Issu des travaux de Gerard Salton dans les années 1970, le cosinus de Salton est aujourd’hui un outil d’analyse sémantique largement utilisé en SEO. Cette mesure mathématique permet de comparer des contenus textuels en évaluant leur proximité dans un espace vectoriel. Grâce à elle, il devient possible de mesurer la similarité entre une page web et une requête, d’analyser des corpus de contenus, ou encore de détecter des doublons. Plongeons dans le fonctionnement de cette méthode et découvrons comment elle peut optimiser votre stratégie de référencement naturel.

Comprendre le cosinus de Salton et son origine

Le cosinus de Salton, aussi appelé similarité cosinus, est une mesure mathématique permettant d’évaluer le degré de similarité entre deux entités représentées sous forme vectorielle. Ce concept prend racine dans les recherches menées à la fin des années 1960 et au début des années 1970 par Gerard Salton, chercheur en informatique à l’Université Cornell, aux États-Unis. Considéré comme le père fondateur du modèle vectoriel en recherche d’information, Salton a posé les bases d’une représentation numérique des documents textuels dans un espace à plusieurs dimensions, ouvrant ainsi la voie à des méthodes automatisées d’analyse sémantique.

À cette époque, les moteurs de recherche n’existaient pas encore sous leur forme actuelle. Les bibliothèques informatisées, les bases de données scientifiques et les premiers systèmes d’information devaient être capables de retrouver des documents pertinents face à des requêtes utilisateurs. Salton et son équipe développèrent le système SMART (System for the Mechanical Analysis and Retrieval of Text), dans lequel la notion de cosinus est utilisée pour mesurer la proximité entre une requête et un document. L’intuition était simple mais puissante : plus deux documents partagent des termes importants (pondérés selon leur fréquence et leur rareté), plus ils sont susceptibles de traiter du même sujet.

Sur le plan mathématique, le cosinus de Salton est inspiré directement de la trigonométrie. Il permet de calculer l’angle entre deux vecteurs dans un espace multidimensionnel, chacun représentant un ensemble de données textuelles (comme des mots-clés dans un document ou une requête de recherche). Si l’angle est faible, cela signifie que les vecteurs pointent dans des directions proches, donc que le contenu est sémantiquement proche. Cette approche présente un avantage majeur : elle s’affranchit de la longueur des documents, en se concentrant uniquement sur leur orientation dans l’espace vectoriel.

La formule classique utilisée est la suivante :

cos(θ) = (A · B) / (||A|| × ||B||)

Dans cette équation :

• A · B représente le produit scalaire des deux vecteurs A et B
• ||A|| et ||B|| sont les normes (ou longueurs euclidiennes) des vecteurs

Cette mesure, bornée entre 0 et 1, est particulièrement adaptée aux traitements de données textuelles où chaque vecteur est souvent construit à partir d’un corpus lexical pondéré selon des méthodes statistiques comme le TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency). Le cosinus de Salton permet ainsi de comparer non seulement des documents entre eux, mais aussi des requêtes, des titres, ou des blocs de texte, en s’appuyant sur une représentation purement géométrique du langage.

Ce principe reste aujourd’hui un socle fondamental dans de nombreux algorithmes de traitement automatique des langues (TAL), même si des méthodes plus avancées, comme les embeddings sémantiques (plongements lexicaux) ou les réseaux neuronaux, sont désormais privilégiées dans les systèmes de recherche modernes.

Pourquoi le cosinus de Salton est utilisé en SEO sémantique

Dans le domaine du référencement naturel, la pertinence d’une page vis-à-vis d’une requête utilisateur ne se limite plus à la simple présence de mots-clés. Les moteurs de recherche modernes, comme Google, intègrent une compréhension de plus en plus fine du sens des contenus. C’est là que le cosinus de Salton entre en jeu : il fournit un outil mathématique pour mesurer le degré de ressemblance sémantique entre des textes, en s’appuyant sur leur représentation vectorielle. Cela permet de mieux comprendre comment un contenu s’aligne, ou non, avec les intentions de recherche.

En SEO sémantique, chaque mot, chaque expression, chaque cooccurrence joue un rôle dans la construction d’un champ lexical pertinent. Grâce à une pondération des termes (notamment via des méthodes comme le TF-IDF), chaque contenu peut être transformé en un vecteur unique dans un espace à n dimensions, chaque dimension représentant un mot du corpus. Le cosinus de Salton, en comparant ces vecteurs, indique dans quelle mesure deux contenus partagent une structure sémantique commune.

Cette approche est précieuse, notamment dans les phases d’audit éditorial, de création de contenu, d’analyse concurrentielle ou encore dans la détection de contenus trop similaires. Contrairement à des méthodes strictement lexicales qui s’arrêtent à la fréquence des mots, le cosinus de Salton tient compte de la répartition et de la valeur relative des termes au sein du corpus, ce qui permet une analyse plus fine et plus stratégique. Voici quelques usages concrets du cosinus de Salton dans une démarche SEO :

• Comparaison de contenu : Pour déterminer si deux pages traitent de sujets proches, voire identiques, et risquent ainsi de se faire concurrence sur les mêmes intentions de recherche. Cette analyse permet d’identifier les zones de recouvrement sémantique au sein d’un site, de détecter d’éventuelles redondances éditoriales, et d’éviter le phénomène de cannibalisation SEO, où plusieurs pages d’un même domaine nuisent à leur classement mutuel en se disputant une même requête cible. Grâce au cosinus de Salton, il devient possible de prendre des décisions éclairées sur la fusion, la différenciation ou la suppression de contenus trop similaires ;
• Analyse de la concurrence : En comparant la proximité sémantique entre vos contenus et ceux des pages bien positionnées sur les moteurs de recherche, vous pouvez objectiver vos écarts de couverture thématique. Cela permet de repérer les mots-clés ou concepts manquants, de détecter les angles éditoriaux différenciateurs adoptés par les concurrents, ou encore de constater une sous-optimisation de certaines pages. Cette approche alimente une stratégie de content gap analysis, utile pour affiner l’optimisation on-page ou lancer de nouveaux contenus mieux alignés avec l’intention utilisateur réelle ;
• Optimisation du maillage interne : En analysant automatiquement les contenus proches d’un point de vue sémantique, le cosinus de Salton facilite la mise en place d’un maillage interne pertinent. Il suggère les pages à relier entre elles de manière thématique, renforçant ainsi la cohérence globale du site, tout en améliorant l’expérience utilisateur. Ce travail sur la structure interne favorise également la distribution du PageRank, en concentrant la popularité sur les pages stratégiques, et en renforçant les silos thématiques autour des clusters sémantiques dominants du site ;
• Analyse de corpus de textes : Dans une stratégie éditoriale à grande échelle (que ce soit sur un site de presse, un blog de marque ou une plateforme e-commerce) le cosinus de Salton permet de segmenter automatiquement un corpus de contenus. Il devient possible de regrouper les textes selon leur proximité sémantique, de faire émerger des thématiques naturelles (ou clusters), et de structurer efficacement un cocon sémantique. Cette organisation logique favorise une meilleure compréhension du site par les moteurs de recherche, tout en aidant à planifier les sujets futurs de manière cohérente ;
• Détection de contenu dupliqué : La similarité vectorielle ne se limite pas à détecter les copies strictes : elle identifie aussi les contenus « proches » sur le plan lexical et thématique. Cela permet de repérer des pages qui, sans être identiques mot pour mot, proposent une information redondante ou faiblement différenciée. Le cosinus de Salton devient alors un outil précieux pour auditer la qualité globale du contenu d’un site, renforcer sa diversité informationnelle, et éviter que des pages trop similaires ne diluent la pertinence ou ne nuisent à l’indexation SEO.

En pratique, chaque page est vectorisée, souvent via des modèles simples comme TF-IDF, mais parfois aussi via des modèles plus avancés comme BERT ou des embeddings lexicaux. Une fois ces vecteurs obtenus, le cosinus de Salton donne un score de similarité entre 0 et 1. Plus ce score est proche de 1, plus les contenus sont proches sémantiquement.

Appliqué intelligemment, cet indicateur offre une base quantitative pour affiner vos contenus et structurer votre site autour de thématiques fortes et différenciées. Il permet aussi de mieux répondre aux exigences des moteurs de recherche qui privilégient la clarté, la profondeur et la cohérence sémantique dans le classement des résultats.

Un exemple simple pour illustrer la méthode du cosinus de Salton

Pour mieux comprendre comment fonctionne concrètement le cosinus de Salton, prenons un cas simplifié avec deux documents représentés sous forme de vecteurs. Chaque document est ici réduit à un petit nombre de termes, et nous utilisons les fréquences brutes d’apparition des mots comme valeurs dans les vecteurs. Bien que dans la réalité les poids seraient souvent pondérés (par exemple via TF-IDF), ce type d’exemple permet de saisir intuitivement la logique mathématique.

Voici les deux documents A et B représentés selon trois mots-clés :

Chaque ligne du tableau correspond à une dimension du vecteur, et les valeurs indiquent combien de fois le mot apparaît dans chaque document. Nous allons maintenant appliquer la formule du cosinus de Salton pour mesurer la similarité entre les deux documents :

Étape 1 : Calcul du produit scalaire

On multiplie les composantes correspondantes de chaque vecteur, puis on additionne le tout :

(3 × 2) + (2 × 3) + (1 × 1) = 6 + 6 + 1 = 13

Étape 2 : Calcul des normes des deux vecteurs

La norme (ou longueur) d’un vecteur correspond à la racine carrée de la somme des carrés de ses composantes :

• Norme de A = √(3² + 2² + 1²) = √(9 + 4 + 1) = √14 ≈ 3.74
• Norme de B = √(2² + 3² + 1²) = √(4 + 9 + 1) = √14 ≈ 3.74

Étape 3 : Application de la formule du cosinus

On insère les valeurs dans la formule suivante :

cos(θ) = (A · B) / (||A|| × ||B||)

cos(θ) = 13 / (3.74 × 3.74) ≈ 13 / 14 ≈ 0.93

Interprétation du résultat

Le cosinus de Salton obtenu est très proche de 1, ce qui signifie que les deux documents sont orientés dans des directions similaires dans l’espace vectoriel. Autrement dit, ils partagent une structure sémantique très proche : les termes utilisés, bien que répartis de manière légèrement différente, forment un contenu globalement équivalent en termes de sujet. Dans une perspective SEO, cela pourrait indiquer que les deux pages sont potentiellement redondantes ou qu’elles risquent de se concurrencer sur les mêmes mots-clés. Cette mesure permet donc de prendre des décisions éclairées :

• Faut-il fusionner les deux contenus en un seul plus complet ?
• Peut-on différencier davantage leur angle éditorial ?
• Est-ce une bonne opportunité de créer un lien interne entre eux pour renforcer leur relation thématique ?

En multipliant ce type de calculs à grande échelle, il devient possible de cartographier l’ensemble d’un site selon la proximité sémantique de ses contenus, de détecter les clusters thématiques, ou encore d’identifier les écarts par rapport aux pages concurrentes sur les moteurs de recherche.

Bien que simplifié ici pour des raisons pédagogiques, cet exemple montre comment une formule mathématique peut servir de base à une analyse fine du langage dans le contexte SEO. En l’associant à des méthodes de traitement de texte plus avancées, on obtient un puissant levier pour piloter la performance sémantique d’un site web.

Des outils SEO qui exploitent le cosinus de Salton pour l’analyse sémantique

Plusieurs outils SEO modernes s’appuient, de manière explicite ou implicite, sur le principe du cosinus de Salton ou sur des variantes basées sur l’analyse vectorielle du langage. Leur objectif est de vous aider à produire du contenu optimisé, cohérent avec les attentes des moteurs de recherche et bien positionné sur des thématiques ciblées. Voici une sélection de solutions qui intègrent ces mécanismes dans leurs algorithmes.

YourText.Guru

YourText.Guru est l’un des outils français les plus connus pour l’analyse sémantique en SEO. Il repose sur une combinaison de TF-IDF et de cosinus de Salton pour générer une “empreinte sémantique” à partir des textes les mieux positionnés sur Google pour un mot-clé donné. L’outil fournit alors des recommandations précises sur les termes à intégrer, la densité, les cooccurrences et la structuration des paragraphes. Il permet ainsi d’aligner votre contenu avec un corpus jugé pertinent par les moteurs de recherche, tout en assurant une cohérence sémantique forte.

1.fr

Sans afficher directement des scores de similarité vectorielle, 1.fr exploite néanmoins une analyse sémantique avancée qui repose sur des modèles inspirés du cosinus de Salton. L’outil évalue la pertinence de votre texte par rapport à un mot-clé principal, en tenant compte du champ lexical associé. Il met en avant les lacunes sémantiques, propose des suggestions d’amélioration, et vise une meilleure adéquation entre votre contenu et les intentions de recherche détectées dans les pages les mieux classées.

SEOQuantum

SEOQuantum se positionne comme un outil d’analyse sémantique avancée utilisant le traitement automatique du langage (NLP), le clustering vectoriel et des techniques proches du cosinus de Salton pour modéliser la proximité entre documents. Il permet d’étudier les pages concurrentes à travers une carte thématique, d’identifier les sujets à développer, et de structurer votre stratégie de contenu autour de groupes sémantiques cohérents. C’est un outil très apprécié dans les audits éditoriaux à forte composante sémantique.

TextRazor

TextRazor est une API d’analyse sémantique qui s’adresse principalement aux développeurs et aux professionnels du SEO technique. Elle extrait des entités, construit des vecteurs de sens, et permet d’utiliser ces données dans des calculs de similarité sémantique à l’aide du cosinus. Cette API peut être intégrée dans des outils maison ou dans des scripts d’audit sémantique personnalisés, offrant ainsi une grande flexibilité pour les projets à forte volumétrie ou les approches data-driven.

OpenAI embeddings et outils personnalisés

Grâce aux embeddings de texte fournis par OpenAI, HuggingFace ou d’autres modèles de traitement du langage, il est aujourd’hui possible de représenter des phrases ou des documents sous forme de vecteurs numériques de haute dimension. Une fois ces vecteurs générés, on peut calculer leur similarité avec le cosinus de Salton, ou plus précisément la cosine similarity. Cette méthode est utilisée dans des scripts SEO avancés, dans la génération de clusters thématiques ou encore pour l’analyse de positionnement sémantique par rapport à la concurrence.

Pour les développeurs : Quelques bibliothèques utiles

Si vous souhaitez créer vos propres outils ou automatiser des analyses, plusieurs bibliothèques Python permettent de travailler facilement avec le cosinus de Salton :

• scikit-learn : contient la fonction cosine_similarity pour comparer des vecteurs textuels, très utile en traitement de corpus ;
• spaCy et Gensim : permettent de transformer des documents en vecteurs, d’appliquer des modèles comme Word2Vec ou TF-IDF, et d’extraire les structures lexicales dominantes ;
• sentence-transformers : une bibliothèque basée sur les transformers (comme BERT), idéale pour générer des représentations vectorielles de phrases ou de paragraphes, avec une précision sémantique très fine.

En combinant ces bibliothèques avec le calcul du cosinus, il devient possible de développer des solutions sur mesure pour auditer, comparer ou regrouper automatiquement des contenus, dans une optique de performance SEO sémantique.