une page ainsi... et en effet, un taux de rebond élevé avec une durée de visite élevée pourrait indiquer un intérêt de la page. Laurent B. a aussi fait un article sur le sujet récemment il me semble ?...
Bonne synthèse. J'adopte le concept de taux de retour ! on peut donc résumer que la pertinence de ce taux de retour n'est valable :
- qu'en prenant en compte la durée de ce retour éventuel vers les SERPs (durée suffisamment faible pour ne pas avoir humainement le temps de lire l'information), et moyennant sans doute aussi un nombre significatif de clics (donc avantage aux "gros").
- qu'elle est aussi sans doute fonction de la thématique et la précision de la recherche (plus la requête est large, plus elle est susceptible d'avoir des synonymies).
On peut aussi imaginer ensuite une alerte quand il y a de trop grosses valeurs, entraînant tests et/ou évaluation humaine pour revoir ou non le positionnement.
En extrapolant, cela conforte l'importance de l'architecture d'un site et du contenu des pages (et de l'ergonomie). De mon côté, je ne peux que constater une meilleure progression pour les pages qui incitent à la lecture et/ou au clic vers les autres pages du site (ou vers d'autres sites pointés : cf le succès de certains comparateurs de prix).
Bonjour Daniel,
bonne réflexion, il manque juste des faits ou des chiffres pour étayer tes hypothèses. Et tu réfléchis plus en termes de pénalité plutôt que de bonus quant au taux de rebond ou taux de retour : pourquoi Google ne se servirait pas du taux de rebond ou du taux de retour pour favoriser un site quand ces indicateurs sont faibles plutôt que le pénaliser s'ils sont trop hauts ?
Exemples de choses à tester pour faire tomber pas mal d'idées reçues : un site monte-t-il dans les SERPs si son taux de rebond baisse significativement ? Un site monte-t-il encore plus s'il utilise en plus Google Analytics ? Un site monte-t-il si son temps de visite par page augmente sérieusement ? Et est-ce qu'il monte encore plus si le site utilise Google Analytics ?
Et le must : un site monte-t-il si le taux de retour sur Google de ses concurrents augmente ?
Les backlinks sont une arme efficace pour se positionner, je pense que la qualité du trafic en est une autre tout aussi puissante sinon plus ;) Elle est peut-être juste un peu plus difficile à manipuler.
Très bon article sur un mythe urbain qui a la peau dure. Pour le taux de rebond, comme souvent avec les indicateurs stat, il n'a de valeur que couplé à un objectif. Par exemple, un site de contenu aura la volonté de minimiser ses taux de rebond sur les articles pour les nouveaux visiteurs arrivant par le trafic de recherche. (Il aura aussi bien sûr à coeur de maximiser d'éventuelles conversions comme l'inscription à une news ou... le dépôt de commentaires :-P.)
J'ai envie de dire un peu comme Sylvain - ne jouerait on pas un petit peu sur les mots - meme si ton analyse est bonne et que sylvain aurait pu dire "taux de retour" effectivement.
Je pense aussi que tu éludes le parametre d'échelle/temps dans ton article (ce qui en veut pas dire que tu ne l'inclue pas dasn ton raisonnement)
Et si finalement taux de rebond et taux de retour ne faisaient en réalité qu'un ? Les anglophones utilisant le même terme dans les 2 cas : bounce rate.
Pour ma part, je pense que c'est le temps passé sur une page qui permet de dire par la suite s'il y a rebond ou retour. Même si par définition, dans les 2 cas, ce n'est qu'une seule page qui est consultée.
Ainsi, ce sont plusieurs évènements ou comportements de l'utilisateur qui vont déterminer s'il s'agit de rebond ou de retour. Ce qu'explique bien Daniel et ce qu'explique bien aussi Sylvain.
Mais, dans un cas comme dans l'autre, là où ils peuvent impacter le ranking, c'est lorsque de retour sur la SERP à l'aide du bouton "retour" du navigateur, Google affiche la même requête et le lien cliqué en lui ajoutant, en dessous, des liens supplémentaires de navigation, de ce même site, qu'il propose à l'utlisateur.
Comme mentionné dans cet article http://searchengineland.com/google-confirms-hidden-benefit-of-authorship-134526 , à partir d'une consultation de 2 minutes sur une page et si l'utilisateur retourne sur sa requête en utilisant le bouton "back" de son navigateur, Google estime qu'il est satisfait du contenu lu et lui propose donc ces liens supplémentaires du même auteur identifié.
Cet affichage de liens supplémentaires lors d'un retour pouvant s'apparenter à un indice d'une augmentation de score de qualité pouvant impacter le classement de ce lien.
Mouai... J'avoue être déçu par ce billet. Faire le distinguo entre taux de retour et taux de rebond ok. Mais cela fait des année que l'on sait que le taux de rebond est empirique, et qu'il est tout a fait possible de poutrer les SERPs avec des bounce rate à 80%... C'est comme nous annoncer que les meta desc n'influence pas directement le référencement naturel.
Le comportement utilisateur a pris une part importante dans l'évaluation des pages par l'algo de google, pour ne pas dire prépondérante.
Oublier de citer Chrome, ou ne pas croire que le navigateur de Google peut les aider à évaluer et tracker le comportement des utilisateurs, est pour le moins naïf. Tu oublis également d'évoquer le scroll : un visiteur qui descend en dessous de la ligne de flottaison, Google peut le mesurer, et cela compte indéniablement.
Bref, j'espère que tu ne m'en voudras pas, mais tu m'as habitué à mieux ;)
Bon article, meme si pas d'accord sur tout et qui a en tout cas le mérite de susciter le débat :), c'est un objectif rempli.
Pour synthétiser:
Les signaux UX sont très importants pour le ranking, la question est de savoir quels sont les kpi les plus pertinents dans ce cadre et comment les recupérer.
Le taux de retour (ou rebond) couplé au "temps de retour" est un kpi UX évident.
Et chrome ou autres services de google( sauf google analytics, tout a fait d'accord avec toi) permet de recupérer ce type de donées.
Après, il faut noter que tous les critères de ranking de google sont fonction du type de requetes et du type de documents, donc les taux moyens d'un bon taux/temps de retour sont différents d'une requete à une autre et pareil pour le type de documents ( site/ page / element d'une page).
Voila, reste que ganalytics, meme si pas utilisé par google dans les serps, reste un bon moyen pour analyser l'experience utilisateur de ses visiteurs.
Pour ma part j'ai un site qui rank très bien dans le top 3 de "jolie femme" et toute la longue traine qui va avec. Pourtant c'est un blog sous blogger et le taux de rebond est de 90%, temps passé < 20secondes en moyenne sur le site.
Sinon j'ai commandé ton ebook via l'article de xavfun et ca m'a lair pas mal du tout ! Par contre j'ai du boulot du coup...
Il faut arrêter de se poser des questions sur l'utilisation des données Analytics / AdSense - elles ne sont pas employées à grande échelle puisqu'une trop petite partie des sites web utilisent ces services.
Par contre, les données des recherches représentent une somme d'informations phénoménale, et qui compte pour tous les sites indexés ! Le taux de retour aux SERPs (bounce back to SERP, ou dwell time) est probablement un élément pertinent pour comparer 2 pages sur une même requête.
Mais il y a bien d'autres utilisations, par exemple un retour au SERP puis une nouvelle recherche immédiate. Quand on a autant de données de session que Google, on peut en tirer beaucoup de conclusions :)
Je trouve évident que Google peut mesurer un aller retour sur ses propres pages de résultats. Ceci quel que soit le navigateur utilisé.
Il est dommage d'avoir pris l'extrait de l'article de axe net qui est parfaitement juste pour démontrer quelque chose de différent sur le fond.
Question : L'impact du taux de rebond face à un référencement.
En fait, sommes-nous impactés aux yeux de Google pour un taux de rebond élevé? Comme d'autres, ont pu voir ma question la semaine passer sur le serveur Amazonaws.com, j'ai fait des trouvailles intéressantes
Mon wordpress utilise Yoast et Awesome flicker qui eux utilisent périodiquement les serveurs de Amazone.com.
« Rien n'est gratuit dans la vie »
Résultat : Les statistiques de mes nouvelles visites avec Language « C » ont 0.00 seconde et un Taux de rebond de 100%.
J'ai fait un nouveau segment en les isolant. Par contre, ce taux de rebond qui augmente intensément lorsque je les inclus aura un effet négatif sur notre site web aux yeux de Google?
Merci d'avoir pour ceux et celles qui prendront du temps pour ma quête
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