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La data vous inquiète ? Pensez sémantique

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Introduction
Structurées, non-structurées, sémantiques, hybrides, onboarding, agrégées etc… Une seule data est fondamentale pour une marque : la sémantique. Une tribune signée Makheia.

Retour (simple) à De Saussure et Deleuze : si vous savez faire la distinction entre Excel et Word, vous allez vite comprendre la différence entre les deux grandes familles de datas. Mais vous pouvez quand même vous plonger dans les travaux de Ferdinand de Saussure, qui inventa la sémantique moderne. D’un côté, les données dites structurées, de l’autre les non structurées. L’exploitation des données structurées est relativement simple. On sait jongler depuis longtemps avec des bases de données comportant des cases attribuées, par exemple : nom, prénom, adresse, code postal etc… rien de bien « sorcier ». Qui sait se servir d’un tableur fait forcément de la data. Ce n’est pas le cas, en revanche, des datas non structurées (par exemple un paragraphe de texte, un commentaire Facebook…) qui nécessitent un processus spécifique pour être exploitables.

Sens, analogie, homophonie, les interprétations peuvent être complexes. Il faut au préalable les rendre structurées, ce qui implique de passer par l’analyse sémantique. En synthèse, on peut donc écrire que si les entreprises savent aujourd’hui exploiter les données structurées, ce n’est pas encore le cas pour les datas non structurées…

L’analyse sémantique permet, par exemple, à une marque de comprendre qui parle et qui sait se faire entendre dans son écosystème : ce que font ses concurrents, ce que disent les fans, les détracteurs, les indécis, les râleurs (nombreux en cette époque de liberté digitale débridée). Elle lui permet de déterminer quels sont les sujets qu’elle doit investir pour se rendre visible et avoir une prise de parole autoritaire, c’est-à-dire définir ce qui constitue son périmètre de contenu idéal.

data sémantique Makheia

Avec la donnée textuelle, on découvre des éléments qu’on ne cherchait même pas !

Lorsqu’on peut s’appuyer sur une technologie éprouvée, qui permet d’analyser syntaxiquement des milliers de contenus, on est en capacité de détecter ce que les experts appellent les « océans bleus ». A savoir : des ensembles de sujets pour lesquels existe une forte demande sociale des parties prenantes et qui sont très peu adressés, voire pas du tout par les offreurs de contenus. C’est alors un champs complet de réflexion offert à un émetteur agile. Par opposition aux « océans rouges », des sujets déjà travaillés par tout le monde, sur-saturés et dans lesquels les marques risquent d’investir à fonds perdus.

Avec la donnée structurée, on sait à l’avance ce qu’on peut trouver ! Dans l’univers quasi infini de la data non-structurée, on est en permanence dans la découverte totale. La donnée stricto sensu, c’est retrouver le sens de la parole, de l’échange. Si vous savez la thématiser, l’organiser, la mettre en réseau et en résonance par rapport à des thèmes d’actualité, des schémas culturels, des éléments de langage du réel, vous pouvez faire émerger des parcours, des moments de vie, des sentiments, détecter les “courants” porteurs, les signaux faibles, et répondre, ainsi, même à des questions que la marque ne se posait pas !

En éclairant des zones grises, l’analyse sémantique redonne à bien des stratégies de contenus et de brand content des clefs pour agir, ou corriger le tir. C’est une étape essentielle pour les nouvelles stratégies de contenus.


Pour aller plus loin :

Ferdinand de Saussure, père de la sémantique moderne : https://fr.wikipedia.org/wiki/Ferdinand_de_Saussure

Et si vous pouviez découvrir dans vos données ce que vous ne cherchez pas encore :  https://www.synomia.fr/fr/

Découvrez ici, l’offre DataContent de Makheia.

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