Les nouveaux classements de Google

Google déploie ce qu’il dit être le plus grand pas en avant pour la recherche au cours des 5 dernières années, et l’un des plus grands pas en avant de l’histoire de la recherche. Google utilise une nouvelle technologie introduite l’année dernière, appelée BERT, pour comprendre les requêtes de recherche. BERT signifie les représentations d’encodeur bidirectionnelles des transformateurs. Les transformateurs font référence à des modèles qui traitent les mots par rapport à tous les autres mots d’une phrase. Cela signifie que les modèles BERT peuvent interpréter le sens approprié d’un mot en regardant les mots qui viennent avant et après. Cela conduira à une meilleure compréhension des requêtes, par rapport au traitement des mots un par un dans l’ordre. Qu’est-ce que cela signifie pour les référenceurs et les propriétaires de sites? Google utilisant des modèles BERT pour comprendre les requêtes affectera à la fois le classement des recherches et les extraits en vedette. Cependant, BERT ne sera pas utilisé pour 100% des recherches. Pour l’instant, BERT sera utilisé sur 1 recherche sur 10 aux États-Unis en anglais. Google dit que le BERT est si complexe qu’il repousse les limites du matériel de Google, c’est probablement pourquoi il n’est utilisé que pour un nombre limité de recherches. Aux États-Unis, les utilisateurs de la recherche Google devraient commencer à utiliser des informations plus utiles dans les résultats de recherche: En particulier pour les requêtes plus longues et plus conversationnelles, ou les recherches où les prépositions comme «et» importent beaucoup à la signification, la recherche sera en mesure de comprendre le contexte des mots dans votre requête. Vous pouvez rechercher d’une manière qui vous semble naturelle. » Pour les extraits en vedette, Google utilise un modèle BERT pour améliorer les résultats dans les deux douzaines de pays où les extraits en vedette sont disponibles. Google indique que le BERT a subi des tests rigoureux pour s’assurer que les modifications sont réellement plus utiles pour les chercheurs. Vous pouvez voir quelques exemples avant et après dans la section suivante. Exemples de BERT en action Lors des tests, referencement google Google a constaté que le BERT a aidé ses algorithmes à mieux saisir les nuances des requêtes et à comprendre les connexions entre les mots qu’il ne pouvait pas auparavant. Voici une recherche pour un voyageur du Brésil 2019 aux États-Unis qui a besoin d’un visa ». Vous pouvez voir comment le BERT a aidé Google à comprendre que la requête concerne un Brésilien voyageant aux États-Unis, et non l’inverse. Voici un autre exemple utilisant la requête: les esthéticiennes travaillent-elles beaucoup? ». Auparavant, Google interprétait les mots «stand» et «stand-alone» comme signifiant la même chose, ce qui conduisait à des résultats de recherche non pertinents. En utilisant BERT, Google peut mieux interpréter la façon dont le mot «est utilisé» et comprendre que la requête est liée aux exigences physiques d’être esthéticienne. Voici quelques exemples avant / après de requêtes avec et sans BERT. livres de pratique des mathématiques pour adultes »: Alors que la page de résultats précédente comprenait un livre dans la catégorie« Jeune adulte », le BERT peut mieux comprendre que l’adulte« est apparié hors contexte et choisir un résultat plus utile. Une chose à noter à propos de ces exemples est qu’ils proviennent des évaluations de Google, et peuvent ne pas refléter à 100% ce qui est affiché en direct dans les résultats de recherche. Un porte-parole de Google me dit que les exemples sont simplement destinés à illustrer les types de défis de compréhension du langage que le BERT aide, mais il y a bien sûr de nombreuses autres requêtes où le BERT aura un impact. Regarder vers l’avant Avec ce changement, Google vise à améliorer la compréhension des requêtes, à fournir des résultats plus pertinents et à habituer les chercheurs à saisir des requêtes de manière plus naturelle. Google n’a pas précisé dans quelle mesure ce changement affecterait le classement des recherches. Étant donné que BERT n’est utilisé que dans 10% des requêtes en anglais aux États-Unis, l’impact devrait être minime par rapport à une mise à jour complète de l’algorithme.

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