Google annonce des mises à jour de la recherche AI ​​- Analyse

0
34


Google a annoncé une série de changements dans la recherche qui changeront le classement des sites. Certains changements sont actuellement en cours tandis que d’autres arrivent d’ici la fin de l’année.

Google BERT Now est proche de 100%

L’une des plus grandes révélations est que Google utilise BERT dans pratiquement toutes les requêtes de recherche.

BERT est une technique de pré-formation au traitement du langage naturel qui aide Google à comprendre les mots dans le contexte des mots environnants. Google a déclaré que BERT aide la recherche Google à mieux comprendre l’intention d’une requête de recherche.

Lorsque BERT a été annoncé, il aurait été utilisé dans 10% des requêtes de recherche, en particulier sur des types de requêtes de recherche plus longs.

À l’avenir, BERT aura un impact presque toujours sur les requêtes de recherche en anglais.

Selon Google:

«Aujourd’hui, nous sommes ravis de partager que BERT est désormais utilisé dans presque toutes les requêtes en anglais, ce qui vous permet d’obtenir des résultats de meilleure qualité pour vos questions.»

Nouvel algorithme d’orthographe

Google a également annoncé un algorithme d’orthographe qui aide Google à mieux comprendre les mots mal orthographiés. Google a déclaré que c’était la plus grande amélioration de l’orthographe en cinq ans.

Publicité

Continuer la lecture ci-dessous

Ce qui rend l’algorithme d’orthographe intéressant, c’est qu’il aide Google à comprendre le contexte des mots mal orthographiés.

Passages indexés

Il s’agit d’un changement très important de la recherche Google. Il peut apporter la modification la plus visible aux pages de résultats de recherche Google (SERP). Google indexe maintenant des passages dans une page Web, pas seulement la page Web elle-même.

Donc, essentiellement, les passages d’une page Web peuvent être traités comme des pages Web eux-mêmes lors du renvoi d’une requête de recherche. Google affirme que cela aura un impact sur 7% des requêtes de recherche.

Capture d’écran montrant Google classant un passage à partir d’une page Web

Capture d'écran montrant comment Google classe les passagesCapture d’écran des résultats de recherche avant et après montrant comment Google classe les passages d’une page Web au lieu d’une page Web.

Cette mise à jour permet à Google de faire apparaître des pages où la réponse à une requête est au plus profond du contenu.

Publicité

Continuer la lecture ci-dessous

Exemple de passages en direct sur mobile

L’exemple que Google a montré n’était pas en direct sur la recherche de bureau. Mais l’exemple est en direct sur la recherche Google mobile et il affiche un résultat de recherche différent.

Capture d’écran du résultat d’une page Web d’algorithme de passages avec texte en surbrillance

Capture d'écran d'un résultat de recherche Google passages

Lors du diagnostic des baisses de trafic, il peut être utile de vérifier les différences entre le mobile et le bureau pour voir s’il y a un changement dans le comportement de recherche lié à cet algorithme.

Selon Google:

«Nous avons récemment fait une percée dans le classement et sommes désormais capables non seulement d’indexer des pages Web, mais aussi des passages individuels des pages. En comprenant mieux la pertinence de passages spécifiques, et pas seulement la page globale, nous pouvons trouver les informations sur une botte de foin que vous recherchez.

Cette technologie améliorera 7% des requêtes de recherche dans toutes les langues au fur et à mesure que nous la déployons dans le monde entier. »

Google dit qu’au lieu de classer une page Web plus large sur le sujet, Google peut désormais classer un passage spécifique pour une requête de recherche. Cela semble être un énorme changement dans la façon dont les pages Web sont classées.

Sous-thèmes

Il s’agit d’un autre domaine qui peut avoir un impact considérable sur le classement des requêtes de recherche pour les expressions de recherche générales et générales. Les requêtes de recherche générales, telles que «équipement d’exercice à domicile», peuvent signifier beaucoup de choses différentes pour différentes personnes.

C’est comme essayer de comprendre ce que les gens veulent dire lorsqu’ils cherchent un jaguar: est-ce la voiture, l’animal, l’équipe de football?

Publicité

Continuer la lecture ci-dessous

Cette mise à jour, à venir d’ici la fin de 2020, montrera une plus grande diversité de pages Web pour les requêtes de recherche large.

C’est l’un de ces changements de type arbitrage, où il s’agit de savoir quels sont les gagnants et les perdants.

Par exemple, le classement des sous-thèmes rendra plus difficile le classement des expressions de mots clés larges à fort trafic.

Mais cela profitera aux entreprises qui optimisent pour des sous-thèmes spécifiques et n’auraient jamais eu la chance de se classer pour le sous-thème à trafic élevé.

Donc, si vous êtes en compétition pour un vaste sujet, vous voudrez peut-être vous assurer que vos pages de sous-sujets sont bien optimisées.

Voici comment Google l’explique:

«Nous avons appliqué des réseaux de neurones pour comprendre les sous-thèmes autour d’un intérêt, ce qui permet de fournir une plus grande diversité de contenu lorsque vous recherchez quelque chose de large.

Par exemple, si vous recherchez « équipement d’exercice à domicile», Nous pouvons désormais comprendre les sous-thèmes pertinents, tels que l’équipement budgétaire, les choix premium ou les idées de petits espaces, et afficher une gamme plus large de contenu pour vous sur la page de résultats de recherche. Nous commencerons à le déployer d’ici la fin de cette année. »

Publicité

Continuer la lecture ci-dessous

10% des recherches seront affectées par le changement de vidéo

Cette mise à jour affectera dix pour cent des recherches. Cela représente un changement majeur dans le référencement qui souligne l’importance d’ajouter de la vidéo à la combinaison de types de contenu que les éditeurs produisent.

Ce changement est similaire à l’algorithme Passages décrit ci-dessus, appliqué uniquement aux vidéos. Cette nouvelle technique utilise l’IA pour comprendre les différents passages des vidéos.

Plutôt que de classer des vidéos entières traitant d’un sujet, Google analysera les vidéos, attribuera une balise à chaque section pour décrire de quoi il s’agit, puis enverra directement les chercheurs vers ces sections d’une vidéo.

Cela aura un impact sur les SERP et peut-être sur la production vidéo et la planification pour s’assurer que les vidéos sont facilement comprises, section par section.

Voici comment Google l’a décrit:

«Grâce à une nouvelle approche basée sur l’IA, nous sommes désormais en mesure de comprendre la sémantique profonde d’une vidéo et d’identifier automatiquement les moments clés. Cela nous permet de marquer ces moments dans la vidéo, afin que vous puissiez les parcourir comme les chapitres d’un livre.

Nous avons commencé à tester cette technologie cette année et d’ici la fin de 2020, nous prévoyons que 10% des recherches sur Google utiliseront cette nouvelle technologie. »

Publicité

Continuer la lecture ci-dessous

Ensembles de données dans la recherche

Cela peut avoir un impact sur les sites qui dépendaient du classement des informations statistiques et les sites qui vendent des rapports statistiques. Ce changement contourne les pages Web et affiche la statistique directement dans le résultat de la recherche en tant que réponse à une question.

C’est une sorte de résultat de recherche sans clic, mais il offre également la possibilité de découvrir et de rechercher le sujet plus en profondeur.

Voici comment Google l’explique:

«Parfois, le meilleur résultat de recherche est une statistique. Mais souvent, les statistiques sont enfouies dans de grands ensembles de données et ne sont pas facilement compréhensibles ou accessibles en ligne.

Depuis 2018, nous travaillons sur le projet Data Commons, une base de données de connaissances ouverte sur les données statistiques … maintenant, nous rendons ces informations plus accessibles et utiles via la recherche Google. »

Google utilise le traitement du langage naturel pour comprendre si une requête de recherche est satisfaite par une statistique, puis la tire de Data Commons pour l’afficher en tant que réponse et afficher des informations contextuelles supplémentaires pour une exploration plus approfondie du sujet.

Publicité

Continuer la lecture ci-dessous

Citations

Annonce officielle des modifications apportées à l’IA dans Google:
Comment l’IA alimente un Google plus utile

Annonce Google BERT:
Comprendre les recherches mieux que jamais



tout savoir sur la crypto