Facettes et marques : 75 % du volume de recherche de tête, mesuré sur 12 produits d’ancrage. Étude sur 235 requêtes

Périmètre et méthode

Le jeu de données vient des volumes mensuels Google France publiés par DataForSEO pour 4 800 mots-clés : pour chacune de douze requêtes de départ, les 400 suggestions les plus recherchées qui la contiennent. Chaque requête de départ nomme un produit d’ancrage (par exemple un petit électroménager) qui représente une famille de produits : animalerie, beauté, bricolage, chaussures, cuisine, téléphonie, mobilier de jardin, linge de maison, mode, puériculture, cycles et électroménager. Les chiffres décrivent la demande autour de ce produit, pas toute la famille. DataForSEO classe 3 836 de ces suggestions comme transactionnelles : c’est la population étudiée, la tête de la demande transactionnelle de chaque produit d’ancrage.

Ancrage différent selon les études. Pour trois familles (beauté, chaussures, mobilier de jardin), le produit d’ancrage est ici le nom du produit seul, alors que les études sur la longue traîne et le calendrier partent du même produit précisé par un attribut (un usage, un genre ou un prix), qui compte beaucoup moins de suggestions : 8 seulement pour les chaussures, contre 400 ici.

Ce que la collecte implique. Toutes les suggestions d’un produit d’ancrage contiennent sa requête de départ. Une requête n’y est donc générique que si elle se réduit à cette requête ; toutes les autres ajoutent des mots, le plus souvent un attribut ou une marque. La collecte par suggestions favorise ainsi mécaniquement les facettes et les marques, surtout en nombre de requêtes : l’étude mesure comment la demande de tête autour d’un nom de produit se répartit entre ce nom seul et ses précisions, pas la part des facettes dans toute la recherche e-commerce. La part du volume est la mesure principale. Les synonymes du produit qui ne contiennent pas la requête de départ n’en font pas partie.

Échantillon. Pour chaque produit d’ancrage, deux strates :

• La requête de départ, ajoutée d’office (tirage certain, poids 1), y compris pour le produit où DataForSEO la classe comme informationnelle. Ses variantes d’écriture, auxquelles Google Ads attribue le même volume, portent la même demande : elles sont retirées de l’autre strate pour ne pas la compter deux fois.
• 20 requêtes tirées au hasard dans le reste des suggestions transactionnelles (tirage uniforme, graine fixe), chacune pondérée par la taille du reste divisée par 20.

Sur ces 252 requêtes, 17 sont hors sujet et écartées : 13 poêles de chauffage dans la famille cuisine et 4 aspirateurs de piscine ou de spa dans l’électroménager. Restent 235 requêtes classées.

Variantes proches. Google Ads attribue le même volume aux variantes d’une même requête (pluriel, ordre des mots, accents, mots vides) : par exemple, une requête comme « chaussures randonnée femme » et sa variante « chaussures de randonnée femmes ». Le poids de chaque requête tirée est donc divisé par le nombre de variantes de son groupe parmi les suggestions du même produit : un groupe de variantes compte une fois, en nombre comme en volume.

Classification. Chaque requête a été classée à la main dans l’une des six catégories suivantes :

• Générique : le nom du produit seul, sous l’une de ses formulations (synonyme, ou mot qui ne filtre pas l’offre comme « meilleur »).
• Attribut de facette : couleur, taille, matière, genre, usage, caractéristique ou type de produit.
• Marque ou enseigne : nom d’un fabricant ou d’un distributeur, sans modèle précis.
• Modèle : référence produit précise (nom de modèle ou de gamme), qui mène à une fiche produit plutôt qu’à une page de facette.
• Prix ou promotion : « pas cher », « solde ».
• Autre : accessoires, pièces détachées, jouets, location, entretien.

Requête d’achat. Une requête est ici transactionnelle quand DataForSEO la classe ainsi. Notre étude SERP applique une règle plus stricte et range toute requête « meilleur X » parmi les requêtes commerciales ; les quelques requêtes de l’échantillon qui contiennent « meilleur » sont classées selon leurs autres mots.

Calcul. Les parts « en volume » et « en nombre » sont pondérées par les poids ci-dessus : elles estiment la part du volume de recherche et des requêtes distinctes de la tête de la demande des douze produits réunis. Les intervalles de confiance à 95 % (IC) viennent d’un bootstrap stratifié par produit d’ancrage (10 000 tirages, requête de départ fixe) et sont arrondis au point près.

Le poids des facettes et des marques

Parts arrondies à l’unité, calculées avant arrondi : une somme de lignes peut différer d’un point du total publié (attributs et marques font 41 + 42 = 83 % des requêtes arrondies, 84 % avant arrondi).

Facettes et marques réunies portent 75 % du volume estimé de la tête de la demande (IC 95 % : 67 à 81). Avec les requêtes de modèle, 76 % du volume passe par une précision ajoutée au nom du produit. En volume, les attributs devancent les marques (41 contre 34 %), mais leurs intervalles se recouvrent : leur ordre n’est pas établi.

Le nom du produit seul. Les requêtes génériques portent 17 % du volume (IC 95 % : 13 à 22) sur 3 % des requêtes : la demande générique se concentre sur quelques formulations du nom du produit, l’essentiel sur la requête de départ elle-même ; la demande précisée se disperse sur des centaines de requêtes.

En nombre de requêtes. Facettes et marques représentent 84 % des requêtes (IC 95 % : 78 à 88). Ce chiffre est mécaniquement élevé : par construction, toute suggestion autre que le nom du produit lui ajoute au moins un mot, le plus souvent un attribut ou une marque. Il dit que la demande précisée est très fragmentée ; la part du volume dit ce qu’elle pèse.

Profils par famille de produits

Chaque produit d’ancrage compte 21 requêtes classées, la requête de départ et 20 requêtes tirées, sauf la cuisine (8) et l’électroménager (17), réduits par le retrait des requêtes hors sujet. Avec 8 requêtes, la cuisine n’a pas d’effectif suffisant pour un profil ; elle reste comptée dans les chiffres d’ensemble.

Parts arrondies à l’unité ; les catégories non affichées (accessoires, prix) complètent chaque ligne à 100 %.

En volume, les profils divergent. Les marques portent l’essentiel du volume pour le produit d’ancrage du bricolage (62 %) et pour celui des chaussures (56 %). En téléphonie, 4 des 20 requêtes tirées visent un modèle précis, et les modèles pèsent 28 % du volume. Pour le produit d’ancrage du mobilier de jardin, le nom du produit seul porte près de la moitié du volume estimé et une requête de prix un quart, ce qui laisse peu de place aux facettes et aux marques ; en animalerie, le nom du produit seul, sous plusieurs formulations, pèse aussi près de la moitié. En nombre, facettes et marques dépassent 60 % des requêtes partout, par construction.

Ce que cela change pour un site e-commerce

1. Identifier les attributs qui font un volume. Dans la tête de la demande, les trois quarts du volume passent par un attribut ou une marque : une page dédiée à un attribut à fort volume répond à une demande que la catégorie générique ne nomme pas. La page dédiée se réserve aux attributs dont la demande est mesurée.
2. Traiter les marques comme des facettes, les modèles comme des fiches. Une requête de marque appelle une page marque ou un filtre de marque indexable, au même titre qu’une facette. Une requête de modèle vise une référence précise : elle mène à une fiche produit, pas à une page de facette. Les modèles pèsent peu sur l’ensemble (1 % du volume) mais beaucoup sur certains produits, comme en téléphonie (28 % du volume).
3. Garder la catégorie pour la demande générique. Le nom du produit seul porte 17 % du volume estimé : la catégorie reste la page qui le capte, les pages filtrées captent le reste.
4. Ne pas indexer toutes les combinaisons. Les profils varient d’un produit à l’autre ; seules les combinaisons qui ont une demande propre méritent une page, ce qui suppose de mesurer le volume sur son propre catalogue avant de créer les URL.

Limites

• Tête de la demande, collectée par suggestions. Les requêtes viennent des 400 suggestions les plus recherchées autour de chaque produit d’ancrage, qui contiennent toutes la requête de départ : la longue traîne n’est pas dans l’échantillon, et la part des facettes et des marques, surtout en nombre, tient en partie à ce mode de collecte.
• Un produit par famille. Chaque famille est mesurée sur un seul produit d’ancrage : les profils ne valent pas pour toute la famille.
• Taille de l’échantillon. 235 requêtes, 21 par produit au plus : les parts globales sont précises à quelques points près en nombre (78 à 88 % pour facettes et marques), moins en volume (67 à 81 %). Par famille, les intervalles sont larges : le tableau décrit des profils, il ne classe pas les familles entre elles.
• Requêtes lourdes. La requête tirée la plus lourde porte 9 % du volume estimé ; sans elle, facettes et marques passent de 75 à 73 % du volume.
• Familles réduites. Une fois les poêles de chauffage et les aspirateurs de piscine écartés, la cuisine compte 8 requêtes classées, trop peu pour un profil, et l’électroménager 17.
• Classification manuelle. Certaines requêtes se défendent dans deux catégories, notamment entre marque et modèle, ou entre type de produit et catégorie voisine. Compter les modèles avec les marques porte facettes et marques à 76 % du volume et 87 % des requêtes.
• Volumes Google Ads moyens sur douze mois, arrondis par paliers, sans correction saisonnière.