> Keywords Filtering : Quand le Code NAF ne Suffit Plus à Décrire une Activité

GLOSSAIRE
PROSPECTION & CIBLAGE
 Définition + filtre structuré vs filtre textuel, comparés

Keywords Filtering
Quand le code NAF ne suffit plus à décrire une activité

Définition

Le Keywords Filtering (filtrage par mots-clés) désigne la sélection d'entreprises à partir d'une recherche textuelle libre sur un contenu descriptif, comme leur raison sociale, l'objet de leur activité déclaré, ou le contenu de leur site web, plutôt qu'à partir de critères structurés fixes. Il complète directement le filtrage des contacts classique par code NAF, effectif ou zone géographique, particulièrement utile lorsqu'une activité précise ne correspond à aucun code officiel unique ou déborde de plusieurs catégories réglementaires. Contrairement à un filtre structuré qui inclut ou exclut selon une valeur exacte, le Keywords Filtering repose sur la présence ou l'absence d'un terme dans un texte libre, ce qui exige une vigilance particulière sur les faux positifs et l'uniformisation préalable du contenu comparé.

Keywords Filtering - Les essentiels

QuestionRéponse
Nature Recherche textuelle libre, pas une valeur structurée fixe
Sources textuelles typiques Raison sociale, objet social, contenu de site web
Quand l'utiliser Activité qui déborde d'un seul code NAF
Risque principal Faux positifs, sur- ou sous-inclusion
Prérequis technique Uniformisation du texte comparé
Complète directement le Filtrage des Contacts

Définition, filtre structuré vs filtre textuel comparés, éviter les faux positifs, et les erreurs fréquentes : le glossaire complet.

⏱️ Lecture : 9 min ✍️ Par FichierEntreprise.fr · Expert B2B depuis 2013  Mis à jour : septembre 2026
Texte libre
La nature du filtre, jamais une valeur structurée exacte
Complément
Le vrai statut face au filtrage structuré, jamais un remplacement
Vigilance
Le mot d'ordre face au risque de faux positifs
Combiné
L'usage le plus efficace, jamais en filtre isolé unique

Filtre structuré vs filtre textuel, comparés

Les deux approches répondent à des cas de figure différents, avec des forces et des limites propres à chacune.

DEUX APPROCHES DE FILTRAGE
exemple : entreprises de "rénovation énergétique"
 Filtre structuré (NAF)
MÉTHODE
Code 43.29A "Travaux d'isolation"
RÉSULTAT
Précis, mais rate les entreprises classées ailleurs
FIABILITÉ
Élevée, source officielle INSEE
 Filtre textuel (Keywords)
MÉTHODE
Recherche "rénovation énergétique" dans le libellé
RÉSULTAT
Large, capture aussi les activités transversales
FIABILITÉ
Variable, dépend de la formulation exacte
approche optimale → COMBINER LES DEUX, JAMAIS L'UN SANS L'AUTRE

Ce que cette comparaison révèle : le code NAF classe une entreprise selon son activité principale déclarée, ce qui peut manquer une activité secondaire réelle. Une recherche par mot-clé sur le libellé ou le site web complète cette limite, au prix d'une précision moindre qu'un code NAF officiel et vérifiable.

Éviter les faux positifs

Le principal défaut d'une recherche textuelle libre est de capturer des résultats non pertinents, souvent sans qu'on le remarque immédiatement.

Le piège classique de l'ambiguïté sémantique

Un mot-clé comme "solaire" peut aussi bien capturer une entreprise de panneaux photovoltaïques qu'un cabinet dont le nom contient fortuitement ce mot, ou une entreprise qui mentionne le sujet dans un article de blog sans lien avec son activité principale. Sans vigilance sur le contexte du texte analysé, un filtre par mot-clé mal calibré peut générer plus de bruit que de véritables prospects pertinents.

Combiner les deux approches plutôt que choisir

La méthode la plus fiable en pratique : utiliser d'abord un filtre structuré large (une zone géographique via le géociblage, une plage de codes NAF connexes) pour circonscrire un périmètre raisonnable, puis affiner ce périmètre avec un filtrage par mot-clé pour identifier précisément les entreprises correspondant à une activité de niche. Cette combinaison limite fortement le risque de faux positifs qu'une recherche textuelle appliquée à l'ensemble d'une base génèrerait à elle seule.

Lexique des termes associés

Recherche booléenne Combinaison de plusieurs mots-clés avec des opérateurs logiques (ET, OU, SAUF) pour affiner une recherche textuelle.
Mot-clé d'exclusion Terme utilisé pour retirer explicitement certains résultats non pertinents d'une recherche textuelle par ailleurs large.
Correspondance partielle Résultat où le mot-clé recherché apparaît dans un texte plus large, sans constituer l'intégralité du champ analysé.

Les erreurs fréquentes

❌
Utiliser un seul mot-clé trop générique

Un terme ambigu comme "solaire" ou "digital" capture des résultats hétérogènes sans discrimination réelle de pertinence.

❌
Appliquer le filtre sans borne géographique ou sectorielle

Chercher un mot-clé sur l'intégralité d'une base nationale multiplie inutilement le volume de faux positifs à trier manuellement.

❌
Traiter le résultat comme aussi fiable qu'un code NAF officiel

La présence d'un mot-clé reste un indice, pas une certification de l'activité réelle, contrairement à une source officielle vérifiée.

FE
Rédigé par FichierEntreprise.fr
Expert en bases de données B2B depuis 2013 · SIRET 523 447 019 00028 · Cergy · 7 000+ clients · Sources INSEE SIRENE & Infogreffe · Auteur de ROI de la SERP

Questions fréquentes : Keywords Filtering

Qu'est-ce que le Keywords Filtering ?+
Le Keywords Filtering désigne la sélection d'entreprises à partir d'une recherche textuelle libre sur un contenu descriptif, comme leur raison sociale ou le contenu de leur site web, plutôt qu'à partir de critères structurés fixes comme le code NAF. Il complète directement le filtrage classique par code NAF, effectif ou zone géographique, particulièrement utile lorsqu'une activité précise déborde de plusieurs catégories réglementaires officielles.
Le Keywords Filtering remplace-t-il le filtrage par code NAF ?+
Non, il le complète plutôt qu'il ne le remplace. Le code NAF reste une source officielle et vérifiable, tandis que le filtrage par mot-clé offre une couverture plus large au prix d'une fiabilité moindre. La méthode la plus efficace combine les deux : un filtre structuré large pour circonscrire un périmètre, puis un filtrage par mot-clé pour affiner sur une activité de niche précise.
Comment éviter les faux positifs avec un filtrage par mot-clé ?+
Le principal levier consiste à circonscrire d'abord le périmètre avec un filtre structuré, comme une zone géographique ou une plage de codes NAF connexes, avant d'appliquer le mot-clé. Utiliser des mots-clés d'exclusion pour retirer les résultats manifestement non pertinents, et privilégier des expressions plutôt que des termes isolés trop génériques, réduit également significativement le bruit dans les résultats obtenus.
Quand faut-il privilégier le filtrage par mot-clé plutôt qu'un filtre structuré ?+
Principalement lorsqu'une activité précise ne correspond à aucun code NAF unique, ou qu'elle est répartie sur plusieurs codes sans qu'aucun ne la représente fidèlement. C'est le cas typique des activités émergentes ou transversales, comme des entreprises spécialisées dans un créneau technique précis au sein d'un secteur plus large, où le découpage officiel de l'INSEE ne suit pas encore la finesse de cette réalité économique.
La recherche booléenne aide-t-elle vraiment le Keywords Filtering ?+
Oui, significativement. Combiner plusieurs termes avec des opérateurs logiques permet d'exiger la présence simultanée de deux mots-clés, d'accepter l'un ou l'autre parmi plusieurs variantes, ou d'exclure explicitement un terme source de confusion fréquente. Cette approche structurée transforme une simple recherche de mot isolé, source de nombreux faux positifs, en une requête bien plus précise et exploitable en prospection.

Un filtrage structuré qui va au-delà du code NAF seul

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