Extraire des mots-clés des avis des concurrents
Le seul endroit où aucun outil ne regarde : le texte que les utilisateurs écrivent avec leurs propres mots. Voici comment l'extraire et comment le filtrer.
· 7 min de lecture
Tous les viviers de mots-clés viennent de la même source : les suggestions de la boutique et les métadonnées des concurrents. C'est pourquoi tous les outils finissent par proposer à peu près les mêmes expressions, et pourquoi ces expressions sont saturées.
Il existe une source qu'aucun outil ne fabrique parce qu'elle ne se fabrique pas : le texte que les utilisateurs écrivent. Les gens décrivent le produit avec leurs propres mots, et ces mots ne sont presque jamais ceux de l'équipe qui l'a construit.
Pourquoi les avis des concurrents valent plus que les vôtres
Vos propres avis décrivent ce que vous faites déjà, et ces mots figurent souvent dans vos métadonnées. Ceux des concurrents décrivent deux choses plus utiles : ce que fait l'application rivale et - dans les avis d'une et deux étoiles - ce qu'elle ne fait pas.
Ce second groupe est le plus précieux. Quand la même plainte revient dans plusieurs applications de la catégorie, elle cesse d'être une plainte et devient la description du manque. Il y a là une idée de produit et les mots avec lesquels on la chercherait.
L'extraction : les n-grammes, et pourquoi le filtre compte plus
Découper le texte en groupes d'un, deux et trois mots est la partie facile. Ce qui décide de la qualité du résultat, c'est ce qu'on écarte ensuite.
Le filtre qui change le plus le résultat est celui des pronoms. Les gens écrivent des phrases comme « m'a aidé à apprendre » ou « je l'utilise tous les jours » : elles ressortent très bien d'un extracteur et personne ne les cherche. Tout n-gramme portant un pronom de première ou de deuxième personne tombe.
Tombent ensuite les répétitions de marque - le nom de l'application rivale figure dans presque tous ses avis - et les mots vides. Le pliage des majuscules, enfin, suit les règles du pays et non des règles globales : une expression pliée de deux façons fait deux expressions pour le système.
Que faire de ce qui sort
Les expressions qui survivent au filtre ne vont pas directement dans les métadonnées. Elles se mesurent d'abord : popularité et difficulté, dans le pays où vous comptez les employer. Beaucoup se révèlent être du bruit de plancher, et c'est aussi un résultat.
Celles qui passent la mesure entrent dans le vivier et se disputent la place avec le reste. Leur avantage est qu'elles ne figurent presque jamais dans les métadonnées de qui que ce soit : leur difficulté est basse et une seule modification de sous-titre suffit à les prendre.