Dans notre précédent billet sur le taux de rebond, nous constations un phénomène étrange : le taux de rebond est plus élevé pour le moteur le plus pertinent (selon les chiffres des différentes études de Jean Véronis).
Comment expliquer cela?
Que disent les experts ?
Nous avons implicitement postulé que plus le taux de rebond est élevé, plus l’utilisateur est insatisfait du résultat proposé par le moteur. Mais est-ce bien réel finalement ? Petit tour du côté de la documentation de Google Analytics :
Taux de rebond : « Pourcentage de visites d’une seule page, c’est-à-dire le pourcentage des visites lors desquelles l’internaute a quitté votre site dès la page d’entrée ».
En effectuant une recherche sur le web à propos du taux de rebond, même constat, tous les spécialistes SEO affirment que le taux de rebond est un indicateur du degré de satisfaction de l’utilisateur (taux de rebond élevé = résultat non pertinent).
Aurions-nous fait un contres-sens ?
Pourrions-nous plutôt voir un taux de rebond élevé comme un niveau de satisfaction élevé ? En effet, l’utilisateur a été très satisfait par la page retournée et il n’a donc aucune raison de rester sur le site. Il consulte la page et retourne à ses occupations. Dans ce cas, le taux de rebond est très élevé et pourtant l’utilisateur est satisfait et donc le résultat retourné par le moteur est pertinent.
Emilie : c’est effectivement une bonne manière d’envisager les choses. Un internaute recherche une information précise. Il la trouve sur un site où l’a mené un des résultats du moteur de recherche qu’il a utilisé. Pourquoi y rester alors ? Il y a, me semble t’il, deux cas de figure : soit l’internaute quitte le site après qu’il avoir lu l’information recherchée (il a obtenu ce qu’il voulait), soit il reste sur le site car il le trouve intéressant et qu’il peut lui apporter d’autres informations. C’est ce qui m’arrive de temps en temps. Et souvent, j’ajoute le flux RSS des billets à mon espace Netvibes.
Le taux de rebond vraiment exploitable ?
Alors, comment interpréter réellement le taux de rebond ? Je me demande finalement s’il est possible d’en faire quoi que ce soit :
- Il dépend sans aucun doute de la pertinence de la réponse retournée par le moteur de recherche
Emilie : à noter qu’il arrive qu’il y ait un décalage entre le titre de l’article et son contenu. Il laisse supposer sur la page des résultats du moteurs de recherche qu’on est tombé sur l’article, le document idéal… et puis, au final, rien de génial.
- Il dépend de la capacité du site visité à capter l’attention de l’internaute (et donc à visiter plusieurs pages)
Emilie : c’est l’une des règles à suivre quand on veut augmenter le trafic de son site. Il faut trouver les moyens de garder les « premiers » visiteurs, et ensuite de les faire revenir.
Et pourtant…
Si on croise les données du taux de rebond avec le nombre de pages vues, on constate bien une énorme différence entre les moteurs (je ne prends ici que les données de staragora, car shopreflex est un cas particulier). De plus, en ne prenant les données que d’un seul site, nous écartons les différences dûes à la capacité du site à capter l’internaute, cette capacité est la même pour tous les moteurs) :
- Google : 65.26% – 2.75 pages vues
- Voila : 50.00% – 3.50 pages vues
- Yahoo : 34.62% – 9.46 pages vues
A mon avis, lorsqu’un internaute visite en moyenne 9.46 pages c’est que la réponse correspondait parfaitement à sa recherche (si la première page ne correspond pas, l’internaute retourne aux résultats du moteur et ne fouille pas dans le site).
Emilie : je suis 100 % d’accord avec toi.
L’impasse !
Le taux de rebond semblerait donc être effectivement très représentatif de la pertinence des résultats des moteurs de recherche. Nous revenons donc à notre point de départ : comment expliquer des différences si importantes avec les études en aveugle réalisée par Jean Véronis ?
Nouvelles perspectives
Maintenant que ces différentes questions me trotent dans la tête depuis quelques jours, j’en viens à imaginer deux facteurs essentiels qui biaisent nos résultats :
Les données que j’utilise sont des données réelles, c’est à dire que Google représente environs 80 % du nombre de pages vues à partir des moteurs de recherche : il a une représentativité écrasante par rapport aux autres moteurs. En d’autres termes, je ne suis pas certain que le nombre de données récoltées pour les autres moteurs soient suffisantes.
Emilie : difficile de comparer ce qui n’est pas comparable…
Enfin, et surtout, ce que m’inspire ces résultats est que les usagers des différents moteurs ne sont pas les mêmes. Ils ne font pas le même usage des moteurs de recherche. Je serais tenté de dire que les utilisateurs de Yahoo utilisent son moteur pour trouver un point d’entrée (les restes de l’annuaire de Yahoo ?) alors que les utilisateurs de Google recherchent une information précise ? (merci à Vincent au passage pour avoir écouté et approuvé mes théories ce midi). Ce ne sont que des hypothèses, mais une chose est presque certaine, les utilisateurs des différents moteurs ont des usages et des attentes très différents (ce qui rejoint d’une certaine manière le commentaire laissé par Jean sur le dernier billet).
Emilie : une petite étude auprès d’utilisateurs des deux moteurs de recherche ?!
Et vous qu’en pensez-vous ? Constatez-vous les mêmes mesures sur vos sites ?
