Intro
Malgré des avancées significatives en matière d'IA, Google continue de rencontrer des difficultés avec certaines requêtes de recherche complexes, en particulier celles qui impliquent le mot "not" et les prépositions. Elizabeth Tucker, directrice et chef de produit chez Google, a abordé ces questions dans un épisode récent du podcast "Search Off The Record", soulignant les difficultés persistantes à faire correspondre l'intention de l'utilisateur avec des informations pertinentes.
La lutte contre les requêtes "Pas" (Not)
Les requêtes de recherche comprenant le mot "not" sont particulièrement problématiques pour les algorithmes de Google. M. Tucker a expliqué qu'il est difficile pour le moteur de recherche de déterminer si le mot "pas" est destiné à exclure certaines informations ou s'il a une autre signification sémantique. Par exemple, une recherche telle que "chaussures non fabriquées en Chine" peut être ambiguë, ce qui pose des problèmes pour fournir les résultats les plus pertinents.
Le problème des prépositions
Les prépositions, qui établissent des relations entre les mots d'une phrase, posent également d'importantes difficultés. Des requêtes telles que "restaurants avec places assises à l'extérieur" ou "hôtels près de la plage" s'appuient sur des prépositions pour transmettre des informations clés. Les algorithmes de Google ont souvent du mal à interpréter ces relations avec précision, ce qui affecte la pertinence des résultats de recherche.
Requêtes à longue traîne
Ces défis sont particulièrement pertinents pour les recherches de longue durée, qui sont des expressions très spécifiques de plusieurs mots qui constituent une grande partie du trafic de recherche. Bien que les mots-clés à longue traîne puissent indiquer une intention élevée de la part de l'utilisateur et qu'ils soient généralement moins concurrencés, la difficulté de Google à comprendre les requêtes complexes peut nuire à un classement efficace pour ces termes.
L'impact de l'ORET
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) a été une avancée significative pour Google, améliorant la compréhension de questions linguistiques complexes depuis son introduction en 2019. BERT aide Google à saisir le contexte et les nuances des mots dans les recherches, mais comme l'a noté Tucker, il n'a pas entièrement résolu tous les défis.
Les efforts d'amélioration continue de Google
Google travaille activement à l'amélioration du traitement de ces requêtes complexes, même si M. Tucker admet qu'il s'agit d'un travail en cours. Les investissements continus du géant de la recherche dans le traitement du langage naturel et les technologies basées sur l'IA visent à améliorer la compréhension et à fournir des résultats de recherche plus pertinents.
Implications pour les professionnels du référencement
Les professionnels du référencement et les propriétaires de sites web peuvent prendre plusieurs mesures pour s'adapter à ces défis :
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Clarté et spécificité : Veiller à ce que le contenu soit clair et spécifique, en communiquant efficacement les relations entre les concepts et les phrases clés.
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Données structurées : Utilisez les données structurées et les meilleures pratiques de référencement technique pour aider les moteurs de recherche à mieux analyser et comprendre le contenu.
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Surveiller les performances : Gardez un œil sur le trafic de recherche et les classements pour les requêtes complexes, et soyez prêt à ajuster vos stratégies si vous observez des incohérences ou des baisses.
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Restez informé : Suivez les avancées de Google en matière de compréhension du langage naturel et adaptez-vous au fur et à mesure de l'introduction de nouveaux algorithmes et de nouvelles technologies.
Conclusion
Bien que le BERT et d'autres avancées aient considérablement amélioré la capacité de Google à comprendre l'intention des utilisateurs, le moteur de recherche rencontre encore des difficultés avec certaines requêtes complexes. Alors que Google continue d'affiner ses algorithmes, les professionnels du référencement doivent se concentrer sur un contenu clair et spécifique et sur les meilleures pratiques techniques pour s'assurer que leur contenu est analysé et classé de manière efficace.
