Google en dit plus sur la manière dont l’IA influence ses résultats !

Depuis sa création, l’objectif de Google a toujours été de fournir la réponse la plus pertinente à une requête. C’est dans ce but que le moteur de recherche s’est développé en perfectionnant d’année en année son algorithme et ses méthodes d’indexation.

Au-delà de perfectionner ses techniques de traitement de l’information, Google doit également s’adapter aux changements liés à l’évolution du langage et des expressions. C’est pourquoi les mises à jour de Google sont nombreuses et régulières.

L’Intelligence Artificielle a alors été intégrée à l’algorithme dans le but de mieux appréhender le sens des requêtes.

Aujourd’hui, Google n’a pas un seul modèle d’IA mais plusieurs, qui fonctionnent ensemble pour atteindre le meilleur niveau de pertinence.

Le tout premier système d’Intelligence Artificielle intégré à la recherche Google fut « RankBrain ». Ce système de Machine Learning a été incorporé de manière à mieux comprendre comment les mots étaient liés aux concepts.

Grâce à RankBrain Google est capable de mettre en relation les différents mots d’une requête avec des concepts du monde réel afin de fournir la réponse recherchée.

En 2018 c’est le Neurol Matching qui entre en jeu avec un modèle permettant de mieux comprendre comment les requêtes sont liées aux pages. Grâce à ce système d’Intelligence Artificielle, l’algorithme est capable de comprendre le lien d’une requête avec des concepts sous-jacents beaucoup plus subtiles.

Lâ ou la correspondance neuronale s’exerce particulièrement c’est sur la manière dont Google va récupérer dans son index, les informations correspondantes aux concepts et les proposer en résultats de recherche.

BERT (Bidirectional Encoder Représentations from Transformers), correspond à l’intelligence artificielle impliquée dans la compréhension du langage naturel. BERT permet à Google de comprendre le sens d’une requête en fonction de la combinaison des mots qui la compose.

Ainsi, cette Intelligence Artifcielle permet à Google de prendre en considération les mots de liaison et les déterminants qui donnent du sens à une requête.

La compréhension complexe du langage qu’offre BERT permet un classement plus pertinent des résultats de recherche.

MUM (Multitask Unified Model) qui signifie : Modèle Unifié Multitâche, est le dernier modèle d’Intelligence Artificielle développé par Google.

Cette nouvelle IA serait « 1000 fois plus puissante que BERT » d’après les dires de Google.

Elle est formée sur 75 langues différentes ce qui lui permet non seulement de comprendre mais également de générer du langage dans plusieurs langues.

C’est ici toute la force de MUM, qui peut alors rechercher les informations dans plusieurs langues et les transférer afin de proposer les résultats les plus pertinents sur un sujet donné.

MUM est multimodal ce qui signifie qu’elle peut traiter simultanément des informations provenant d’un format textuel et visuel (à partir d’une image). Google projette même une utilisation étendue au traitement des vidéos et audio.

La connaissance de 75 langages et la capacité de traitement multimodal de l’information offre à MUM une meilleure compréhension du monde. Elle est ainsi capable de traiter des requêtes complexes et d’apporter des réponses encore plus pertinentes.

Pour le moment MUM ne fait pas encore partie intégrante de l’algorithme de Google, elle suit le processus « d’application responsable de modèle d’IA à la recherche » mis en place par le moteur de recherche.

Google prévoit d’introduire de plus en plus d’expériences alimentées par MUM dans la recherche au cours de l’année 2022 et dans les années à venir.

Le déploiement de MUM va influencer la manière dont sont générés les résultats de recherches. L’ajout de cette IA à l’algorithme ne changera pas les bonnes pratiques SEO énoncés jusqu’à aujourd’hui. Néanmoins elle donnera plus d’importances à certains critères.

Voici donc les points à ne pas négliger pour un bon référencement en 2022.

La compréhension complexe des informations permise par MUM aura pour conséquences une sélection plus poussée et un classement plus précis des résultats de recherche sur une requête donnée.

C’est pourquoi vos contenus devront non seulement être de très bonne qualité mais également répondre de manière pertinente aux requêtes de vos cibles.

Le moteur de recherche aura une compréhension pointue de leur demande et choisira un contenu tout aussi pointu.

La connaissance des besoins de vos cibles sera donc déterminante pour produire le contenu qui saura répondre aux requêtes et aux intentions de recherches qu’elles expriment.

MUM montre une compréhension plus poussée du langage. Elle est 1000 fois plus puissante que BERT sur ce point. La prise en compte du langage naturel et sa compréhension sera extrêmement importante à la fois pour analyser la recherche mais également pour récupérer l’information et la proposer.

A cela se couple l’augmentation des recherches vocales (24,1% des internaute en 2021) ce qui rend de plus en plus essentiel l’utilisation d’un langage plus « naturel » dans vos contenus mais également vos balises.

De plus, les foyers sont de plus en plus équipés de dispositifs « smart home » (12,3% des foyers en France c'est +17% en 2021), ce qui rend l’accès à la recherche vocale de plus en plus facile et projettent une utilisation encore plus accrue dans les prochaines années.

L’une des grandes forces de MUM est sa capacité à traiter en simultané l’information sur un format texte et image. Cette nouvelle manière de traiter et combiner les informations donne d’autant plus d’importance aux visuels que vous intégrez dans votre site web.

Avant, l’attribut alt était le seul moyen de décrire le contenu d’une image auprès de Google. Avec l’arrivé de MUM il aura non seulement l’information du texte alternatif mais également l’aspect visuel de l’image.

C’est pourquoi il sera essentiel d’intégrer à vos contenus des visuels pertinents et représentatifs du sujet que vous traitez.

A la fois car cela fera partie intégrante de la manière dont Google traitera vos contenus mais également pour répondre aux nouvelles habitudes de recherches des utilisateurs. (29,5% des utilisateurs d’internet en 2021 dont 34% chez les 16-24 ans)

- Plusieurs IA combinées

RankBrain : Mise en relation des mots avec des concepts
Neurol Matching : Meilleur compréhension des concepts sous-jacents
BERT : Meilleur compréhension du sens et du contexte
MUM : Une AI multimodal avec une compréhension du monde très poussée

- MUM prochainement déployée à l’ensemble de la recherche

- Les bonnes pratiques SEO à ne pas négliger

• Contenu de qualité
• Langage Naturel
• Visuels qualitatifs

Sources :
"How AI powers great search results" - Blog Google 
"MUM: A new AI milestone for understanding information" - Blog Google
"DIGITAL 2022: GLOBAL OVERVIEW REPORT" - Data Reportal