Comment l'IA et l'apprentissage automatique influencent les classements de Google

Intro

Alors que Google affine ses algorithmes grâce à des modèles avancés d'IA et d'apprentissage automatique, le simple ciblage des mots clés ne garantit plus le succès. Les algorithmes d'aujourd'hui comprennent le contexte, l'intention et les relations entre les mots, les sujets et les entités. Pour rester compétitif, il est crucial d'aligner votre contenu sur ces facteurs pilotés par l'IA, afin que les moteurs de recherche interprètent et classent vos pages avec précision.

Ci-dessous, nous explorons les principaux facteurs d'IA et d'apprentissage automatique en jeu et la manière de les optimiser.

1. RankBrain : Interprétation des requêtes

Qu'est-ce que c'est : RankBrain est un système d'apprentissage automatique introduit par Google en 2015 pour mieux comprendre les requêtes des utilisateurs. Il aide le moteur de recherche à traiter des recherches inédites et à interpréter des requêtes ambiguës ou conversationnelles.

Pourquoi c'est important :

• Amélioration de la pertinence : RankBrain traduit les requêtes complexes ou peu familières en concepts qu'il comprend, ce qui permet d'obtenir des résultats plus précis.
• Satisfaction de l'intention : En se concentrant sur l'intention de l'utilisateur plutôt que sur la correspondance des mots-clés, RankBrain vous encourage à produire un contenu qui répond véritablement aux besoins des internautes.

Comment optimiser :

• Se concentrer sur l'intention de l'utilisateur lors de la création du contenu.
• Utiliser le langage naturel et répondre aux questions ou concepts connexes que l'utilisateur pourrait avoir.
• Analyser et mettre à jour en permanence le contenu pour rester en phase avec l'évolution des comportements de recherche.

2. Optimisation du traitement du langage naturel (NLP)

Ce que c'est : le NLP permet aux machines de comprendre, d'interpréter et de générer du langage humain. Google s'appuie sur le NLP pour analyser les textes, identifier les entités et comprendre les nuances du langage.

Pourquoi c'est important :

• Compréhension contextuelle : Le NLP permet à Google d'aller au-delà de la correspondance exacte des mots clés et d'évaluer le sens global d'une page.
• Amélioration de la lisibilité : Un contenu bien structuré et facile à lire obtient souvent de meilleurs résultats avec les algorithmes pilotés par le NLP.

Comment optimiser :

• Rédigez sur un ton conversationnel et humain.
• Incorporez naturellement des synonymes, des termes apparentés et des variations.
• Utilisez des titres clairs, des puces et des paragraphes concis pour améliorer la structure du contenu.

3. Algorithme de l'ORET pour la mise en correspondance des contextes

Ce que c'est : BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) aide Google à comprendre le contexte autour des mots dans une phrase. Lancé en 2019, BERT analyse des phrases entières plutôt que des mots-clés isolés.

Pourquoi c'est important :

• Précision contextuelle : BERT améliore la capacité de Google à fournir des résultats qui reflètent le sens réel d'une requête.
• Requêtes naturelles : Avec l'augmentation de la recherche vocale et des requêtes à longue traîne, la compréhension du contexte par BERT est essentielle pour répondre aux questions des utilisateurs de manière directe et complète.

Comment optimiser :

• Répondez aux questions spécifiques de manière directe.
• Créez un contenu qui reflète la façon dont les gens posent naturellement des questions (par exemple, qui, quoi, pourquoi, comment).
• Évitez de forcer les mots-clés ; veillez plutôt à ce que la narration globale soit claire et cohérente.

4. Algorithme MUM (modèle unifié multitâche)

Ce que c'est : MUM est le système d'IA de nouvelle génération de Google, conçu pour comprendre les requêtes complexes dans différents formats et différentes langues. Il peut traiter du texte, des images et potentiellement d'autres médias, et apprendre à partir de sources multilingues.

Pourquoi c'est important :

• Compréhension multilingue : L'UGM fait tomber les barrières linguistiques, de sorte que le contenu qui apporte une valeur globale peut être mieux classé.
• Traitement des requêtes complexes : L'UGM peut traiter des requêtes complexes en plusieurs parties, ce qui signifie que la profondeur et l'étendue du contenu sont plus importantes que jamais.

Comment optimiser :

• Produire un contenu complet et approfondi qui couvre les sujets sous plusieurs angles.
• Envisagez un contenu multilingue ou des traductions pour une portée internationale.
• Utiliser des données structurées et des médias (images, vidéos) pour faciliter l'interprétation des requêtes.

5. Relations entre entités et regroupement thématique

Fonctionnement : les entités sont des personnes, des lieux, des objets ou des concepts reconnus par Google. Le Topic Clustering regroupe des entités et des éléments de contenu connexes, ce qui permet à Google d'établir des graphes de connaissances et de comprendre comment les idées sont reliées entre elles.

Pourquoi c'est important :

• Meilleure autorité thématique : Démontrer une expertise dans un groupe de sujets connexes augmente l'autorité perçue de votre site.
• Amélioration de la facilité de découverte : La création de liens vers des contenus connexes aide les moteurs de recherche à naviguer et à comprendre l'étendue de vos connaissances sur un sujet donné.

Comment optimiser :

• Créez des pôles de contenu ou des pages piliers qui renvoient à des pages détaillées.
• Relier les articles et les ressources connexes pour mettre en évidence les relations entre les sujets.
• Utilisez des données structurées pour aider Google à identifier les entités clés et leurs attributs.

6. Pertinence sémantique

Qu'est-ce que c'est ? La pertinence sémantique mesure à quel point votre contenu correspond à la requête de l'utilisateur en termes de sens, d'intention et de contexte, et pas seulement en termes de correspondance avec les mots-clés.

Pourquoi c'est important :

• Une compréhension plus approfondie : Au fur et à mesure que l'IA de Google s'améliore, elle identifie le contenu qui correspond à l'intention de l'utilisateur plus étroitement que le contenu qui correspond simplement à des mots-clés.
• Visibilité durable : Un contenu qui répond constamment aux critères de pertinence sémantique a plus de chances d'être bien classé au fil du temps.

Comment optimiser :

• Au-delà des mots-clés, concentrez-vous sur les concepts, les questions des utilisateurs et le "pourquoi" des requêtes.
• Incorporez des mots-clés, des synonymes et des exemples qui enrichissent le sujet.
• Mettre continuellement à jour le contenu pour refléter les nouvelles idées, tendances et données, afin d'assurer une pertinence permanente.

Conclusion

L'IA et l'apprentissage automatique ont redéfini la manière dont Google interprète et classe les contenus. De RankBrain à MUM, ces algorithmes accordent de l'importance au contexte, à la qualité et à l'intention de l'utilisateur. En créant un contenu sémantiquement riche, bien structuré et approfondi, en résonance avec les besoins réels des utilisateurs, vous positionnez votre site pour un succès à long terme à l'ère de la recherche pilotée par l'IA.

Principaux enseignements :

• Adaptez votre contenu à l'intention et au contexte de l'utilisateur plutôt que de vous concentrer uniquement sur des mots-clés individuels.
• Utilisez le langage naturel, le regroupement de sujets et les médias enrichis pour fournir des réponses globales.
• Améliorez et développez continuellement votre contenu, en démontrant votre profondeur et votre autorité dans votre niche.

L'adoption de ces facteurs d'IA et d'apprentissage automatique garantit que, à mesure que les algorithmes évoluent, votre contenu reste découvrable, fait autorité, est pertinent et au-delà.