Objet de fascination depuis des dĂ©cennies, l’intelligence artificielle (IA) fait dĂ©sormais partie de notre quotidien. GrĂące Ă ses nombreuses spĂ©cificitĂ©s, elle a tout naturellement trouvĂ© sa place au sein des moteurs de recherche. Effectivement, quoi de mieux qu’une “machine” capable de raisonner comme un humain lorsqu’il s’agit de fournir une rĂ©ponse adaptĂ©e !
Dans cet article, notre agence de rĂ©fĂ©rencement rĂ©moise vous en dit plus sur l’intelligence artificielle et les moteurs de recherche, les algorithmes marquants de Google ainsi que les points Ă soigner pour optimiser votre SEO.
- L’IA et les moteurs de recherche
- Google : de RankBrain à MUM pour des résultats sur-mesure
- Impact de lâintelligence artificielle sur le rĂ©fĂ©rencement : quelques conseils SEO
Lâintelligence artificielle et les moteurs de recherche
Avant d’Ă©tablir un lien entre l’IA et les “Search Engine“, revoyons ensemble les fondements de ces concepts.
L’IA : au plus proche de l’humain
L’intelligence artificielle regroupe l’ensemble des outils ou procĂ©dĂ©s capables de reproduire une action ou de “raisonner” comme un humain. De nombreux dispositifs de notre quotidien l’utilisent : les assistants vocaux, les traducteurs tels que DeepL, la recherche visuelle, etc.
Cette discipline, mĂȘlant entre autres algorithmique et neuroscience, rĂ©sulte de nombreuses annĂ©es de recherche. GrĂące aux spĂ©cialistes tels qu’Alan Turing, George Boole et bien d’autres mathĂ©maticiens, logiciens ou encore philosophes, de nombreuses thĂ©ories furent exploitĂ©es dans le contexte de l’IA. Ă l’international comme en France (avec l’Association française pour l’intelligence artificielle par exemple), ce domaine mobilise de nombreux spĂ©cialistes.
La discipline semble dĂ©sormais inarrĂȘtable avec de nombreux concepts tels que le Machine Learning (apprentissage automatique), le Deep Learning (apprentissage profond), ou encore le Transfert Learning (apprentissage par transfert). Autant de termes que de possibilitĂ©s ! En effet, l’intelligence artificielle est aussi bien capable de jouer aux Ă©checs que de crĂ©er une Ćuvre d’art. Il semblait donc inĂ©vitable de retrouver cette derniĂšre, au cĆur du rĂ©fĂ©rencement web, au sein des moteurs de recherche ! DĂ©couvrez les 5 outils incontournables de Google.
Une alliée hors pair pour les moteurs de recherches
Nous l’observons avec les assistants vocaux ou les chatbots, les IA sont en mesure de rĂ©pondre aux questionnements de l’utilisateur. Cette capacitĂ© de pensĂ©e artificielle correspond parfaitement au fonctionnement des moteurs de recherche. Effectivement, pour rappel :
Chrome, Bing ou encore Qwant fonctionnent tous sur des principes d’algorithmes afin de parcourir (crawl), trier, analyser mais aussi indexer les ressources prĂ©sentes sur le web. Effectivement, des milliards dâinformations sont traitĂ©es chaque jour par les robots et algorithmes des moteurs. Dans son article sur les chiffres de Google, « le Blog du ModĂ©rateur » nous apprend dâailleurs que « 80 000 requĂȘtes » sont effectuĂ©es chaque seconde sur Google, « soit 6,9 milliards par jour ».  Pertinence, vĂ©racitĂ©, frĂ©quence, thĂ©matique : tout est dĂ©composĂ© et filtrĂ© via Panda, Penguin ou encore Hummingbird ! (đ consultez notre article dĂ©diĂ© aux diffĂ©rents algorithmes de Google).
Des annuaires spécialisés au machine learning
Ă la mise en place des premiers moteurs de recherche comme AltaVista (1995), les donnĂ©es Ă traiter nâĂ©taient pas aussi consĂ©quentes. Mais trĂšs rapidement, avec lâĂ©volution constante et rapide des technologies ainsi que des phĂ©nomĂšnes tels que le Big Data, le tri de lâinformation et de sa pertinence devint une prioritĂ©.
Afin de rĂ©cupĂ©rer lâinformation, lâanalyser, la trier puis la proposer Ă lâutilisateur au bon moment, les moteurs perfectionnent sans cesse leurs diffĂ©rents process algorithmiques ! Ils ont pleinement intĂ©grĂ© l’intelligence artificielle et ses diffĂ©rents concepts comme le Machine Learning ainsi que le Deep Learning. Ces grands principes que sont l’apprentissage automatique et l’apprentissage approfondi permettent aux moteurs « dâapprendre » et mĂȘme « dâanalyser » des requĂȘtes et donnĂ©es par eux-mĂȘmes. Effectivement, leurs compĂ©tences sâenrichissent peu Ă peu par le biais des requĂȘtes utilisateurs. Plus ils rĂ©pondent Ă des questions et observent la satisfaction de l’utilisateur, plus ils sont en mesure de proposer une rĂ©ponse adĂ©quate. En complĂ©ment, des domaines annexes tels que le NLP (Natural Language Processing / traitement automatique du langage naturel) ont permis de dĂ©velopper la comprĂ©hension de la recherche utilisateur.
Notons tout de mĂȘme quâAltaVista utilisait dĂ©jĂ le principe de Learning to Rank ou Machine-Learned Ranking (MLR) !
De surcroĂźt, rappelons quâune recherche n’est pas seulement textuelle. La recherche visuelle a fait de nombreux progrĂšs depuis ces derniĂšres annĂ©es. Des applications comme Google Lens ou encore Pinterest basent en grande partie leur fonctionnement sur l’intelligence artificielle et notamment sur le Deep Learning.
Lâintelligence artificielle et les moteurs de recherche reprĂ©sentent donc bel et bien un duo de choc. Et pour cause ! Les capacitĂ©s techniques de lâIA constituent une chance inĂ©galable de proposer des rĂ©sultats toujours plus prĂ©cis et rapides. Il n’est par consĂ©quent par Ă©tonnant que le leader amĂ©ricain des moteurs de recherche participe activement aux recherches dans ce domaine.
Google : de RankBrain à MUM pour des résultats sur-mesure
Si Bing ou encore Qwant ne sont pas en reste dans la course aux performances, Google ne mĂ©nage pas ses efforts et semble voir toujours plus loin. Bien entendu, ses recherches en matiĂšre d’intelligence artificielle ne sont pas toutes dĂ©diĂ©es Ă son moteur de recherche. Toutefois, un soin tout particulier leur est portĂ©. Ainsi, avec des process tels que les rich snippets ou encore la position zĂ©ro, les moteurs peuvent mĂȘme rĂ©pondre directement Ă l’utilisateur !
La derniĂšre dĂ©cennie illustre bien l’Ă©volution croissante des liens entre intelligence artificielle et moteurs de recherche. DĂšs 2011, Google lance un projet de recherche sur le deep learning : Google Brain. Voyons Ă prĂ©sent, de façon concise, les progrĂšs marquants du gĂ©ant amĂ©ricain.
2015 : Google RankBrain & le machine learning
Sorti en 2015, cet algorithme basĂ© sur le machine learning et le deep learning a pour but principal de comprendre les requĂȘtes les plus complexes. Alors que les anciens systĂšmes dĂ©pendaient entiĂšrement de l’humain, celui-ci peut dĂ©sormais s’agrĂ©menter lui-mĂȘme ! GrĂące Ă une compression accrue de la demande, les rĂ©sultats proposĂ©s sont ainsi de plus en plus adaptĂ©s.
Mais ce n’est pas tout, RankBrain jauge Ă©galement la satisfaction des utilisateurs afin d’amĂ©liorer le classement des rĂ©sultats proposĂ©s. L’Ă©volution majeure du moteur de recherche rĂ©side dĂ©sormais dans la comprĂ©hension de l’intention humaine. Cela a rĂ©volutionnĂ© le rĂ©fĂ©rencement sur internet.
2019 : Google BERT, l’intelligence artificielle au service du langage naturel
Bidirectional Encoder Representations from Transformers, autrement appelĂ© BERT (2019), pousse encore plus loin le travail initiĂ© par RankBrain. En effet, la NLP / TALN prend une place toujours plus importante au cĆur du process. Ainsi tout le contexte autour de la requĂȘte est pris en compte. Il ne s’agit plus de traiter un ensemble de mot seul, mais bien tout ce qui gravite autour de ce dernier.
Cette mise Ă jour Google impacte notamment les assistants vocaux pour lesquels le langage naturel est crucial. Homonyme, question, expression, plus rien ne semble rĂ©sister Ă Google BERT ! Le besoin rĂ©el de l’internaute est apprĂ©hendĂ© et les rĂ©ponses fournies sont aussi prĂ©cises qu’efficaces ! La visibilitĂ© web demande dĂ©sormais la mise en place de stratĂ©gies aussi techniques que sĂ©mantiques…
MUM : le futur des moteurs de recherche ?
De son nom complet Multitask Unified Model, que nous pourrions traduire par ModĂšle UnifiĂ© MultitĂąches, MUM est le futur algorithme Made In Google ! La firme amĂ©ricaine prĂ©sente son nouvel outil dans un article dĂ©diĂ© en mai 2021. MUM, toujours plus performant en termes d’intelligence artificielle, se veut “1000 fois plus puissant que BERT”.
Le bĂ©nĂ©fice utilisateur : trouver rapidement une rĂ©ponse complĂšte sans avoir Ă multiplier les recherches, comme si vous posiez votre question Ă un vĂ©ritable spĂ©cialiste ! La rĂ©ponse fournie comprendra alors diffĂ©rents aspects afin d’apprĂ©hender les besoins annexes de votre requĂȘte.
Notamment utilisĂ© pour les rĂ©ponses plus complexes, MUM est capable de comprendre et de travailler dans 75 langues diffĂ©rentes ! VidĂ©os, images et peut-ĂȘtre bientĂŽt les audios, la comprĂ©hension des multiples supports numĂ©riques en fait un alliĂ© sans pareil pour les moteurs de recherche. Un futur outil mĂȘlant IA et moteurs de recherche Ă suivre de prĂšs !
Intelligence artificielle et moteurs de recherche : quel impact sur le référencement ?
Ătroitement liĂ© aux Ă©volutions techniques, le rĂ©fĂ©rencement et ses critĂšres s’adaptent constamment aux mises Ă jour des algorithmes. Les spĂ©cialistes du mĂ©tier travaillent ainsi au grĂ© des nouveautĂ©s et des rĂšgles dictĂ©es par les moteurs de recherche. Plus question de faire du keyword stuffing ou de camoufler ses mots-clĂ©s !
L’intelligence artificielle prĂ©sente dans les moteurs de recherche obligent les experts Ă fournir un SEO toujours plus qualitatif ! Voici donc quelques conseils pour optimiser votre rĂ©fĂ©rencement naturel.
Comprenez l’intention de vos utilisateurs et rĂ©pondez Ă leurs questions
Comme pour tout bon audit SEO, il est primordial de bien comprendre l’intention de votre utilisateur et son profil. Ainsi, vous pourrez rĂ©pondre au mieux Ă sa requĂȘte ! Au fil du temps, certains moteurs de recherche dont Google, tendent Ă devenir des moteurs de rĂ©ponse ! Veilles et audits sont alors de mise pour cibler les requĂȘtes Ă travailler et les tendances actuelles.
Ensuite, puisque l’IA analyse le comportement de l’utilisateur face Ă un rĂ©sultat et sa satisfaction, il est tout Ă votre avantage de fournir la meilleure rĂ©ponse possible. Alors, vous aurez plus de chance d’ĂȘtre recommandĂ© par les moteurs Ă d’autres utilisateurs. C’est ici que commence votre rĂ©fĂ©rencement sur internet.
Ne négligez plus les recherches vocales
Grande tendance de ces derniĂšres annĂ©es, la recherche vocale est de plus en plus utilisĂ©e. Les requĂȘtes plus “naturelles”, souvent longues et formulĂ©es dans un langage plus oral sont Ă inclure dans votre stratĂ©gie de rĂ©fĂ©rencement.
Effectivement, les moyennes et longues traßnes ainsi que les questions/réponses occupent désormais une place à part dans les stratégies SEO 2.0.
Une fois ces derniĂšres identifiĂ©es et travaillĂ©es, optez pour une rĂ©ponse courte et efficace ! Si la question fait 20 mots, la rĂ©ponse quant Ă elle doit ĂȘtre la plus directe possible.
Créez des thématiques et agrémentez ces derniÚres
Nous ne le rĂ©pĂ©terons jamais assez : la qualitĂ© de vos contenus est primordiale ! En complĂ©ment, l’organisation de ces derniers est Ă travailler. Puisque les intelligences artificielles & les moteurs de recherche sont en mesure de comprendre le contexte qui entoure une requĂȘte, il est important de soigner la hiĂ©rarchie de vos pages et articles.
Utiliser des techniques telles que le siloing permet de renforcer vos champs sĂ©mantiques et de contextualiser vos contenus. Identifiez vos thĂ©matiques principales, puis crĂ©ez des pages, articles et posts en lien. Nous pourrions les identifier comme des “sous-catĂ©gories” qui viendraient dĂ©velopper et agrĂ©menter le thĂšme principal.Â
Pour ce faire, deux points cruciaux sont à peaufiner : le choix des champs sémantiques et la mise en place de votre maillage. Trouvez les synonymes et termes similaires et organisez vos liens de façon structurée et réfléchie.
Soignez vos contenus non textuels
Par contenu non textuel, comprenez vos vidĂ©os, infographies, et mĂȘme vos audios ! En plus de l’optimisation de vos attributs tels qu’ALT, le format, le poids mais aussi l’aspect esthĂ©tique sont Ă prendre en compte. Optez pour des packshots soignĂ©s et des infographies facilement lisibles.
Ăgalement, prenez le temps de configurer vos donnĂ©es structurĂ©es !
En complĂ©ment de ces conseils, ne nĂ©gligez pas les bases d’un bon rĂ©fĂ©rencement naturel telles que vos balises, la qualitĂ© et rĂ©currence de vos contenus ou encore, dans une mesure plus poussĂ©e, le dĂ©veloppement de votre SEO local ! Compte tenu de la situation actuelle et des progrĂšs Ă venir, il est primordial d’adapter votre stratĂ©gie aux moteurs de recherche 2.0 !
En cherchant sans cesse à proposer la meilleure réponse, les derniÚres places de la premiÚre page de Google seront peu à peu moins consultées. Il est donc à votre avantage de viser le sommet de cette derniÚre !
Pour de plus amples informations en matiĂšre de rĂ©fĂ©rencement naturel, de SEA ou encore de stratĂ©gie de contenu, contactez notre Ă©quipe de spĂ©cialistes ! đ