Algorithme Google DeepRank : Révéler son impact sur les classements de recherche

L'algorithme DeepRank de Google a suscité l'intérêt et des discussions parmi les experts SEO et les professionnels du marketing numérique depuis sa mise en œuvre. Introduit en octobre 2019, DeepRank est en fait le même que BERT, qui signifie Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Cet algorithme de recherche avancé de Google utilise le traitement du langage naturel (NLP) et des techniques d'apprentissage profond en coulisses pour mieux comprendre le contexte et les nuances du langage humain, ce qui permet à Google de faire apparaître plus facilement des réponses plus pertinentes et plus précises sur les pages de résultats des moteurs de recherche (SERP) pour ses utilisateurs Google a lancé DeepRank en octobre 2019 : DeepRank est BERT.

L'objectif principal de DeepRank est d'améliorer l'expérience des utilisateurs en matière de recherche en comblant le fossé entre le langage humain et les algorithmes basés sur la machine. Cette approche innovante permet à Google de mieux comprendre en temps réel l'intention qui sous-tend les requêtes et de fournir des résultats de recherche qui correspondent étroitement aux attentes de l'utilisateur, même si son choix de mots n'est pas tout à fait exact ou clair. Google DeepRank : L'élaboration d'une mise à jour d'algorithme - Search Engine Journal. Avec les améliorations continues des mises à jour de l'algorithme de Google et les avancées dans le domaine du NLP et de l'apprentissage profond, l'algorithme DeepRank est appelé à jouer un rôle crucial dans l'élaboration de l'avenir de l'optimisation des moteurs de recherche ou de la stratégie SEO et des stratégies de marketing en ligne.

Algorithme Google DeepRank

L'algorithme Google DeepRank est un développement important dans la technologie des moteurs de recherche visant à améliorer la pertinence des résultats de recherche en comprenant le langage d'une manière plus humaine. Lancé en octobre 2019DeepRank utilise des méthodes d'apprentissage en profondeur pour améliorer ses capacités de traitement du langage, ce qui permet aux utilisateurs d'obtenir des résultats de recherche plus précis et plus pertinents.

DeepRank est une évolution de BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), un système de codage et d'analyse des données. traitement du langage naturel conçu pour comprendre le contexte et dégager le sens de structures linguistiques complexes. En tant que Les points forts du Search Engine JournalEn janvier 2009, Google a publié de plus amples informations sur le développement et la mise en œuvre de l'algorithme DeepRank dans une vidéo décrivant sa création.

L'objectif principal de Google DeepRank est d'offrir aux utilisateurs une expérience de recherche plus intuitive et plus pertinente. Pour y parvenir, le système algorithme analyse :

1. Mots et phrases de recherche
2. Contexte des termes de recherche
3. Intention de l'utilisateur basée sur l'historique de son comportement de recherche

En approfondissant ces facteurs, DeepRank peut mieux interpréter les requêtes complexes et ambiguës, et pas seulement les snippets, ce qui permet d'obtenir des résultats de recherche plus satisfaisants.

Un aspect important à noter est la l'amélioration continue de l'algorithme. Google investit massivement dans le perfectionnement de DeepRank, en s'appuyant sur l'énorme quantité de données de recherche et de commentaires d'utilisateurs qu'il recueille. Cette approche garantit que l'algorithme reste à jour et qu'il peut répondre de manière efficace et efficiente aux besoins en constante évolution des utilisateurs.

En résumé, l'algorithme Google DeepRank représente une avancée majeure dans la technologie de recherche, offrant aux utilisateurs une interface plus intuitive et plus attrayante. expérience de recherche. En tenant compte de l'intention de l'utilisateur, du contexte et des schémas linguistiques complexes, DeepRank vise à fournir des résultats de recherche précis et pertinents afin d'améliorer l'expérience globale de l'utilisateur.

Algorithmes et apprentissage automatique

Apprentissage profond et IA

Google DeepRank est un algorithme qui utilise l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle (IA) pour fournir des résultats de recherche plus pertinents. Il s'appuie sur les fondements de apprentissage profond qui permettent aux modèles d'IA d'analyser les données en utilisant plusieurs couches de traitement de l'information. Ces modèles d'apprentissage profond sont devenus de plus en plus sophistiqués au fil des ans, avec davantage de paramètres et de plus grandes quantités de données d'entraînement aboutir à des résultats transformateurs pour l'apprentissage automatique.

Traitement du langage naturel

L'un des éléments clés de DeepRank est l'accent mis sur les éléments suivants le traitement du langage naturel (NLP)qui permet aux moteurs de recherche de mieux comprendre et traiter le langage humain. En intégrant le NLP, DeepRank peut interpréter des requêtes complexes et fournir des résultats plus précis, de la même manière qu'un ami humain pourrait répondre dans une conversation par message texte.

BERT et RankBrain

DeepRank s'appuie sur deux avancées significatives de la technologie de recherche de Google : BERT et RankBrain. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est un modèle qui utilise des techniques d'apprentissage profond pour comprendre le contexte des requêtes de recherchetandis que RankBrain est un système d'apprentissage automatique de l'IA qui aide à interpréter les requêtes complexes. DeepRank s'ajoute à ces avancées en intégrant la compréhension du contexte linguistique de BERT dans l'aspect classement de la recherche, ce qui améliore considérablement la pertinence des résultats de recherche.

Résultats de recherche et classement

Contexte et signification

L'algorithme DeepRank de Google s'attache à comprendre le contexte et le sens des requêtes de recherche afin de fournir des résultats plus pertinents et plus précis. En utilisant des techniques avancées de traitement du langage naturel, l'algorithme est capable d'interpréter les nuances du langage humain, ce qui lui permet de mieux comprendre l'intention du chercheur et de fournir des résultats plus pertinents. Le besoin spécifique de l'utilisateur est satisfait par l'analyse des relations entre les mots et les phrases, en tenant compte des synonymes, des homonymes et d'autres complexités du langage.

Orthographe et mots vides

Outre le contexte et la signification, Google DeepRank traite des problèmes courants tels que les fautes d'orthographe et l'utilisation de mots vides dans les requêtes de recherche. En tenant compte des fautes d'orthographe potentielles et en filtrant les mots vides non pertinents, l'algorithme peut fournir des résultats très pertinents même lorsque la requête de l'utilisateur contient des inexactitudes. Cela permet de s'assurer que les utilisateurs reçoivent des informations précises et utiles malgré des erreurs mineures dans leurs requêtes. requêtes de recherche.

Requêtes de recherche

Les requêtes de recherche, telles qu'elles sont saisies par les utilisateurs, sont la clé de l'algorithme DeepRank de Google. L'algorithme utilise des techniques avancées pour traiter et comprendre ces requêtes afin de fournir les résultats de recherche les plus pertinents. Les principaux aspects pris en compte dans le classement des résultats de recherche sont les suivants :

1. Pertinence : L'algorithme analyse le contenu des pages web pour détecter la présence de mots-clés et d'expressions correspondant à la requête de recherche.
2. Qualité : les contenus de haute qualité sont privilégiés par rapport aux contenus de faible qualité. Cette qualité est évaluée sur la base de divers facteurs tels que l'expertise de l'auteur, la présence de preuves à l'appui et l'expérience globale de l'utilisateur.
3. Comportement de l'utilisateur : L'algorithme prend en compte la manière dont les utilisateurs interagissent avec les résultats de recherche. Il s'agit notamment du taux de clics, du temps passé sur une page et de la fréquence de retour sur la page de résultats.

En comprenant le contexte et le sens des requêtes de recherche, en s'attaquant aux problèmes d'orthographe et de mots vides et en tenant compte du comportement des utilisateurs, Google DeepRank est en mesure de fournir aux utilisateurs des résultats de recherche plus précis et plus pertinents.

Notes de bas de page

1. Google DeepRank : L'élaboration d'une mise à jour d'algorithme
2. Guide des systèmes de classement de Google Search
3. Classement des résultats - Comment fonctionne la recherche Google

Référencement et contenu

Pages et liens

L'algorithme DeepRank de Google a établi une nouvelle norme pour le référencement et la création de contenu. Il donne la priorité aux contenus qui comprennent le langage comme le font les humains. Il est donc essentiel pour les spécialistes du marketing de se concentrer sur la création de contenus de haute qualité, pertinents et naturels (source). Par conséquent, on ne saurait trop insister sur l'importance de pages et de liens attrayants et informatifs.

Pour obtenir un meilleur classement dans les moteurs de recherche, les pages web doivent apporter de la valeur aux utilisateurs, afin qu'ils restent plus longtemps sur le site et qu'ils aient plus de chances de partager la page avec d'autres personnes. Un moyen efficace d'y parvenir consiste à :

• Utilisation de titres et de sous-titres clairs pour diviser le contenu
• Inclure des images et des éléments multimédias pertinents pour améliorer l'expérience de l'utilisateur
• Incorporer les données internes et externe des liens pour étayer le contenu

Tendances en matière de référencement

À mesure que les moteurs de recherche évoluent et que l'algorithme DeepRank s'impose, certaines tendances en matière de référencement émergent et façonneront l'avenir du secteur. Voici quelques-unes de ces tendances :

1. Optimisation de la recherche vocale : Les appareils à commande vocale étant de plus en plus répandus, les spécialistes du marketing doivent optimiser leur stratégie de recherche vocale. contenu pour répondre aux besoins de cette base croissante d'utilisateurs. Cela peut impliquer l'utilisation d'un langage plus naturel et l'accent mis sur la conversation. mots-clés.
2. Indexation "mobile-first" : Google a évolué vers l'indexation mobile-first, donnant la priorité aux sites adaptés aux mobiles dans les résultats de recherche. Il est essentiel de veiller à ce que les sites soient réactifs et se chargent rapidement sur les appareils mobiles pour obtenir un meilleur classement.
3. Recherche sémantique : DeepRank s'appuie sur les fondements de la recherche sémantique. BERTLe moteur de recherche Google est un algorithme qui améliore la capacité de Google à comprendre le contexte et la signification des requêtes de recherche. Les spécialistes du marketing devraient se concentrer sur SEO sémantique visant à créer un contenu qui anticipe les intentions de l'utilisateur et fournit des informations complètes.

En restant attentifs à ces tendances, les spécialistes du marketing et les créateurs de contenu peuvent adapter leurs stratégies pour s'aligner sur l'algorithme DeepRank de Google et améliorer ainsi le classement de leur site web dans les moteurs de recherche et la visibilité pour les utilisateurs.

Les algorithmes de Google

Colibri, Panda, Pingouin et Pigeon

Google met constamment à jour ses algorithmes de recherche afin de fournir aux utilisateurs des résultats plus précis et plus pertinents. Parmi les algorithmes les plus connus, citons Hummingbird, Panda, Penguin et Pigeon. Ces algorithmes ont été conçus pour répondre à des problèmes spécifiques, tels que la compréhension des requêtes en langage naturel ou la pénalisation des contenus de mauvaise qualité. En voici un bref aperçu :

• Colibri : Introduit en 2013, cet algorithme se concentre sur la compréhension du contexte des requêtes de recherche plutôt que sur la correspondance des mots-clés. Il utilise des techniques de recherche sémantique pour améliorer les résultats des requêtes complexes ou conversationnelles.
• Panda : Lancé en 2011, l'objectif principal de Panda est d'identifier et de pénaliser les sites web ayant un contenu de faible qualité, un contenu dupliqué ou un contenu mince. Cela permet de s'assurer que les sites web de haute qualité obtiennent un meilleur classement dans les résultats de recherche.
• Pingouin : Introduit en 2012, Penguin cible les sites web qui utilisent des pratiques manipulatrices de construction de liens pour améliorer leur classement dans les moteurs de recherche. Il évalue la qualité des liens retour et pénalise les sites web dont le profil de liens n'est pas naturel.
• Pigeon : Lancé en 2014, Pigeon se concentre sur l'amélioration de la qualité de la vie. recherche locale résultats. Il utilise divers signaux, tels que la localisation de l'utilisateur, pour fournir des résultats locaux plus précis et plus pertinents.

PageRank et Knowledge Graph

Outre ces mises à jour ciblées de l'algorithme, le cœur de l'algorithme de recherche de Google repose sur deux éléments importants : le PageRank et le Knowledge Graph.

• PageRank : Développé par Larry Page et Sergey Brin, cofondateurs de Google, le PageRank est un algorithme mathématique qui attribue une note aux pages web en fonction de leur importance. Ce score est calculé à partir du nombre de liens entrants et sortants. L'idée est qu'une page avec plus de liens entrants de haute qualité aura un PageRank plus élevé et devrait être mieux classée dans les résultats de recherche.
• Le graphe de la connaissance : Introduit en 2012, le Knowledge Graph est un moteur de recherche sémantique qui comprend les relations entre différentes entités, telles que les personnes, les lieux et les choses. Il rassemble des informations provenant de diverses sources pour créer une vaste base de données qui peut être utilisée pour comprendre les requêtes en langage naturel et fournir des résultats de recherche plus précis.

Ces algorithmes et composants fonctionnent ensemble pour fournir aux utilisateurs les informations les plus pertinentes et les plus utiles lorsqu'ils effectuent des recherches en ligne. Comme Google continue d'innover, ses algorithmes de recherche évolueront sans aucun doute pour mieux comprendre le réseau complexe d'informations et les besoins en constante évolution des utilisateurs.

Processus d'approbation

Comité de lancement

L'algorithme Google DeepRank a fait l'objet d'un processus d'approbation approfondi avant d'être mis en œuvre. L'algorithme Comité de lancement a joué un rôle crucial dans ce processus. Ce comité est composé d'ingénieurs et de chercheurs expérimentés de Google qui examinent, analysent et fournissent des commentaires sur les mises à jour d'algorithmes proposées avant leur lancement.

Essais et modifications

Avant que l'algorithme n'atteigne le comité de lancement, il est soumis à des tests et à des modifications afin d'évaluer son efficacité à fournir des résultats de recherche pertinents. Google effectue des tests sur un petit pourcentage d'utilisateurs afin de contrôler l'impact des améliorations algorithmiques. En fonction des résultats des tests, d'autres modifications sont apportées pour affiner l'algorithme avant de le présenter au comité de lancement pour approbation finale.

Étude de cas : Approbation du papier COVID

Une étude de cas intéressante mettant en évidence l'efficacité de Google DeepRank est sa capacité à reconnaître et à faire remonter à la surface des informations précises liées aux documents de recherche COVID-19. Avec la pandémie en cours, il est essentiel que les gens aient accès à des informations actualisées et exactes. DeepRank a joué un rôle déterminant dans l'approbation des documents de recherche COVID-19. Contenu relatif à COVID en comprenant le langage et les nuances des documents de recherche et en aidant les utilisateurs à trouver des sources fiables.

En conclusion, le processus d'approbation de Google pour les algorithmes de recherche, tels que DeepRank, comprend plusieurs étapes telles que les tests, les modifications et l'approbation finale du comité de lancement. Cette approche structurée garantit la fourniture de résultats de recherche pertinents et exacts aux utilisateurs sur différents sujets, y compris des questions très pertinentes et urgentes telles que la pandémie de COVID-19.

Marketeurs et tendances

Comprendre les entités

Dans le monde des SEOAvec l'introduction de l'algorithme DeepRank de Google, la compréhension des entités est devenue de plus en plus importante. Les entités sont des concepts, des objets ou des sujets uniques qui peuvent être identifiés et compris par les algorithmes de recherche. En tant que Google DeepRank tire parti des techniques de compréhension du langage, il peut reconnaître et indexer les entités de manière beaucoup plus efficace.

Pour marketeursPour les webmasters et les propriétaires de sites web, il est essentiel de se tenir au courant de ces tendances pour conserver un avantage concurrentiel. Pour optimiser le contenu, les spécialistes du marketing doivent se concentrer sur les points suivants :

• Recherche de mots-clés basée sur les entités : Identification des entités les plus pertinentes pour le public cible.
• Un contenu clair et concis : Présenter les informations de manière bien structurée, en utilisant des titres et des listes appropriés, afin d'aider les algorithmes de recherche à comprendre le contexte et l'intention.
• Pertinence thématique : Créer un contenu qui couvre de manière exhaustive des entités connexes plutôt que de se concentrer uniquement sur des mots-clés spécifiques.

Expérience des utilisateurs

L'expérience utilisateur (UX) joue un rôle essentiel dans la manière dont l'algorithme DeepRank évalue et classe les sites web. En mettant l'accent sur une expérience utilisateur de haute qualité, les spécialistes du marketing peuvent améliorer les chances de leur site web d'être mieux classé dans les résultats de recherche. Les principaux aspects de l'expérience utilisateur à prendre en compte sont les suivants

1. Vitesse de chargement des pages: Veiller à ce que les pages se chargent rapidement et efficacement, car des temps de chargement lents peuvent avoir un impact négatif sur l'engagement des utilisateurs et le classement dans les moteurs de recherche.
2. Convivialité mobile : Concevoir des sites web compatibles et accessibles sur différents appareils mobiles, étant donné qu'il s'agit d'un élément important de l'économie mondiale. facteur de classement dans Google.
3. Facilité de navigation : Structurer le site web de manière à permettre aux visiteurs de trouver facilement ce qu'ils cherchent. Un plan du site et un menu bien organisés peuvent grandement améliorer l'expérience globale de l'utilisateur.
4. Contenu de qualité : Fournir aux utilisateurs un contenu utile et informatif qui correspond à leur intention de recherche. Le contenu doit être facile à lire et comporter des sous-titres, des listes et des tableaux pour une meilleure compréhension.

En se concentrant sur ces aspects des entités et de l'expérience utilisateur, les spécialistes du marketing peuvent rester à la pointe des tendances et optimiser efficacement leurs sites web en fonction de l'évolution du paysage de la recherche centrée sur l'algorithme DeepRank de Google.

Questions fréquemment posées

Publié le : 2023-11-23
Mise à jour le : 2024-06-16

Isaac Adams-Hands

Isaac Adams-Hands est le directeur du référencement chez SEO North, une entreprise qui fournit des services d'optimisation des moteurs de recherche. En tant que professionnel du référencement, Isaac possède une expertise considérable en matière de référencement sur page, de référencement hors page et de référencement technique, ce qui lui donne une longueur d'avance sur la concurrence.