Recherche de mots-clés pour un nouveau marché linguistique
Traduire une liste de mots-clés traduit avec elle vos hypothèses sur le marché. Le mot désignant le même produit change souvent de registre, et il n'est pas dit que l'emprunt à l'anglais soit employé, ni que les acheteurs locaux abordent la catégorie de la même façon. La traduction automatique renvoie une expression grammaticalement correcte que personne ne tape : la page paraît donc terminée sur le plan et ne se positionne sur rien.
À utiliser lors d'une expansion vers une autre langue ou un autre pays quand le plan consiste à traduire la liste de mots-clés existante.
Le fichier de compétence
Ce qu’il vous faut d’abord
- le pays et la langue traités comme deux variables distinctes : l'espagnol du Mexique n'est pas celui d'Espagne
- un locuteur natif qui achète dans cette catégorie, distinct de la personne qui rédige la traduction
- un panel de concurrents tiré d'une SERP du pays cible plutôt que de votre liste de concurrents nationaux
- les parts de marché des moteurs de recherche dans ce pays, Google n'étant pas dominant partout
Méthode
- 01 Établissez avant tout quel moteur compte. Yandex, Naver et Baidu détiennent dans leurs marchés des parts telles qu'une recherche limitée à Google porte tout simplement sur le mauvais jeu de données, et leurs résultats se comportent différemment.
- 02 Cherchez deux ou trois produits centraux dans la langue du pays et relevez les termes que les pages locales les mieux positionnées emploient dans leurs titles et leurs titres. C'est le vocabulaire propre au marché, et il se récolte en une heure environ.
- 03 Confrontez l'emprunt à l'anglais au mot local désignant le même concept et relevez le volume des deux. Les deux existent en général avec des volumes très différents, et dans les catégories techniques le terme anglais l'emporte souvent nettement.
- 04 Faites tourner l'autocomplétion depuis le pays et dans la langue plutôt que depuis votre propre localisation, car les suggestions sont localisées et le registre s'y révèle avant d'apparaître dans la moindre colonne de volume.
- 05 Faites classer chaque terme par le relecteur natif en naturel, maladroit ou faux. Les termes maladroits qui ont du volume conviennent en général, puisque les gens tapent maladroitement ; un terme faux avec du volume signifie normalement que l'expression veut dire autre chose sur place et que la page attirerait le mauvais visiteur.
- 06 Chiffrez la demande totale du marché avant d'engager la production. Les expansions échouent souvent parce que la catégorie entière n'y représente qu'une fraction du marché d'origine, et c'est une décision d'entreprise qu'il vaut mieux prendre avant que les pages existent.
- 07 Rattachez les termes aux pages indépendamment du site d'origine. Reproduire la structure nationale à l'identique garantit des pages vides là où la demande locale n'existe pas et passe à côté d'une demande que le marché d'origine n'a jamais connue.
Ce que ça produit
Un jeu de mots-clés par marché dans les formulations natives, avec une liste de pages qui diffère volontairement du site source et une estimation de la demande du marché.
Là où ça dérape
- Réutiliser un même plan linguistique pour tous les pays qui parlent cette langue, si bien que la terminologie, les concurrents et les volumes sont faux dans la plupart d'entre eux.
- Laisser le prestataire de traduction choisir les expressions cibles, puisqu'il optimise la correction linguistique alors que vous avez besoin de ce que les gens tapent réellement.
- Vérifier les volumes en laissant la localisation sur votre pays d'origine, ce qui mesure la demande de la diaspora et non celle du marché.
Utiliser cette compétence dans votre propre IA
Le fichier téléchargé est un simple markdown dont l'en-tête porte le nom et le déclencheur. Quand un assistant sait charger des compétences tout seul, c'est cet en-tête qu'il lit pour décider que celle-ci s'applique.
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