La compréhension du langage humain par Google est rendue possible par plusieurs technologies révolutionnaires en intelligence artificielle et en apprentissage automatique.
Lancé en 2015, RankBrain a été la première de ces percées. Il a permis à Google de renvoyer des résultats pour des requêtes sans enregistrement préalable de recherches.
La fonctionnalité de RankBrain a évolué depuis son introduction initiale. Il permet maintenant aux algorithmes de Google de faire quelque chose que les humains font instinctivement: relier les mots à des concepts du monde réel.
Dans les jours qui ont précédé RankBrain, Google interprétait les mots littéralement. Il ne comprenait pas les synonymes ou les significations figuratives.
Cela limitait à la fois la qualité et la quantité des résultats de recherche que Google pouvait fournir.
La capacité d’interpréter ce que les humains veulent dire lorsqu’ils écrivent des requêtes en langage naturel a marqué une étape importante pour la recherche Google.
RankBrain fait plus que comprendre le langage; si vous avez besoin d’un indice sur son autre fonction, c’est dans le nom: Rang.
Dans cet article, nous étudierons les allégations autour de RankBrain en tant que facteur de classement, en clarifiant ce que RankBrain est et comment il affecte les résultats de recherche.
[Learn More:] Le guide complet des facteurs de classement Google
L’affirmation: RankBrain comme facteur de classement
RankBrain est une technologie qui semble avoir un impact sur la façon dont Google renvoie les résultats de recherche.
En raison de son association avec la recherche, de nombreuses personnes considèrent RankBrain comme un facteur de classement.
Sans savoir ce que signifie « RankBrain », les personnes novices en SEO peuvent supposer qu’il fait référence à une technologie utilisée par Google pour classer les résultats de recherche.
Cette hypothèse n’est pas loin, mais tous les composants de l’algorithme de recherche de Google ne sont pas un facteur de classement en soi.
La section suivante explique ce que Google a conçu RankBrain pour faire et comment il aide à répondre aux requêtes.
La preuve: RankBrain est-il un facteur de classement?
RankBrain est un système d’intelligence artificielle (IA) introduit en 2015 pour aider Google à renvoyer des résultats pour les requêtes sans données de recherche antérieures.
Cela a changé entre le printemps 2015 et 2016. Google a annoncé une mise à jour de RankBrain, qui intègre l’IA dans toutes les requêtes.
Wired a révélé cette information dans un article qui note que Google n’est pas clair sur la façon dont RankBrain améliore toutes les requêtes, mais cela affecte les classements.
De Câblé:
« Google est typiquement flou sur la façon exacte dont il améliore la recherche (quelque chose à voir avec la longue traîne? Meilleure interprétation des demandes ambiguës ?) mais [Google engineer Jeff Dean] dit que RankBrain est « impliqué dans chaque requête » et affecte les classements réels « probablement pas dans chaque requête, mais dans beaucoup de requêtes ».
Ce qui différencie RankBrain des autres algorithmes de Google, c’est sa capacité à apprendre à répondre à des requêtes plus ambiguës.
Comme Gary Illyes de Google explique, l’algorithme fait des suppositions éclairées sur ce sur quoi un utilisateur cliquerait probablement pour une requête jamais vue auparavant.
« RankBrain est un composant de classement d’apprentissage automatique sexy en matière de relations publiques qui utilise des données de recherche historiques pour prédire sur quoi un utilisateur cliquerait le plus probablement pour une requête inédite. »
RankBrain permet à Google de résoudre les problèmes qu’il rencontrait auparavant avec les algorithmes traditionnels.
Contrairement aux théories populaires sur le fonctionnement de RankBrain, il n’utilise pas les données recueillies à partir des interactions des utilisateurs avec une page Web.
RankBrain s’appuie davantage sur les données recueillies à partir des interactions des utilisateurs avec les résultats de recherche.
Illyes apporte plus de clarté:
« C’est une pièce d’ingénierie vraiment cool qui a sauvé nos fesses d’innombrables fois chaque fois que les algos traditionnels étaient comme, par exemple « oh regardez un « pas » dans la chaîne de requête! ignorons l’enfer ! », mais il s’agit généralement de s’appuyer sur des données (parfois) vieilles de plusieurs mois sur ce qui s’est passé sur la page de résultats elle-même, pas sur la page de destination.
En bref, RankBrain est un système d’apprentissage automatique qui permet à l’algorithme de recherche de Google de fournir des résultats plus pertinents.
RankBrain accomplit cela grâce à une meilleure compréhension des requêtes ambiguës et mots-clés à longue traîne.
RankBrain utilise les données recueillies à partir des interactions des utilisateurs avec les résultats de recherche pour prédire quelles pages seront probablement cliquées pour une toute nouvelle requête de recherche.
Exemple pratique du vice-président de la recherche de Google
En plus de renvoyer des résultats pour des requêtes ambiguës et jamais vues auparavant, RankBrain est capable de connecter des mots à des concepts.
Pandu Nayak, vice-président de la recherche chez Google, explique comment cela fonctionne avec un examplement d’une requête qui contient l’expression « chaîne alimentaire ».
La « chaîne alimentaire » peut faire référence aux organismes d’un écosystème (sens littéral), ou elle peut se référer à une hiérarchie de personnes (sens figuratif).
Comme l’indique Nayak, RankBrain aide Google à déterminer la signification prévue des mots en fonction de la façon dont un chercheur les utilise dans une requête:
« Par exemple, si vous recherchez « quel est le titre du consommateur au plus haut niveau d’une chaîne alimentaire », nos systèmes apprennent en voyant ces mots sur diverses pages que le concept de chaîne alimentaire peut avoir à voir avec les animaux, et non avec les consommateurs humains.
En comprenant et en faisant correspondre ces mots à leurs concepts connexes, RankBrain comprend que vous recherchez ce que l’on appelle communément un « prédateur apex ».
Grâce à cette compréhension, confirme Nayak, RankBrain peut décider du meilleur ordre pour les meilleurs résultats de recherche en les classant en fonction de leur pertinence.
[Ebook Download:] Facteurs de classement : Réalité ou fiction 2e édition
Notre verdict: RankBrain est un facteur de classement confirmé
Google a confirmé que RankBrain est utilisé pour classer les résultats de recherche et est impliqué dans toutes les requêtes.
En 2016, Andrey Lipattsev, stratège senior de la qualité de la recherche Google, dit RankBrain était l’un des trois signaux de classement les plus importants (avec contenu et Liens).
RankBrain continue de jouer un rôle essentiel dans les résultats de recherche aujourd’hui.
RankBrain diffère des facteurs de classement traditionnels en ce sens qu’il n’y a pas de moyen évident d’optimiser activement pour cela.
Comment optimiser les mots-clés ambigus ou les requêtes que personne n’a jamais saisies dans Google ?
La seule option est de fournir à Google autant d’informations que possible sur une page, ce que les propriétaires de sites devraient faire de toute façon s’ils créent un contenu holistique pour les utilisateurs.
On a posé cette question à Illyes une fois et Répondu avec un sentiment similaire :
« vous optimisez votre contenu pour les utilisateurs et donc pour RankBrain. cela n’a pas changé »
Dave Davies, contributeur VIP du Search Engine Journal, fournit des conseils plus avancés pour communiquer des informations à Google concernant différentes entités sur une page dans Un guide complet de l’algorithme Google RankBrain.
Image en vedette: Paulo Bobita / Search Engine Journal
![Facteurs De Classement: Réalité Ou Fiction? Brisons Quelques Mythes! [Ebook]](https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2022/08/rf-ebook-download-banner-62e8c6126ffe8-sej.jpg "Rankbrain Est-Il Un Facteur De Classement Dans La Recherche Google? 3")
window.addEventListener( 'load', function() { setTimeout(function(){ striggerEvent( 'load2' ); }, 2000); });
window.addEventListener( 'load2', function() {
if( sopp != 'yes' && addtl_consent != '1~' && !ss_u ){
!function(f,b,e,v,n,t,s) {if(f.fbq)return;n=f.fbq=function(){n.callMethod? n.callMethod.apply(n,arguments):n.queue.push(arguments)}; if(!f._fbq)f._fbq=n;n.push=n;n.loaded=!0;n.version='2.0'; n.queue=[];t=b.createElement(e);t.async=!0; t.src=v;s=b.getElementsByTagName(e)[0]; s.parentNode.insertBefore(t,s)}(window,document,'script', 'https://connect.facebook.net/en_US/fbevents.js');
if( typeof sopp !== "undefined" && sopp === 'yes' ){ fbq('dataProcessingOptions', ['LDU'], 1, 1000); }else{ fbq('dataProcessingOptions', []); }
fbq('init', '1321385257908563');
fbq('track', 'PageView');
fbq('trackSingle', '1321385257908563', 'ViewContent', { content_name: 'rankbrain-ranking-factor', content_category: 'seo' }); } });
