La recherche révèle les facteurs de classement du profil d'entreprise Google pour le référencement local

New York, États-Unis - 8 septembre 2025 / Search Atlas /

La visibilité en recherche locale est devenue une pierre angulaire de la croissance des entreprises, mais les véritables moteurs des classements des profils d'entreprise Google (GBP, anciennement GMB) font toujours débat. C'est cette lacune que nous avons cherché à combler.

L'équipe de Search Atlas a analysé 3 269 entreprises locales dans un récent livre blanc couvrant plusieurs secteurs (alimentation, santé et droit), en associant les données GBP, les avis, le contenu du site web et les performances de la grille SERP pour mesurer les résultats de classement.

L'étude définit comment les classements GBP évoluent en fonction de la proximité, des avis et de la pertinence. Le classement GBP est le processus par lequel Google ordonne les entreprises dans le pack de cartes local. Le classement GBP est important car il favorise la découverte par les clients.

L'étude examine la proximité, les avis et la pertinence du contenu, ce qui fournit des pourcentages mesurables, des ventilations par secteur et des recommandations pratiques. L'étude est importante car la recherche locale influence directement les décisions des utilisateurs.

L'étude réalisée par Search Atlas en mai 2025 et publiée en août 2025 prouve que la proximité est le moteur universel le plus fort, tandis que les avis et la pertinence définissent l'avantage concurrentiel. L'étude identifie la proximité comme base, les avis comme différenciateurs et la pertinence comme spécifique au secteur.

Les entreprises cherchant une visibilité locale doivent investir dans les avis, le branding par mots-clés et l'exhaustivité du GBP. Les entreprises doivent accepter la proximité comme fixe. Les entreprises qui adoptent des stratégies fondées sur des preuves et spécifiques au secteur obtiennent une meilleure prévisibilité de classement.

L'étude réalisée par SA applique l'apprentissage automatique pour analyser les caractéristiques de classement local. L'apprentissage automatique (ML) fait référence à l'entraînement automatisé de modèles à partir de données. L'apprentissage automatique produit des scores d'importance des caractéristiques. L'apprentissage automatique est important car il révèle des corrélations de classement cachées.

Les chercheurs de SA utilisent la technique d'apprentissage automatique appelée régression XGBoost. XGBoost est un algorithme ML qui offre un traitement évolutif, une pondération robuste des caractéristiques et une gestion des données tabulaires. XGBoost est important car il génère une précision prédictive pour les signaux structurés.

L'ensemble de données combine 3 sources clés :

1. Visibilité de la grille SERP basée sur les mots-clés.

2. Métadonnées du profil d'entreprise.

3. Contenu du site web et avis.

La variable cible est la position moyenne, le rang moyen sur les requêtes de grille qui représente la distribution de visibilité, la précision positionnelle et la prédiction de rang. La position moyenne est importante car elle indique l'exposition en recherche locale.

Selon l'analyse globale menée par Search Atlas, le modèle explique 75 % de la variance des classements GBP. Le modèle global fait référence à l'ensemble de données tous secteurs, qui pondère les caractéristiques across industries.

Il existe des facteurs clés qui influencent la position d'une entreprise dans les résultats de recherche locaux de Google. Les facteurs clés qui influencent le classement des entreprises dans les résultats de recherche locaux sont listés ci-dessous.

• Proximité (≈ 48 %) : L'emplacement est le plus grand moteur. Plus une entreprise est proche du point central du chercheur, plus elle tend à être bien classée.

• Type d'industrie (≈ 21 %) : Différents secteurs se classent différemment. Par exemple, ce qui compte le plus pour les médecins peut ne pas peser autant pour les services à domicile.

• Mots-clés des avis (≈ 11 %) : Les avis qui incluent des mots-clés pertinents aident au classement. Google récompense les retours clients qui correspondent aux termes de recherche.

• Nombre d'avis (≈ 8 %) : Avoir plus d'avis améliore le classement, mais pas autant que le contenu réel de ces avis.

• Correspondance du nom d'entreprise (≈ 7 %) : Les entreprises dont le nom inclut le mot-clé recherché obtiennent un avantage.

• Optimisation du profil et du site web (≈ 2–3 %) : Un GBP complet et un site web optimisé pour les mots-clés ajoutent de la valeur mais ne sont pas des facteurs primaires.

• Autres facteurs (<1 %) : Les notes, la pertinence de la catégorie d'entreprise et l'autorité du site web jouent des rôles très mineurs globalement et peuvent n'importe que dans certaines industries.

La proximité, le type d'industrie et les signaux d'avis sont les moteurs les plus forts des classements locaux Google, tandis que les détails du profil et les notes ne jouent que des rôles mineurs.

Moi, Manick Bhan, ainsi que David Conde et Euthymios Kasvikis, avons mené des expériences across major sectors pour montrer quels facteurs comptent le plus pour le classement dans chaque industrie. La ventilation pour montrer quels facteurs comptent le plus pour le classement dans chaque industrie est listée ci-dessous.

Le secteur alimentaire montre une différenciation basée sur les avis au-delà de la proximité. Le classement du secteur alimentaire fait référence aux entreprises de restauration et de gastronomie. Le classement du secteur alimentaire reflète la densité concurrentielle. Le classement du secteur alimentaire est important car les décisions des consommateurs dépendent fortement des avis.

Les classements pour les entreprises alimentaires et les principaux facteurs les influençant sont présentés ci-dessous.

• Positions 1–21 : La distance est le facteur principal (46 %), suivi de la pertinence des mots-clés des avis (19 %). La note et le nombre d'avis contribuent également (15 %).

• Classements Top 1–5 : La proximité (41 %) compte toujours le plus, mais le nombre d'avis (23 %) et la note (17 %) gagnent en importance. L'alignement des mots-clés des avis (12 %) aide à différencier les leaders.

Les entreprises alimentaires gagnent en visibilité en combinant une forte présence locale avec des avis nombreux et de haute qualité.

Le secteur de la santé combine proximité, avis et alignement de catégorie. Le classement du secteur de la santé fait référence aux cliniques, médecins et services médicaux. Le classement du secteur de la santé dépend de la confiance et de la précision. Le classement du secteur de la santé est important car la sélection des patients repose sur la crédibilité.

Les classements pour les entreprises de santé et les principaux facteurs les influençant sont présentés ci-dessous.

• Positions 1–21 : La distance domine (46 %), tandis que la pertinence de la catégorie (18 %) est particulièrement influente dans les recherches santé. Le contenu des avis (13 %) et le volume d'avis (10 %) ajoutent de la crédibilité.

• Classements Top 1–5 : La proximité baisse légèrement (24 %), tandis que le volume d'avis (23 %) et la pertinence des avis (22 %) deviennent également importants. La pertinence du nom d'entreprise et les notes (13 % chacun) comptent plus au sommet.

Les entreprises de santé ont besoin d'un équilibre entre emplacement, précision de catégorie et avis riches en mots-clés pour sécuriser les premières places.

Le secteur juridique met en évidence la proximité comme écrasante. Le classement du secteur juridique fait référence aux avocats et services juridiques. Le classement du secteur juridique repose sur la confiance, l'emplacement et la visibilité. Le classement du secteur juridique est important car les clients cherchent des conseils à proximité.

Les classements pour les entreprises juridiques et les principaux facteurs les influençant sont présentés ci-dessous.

• Positions 1–21 : La proximité domine avec près de 68 % d'influence. Les avis comptent mais moins—le nombre d'avis (10 %) et la pertinence des avis (8 %) sont secondaires. Les notes (5 %) ajoutent un soutien modeste.

• Classements Top 1–5 : La distance est toujours la plus forte (43 %), mais les avis gagnent en poids. La pertinence des avis (22 %) et le nombre d'avis (17 %) sont clés, soutenus par les notes (10 %).

Les cabinets d'avocats réussissent localement en étant à proximité et soutenus par des avis crédibles et pertinents en mots-clés. La confiance et la localité surpassent les facteurs techniques de référencement.

Le secteur beauté repose le plus sur les avis et le branding. Le classement du secteur beauté fait référence aux salons, spas et prestataires de soins personnels. Le classement du secteur beauté reflète l'esthétique, le branding et la confiance des clients. Le classement du secteur beauté est important car la réputation drive customer acquisition.

Les classements pour les entreprises de beauté et soins personnels et les principaux facteurs les influençant sont présentés ci-dessous.

• Positions 1–21 : Les avis drive presque la moitié de l'influence du classement (48 %). La proximité compte moins (21 %), tandis que la pertinence du texte des avis (7 %) et les notes (6–7 %) soutiennent la visibilité.

• Classements Top 1–5 : Le nombre d'avis (35 %) et la correspondance nom d'entreprise–mot-clé (30 %) mènent la danse. La proximité chute à 13 %, tandis que le texte des avis et la note en étoiles contribuent à 9 % chacun.

Dans la beauté, la réputation et le branding surpassent l'emplacement. Un volume élevé d'avis et un nom d'entreprise correspondant aux mots-clés sont décisifs pour les premières positions.

La proximité est le principal moteur de visibilité locale. La proximité signifie la distance entre le chercheur et le centroïde de l'entreprise. La proximité accounted for 48 % de la puissance prédictive dans le modèle global couvrant les positions 1 à 21. Ce chiffre a doublé le facteur suivant, le secteur d'entreprise, et a surpassé les avis, le contenu et l'autorité numérique.

La proximité ne domine pas toujours dans les positions d'élite. Dans les classements top 1 à 5 pour la beauté, l'alimentation et le droit, les avis, la pertinence du nom d'entreprise et la pertinence du texte des avis ont gagné plus de poids. Dans la beauté, les avis et la pertinence du nom d'entreprise explained over 65 % de la puissance prédictive, avec la proximité classée troisième.

Les implications pour les entreprises sont listées ci-dessous.

La proximité influence l'inclusion dans les résultats. Les entreprises situées plus près du centroïde de la grille gagnent un avantage. La proximité ne peut pas être ajustée. Traitez la proximité comme un facteur de base, pas un différenciateur concurrentiel.

Encouragez les avis qui incluent des mots-clés spécifiques au service. Analysez le texte des avis pour un alignement sémantique avec les mots-clés cibles. Concentrez-vous sur la qualité, la quantité et le contexte. Les avis qui mentionnent des phrases comme "meilleur dentiste pour blanchiment" surpassent les avis qui disent seulement "excellent service".

Ajoutez des mots-clés naturellement aux noms GBP. Une liste appelée Downtown Dental Clinic se classe plus haut pour "dentiste près de moi" comparé à une appelée Smile Center. Le branding avec intention de mots-clés crée un alignement entre l'identité de l'entreprise, la requête de recherche et l'interprétation basée sur le NLP de Google.

Appliquez des stratégies qui reflètent la pondération sectorielle. La beauté bénéficie des avis et de l'alignement de marque. Le droit dépend de la proximité et du contenu des avis. La santé équilibre proximité, avis et alignement de catégorie. Les stratégies spécifiques au secteur surpassent les règles génériques.

L'étude soutient les observations existantes de la communauté SEO que la proximité, les avis et la pertinence façonnent les classements. La différence est la quantification. Les modèles assignent des pourcentages mesurables à chaque facteur.

L'étude va au-delà des citations et de la cohérence NAP (Nom, Adresse, Téléphone). Elle intègre la pertinence du texte des avis, l'alignement des ancres de backlinks et la correspondance du contenu URL. Ces signaux suggèrent que Google applique le traitement du langage naturel (NLP) pour extraire le sens des avis clients, des métadonnées du site web et des ancres de backlinks.

Chaque modèle a ses limites. Les limites de l'étude sont listées ci-dessous.

• La proximité peut être surpondérée due à la collecte de données de grille fixe. Il est possible que différents rayons ou formes changent les résultats.

• La corrélation n'est pas la causalité. Nous avons mesuré des associations, pas des règles directes d'algorithme.

• Le déséquilibre sectoriel incline les poids globaux, puisque certaines industries avaient plus de points de données.

Les facteurs temporels comptent. Notre instantané a capturé les classements à un moment donné, pas across seasonal or algorithm shifts.

Coordonnées :

Search Atlas

368 9th Ave
New York, NY 10001
États-Unis

Karim Adib

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