Le référencement naturel évolue constamment et Google adapte ses algorithmes pour offrir des résultats toujours plus pertinents. Aujourd'hui, un facteur prend une importance croissante dans l'équation du positionnement : le comportement des utilisateurs. Cette dimension, longtemps sous-estimée par rapport aux critères techniques et au contenu, est désormais scrutée attentivement par les algorithmes de Google. Le moteur de recherche analyse comment les internautes interagissent avec votre site pour déterminer sa pertinence et, par conséquent, son classement dans les résultats de recherche.
Loin d'être anecdotique, cette évolution marque un tournant dans l'approche SEO. Les signaux comportementaux comme le taux de clic, le temps passé sur page ou encore le taux de rebond sont devenus des indicateurs précieux pour Google. Cette tendance s'inscrit dans la volonté du géant de la recherche de privilégier les sites qui répondent réellement aux attentes des utilisateurs, plutôt que ceux qui se contentent d'optimiser techniquement leur contenu.
Pour les professionnels du référencement, comprendre ces mécanismes et adapter leur stratégie en conséquence est devenu crucial. Une approche centrée sur l'utilisateur, combinant qualité de contenu et expérience utilisateur optimale, s'impose comme la clé d'un référencement efficace et pérenne dans l'écosystème Google.
Comprendre les signaux comportementaux dans l'algorithme de google
L'algorithme de Google a considérablement évolué depuis ses débuts, passant d'un système basé principalement sur les mots-clés et les backlinks à un modèle d'évaluation beaucoup plus sophistiqué. Aujourd'hui, les signaux comportementaux des utilisateurs occupent une place centrale dans cette équation. Ces indicateurs permettent à Google d'affiner sa compréhension de la pertinence réelle d'un contenu, au-delà des optimisations techniques.
Le principe est simple : si les utilisateurs interagissent positivement avec un site après une recherche, cela constitue un signal fort que ce site répond correctement à leur intention de recherche. À l'inverse, des interactions négatives indiquent que le site, bien que bien positionné, ne satisfait pas les attentes des utilisateurs. Google intègre ces données comportementales pour ajuster en permanence ses résultats de recherche.
Le CTR (Click-Through rate) comme facteur de classement
Le taux de clics ou CTR représente le pourcentage d'utilisateurs qui cliquent sur votre résultat dans la page de résultats de recherche (SERP) par rapport au nombre total d'impressions. Un CTR élevé indique à Google que votre résultat attire l'attention des utilisateurs et semble pertinent pour leur requête. Les études montrent qu'un taux de clic supérieur à la moyenne pour une position donnée peut influencer positivement votre classement à moyen terme.
Il est important de noter que Google évalue le CTR de manière contextuelle. Un taux de 3% peut être considéré comme faible pour une première position mais excellent pour un résultat en dixième position. De plus, Google ajuste ses attentes selon le type de requête et le secteur concerné. Par exemple, les requêtes informationnelles générent généralement des CTR plus élevés que les requêtes transactionnelles, où les utilisateurs comparent plusieurs options.
L'optimisation du CTR passe principalement par l'amélioration de vos title tags et méta-descriptions, qui constituent votre vitrine dans les résultats de recherche. Des titres clairs, pertinents et incluant un appel à l'action implicite peuvent significativement augmenter votre taux de clic.
Impact du temps passé sur page (dwell time) selon les études SearchMetrics
Le "dwell time" ou temps de séjour sur page est un indicateur particulièrement valorisé par Google. Il mesure le temps écoulé entre le moment où un utilisateur clique sur un résultat de recherche et le moment où il revient à la page de résultats. Selon les études de SearchMetrics, ce paramètre est fortement corrélé au positionnement, notamment pour les requêtes informationnelles.
Les analyses montrent que les sites présents dans le top 10 de Google affichent généralement un temps de séjour sur page supérieur de 40% à celui des sites positionnés au-delà. Cette corrélation est encore plus forte pour les trois premières positions. Google interprète un temps de séjour prolongé comme un signal que l'utilisateur a trouvé un contenu pertinent et engageant.
Le temps moyen passé sur une page est un indicateur clé de la qualité perçue du contenu. Un contenu qui retient l'attention des utilisateurs pendant plusieurs minutes sera généralement mieux considéré par les algorithmes qu'un contenu similaire générant des visites éclair.
Il est toutefois essentiel de contextualiser cette métrique. Un temps de séjour court peut être approprié pour certains types de pages, comme celles répondant à une question factuelle simple. L'objectif n'est pas de maximiser artificiellement ce temps, mais de s'assurer qu'il correspond aux attentes pour le type de contenu proposé.
Le taux de rebond interprété par RankBrain
RankBrain, composante majeure de l'algorithme de Google basée sur l'intelligence artificielle, accorde une attention particulière au taux de rebond dans son évaluation des pages. Ce taux représente le pourcentage d'utilisateurs qui quittent votre site après avoir consulté une seule page, sans interagir davantage avec votre contenu.
Contrairement à une idée reçue, un taux de rebond élevé n'est pas systématiquement négatif. RankBrain l'interprète en fonction du contexte et de l'intention de recherche. Pour une page répondant à une question précise, un taux de rebond élevé peut être normal si l'utilisateur a obtenu rapidement sa réponse. En revanche, pour un site e-commerce ou un blog thématique, un fort taux de rebond peut signaler un problème d'adéquation avec l'intention de recherche ou de qualité du contenu.
RankBrain analyse également ce qu'on appelle le "pogo-sticking", c'est-à-dire le comportement d'utilisateurs qui cliquent sur un résultat, reviennent rapidement à la SERP et cliquent sur un autre résultat. Ce comportement est un signal négatif fort pour l'algorithme, indiquant que votre contenu ne répond pas aux attentes générées par votre position dans les résultats.
Les interactions avec la SERP et leur influence selon l'étude de sistrix
Une étude approfondie menée par Sistrix a mis en lumière l'impact des interactions des utilisateurs avec la SERP sur le positionnement à long terme. Cette analyse a révélé que Google prend en compte non seulement les clics, mais aussi la manière dont les utilisateurs interagissent avec l'ensemble des résultats.
Parmi les comportements significatifs, on trouve la consultation des rich snippets (extraits enrichis), l'utilisation des fonctionnalités comme "People Also Ask" (Questions associées), ou encore les interactions avec les cartes Google Maps intégrées aux résultats. Ces interactions permettent à Google d'affiner sa compréhension de l'intention réelle derrière une requête.
L'étude a également démontré que la diversité des interactions est un signal positif. Un résultat qui génère à la fois des clics, des consultations de snippets et des interactions avec d'autres éléments de la SERP tend à être valorisé par l'algorithme, car il répond manifestement à différentes facettes de l'intention de recherche.
Données utilisateurs collectées via chrome et google analytics
Google dispose d'un vaste réseau de collecte de données comportementales via ses propres outils, notamment le navigateur Chrome et Google Analytics. Ces sources lui fournissent des informations précieuses sur la façon dont les utilisateurs interagissent avec les sites web, bien au-delà du simple clic dans les résultats de recherche.
Via Chrome, Google peut analyser des métriques comme la vitesse de chargement réelle perçue par les utilisateurs (et non simulée), les interactions avec le contenu, ou encore le temps passé sur différentes sections d'une page. Ces données alimentent les Core Web Vitals , métriques officiellement intégrées aux facteurs de classement.
Google Analytics, utilisé par une majorité de sites, fournit quant à lui des données agrégées sur le parcours des utilisateurs. Bien que Google affirme ne pas utiliser directement ces données pour son algorithme de classement, les corrélations observées entre certaines métriques Analytics et le positionnement suggèrent une influence indirecte.
Cette collecte massive de données comportementales permet à Google d'affiner constamment son algorithme pour récompenser les sites offrant une expérience utilisateur optimale, au-delà des optimisations techniques traditionnelles.
Analyse des métriques d'engagement utilisateur affectant le positionnement
L'engagement utilisateur est devenu une composante fondamentale de l'évaluation des sites par Google. Plusieurs métriques clés permettent de mesurer cet engagement et influencent directement le positionnement. Ces indicateurs reflètent la façon dont les internautes interagissent avec votre contenu une fois sur votre site, au-delà du simple clic dans les résultats de recherche.
La compréhension et l'optimisation de ces métriques d'engagement représentent un levier puissant pour améliorer votre référencement naturel. Contrairement aux facteurs techniques traditionnels, ces métriques sont directement liées à la valeur réelle perçue par les utilisateurs, ce qui les rend particulièrement significatives aux yeux de Google.
Corrélation entre la rétention utilisateur et le ranking sur google
La rétention utilisateur, mesurée par des indicateurs comme le taux de retour des visiteurs ou la durée moyenne des sessions, présente une forte corrélation avec le positionnement dans les résultats de Google. Les sites capables de fidéliser leurs visiteurs et de les inciter à revenir régulièrement bénéficient généralement d'un meilleur classement.
Cette corrélation s'explique par le fait qu'un utilisateur qui revient volontairement sur un site exprime implicitement sa satisfaction quant à l'expérience précédente. Pour Google, c'est un signal fort de qualité et de pertinence. Les analyses montrent que les domaines figurant dans le top 3 des résultats enregistrent en moyenne un taux de retour des visiteurs 50% plus élevé que ceux positionnés au-delà de la dixième place.
L'optimisation de la rétention passe par plusieurs leviers, notamment la qualité et la fraîcheur du contenu, une navigation intuitive, et la mise en place de mécanismes d'engagement comme les newsletters ou les notifications. Ces éléments contribuent à créer une relation durable avec vos visiteurs, ce que Google valorise fortement dans son algorithme.
BERT et l'interprétation des requêtes par l'intention utilisateur
L'introduction de BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) dans l'algorithme de Google a révolutionné la façon dont le moteur de recherche interprète les requêtes des utilisateurs. Ce modèle de traitement du langage naturel permet à Google de mieux comprendre l'intention réelle derrière une recherche, en analysant le contexte global plutôt que les mots-clés isolés.
Cette évolution a des implications majeures pour le SEO. Les sites dont le contenu répond précisément à l'intention de recherche sont désormais favorisés, même s'ils n'utilisent pas exactement les mêmes termes que la requête. BERT analyse la manière dont les utilisateurs interagissent avec les résultats pour affiner sa compréhension des intentions, créant ainsi une boucle d'amélioration continue.
Pour optimiser votre contenu à l'ère de BERT, l'approche sémantique prend le pas sur l'optimisation pour des mots-clés spécifiques. Il devient essentiel de couvrir un sujet de manière exhaustive, en abordant toutes les questions connexes que pourrait se poser un utilisateur. Les contenus qui répondent à l'intention profonde de l'utilisateur, au-delà de sa requête littérale, sont ceux qui performent le mieux.
Pogo-sticking : quand les utilisateurs reviennent aux résultats de recherche
Le phénomène de "pogo-sticking" (ou effet yoyo) représente l'un des signaux comportementaux les plus négatifs pour le référencement. Il se produit lorsqu'un utilisateur clique sur un résultat, revient rapidement à la page de résultats sans avoir trouvé satisfaction, puis clique sur un autre résultat. Google interprète ce comportement comme un signal fort que le premier site consulté n'a pas répondu aux attentes générées par son positionnement.
Les études montrent qu'un taux élevé de pogo-sticking peut entraîner une dégradation rapide du positionnement, parfois en quelques jours seulement pour les requêtes à fort volume. L'algorithme considère que le site a été "testé" par les utilisateurs et jugé non pertinent, justifiant ainsi son déclassement au profit d'autres résultats.
Pour limiter ce phénomène, plusieurs aspects doivent être optimisés. D'abord, l'adéquation entre votre title tag et le contenu réel de la page : évitez les titres accrocheurs qui ne correspondent pas à ce que l'utilisateur trouvera effectivement. Ensuite, la rapidité de chargement et la clarté de la mise en page, qui permettent à l'utilisateur d'identifier immédiatement s'il est au bon endroit. Enfin, la qualité et l'exhaustivité du contenu, qui doivent répondre précisément à l'intention de recherche.
Les micro-moments sur mobile et leur impact SEO
Les "micro-moments" représentent ces instants précis où un utilisateur se tourne vers son appareil mobile pour satisfaire un besoin immédiat : savoir, aller, faire ou acheter. Ces moments sont caractérisés par une forte intention et une attente de satisfaction immédiate. Google accorde une importance croissante à ces interactions, particulièrement dans le contexte de la recherche mobile.
L'impact SEO des micro-moments est considérable. Les sites capables d'identifier ces moments précis et d'y répondre efficacement bénéficient d'un avantage significatif en termes de positionnement. Les données montrent que les premiers résultats pour les requêtes de type micro-moment affichent un CTR jusqu'à trois fois supérieur à la moyenne pour leur position.
L'optimisation pour ces micro-moments implique une approche spécifique : un contenu concis qui
répond rapidement et avec précision à l'intention de l'utilisateur, qu'il s'agisse de trouver un restaurant à proximité, d'obtenir un itinéraire, ou de réaliser un achat. La vitesse de chargement et l'accessibilité des informations essentielles deviennent alors prioritaires sur la quantité de contenu. Les sites dont les pages mobiles offrent une réponse immédiate aux questions clés gagnent généralement plusieurs positions dans les résultats pour ces requêtes spécifiques.
Pour exploiter efficacement ces micro-moments, analysez les données de votre secteur pour identifier les moments critiques du parcours client. Ensuite, créez du contenu ciblé qui répond précisément à ces besoins spontanés, en privilégiant la clarté et la rapidité d'accès à l'information principale.
Optimisation UX pour améliorer les signaux comportementaux
L'expérience utilisateur (UX) est désormais indissociable de la stratégie SEO. Google a clairement indiqué que les sites offrant une expérience utilisateur optimale seraient favorisés dans ses résultats de recherche. Cette convergence entre UX et SEO s'explique par un constat simple : un site qui répond aux attentes des utilisateurs en termes d'ergonomie et de facilité d'utilisation génère des signaux comportementaux positifs.
L'optimisation UX ne se limite pas à l'esthétique du site, mais englobe tous les aspects de l'interaction entre l'utilisateur et votre contenu. Navigation intuitive, temps de chargement rapide, adaptation aux différents appareils ou encore clarté de l'interface sont autant d'éléments qui influencent directement les métriques d'engagement suivies par Google.
Architecture d'information et facilité de navigation selon les directives EAT
L'architecture d'information représente la colonne vertébrale de l'expérience utilisateur et constitue un facteur déterminant pour les signaux comportementaux captés par Google. Une structure logique et intuitive permet aux utilisateurs de trouver rapidement l'information recherchée, ce qui se traduit par un engagement accru et des signaux positifs envoyés à l'algorithme.
Les directives EAT (Expertise, Autorité, Fiabilité) de Google mettent l'accent sur l'importance d'une navigation claire qui reflète la hiérarchie naturelle du contenu. Un menu principal bien structuré, des catégories pertinentes et une arborescence cohérente sont essentiels pour permettre aux utilisateurs de comprendre intuitivement l'organisation de votre site.
Une architecture d'information bien pensée réduit le nombre de clics nécessaires pour accéder à l'information, diminue le taux de rebond et augmente le temps passé sur le site - trois signaux comportementaux majeurs que Google utilise pour évaluer la qualité d'un site.
Pour optimiser votre architecture selon les principes EAT, assurez-vous que votre navigation principale reflète les thématiques principales de votre site, que le fil d'Ariane est présent sur toutes les pages, et que les liens internes connectent logiquement les contenus complémentaires. Cette approche renforce non seulement la perception d'expertise et d'autorité auprès des utilisateurs, mais facilite également la compréhension de la structure thématique de votre site par Google.
Optimisation de la vitesse de chargement via core web vitals
La vitesse de chargement est devenue un facteur critique tant pour l'expérience utilisateur que pour le référencement. Les Core Web Vitals, introduits par Google comme mesures officielles de l'expérience utilisateur, placent la performance au cœur de l'algorithme de classement. Ces métriques évaluent trois aspects essentiels de l'expérience : la vitesse de chargement (LCP), l'interactivité (FID) et la stabilité visuelle (CLS).
Les données montrent qu'une amélioration de la vitesse de chargement peut réduire le taux de rebond de manière significative. Chaque seconde de délai supplémentaire augmente le taux de rebond de 32% en moyenne, ce qui impacte directement les signaux comportementaux captés par Google. À l'inverse, les sites atteignant les seuils recommandés pour les Core Web Vitals observent une augmentation moyenne de 24% du temps passé sur page.
Pour optimiser vos Core Web Vitals, concentrez-vous sur plusieurs aspects techniques : la compression des images, la minification des fichiers CSS et JavaScript, l'utilisation du lazy loading pour les éléments non prioritaires, et la mise en place d'un système de mise en cache efficace. L'outil PageSpeed Insights de Google vous permet d'analyser précisément les performances de vos pages et d'identifier les optimisations prioritaires.
Design responsive et expérience mobile-first selon la méthode google
Avec l'adoption de l'indexation mobile-first par Google, l'optimisation de l'expérience sur appareils mobiles est devenue prioritaire pour le référencement. Cette approche signifie que Google utilise principalement la version mobile de votre site pour l'indexation et le classement, même pour les recherches effectuées sur ordinateur.
Le design responsive ne se limite pas à l'adaptation visuelle du site aux différentes tailles d'écran. Il s'agit d'une approche globale qui repense l'expérience utilisateur pour le contexte mobile : boutons suffisamment grands pour être utilisés au doigt, texte lisible sans zoom, navigation simplifiée, et contenu prioritisé selon les besoins spécifiques des utilisateurs mobiles.
Les analyses montrent que les sites adoptant une véritable approche mobile-first génèrent des signaux comportementaux nettement plus positifs sur smartphones : temps de session 34% plus long, taux de rebond réduit de 27%, et taux de conversion amélioré de 64% pour les sites e-commerce. Ces métriques influencent directement le positionnement dans les résultats de recherche Google.
Pour mettre en œuvre efficacement l'approche mobile-first, commencez par concevoir l'expérience pour les plus petits écrans, puis adaptez-la progressivement aux écrans plus grands. Testez régulièrement votre site sur différents appareils mobiles pour identifier les frictions potentielles dans le parcours utilisateur.
Mise en place de rich snippets pour augmenter l'attractivité SERP
Les rich snippets (extraits enrichis) représentent un levier puissant pour améliorer l'attractivité de vos résultats dans la SERP et influencer positivement les signaux comportementaux, notamment le taux de clic. Ces éléments visuels enrichis (étoiles d'avis, prix, disponibilité, etc.) permettent à votre résultat de se démarquer et de fournir des informations complémentaires aux utilisateurs avant même qu'ils ne cliquent.
L'implémentation des rich snippets repose sur l'utilisation de données structurées (schema.org) dans le code de vos pages. Cette markup sémantique aide Google à comprendre précisément la nature de votre contenu et à l'afficher de manière enrichie dans les résultats de recherche. Les types de schema les plus courants incluent les avis, les produits, les événements, les recettes ou encore les articles.
Les études montrent que les résultats enrichis de rich snippets peuvent augmenter le CTR de 30% à 150% selon le secteur et le type d'enrichissement. Par exemple, l'affichage d'étoiles d'avis pour un produit peut améliorer le CTR de 35% en moyenne, tandis que les snippets de recettes avec image peuvent doubler le taux de clic par rapport à un résultat standard.
Pour optimiser vos rich snippets, identifiez d'abord les types de schema pertinents pour votre activité, puis implémentez-les sur les pages correspondantes. Utilisez l'outil de test des données structurées de Google pour vérifier la validité de votre implémentation et surveillez l'apparition effective des extraits enrichis dans les résultats de recherche.
Exploitation des données comportementales dans google search console
Google Search Console est un outil précieux pour analyser les signaux comportementaux des utilisateurs face à vos résultats de recherche. Il fournit des données concrètes sur la façon dont les internautes interagissent avec votre site dans les résultats de Google, vous permettant d'identifier précisément les opportunités d'optimisation basées sur le comportement utilisateur.
L'exploitation judicieuse de ces données permet d'aligner votre stratégie SEO avec les attentes réelles des utilisateurs, plutôt que de vous baser uniquement sur des hypothèses. Cette approche data-driven est essentielle pour améliorer progressivement les signaux comportementaux que Google utilise dans son algorithme de classement.
Interprétation des impressions vs clics dans l'outil google
Le rapport Performance de Search Console offre une vision claire de la relation entre les impressions et les clics de vos pages dans les résultats de recherche. Cette relation, exprimée par le CTR (taux de clic), constitue l'un des premiers signaux comportementaux que Google peut analyser, avant même que l'utilisateur n'atteigne votre site.
L'interprétation de ces données doit tenir compte du contexte de positionnement. Un CTR de 3% pour une page en première position est généralement considéré comme faible (la moyenne se situant autour de 20-30%), tandis que le même taux pour une page en dixième position serait excellent (la moyenne étant d'environ 1%). L'analyse doit également prendre en compte les variations par type de requête et d'intention utilisateur.
Pour identifier les opportunités d'amélioration, recherchez les pages ayant un nombre élevé d'impressions mais un CTR inférieur à la moyenne pour leur position. Ces pages bénéficient déjà d'une visibilité mais ne parviennent pas à convertir cette visibilité en clics, suggérant un problème avec les éléments visibles dans la SERP (title tag, méta-description, URL).
À l'inverse, les pages avec un CTR supérieur à la moyenne pour leur position indiquent une forte adéquation entre votre résultat et l'intention de recherche. Ces pages constituent de bonnes candidates pour des efforts d'optimisation supplémentaires visant à améliorer leur positionnement, puisqu'elles génèrent déjà un engagement utilisateur positif.
Analyse des requêtes à faible CTR avec potentiel d'optimisation
L'identification et l'analyse des requêtes générant un faible CTR malgré un bon positionnement représentent une opportunité majeure d'optimisation basée sur le comportement utilisateur. Ces situations révèlent souvent un décalage entre ce que l'utilisateur recherche et ce que votre résultat semble lui proposer dans la SERP.
Pour une analyse efficace, filtrez d'abord les requêtes par position moyenne (idéalement entre 1 et 5) puis triez-les par CTR croissant. Les requêtes apparaissant en haut de cette liste sont celles où votre site est bien positionné mais n'attire pas suffisamment de clics. Examinez ensuite la concurrence dans la SERP pour ces requêtes : présence de featured snippets, d'encarts commerciaux ou d'autres éléments enrichis qui pourraient détourner l'attention.
L'optimisation pour ces requêtes à faible CTR passe généralement par la révision de vos éléments visibles dans la SERP. Testez différentes formulations pour vos title tags, intégrez des call-to-action implicites, mettez en avant des bénéfices spécifiques dans vos méta-descriptions, et assurez-vous que ces éléments répondent précisément à l'intention derrière la requête.
Dans certains cas, l'analyse peut révéler que votre page n'est tout simplement pas la plus pertinente pour cette requête spécifique, malgré son bon positionnement technique. Envisagez alors de créer un contenu plus ciblé ou de revoir l'angle d'approche pour mieux répondre à l'intention réelle des utilisateurs.
Segmentation des performances par type d'appareil et intention de recherche
La segmentation des données de Search Console par type d'appareil et par intention de recherche permet d'affiner considérablement votre analyse des signaux comportementaux. Les utilisateurs interagissent différemment avec les résultats selon qu'ils recherchent sur mobile ou sur ordinateur, et selon leur intention (informationnelle, navigationnelle ou transactionnelle).
Pour segmenter par appareil, utilisez le filtre "Appareil" dans le rapport Performance. Vous constaterez souvent des différences significatives de CTR entre mobile et desktop pour les mêmes requêtes. Par exemple, les premières positions sur mobile génèrent généralement des CTR plus élevés que sur desktop, car les utilisateurs mobiles tendent à cliquer plus rapidement sur les premiers résultats.
La segmentation par intention de recherche nécessite une analyse plus qualitative. Classez vos principales requêtes selon leur intention (informationnelle: "comment", "pourquoi"; navigationnelle: nom de marque; transactionnelle: "acheter", "prix"), puis analysez les métriques comportementales pour chaque catégorie. Vous découvrirez probablement que les attentes et comportements varient considérablement selon l'intention.
Cette double segmentation vous permet d'optimiser vos pages de manière ciblée. Par exemple, pour les requêtes informationnelles sur mobile, privilégiez des titles courts et directs qui promettent une réponse claire, tandis que pour les requêtes transactionnelles sur desktop, mettez davantage l'accent sur les caractéristiques détaillées et les comparatifs.
Corrélation entre la position moyenne et le comportement utilisateur
L'analyse de la corrélation entre la position moyenne et les métriques comportementales dans Search Console révèle des insights précieux sur la façon dont la visibilité influence l'engagement utilisateur. Cette corrélation n'est pas toujours linéaire et peut varier significativement selon les types de requêtes et de contenus.
Les données agrégées montrent généralement une forte corrélation entre l'amélioration du positionnement et l'augmentation du CTR. Cependant, l'amplitude de cette corrélation varie : le passage de la position 3 à la position 2 peut augmenter le CTR de 30% à 50%, tandis que le passage de la position 10 à la position 9 n'aura qu'un impact marginal. De même, l'effet est plus prononcé pour les requêtes à forte intention commerciale que pour les requêtes informationnelles génériques.
Un phénomène intéressant à observer est ce qu'on appelle le "CTR anormal" - des pages qui génèrent un taux de clic significativement supérieur ou inférieur à ce que leur position laisserait présager. Ces anomalies sont souvent révélatrices : un CTR anormalement élevé pour une position basse indique un contenu particulièrement pertinent pour cette requête.