Suite à l’introduction des groupes de requêtes dans Search Console Insights, Google déploie un nouveau filtrage piloté par l’IA capable de distinguer de manière automatique les recherches qui contiennent le nom d’une marque de celles qui ne le font pas. Cette évolution fournit un niveau d’analyse plus fin du trafic organique et aide à quantifier la notoriété d’un site.

Le nouveau mécanisme de classification est intégré au rapport de performances des résultats de recherche et propose deux vues distinctes pour segmenter les données liées aux requêtes. La vue dédiée aux requêtes de marque affiche les performances des recherches qui incluent le nom de votre marque ou des produits étroitement associés (par exemple, la mention Gmail pour google.com). La vue dite non-marqué regroupe l’ensemble des autres requêtes, celles qui n’évoquent pas explicitement la marque.

Ce tri peut être appliqué à l’ensemble des types de recherche pris en charge : Web, Images, Vidéos et Actualités. Une fois le filtre actif, il devient possible d’examiner les indicateurs habituels — impressions, clics, position moyenne et taux de clics — en les restreignant au groupe de requêtes sélectionné, afin d’obtenir des mesures plus ciblées.

Classification assistée par intelligence artificielle

À la différence des filtres classiques par expression régulière disponibles via l’option « Filtrer par requête », cette nouvelle segmentation repose sur un moteur interne appuyé par l’IA. Plutôt que de chercher une correspondance littérale, le système évalue le contexte et reconnaît le nom de la marque dans de nombreuses langues, y compris lorsqu’il apparaît sous la forme d’une faute de frappe ou d’une variante orthographique. Il est également capable d’identifier des requêtes qui n’emploient pas directement la marque mais qui renvoient à un produit ou à un service fortement associé à celle-ci.

Cette méthode comportementale et contextuelle offre une granularité plus élevée que la simple correspondance textuelle, mais elle peut parfois générer des classifications erronées. Google précise que ce filtre a pour objectif d’améliorer l’analyse des données dans Search Console et n’exerce aucune influence sur le classement des pages dans les résultats de recherche.

Intérêt de séparer le trafic lié à la marque

Séparer les requêtes de marque des requêtes non-marquées permet de mieux comprendre deux comportements d’utilisateur distincts. Les recherches comprenant le nom de la marque sont généralement effectuées par des internautes qui ont déjà connaissance de la marque et cherchent un lien direct ou une information précise. Ces requêtes tendent à générer des positions plus favorables et des Taux de Clics (CTR) supérieurs, car l’intention est souvent transactionnelle ou de navigation directe.

En revanche, les requêtes non-marques reflètent l’acquisition de nouveaux visiteurs et la capacité d’un site à apparaître pour des recherches générales. Elles sont un indicateur clé de la découverte organique et de l’efficacité du contenu à attirer des internautes qui ne connaissent pas encore la marque. En analysant séparément ces deux catégories, il devient plus simple d’évaluer à la fois la notoriété de la marque et la performance d’acquisition sur des requêtes génériques.

Visualisation dédiée dans le rapport Insights

Pour accompagner ce filtrage, une carte a été ajoutée au rapport Insights. Elle présente la part relative des clics provenant des requêtes de marque par rapport au trafic non-marqué, offrant une lecture rapide de la reconnaissance de la marque et des volumes issus de chacune des sources. Cette représentation graphique facilite la comparaison temporelle et la mise en perspective des tendances de trafic.

Critères d’accès et modalités de déploiement

Le déploiement est progressif et s’étale sur plusieurs semaines. Deux limites principales déterminent l’accès à cette fonctionnalité : elle est destinée aux propriétés de premier niveau uniquement — les propriétés basées sur un chemin d’URL (https://example.com/path) ou sur un sous-domaine (developers.google.com) ne sont pas concernées — et l’activation requiert un volume minimal de requêtes et d’impressions pour que les signaux statistiques soient significatifs.

Les conditions de disponibilité impliquent qu’une part non négligeable de sites, notamment les petits sites ou ceux présentant un trafic très faible, ne verront pas immédiatement la fonctionnalité apparaître. Pour les propriétés éligibles, l’analyse par requêtes de marque s’ajoute aux autres options de filtrage existantes dans la Search Console.

Fonctionnement pratique et comparaisons avec d’autres filtres

En pratique, le nouveau filtre effectue une catégorisation au niveau de la requête sur la base d’un modèle linguistique. Contrairement aux filtres par expression régulière, il ne repose pas sur une liste définie d’expressions ou de motifs à saisir manuellement. Cela signifie que les équipes SEO n’ont pas besoin d’anticiper toutes les variantes possibles du nom d’une marque : l’IA tente de reconnaître les formes pertinentes automatiquement.

Cependant, la simplicité d’usage a un coût : l’approche automatique peut introduire des erreurs de classification qui sont moins fréquentes avec une regex bien conçue. Pour obtenir une lecture robuste, il est conseillé d’utiliser les deux approches de façon complémentaire : les filtres automatiques donnent une vue d’ensemble, tandis qu’une sélection manuelle par expressions régulières permet de valider et de vérifier des hypothèses spécifiques.

Quels enseignements tirer pour l’analyse SEO

L’introduction de cette catégorisation offre plusieurs pistes d’interprétation pour les spécialistes du référencement :

• Suivre la part des clics issus des requêtes de marque dans le temps pour évaluer l’évolution de la notoriété — une augmentation peut indiquer une meilleure mémorisation de la marque suite à des campagnes ou à une exposition médiatique.
• Mesurer la performance des requêtes non-marquées pour estimer l’efficacité du contenu dans l’acquisition de nouveaux utilisateurs et dans le positionnement sur des requêtes génériques.
• Comparer le CTR et la position moyenne entre les deux catégories afin d’identifier des opportunités d’optimisation (par exemple, améliorer les snippets ou les balises meta sur des pages cibles pour des requêtes non-marquées).
• Segmenter les données par type de recherche (Web, Images, Vidéos, Actualités) et par appareil pour détecter des variations comportementales et adapter les priorités d’optimisation.

Limites et précautions d’interprétation

Plusieurs points doivent être gardés à l’esprit lors de l’utilisation de cette fonctionnalité :

• Les classifications automatiques par IA peuvent être inexactes, surtout pour les marques génériques ou les termes qui servent à la fois de marque et de mot-clé commun.
• Les volumes faibles peuvent rendre les pourcentages peu fiables ; il est préférable d’analyser des périodes et des ensembles de données suffisamment larges.
• La séparation des données n’affecte pas le classement ; il s’agit d’un outil d’analyse et non d’un signal de recherche qui modifierait la façon dont les pages sont indexées ou positionnées.
• Les variantes linguistiques, les abréviations et les acronymes peuvent poser des difficultés dans certains contextes, en particulier lorsque le même terme renvoie à plusieurs entités ou produits.

Adaptation des stratégies SEO et marketing

Pour les équipes chargées du référencement et du marketing, cette segmentation offre des indicateurs utiles pour ajuster les priorités :

• Si la part de trafic marqué est élevée mais que le volume global stagne, il peut être pertinent d’accroître les actions visant la visibilité sur des requêtes non-marques (création de contenu informatif, optimisation pour des intentions de recherche larges, backlinking thématique).
• Si les requêtes non-marquées sont significatives mais affichent un CTR faible, travailler sur les extraits enrichis, les titres et les méta-descriptions peut améliorer l’attractivité des pages sur des SERP concurrentiels.
• Analyser la répartition par type de contenu (pages produits, articles de blog, fiches guides) pour comprendre quels formats attirent des visiteurs non familiers de la marque et prioriser la production de contenu en conséquence.

Exemples concrets de classification

Pour mieux appréhender le comportement du filtre, voici quelques scénarios hypothétiques :

• Une recherche contenant explicitement « nomdemarque prix » sera très probablement classée comme requête de marque.
• Une requête du type « meilleurs smartphones 2025 » est généralement classée comme non-marqué, sauf si la recherche fait référence à un modèle de produit unique fortement associé à la marque.
• Des fautes d’orthographe courantes ou des variantes phonétiques (« nom-de-marque », « nom de marq ») peuvent être reconnues et regroupées dans la catégorie marque grâce au traitement linguistique.
• Des requêtes qui mentionnent uniquement le nom d’un produit propriétaire (« ProduitX ») mais pas explicitement la marque peuvent être détectées comme associées à la marque si le produit est fortement identifié à celle-ci.

Intégration avec d’autres outils d’analyse

Les données issues de cette segmentation peuvent être croisées avec d’autres sources pour enrichir l’analyse :

• Corrélations avec Google Analytics (ou alternative) pour analyser le comportement post-clic des visiteurs issus des requêtes de marque versus les visiteurs venant des requêtes non-marquées (taux de rebond, pages/session, conversions).
• Utilisation des exports de Search Console pour créer des tableaux de bord personnalisés et suivre l’évolution de la part de trafic de marque sur des segments précis.
• Comparaison avec des données de notoriété de marque issues d’études ou d’outils de social listening pour compléter l’interprétation des tendances observées.

Considérations relatives à la confidentialité et à la qualité des données

Comme pour tout regroupement automatique reposant sur l’analyse de requêtes utilisateurs, la qualité des données dépend des volumes et des algorithmes. Les seuils d’échantillonnage et l’anonymisation appliqués dans Search Console peuvent rendre certaines plages de données moins détaillées. De plus, la catégorisation ne révèle pas d’informations personnelles identifiables et reste une métadonnée de type agrégé destinée à l’analyse statistique.

Limitations techniques et cas particuliers

Plusieurs cas peuvent complexifier l’analyse :

• Les sous-domaines et propriétés basées sur des chemins ne sont pas éligibles, ce qui peut fragmenter la vision pour des organisations utilisant plusieurs propriétés.
• Les marques au sens générique (par exemple, un mot qui est à la fois un nom commun et une marque déposée) peuvent être mal distinguées par l’IA, entraînant des biais dans la répartition.
• Certaines langues ou marchés de niche peuvent présenter des taux d’erreur plus élevés en raison de ressources linguistiques moindres dans les modèles.

Bonnes pratiques pour exploiter la segmentation

Pour tirer le meilleur parti de cette fonctionnalité tout en gardant une interprétation rigoureuse :

• Recouper systématiquement les résultats de la vue automatique avec des filtres manuels ou des exports pour valider les hypothèses.
• Analyser des fenêtres temporelles longues pour lisser les variations saisonnières et les anomalies ponctuelles.
• Surveiller les indicateurs clés (part de trafic marqué vs non-marquée, CTR, position moyenne) et documenter les variations significatives pour en expliquer les causes (lancements produits, campagnes, couvertures presse, etc.).
• Tenir compte des limitations d’éligibilité et regrouper les données de propriétés distinctes si nécessaire pour obtenir des volumes exploitables.

Questions fréquentes et clarifications

Voici des réponses synthétiques à des interrogations courantes au sujet de cette nouveauté :

• Ce filtre modifie-t-il le référencement naturel ?
  Non : il s’agit d’un outil d’analyse qui segmente les données dans la Search Console. Il n’a aucun effet sur l’indexation ou le ranking des pages.
• Peut-on personnaliser la définition de « marque » ?
  Actuellement, la classification est automatique et gérée par le système. Il n’existe pas d’interface publique pour définir manuellement la liste des termes considérés comme « marque ».
• Est-ce que toutes les langues sont prises en charge ?
  Le système est conçu pour fonctionner dans de nombreuses langues et pour reconnaître les variantes orthographiques courantes, mais la précision peut varier selon la langue et le marché.
• Que faire en cas de classification erronée ?
  Les utilisateurs peuvent signaler des problèmes via les mécanismes de feedback présents dans la Search Console ; ces retours peuvent aider à améliorer le modèle au fil du temps.

Perspectives et évolutions possibles

L’ajout d’une telle catégorisation montre la volonté d’intégrer davantage d’analyses sémantiques et de capacités d’IA dans les outils d’analyse de la Search Console. À l’avenir, on peut envisager des enrichissements supplémentaires : réglages plus fins, filtres personnalisables, intégration plus poussée avec des métriques de notoriété ou des outils tiers, et une meilleure granularité multi-propriété pour les organisations complexes.

Conclusion

La mise en place d’un filtre automatique des requêtes de marque dans Search Console Insights apporte un nouvel angle d’analyse utile pour dissocier la reconnaissance d’une marque de la performance d’acquisition organique. En offrant une visualisation dédiée et des données segmentées par type de recherche, cet outil facilite l’observation des tendances et la prise de décision informée. Toutefois, il convient d’interpréter les résultats avec prudence, en croisant les données et en tenant compte des limites liées aux volumes et aux cas linguistiques particuliers.

Des mécanismes de retour existent au sein de l’interface pour signaler des problèmes éventuels de classification ; ces signaux contribuent à l’amélioration continue du modèle.