L’intelligence artificielle, loin d’être un buzzword qui disparaîtra aussi vite qu’il est apparu, s’impose dans de plus en plus de domaines et est amenée à intégrer nos vies de façon pérenne dans un horizon pas si lointain.
Quel est le rapport entre le référencement et l’intelligence artificielle ? En quoi le machine learning et le SEO sont-ils liés et à quoi s’attendre dans un futur proche ? Voici le point de vue de l’agence de référencement doingenia, notre partenaire Netlinking.
Avant toute chose : saisir le fonctionnement des moteurs de recherche
Pour bien comprendre quels sont les enjeux pour le SEO derrière le développement des IA, il est important de commencer par appréhender un minimum le fonctionnement des moteurs de recherche.
Internet compte des milliards et des milliards de pages. Le rôle d’un moteur de recherche est de les identifier, de les classer et de proposer des résultats pertinents face aux requêtes des internautes. Pour ce faire :
- Des robots d’indexation explorent sans cesse les pages du Web.
- Selon un algorithme pointu, en perpétuelle évolution, ils classent les pages.
- De nombreux critères sont passés au crible : qualité du contenu, maillage interne, temps de chargement de la page, etc. Au total, plus de 200 éléments sont pris en compte.
- Quand un internaute effectue une recherche sur Internet, le moteur de recherche est ainsi en mesure de lui apporter une réponse, basée sur le classement fait par ses robots d’indexation.
A noter : on désigne couramment les pages de résultats des moteurs de recherche par l’acronyme SERP (Search Engine Result Pages).
Qu’entend-on exactement par Intelligence Artificielle ?
Le terme « intelligence artificielle » est de plus en plus utilisé, dans différents domaines, et peut donc englober diverses définitions. Beaucoup d’entre nous l’associent le plus souvent aux avancées technologiques liées à la robotique.
Même si c’est en partie vrai, l’intelligence artificielle ne se réduit pas à cela. En effet, on peut parler d’intelligence artificielle dès lors que, par le biais de la technologie, on réussit à reproduire une faculté associée d’ordinaire à l’intelligence humaine : planification, résolution de problèmes plus ou moins complexes, apprentissage, etc.
Les champs d’application de l’intelligence artificielle sont infinis, et nous évoluons déjà dans un monde où l’IA impacte concrètement notre quotidien : recherche vocale, conversation avec des chatbots, reconnaissance biométrique, etc.
Le SEO n’y coupe pas : la place de l’intelligence artificielle ne fait que s’y intensifier au fil des ans. Les usages se développent constamment, en passant de l’automatisation de recherche de mots-clés… à la génération de contenus automatiques (bulletins météo, analyses boursières, etc.).
Rankbrain : quand le machine learning vient bousculer le SEO
Quand on pense intelligence artificielle et SEO, le premier usage qui vient à l’esprit de tous est sans aucun doute Google RankBrain.
Annoncée en 2015 par Greg Corrado, la technologie RankBrain de Google permet à l’algorithme utilisé par les robots d’indexation d’évoluer au plus près des besoins des internautes, grâce à sa capacité de deep learning.
Le deep learning se base sur un système complexe, assez similaire à celui d’un réseau de neurones, permettant l’auto-apprentissage, grâce au traitement d’un grand nombre de données. Les avancées dans le domaine du deep learning des machines sont donc étroitement liées à l’augmentation de la puissance de calcul des ordinateurs, et l’émergence du big data.
RankBrain est ainsi capable :
- d’analyser le comportement et les interactions des internautes avec le moteur de recherche ;
- de compiler une quantité de données colossale l’aidant à mieux comprendre le sens derrière les requêtes, notamment de longue traîne ;
- et d’en tirer les leçons nécessaires pour améliorer les résultats de recherche proposés par Google.
L’objectif est clair : être en mesure de personnaliser l’expérience utilisateur, de répondre au maximum aux attentes des internautes, et même de les anticiper.
Les analyses de RankBrain comptent désormais parmi les critères de ranking les plus utilisés par les robots d’indexation de Google. Grâce à sa capacité d’apprentissage, RankBrain est en perpétuelle évolution et devient petit à petit le contributeur principal de l’amélioration continue des SERP de Google.
Référencement naturel : comment s’adapter aux nouveaux standards d’exigence de RankBrain ?
Plus que jamais, l’intelligence artificielle de Google appelle à des contenus pertinents et de qualité. Pour continuer à être dans la course du positionnement de votre site sur la première page de Google, vous devez adopter ces bons réflexes :
- Utilisez un champ lexical riche : l’algorithme Google RankBrain va au-delà de l’analyse d’un mot-clé unique, ou d’un champ restreint de mots-clés triés sur le volet. Au contraire, il est capable d’exploiter un champ sémantique très large, il devient donc capital de décliner intelligemment le vocabulaire autour du thème traité sur la page. Le contenu doit refléter l’intention derrière la requête de l’internaute.
- Spécialisez-vous : avec le statut d’expert sur votre thématique, RankBrain aura tendance à favoriser vos pages, versus un site plus généraliste.
Planifiez des prises de parole régulières : des nouvelles pages publiées fréquemment sur vos sites Web, et/ou des actualisations de vos pages existantes restent un impératif pour se positionner durablement dans les résultats de Google.
Quelles nouveautés nous réserve l’IA dans le domaine du SEO ?
Le SEO et l’intelligence artificielle ont un avenir commun prometteur. De nombreux nouveaux usages émergent déjà :
- La banalisation de la génération de contenus automatique : sur certains types de contenus, l’automatisation est déjà en marche (résultats sportifs, bulletins météo, etc.). A terme, les IA seront capables de produire des contenus spécialement élaborés pour les internautes, en fonction de leur historique et de leur intention de recherche.
- Une meilleure gestion des données en temps réel : collecter des données, les analyser, c’est bien, mais pouvoir agir immédiatement sur la base de cette analyse, c’est encore mieux. Le rêve pour mettre en place des stratégies d’analyse prédictive efficaces et réactives.
- Le clustering : les algorithmes de clustering proposent des analyses de plus en plus poussées pour exploiter au mieux des listes de mots-clés et d’expressions, et dégager des tendances.
La reconnaissance d’images : certaines IA sont désormais capables de décomposer des images et vidéos, de reconnaître les éléments y figurant, voire de produire un texte expliquant ce qu’elles ont vu et compris.
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