Les humains sont bons pour reconnaître les modèles, et ceux de Google ont reconnu que les mots clés, les backlinks, les âges de domaine, les balises de titre et les méta descriptions sont d’excellents facteurs qui peuvent être utilisés pour classer et classer les sites Web.
Cependant, reconnaître de tels modèles nécessite de collecter une grande quantité de données à partir desquelles tirer des enseignements, ce que les humains ne sont pas si bons à faire.
Les machines, en revanche, sont excellentes pour collecter des données, mais pas si bonnes pour reconnaître les modèles, déterminer comment ces modèles s’intègrent dans le tableau d’ensemble et comprendre ce qu’ils signifient. Fondamentalement, ils ne peuvent pas lire l’écriture sur le mur comme le peuvent les humains.
Par conséquent, les ordinateurs et les personnes doivent travailler ensemble pour effectuer le processus compliqué de collecte et d’analyse des informations trouvées sous les résultats d’un moteur de recherche. Ne serait-ce pas formidable si, d’une manière ou d’une autre, les deux pouvaient fusionner ?
Entrez RankBrain, l’intelligence artificielle d’apprentissage automatique de Google qui traite chaque jour une “très grande fraction” des résultats de recherche, l’IA qui non seulement collecte des données, mais en voit également les modèles.
Bonjour RankBrain. Qu’es-tu?
RankBrain n’a pas usurpé le trône du PageRank. Au contraire, cela fait partie de l’algorithme plus large qui prend les requêtes de recherche, interprète ce que l’utilisateur recherche et détermine comment répondre à cette demande de nouvelles manières.
Prenez le terme de recherche “Matt Cutts”, par exemple. Il y a quelques années, Google et d’autres moteurs de recherche auraient cherché des pages correspondant à ce terme exact. Aujourd’hui, l’algorithme de Google a une bien meilleure compréhension de qui est “Matt Cutts”.
La recherche de “Matt Cutts” peut également récupérer des pages et des informations qui correspondent à “Google spam team”, “SEO” ou même “cookie guy”. (Si vous ne savez pas pourquoi Matt Cutts a obtenu ce résultat, cherchez-le. C’est une histoire amusante.)
En bref, Google peut désormais mieux reconnaître les relations entre les mots : ce qu’ils signifient, à quels concepts ils se réfèrent et pourquoi ils ont été assemblés pour former un terme de recherche. RankBrain approfondit cette compréhension.
Selon Bloomberg, “il utilise l’intelligence artificielle pour intégrer de grandes quantités de langage écrit dans des entités mathématiques, appelées vecteurs, que l’ordinateur peut comprendre. Si RankBrain voit un mot ou une phrase avec laquelle il n’est pas familier, la machine peut deviner quels mots ou phrases pourraient avoir une signification similaire et filtrer le résultat en conséquence, ce qui la rend plus efficace pour gérer des requêtes de recherche inédites. . “
Pensez à RankBrain en tant qu’employé de Bed Bath and Beyond. Si vous entrez dans le magasin et dites que vous cherchez “ce truc en plastique qui extrait le jus d’un citron sans mettre de pépins dans la vinaigrette”, le vendeur, ou l’IA, synthétisera cette chaîne de mots et répondra : ” Oh, un presse-agrumes? Ceux-ci sont dans l’allée 11 ; suis-moi.”
RankBrain ? Vous ne voulez pas dire SkyNet ? Ou l’agent Smith ?
Non. RankBrain n’est pas sensible. Dire que RankBrain “apprend” ne signifie pas que vous pouvez vous asseoir avec lui, lui montrer les bases de l’algèbre et le laisser tomber pour résoudre des équations pour X.
Au lieu de cela, il est alimenté par le nombre de recherches historiques et leurs résultats, et extrapole ces informations pour faire des prédictions sur les recherches futures.
Si ces prédictions sont jugées assez précises, les humains qui conçoivent RankBrain publieront leur dernière version. Pour continuer l’analogie mathématique, c’est un peu comme un étudiant qui passe plusieurs tests pratiques SAT pour s’assurer qu’il peut obtenir un bon score avant de s’asseoir pour le vrai test.
Et RankBrain a montré qu’il peut très bien marquer.
Les ingénieurs de recherche de Google, qui écrivent les algorithmes qui sous-tendent les logiciels de recherche, ont été invités à examiner certains résultats de recherche et à deviner ce qui, selon eux, se classerait en tête. Ils ont plutôt bien réussi, choisissant les bons 70% du temps. RankBrain, cependant, avait raison 80% du temps.
En fait, Google a constaté que la désactivation de RankBrain “serait aussi préjudiciable aux utilisateurs que d’oublier de publier la moitié des pages sur Wikipédia”, a déclaré Greg Corrado, chercheur principal de Google, à Bloomberg.
D’accord, mais que fera RankBrain avec le référencement ? Va-t-il frapper nos châteaux de sable ?
Compte tenu du fait que Corrado a déclaré à Bloomberg que RankBrain est le “troisième signal le plus important contribuant à un résultat de requête de recherche”, il va de soi qu’il peut affecter et affecte le référencement.
Bien que Google ait commencé à implémenter RankBrain il y a quelques mois, cela n’a pas eu le même effet que Panda ou Penguin.
Au contraire, RankBrain a probablement aidé le référencement en incorporant des facteurs de recherche plus pertinents. Là où une pizzeria locale n’était peut-être pas aussi bien classée sur certaines pages de résultats locaux auparavant, elle peut maintenant gagner un meilleur classement, grâce à la perspicacité de RankBrain.
Pour l’instant, RankBrain ressemble moins à HAL 9000 ou Terminator T-800 qu’à Johnny 5 ou Wall-E : un ami, pas un ennemi.
Ma prédiction (entièrement humaine) est que les agences de référencement avisées commenceront à expérimenter, en particulier en ce qui concerne les petites entreprises et la recherche locale, pour savoir si elles peuvent lever le rideau sur RankBrain et apprendre ce qui le fait fonctionner, augmentant ainsi leur clientèle. ‘chances d’avancer dans les SERPs.
