Tout comme la plupart des mises à jour d’algorithmes de Google, RankBrain est enveloppé de mystère, RankBrain est l’un des composants les plus essentiels de l’algorithme principal de Google et le seul système d’apprentissage automatique qu’il utilise actuellement.
Dans cet article, vous obtiendrez des réponses aux questions les plus fréquemment posées, notamment sur le fonctionnement réel de RankBrain, les modifications apportées au référencement et l’optimisation de son référencement.
Comment tout a commence
Juste avant que nous ne revenions à RankBrain, laissez-moi vous raconter une brève histoire de ce qu’il est né. Je suis sûr que vous vous souviendrez qu’internet, il y a 10 ans, était un vieux bazar: les sites spammés fixaient les classements, les propriétaires de sites Web achetaient des liens, et le référencement était loin d’être considéré comme un jeu équitable.
Mais en 2011, tout a changé pour toujours lorsque Google s’est rendu compte que la qualité et des résultats pertinents devaient être la priorité Le moteur de recherche a donc lancé une révolution dans le domaine du référencement, en pénalisant et en déclassant les sites peu fiables avec ses mises à jour Panda (2011) et Penguin (2012). Peu après que des sites de qualité supérieure aient commencé à se classer aux premières positions, Google a défini la voie à suivre pour améliorer sa pertinence.
À l’époque, Google examinait différents mots dans une requête pour déterminer l’intention de recherche, ce qui ne fonctionnait pas toujours. C’est pourquoi il a proposé la mise à jour Hummingbird (2013), qui a fait une percée dans la recherche sémantique en prenant en compte une combinaison de mots-clés ainsi que leur contexte. Cependant, les résultats de la recherche étaient encore loin d’être parfaitement pertinents, car l’algorithme ne savait pas comment traiter les requêtes de recherche inconnues qui apparaissaient constamment. En fait, environ 15% des requêtes que Google traite quotidiennement sont nouvelles. Deux ans plus tard, en octobre 2015, Google a donc introduit RankBrain, dont le but était de traiter des requêtes de recherche jamais vues auparavant et de prédire le meilleur résultat pour celles-ci.
1 Qu’est-ce que RankBrain ?
RankBrain est le nom utilisé par Google pour un système d’apprentissage automatique utilisé pour traiter des requêtes inconnues et uniques et les associer à des recherches déjà existantes, fournissant ainsi aux utilisateurs des résultats de recherche plus pertinents.
Bien que l’algorithme ait été mis en service en avril 2015, il a d’abord été mentionné publiquement dans un entretien avec Greg Corrado, chercheur principal chez Google, à Bloomberg en octobre 2015.
2 Comment RankBrain fonctionne-t-il?
RankBrain utilise des « entités », des objets spécifiques sur lesquels Google connaît certains faits, tels que des personnes, des lieux et des objets. À l’aide d’un algorithme mathématique, il divise ensuite les entités en vecteurs de mots plus spécifiques conduisant à certaines SERP. Naturellement, des vecteurs de mots similaires conduisent à des SERP similaires.
La meilleure chose à propos des entités est que Google a déjà collecté de nombreuses informations à leur sujet et peut immédiatement fournir les résultats de recherche les plus précis pour votre requête. Cependant, lorsque RankBrain rencontre une requête inconnue, il recherche le vecteur le plus similaire à la requête d’origine et renvoie les résultats.
Au fil du temps, Google affine les résultats d’une requête de recherche qui était auparavant inconnue en fonction des interactions de l’utilisateur et des modèles de recherche. RankBrain analyse les résultats que les utilisateurs recherchent après avoir saisi la même requête de recherche. S’il remarque que de nombreux utilisateurs préfèrent un résultat de recherche particulier à d’autres, RankBrain le jugera plus pertinent et le classera probablement mieux pour les autres requêtes de ce type.
RankBrain montre également d’excellents résultats en matière de compréhension des requêtes orientées négatives – des expressions de mots clés contenant des mots tels que « sans » ou « pas ». À l’époque, Google ignorait tout simplement ces mots.
3 Quelles sont les requêtes affectées par RankBrain?
En 2015, lorsque RankBrain venait juste d’être déployé, il n’était utilisé que dans 15% des recherches Google. Cependant, en 2016, lorsque RankBrain a déclaré des résultats étonnamment bons, la confiance de Google dans le système d’apprentissage automatique a commencé à croître. Néanmoins, RankBrain ne traite pas toutes les requêtes et se spécialise principalement dans les requêtes peu claires pour Google. Comme Steven Levy l’a clairement indiqué, « RankBrain n’est probablement pas impliqué dans chaque requête, mais dans beaucoup de requêtes. »
La logique derrière RankBrain de ne pas être impliqué dans le traitement de toutes les requêtes est assez simple: lorsque Google a confiance en la signification d’une requête, RankBrain ne lui sert à rien. Il entre dans le jeu uniquement lorsque Google ne peut pas comprendre en quoi consiste une requête donnée.
4 Qu’est-ce que l’apprentissage par machine et l’intelligence artificielle ?
Pour que vous puissiez mieux comprendre RankBrain, il est important que vous ayez également une idée de ce que sont l’apprentissage par machine et l’intelligence artificielle. La chose avec ces deux est qu’ils sont étroitement imbriqués et, par conséquent, assez souvent mal interprétés.
En résumé, l’intelligence artificielle est un concept beaucoup plus large de machines capables de réaliser des tâches nécessitant normalement une intelligence humaine, telles que la perception visuelle, la reconnaissance de la parole, la prise de décision et la traduction entre les langues.
En ce qui concerne l’apprentissage automatique, il s’agit d’une application de l’intelligence artificielle qui peut apprendre par elle-même sans être explicitement programmée. C’est exactement ce que RankBrain fait: il apprend et s’améliore automatiquement en fonction de son expérience passée.
5 Qu’est-ce que neural matching?
le nouvel algorithme de Google : le neural matching est un système basé sur l’IA que Google a commencé à utiliser en 2018 principalement pour comprendre le lien entre les mots et les concepts. C’est comme un système super synonyme. Les synonymes sont des mots étroitement liés à d’autres mots.
En un mot, la mise en correspondance neuronale est un système qui aide Google à mieux relier les mots aux recherches afin de fournir les résultats de recherche les plus pertinents.
6 Comment RankBrain diffère entre les neural matching ?
Sachant que RankBrain et neural matching sont des systèmes basés sur l’IA, ils diffèrent encore beaucoup.
– RankBrain aide Google à mieux relier les pages aux concepts
– neural matching permet à Google de mieux associer les mots aux recherches.
Et il n’y a rien que les chercheurs spéciaux ou les webmasters doivent faire. Celles-ci font partie de nos systèmes centraux conçus pour accroître naturellement la compréhension. »
Sur la base de ces seuls commentaires que nous avons reçus de Google jusqu’à présent, la principale différence entre ces deux projets est qu’ils effectuent des tâches différentes. La mise du neural matching a pour objectif principal de relier les requêtes à certains concepts, formant ainsi ce que Danny Sullivan appelle un « système super-synonyme ». RankBrain entre ensuite dans le jeu et renvoie les SERP les plus pertinents en fonction du comportement historique des utilisateurs.
Bien que RankBrain et le neural matching fassent des choses différentes, ils ont toujours quelques points en commun: ils comprennent assez bien la compréhension du langage naturel et la signification des requêtes de recherche.
7 RankBrain fait-il partie de Hummingbird?
Hummingbird est l’algorithme de recherche global de Google, composé de nombreuses parties différentes responsables de certaines tâches. RankBrain fonctionne également sous Hummingbird, étant responsable du traitement des requêtes uniques – il ne gère pas toutes les recherches, comme le ferait uniquement un algorithme majeur.
8 RankBrain est-il un signal de classement?
Dans l’interview avec Bloomberg, Greg Corrado a dit:
« RankBrain est l’un des » centaines « de signaux qui entrent dans un algorithme qui détermine quels résultats apparaissent sur une page de recherche Google et où ils sont classés. En quelques mois, il a été déployé, RankBrain est devenu le troisième facteur le plus important. signal contribuant au résultat d’une requête de recherche « .
Selon ce que vous venez de lire, RankBrain est un signal de classement. Cependant, cette déclaration dépend encore énormément de ce que vous considérez comme un signal de classement. Dans un sens plus traditionnel, les signaux de classement correspondent à certaines caractéristiques du site Web (mots clés de votre page, nombre de backlinks, autorité de la page, etc.) prises en compte par les algorithmes des moteurs de recherche lors de l’attribution d’un classement. Donc, si nous regardons les signaux de classement de ce côté, RankBrain n’est certainement pas un signal de classement – ce n’est pas une caractéristique de site Web et il n’y a pas de score RankBrain (au moins, personne ne le sait). C’est pourquoi, à mon avis, RankBrain est davantage un mécanisme de traitement de mots clés qu’un facteur de classement.
Mais si nous regardons d’un autre point de vue, en considérant un signal de classement comme faisant partie de l’algorithme qui participe au processus de classement, alors RankBrain peut définitivement être qualifié de signal de classement.
9 Comment RankBrain a changé le référencement?
Maintenant que RankBrain vise à mettre en relation les chercheurs avec les résultats les plus pertinents possibles, l’intention de recherche est devenue une priorité. C’est pourquoi RankBrain ne privilégie que les pages qui répondent réellement à ses exigences – répondez aux questions des chercheurs, autorisez les transactions ou fournissez une information complète sur le sujet indiqué dans la requête. En résumé, l’optimisation efficace du contenu aujourd’hui est impossible sans comprendre l’intention de recherche et d’effectuer des recherches par mot clé.
Une autre chose qui a définitivement changé notre façon de faire du SEO est le recentrage de l’optimisation du contenu des mots-clés sur les sujets. Je suppose que la majorité des référenceurs n’étonnent pas que le concept d’un mot-clé-une page soit vraiment mort. Cela signifie qu’à l’ère RankBrain, tout ce que vous avez à faire est d’intégralité – il est impossible d’obtenir un classement élevé en créant de nombreuses pages couvrant différentes variantes de mots clés.
10 Comment optimiser pour RankBrain?
- Utiliser le langage naturel
En gros, la seule et unique recommandation sur l’optimisation de RankBrain que nous avons reçue jusqu’à présent est venue de Gary Illyes, analyste des tendances pour les webmasters chez Google, qui a déclaré ceci:
«L’optimisation pour RankBrain est en fait très facile, et c’est quelque chose que nous disons probablement depuis 15 ans maintenant, c’est – et nous vous le recommandons – d’écrire en langage naturel. Essayez d’écrire un contenu qui semble humain. Si vous essayez d’écrire comme une machine, RankBrain sera simplement dérouté et vous poussera probablement en arrière.
Mais si vous avez un site de contenu, essayez de lire certains de vos articles ou ce que vous avez écrit, et demandez aux gens si cela semble naturel. Si cela semble conversationnel, si cela ressemble à un langage naturel que nous utiliserions dans votre vie quotidienne, alors vous êtes optimisé pour RankBrain. Si ce n’est pas le cas, vous n’êtes pas optimisé. »
Je suis à peu près sûr que cette recommandation officielle de Google ne vous surprendra pas et que vous créez déjà du contenu que vous ciblez en premier lieu. Cependant, il reste encore quelques points à prendre en compte lors de l’optimisation pour RankBrain.
- Découvrez l’intention de recherche
Comme je l’ai déjà mentionné, la tâche ultime de RankBrain est de vous fournir les résultats de recherche les plus pertinents possibles. Par conséquent, il est extrêmement important que vos pages correspondent à l’intention de recherche souhaitée, car elle implique presque toujours un CTR élevé.
La première étape de l’optimisation de RankBrain consiste donc à comprendre l’objectif de recherche derrière vos mots clés. Tapez simplement vos mots-clés dans le champ de recherche, puis examinez les résultats fournis par Google et essayez de déterminer les intentions de recherche derrière vos mots-clés.
