Search Engine Optimization Beginner

Analyse de l’écart d’entités

Repérez les opportunités de contenu inexploitées et intégrez des entités faisant autorité pour surclasser vos concurrents, renforcer vos signaux sémantiques et capter un trafic de recherche plus qualifié.

Updated Aoû 04, 2025

Quick Definition

L’analyse des lacunes d’entités est une pratique SEO qui consiste à comparer les concepts (personnes, lieux, objets, attributs) présents sur votre page à ceux retrouvés sur les pages concurrentes les mieux positionnées, afin de révéler les entités manquantes à ajouter pour améliorer la pertinence thématique et la visibilité dans les résultats de recherche.

Qu’est-ce que l’analyse des écarts d’entités ?

L’entity gap analysis (analyse des écarts d’entités) consiste à repérer les entités importantes — personnes, lieux, organisations, dates, attributs produit et autres concepts nommés — présentes sur les pages concurrentes bien positionnées mais absentes ou sous-représentées sur votre propre page. En comblant ces lacunes, vous signalez aux moteurs de recherche que votre contenu couvre le sujet de façon plus exhaustive, ce qui renforce la pertinence thématique et les chances de se classer sur un éventail plus large de requêtes.

Pourquoi c’est important pour le SEO

  • Autorité thématique : Les pages qui mentionnent les mêmes entités clés que les concurrents de confiance répondent plus probablement à l’intention de recherche détectée par les moteurs.
  • Indexation sémantique : Le Knowledge Graph de Google et ses modèles de langage naturel évaluent la manière dont votre contenu relie les entités associées. Des concepts manquants affaiblissent ces connexions.
  • Visibilité accrue : Combler les écarts d’entités peut débloquer des requêtes de longue traîne et des opportunités d’extraits optimisés, générant du trafic supplémentaire sans nouveaux backlinks.

Comment fonctionne l’Entity Gap Analysis

Le workflow est simple et accessible aux débutants :

  1. Collecter les URL concurrentes. Sélectionnez les 5 à 10 premiers résultats pour votre mot-clé cible.
  2. Extraire les entités. Utilisez des outils gratuits comme la démo de l’API Google NLP, spaCy, ou des plateformes payantes telles qu’InLinks et MarketMuse. Ces outils renvoient une liste d’entités avec leur score de saillance.
  3. Comparer avec votre page. Lancez la même extraction sur votre contenu, puis créez un simple tableur. Marquez les entités présentes chez les concurrents mais absentes ou peu couvertes chez vous.
  4. Prioriser. Concentrez-vous sur les entités qui : (a) apparaissent sur plusieurs pages concurrentes, (b) ont une forte saillance et (c) ont du sens pour votre audience.
  5. Ajouter ou développer le contenu. Intégrez naturellement les entités manquantes — définitions, sous-titres, statistiques, FAQ — afin que la couverture soit utile et non forcée.

Bonnes pratiques et conseils de mise en œuvre

  • Restez dans le sujet : Ajoutez uniquement des entités pertinentes pour l’intention de recherche. Un bourrage hors-sujet peut perturber moteurs et lecteurs.
  • Contexte varié : Mentionnez les entités dans les titres, le corps du texte, les attributs alt des images et les liens internes pour renforcer leur importance.
  • Lisibilité avant tout : Écrivez d’abord pour les humains ; gardez des phrases claires et concises.
  • Actualisez régulièrement : Les contenus concurrents évoluent. Refaites l’analyse tous les 6 à 12 mois ou après une mise à jour majeure d’algorithme.

Exemple concret

Un détaillant d’ustensiles de cuisine avait un article ciblant « carbone acier vs fonte ». Les principaux concurrents faisaient référence à des entités telles que « huile d’assaisonnement », « conductivité thermique » et « historique de la marque Lodge ». Après avoir ajouté des sections expliquant les huiles d’assaisonnement et fournissant des tableaux de conductivité, l’article est passé de la position 12 à la position 4 en six semaines, capturant des recherches supplémentaires comme « meilleure huile pour assaisonner l’acier carbone ».

Cas d’usage courants

  • Lancement d’une nouvelle page pilier pour couvrir tous les sous-sujets attendus par les lecteurs.
  • Actualisation de contenus anciens stagnants en deuxième page.
  • Audit de pages catégorie e-commerce afin d’inclure des attributs produit critiques (ex. types de tissu, normes de taille).
  • Soutien de campagnes de RP digitales avec des entités contextuelles riches, augmentant les chances de visibilité dans les actualités et Discover.

Frequently Asked Questions

Qu’est-ce que l’analyse des écarts d’entités en SEO ?
L’analyse des écarts d’entités compare les personnes, lieux, objets et idées (entités) présents dans les pages les mieux classées avec ceux de votre propre page. L’objectif est d’identifier les entités manquantes afin d’ajouter du contexte qui aide les moteurs de recherche à comprendre l’étendue de votre couverture thématique.
Comment réaliser une analyse de lacunes d'entités de base pour mon site web ?
Utilisez un outil tel qu’InLinks, IBM Watson NLU ou l’API Natural Language de Google pour extraire les entités à partir d’une ou deux pages concurrentes bien positionnées. Effectuez la même extraction sur votre propre page, listez les entités que vous ne mentionnez pas et ajoutez les plus pertinentes dans les balises d’en-tête, le corps du texte, les attributs alt des images ou le balisage schema.
En quoi l’analyse des lacunes d’entités diffère-t-elle de l’analyse traditionnelle des lacunes de mots-clés ?
L’analyse des écarts de mots-clés recherche les mots ou expressions exacts que vous n’avez pas encore ciblés, tandis que l’analyse des écarts d’entités se concentre sur les concepts sous-jacents auxquels ces termes renvoient. Comme le Knowledge Graph de Google fonctionne sur la base des entités, combler les écarts d’entités peut renforcer la pertinence même lorsque les mots-clés exacts diffèrent.
Quels outils puis-je utiliser pour l'analyse des écarts d'entités et comment interpréter leurs scores ?
Les options populaires incluent InLinks, MarketMuse et l’API NLP de Google. Ces outils attribuent un score de saillance ou de pertinence à chaque entité ; priorisez celles qui obtiennent des scores élevés et apparaissent sur plusieurs pages concurrentes, et considérez les entités à faible score ou uniques comme facultatives, sauf si elles correspondent à votre offre principale.
Pourquoi mon rapport d’analyse des lacunes d’entités affiche-t-il des entités non pertinentes et comment y remédier ?
Les entités hors sujet apparaissent généralement lorsque l’ensemble de concurrents analysé est trop large ou que le seuil de l’outil est trop bas. Limitez le crawl aux pages qui ciblent la même intention de recherche et augmentez le filtre de saillance, puis supprimez manuellement toute entité qui n’est pas en phase avec les besoins de votre audience.

Self-Check

1. En une phrase, décrivez ce qu’est une analyse des lacunes d’entités dans le contexte du SEO.

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L’analyse des écarts d’entités consiste à comparer les entités (personnes, lieux, objets, concepts) incluses dans votre contenu à celles présentes sur les pages concurrentes mieux positionnées, afin de repérer et de combler les lacunes thématiques.

2. Vous publiez un article sur le « cold brew coffee », mais il stagne en deuxième page. Une Entity Gap Analysis (analyse des écarts d’entités) révèle que les pages concurrentes évoquent fréquemment le « temps d’infusion », la « mouture grossière » et le « nitro cold brew ». Comment devez-vous exploiter cet insight ?

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Ajoutez des sections concises ou des mises à jour qui abordent naturellement chaque entité manquante — par exemple, un tableau des temps d’infusion optimaux, une note sur la mouture idéale et un paragraphe expliquant le nitro cold brew — afin que l’article couvre le même champ sémantique sans recourir au bourrage de mots-clés.

3. Parmi les sources de données ou outils suivants, lesquels pourriez-vous utiliser pour réaliser une analyse d’écart d’entités ? A) L’API Natural Language de Google, B) Les fichiers journaux de votre site, C) Des outils de modélisation thématique comme InLinks ou MarketMuse, D) Un chronomètre pour mesurer la vitesse de chargement.

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A) et C) sont directement utiles car ils extraient ou suggèrent des entités ; B) les fichiers logs révèlent le comportement de crawl, mais pas les entités manquantes ; D) les outils de vitesse de page améliorent les performances, pas la couverture des entités.

4. Après avoir ajouté les entités manquantes identifiées lors de votre analyse, quelle étape supplémentaire pouvez-vous entreprendre pour renforcer leur pertinence sans suroptimiser ?

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Utilisez des données structurées (p. ex., balisage FAQ ou Produit) ou des liens internes vers des ressources plus approfondies concernant les mêmes entités, afin de signaler la pertinence aux moteurs de recherche tout en conservant une expérience utilisateur naturelle.

Common Mistakes

❌ Traiter l’analyse des lacunes d’entités comme une simple checklist de mots-clés et se reposer uniquement sur les outils de fréquence de mots-clés

✅ Better approach: Exécutez une extraction d’entités NLP (p. ex. Google Natural Language API) sur le contenu des concurrents les mieux positionnés, puis comparez les résultats avec ceux de vos propres pages. Créez une cartographie des entités manquantes et organisez-les selon l’intention de recherche plutôt que par simple nombre de mentions.

❌ Le fait d’alimenter l’extracteur d’entités avec un HTML bruité (menus, footers, publicités) pollue la liste d’entités et fausse les priorités

✅ Better approach: Nettoyez au préalable les pages concurrentes comme les vôtres avec Readability.js ou d’autres filtres de contenu principal similaires avant l’extraction d’entités, ou ciblez la balise <main> via des sélecteurs CSS lors du crawl.

❌ Publier les entités manquantes tout en ignorant les signaux techniques de soutien tels que le balisage Schema.org et les liens internes

✅ Better approach: Une fois les nouvelles sections ajoutées, mettez à jour le schéma Article/Product avec les propriétés « about » et « mentions » appropriées, et reliez les nouvelles ancres d’entité aux pages profondes afin que les robots d’exploration puissent identifier rapidement le contexte.

❌ Considérer l’exercice comme un correctif de contenu ponctuel plutôt qu’un processus stratégique récurrent

✅ Better approach: Planifiez des réexécutions trimestrielles de l’analyse du gap d’entités, mesurez les variations de positionnement et d’autorité thématique, puis intégrez ces résultats à votre calendrier éditorial continu.

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