La Machine learning et le SEO : un enjeu de taille

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La révolution de la machine learning, appelée aussi l’apprentissage automatique ou l’apprentissage statistique vient encore secouer le monde du SEO. En effet, à l’ère où cette révolution technologique prend petit à petit de la place en matière de classement des sites web, nombreux se posent encore des questions, tant on ne comprend pas encore ni son fonctionnement, ni ses effets. Pourtant, leur bonne compréhension est d’une grande importance pour repenser ses stratégies d’optimisation. Faisons donc le tour du sujet.

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Qu’est-ce que la machine learning ?

L’apprentissage automatique est un élément qui fait partie de l’intelligence artificielle. En termes simples, il consiste à fournir à la machine un ensemble d’éléments qui le permet d’évoluer et d’apprendre de manière autonome.

Ainsi, elle peut analyser et traiter de nouvelles données systématiquement de façon indépendante. La machine learning se différencie du processus algorithmique par le fait qu’elle ne nécessite aucune intervention humaine constante pour effectuer des optimisations.

Notez qu’il existe deux types de machine learning, celle qui nécessite une surveillance et celle qui est indépendante. Le premier type de machine learning est la technologie de début. Ce sont surtout les algorithmes qui tiennent compte de nombreux critères pour pouvoir donner un résultat déterminé. Ces critères ont besoin d’être mis à jour et optimisés régulièrement pour donner des résultats pertinents.

La seconde génération de machine learning est bien plus performante. En effet, c’est possible grâce à son fonctionnement particulier qui ressemble aux neurones du cerveau humain. Elle traite toutes les informations et peut même s’auto corriger pour optimiser les résultats affichés. Plus la machine est enrichie en informations et plus elle est bien entraînée, mieux elle fonctionne et donne des résultats de plus en plus pertinents.

Les effets de la machine learning sur le SEO

La machine Learning a déjà été mise en œuvre depuis quelques années bien que l’on ne s’en rende pas compte. En effet, les algorithmes que Google utilisent en matière de référencement en sont des exemples. Ils rentrent cependant dans la catégorie de la machine learning de la première génération, puisqu’ils nécessitent des mises à jour périodiques. Il y a par exemple l’algorithme Pingouin qui sanctionne les liens de qualité douteuse. Dès qu’un ensemble de critères concernant le lien en question est réuni, l’algorithme Pingouin sanctionne la page.

Il en est de même pour l’algorithme Panda en ce qui concerne la qualité des contenus sur une page déterminée. Il évalue l’étendue du champ lexical, le nombre de répétition des mots-clés ou encore l’originalité de l’information présente sur la page.

Avec la machine learning, le monde du SEO se trouve bouleversé. En effet, si auparavant on pouvait connaître plus ou moins exactement les critères de référencement naturel, maintenant avec l’avènement de l’intelligence artificielle c’est devenu impossible. La raison en est que l’apprentissage automatique évolue sans cesse et il devient imprévisible. Dans son analyse des données, la machine learning tient compte entre autres des comportements des utilisateurs, des requêtes qu’ils lancent fréquemment ou encore de leur géolocalisation.

L’algorithme RankBrain en est une illustration. C’est un algorithme faisant partie de l’intelligence artificielle que Google a récemment introduit dans son arsenal. Ce programme a pour fonction d’interpréter les requêtes que les internautes lancent afin d’afficher les résultats les plus pertinents. Sur une requête saisie, RankBrain ne se concentre pas uniquement sur le mot-clé figurant dans la demande. L’algorithme analyse aussi le contexte dans lequel le mot-clé est placé, en associant les données qu’il a déjà à sa disposition et en les interprétant. Il en résulte que l’on obtienne des résultats qui correspondent mieux aux attentes des internautes. Il n’est pas rare non plus d’avoir des résultats dans lesquels le mot-clé saisi est absent. Ceci  provient de l’analyse en profondeur que l’algorithme RankBrain effectue.

Pour le moment, ce programme s’applique uniquement sur les recherches dites longues traînes, dotées de plusieurs sens et également celles qui n’ont jamais fait l’objet d’une requête. Notez cependant l’importance de RankBrain dans l’affichage des résultats de recherches. Il occupe la troisième place dans leurs critères de classement.

Quelles stratégies SEO adopter alors ?

Il est évident que les méthodes traditionnelles de référencement naturel, par exemple les multitudes de liens optimisés, deviennent insuffisantes dans l’optimisation d’un site web. Pour se positionner dans la première page des résultats de Google, il faut tout d’abord prendre en considération l’objectif principal de ce moteur de recherche. Il cherche à satisfaire au mieux les internautes, en se rémunérant par la suite avec les publicités. Pour ce faire, Google leur fournit des informations répondant à leurs attentes pour les garder le plus longtemps possible.

En tenant compte de ce fait et de la mise en œuvre de la machine learning, les stratégies SEO devraient donc se concentrer plus sur la satisfaction des internautes. Cela implique la présentation de contenus de qualité et utiles. Cela signifie aussi qu’il faut faire de l’expérience utilisateur une priorité. Le site web que Google favorisera sera alors celui qui attire beaucoup de visiteurs, qui a un faible taux de rebond et qui présente des informations pertinentes.

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