Google donne des précisions sur RankBrain et la correspondance neuronale

Mathieu Chartier SEO 1 commentaire

Google explique son intelligence artificielle et ses réseaux de neurones

Le compte Twitter officiel de Google, @SearchLiaison, a donné de nombreuses précisions sur l'utilisation et le rôle de RankBrain et des réseaux de neurones dans la recherche de Google. L'algorithme RankBrain et la correspondance neuronale sont bien deux systèmes distincts dont l'impact et le rôle sont différents, mais qui fonctionnent ensemble pour offrir une meilleure pertinence dans les pages de résultats.

Sans dire que je suis un expert en intelligence artificielle, voilà ce que j'ai compris (et qui me semble bon, je vous rassure ^^). RankBrain a été créé en 2016 pour trouver des correspondances entre les pages web et les "concepts" (thématiques générales des pages, etc.). Son rôle est donc d'identifier rapidement les grands enjeux qui ressortent dans une page pour pouvoir proposer les résultats les plus pertinents. Comme l'indique le compte officiel, RankBrain peut répondre avec des pages qui ne contiennent même pas les mots de la requête à condition que la correspondance conceptuelle ou thématique soit forte.

(...) Cela signifie que nous pouvons mieux retourner les pages pertinentes, même si elles ne contiennent pas les mots exacts spécifiés dans une recherche, en analysant que la page est liée à d'autres mots & concepts...

La correspondance neuronale a été mise en place seulement en 2018 dans le moteur de recherche Google. Son rôle est d'identifier clairement la relation entre les mots d'une requête et un concept. Comme le suggère avec justesse le compte SearchLiaison, on pourrait comparer cela à un système d'analyse de synonymes, car ce sont des mots qui sont étroitement liés à d'autres mots autour d'un même concept d'origine. L'intérêt pour Google est donc de créer des tables de relations logiques grâce à des réseaux de neurones pour identifier des familles de mots (synonymes mais pas que...) qui répondent à des concepts et thématiques précis.

Google fournit un exemple marquant qui démontre l'intelligence de la correspondance neuronale, bien plus avancée qu'une simple analyse synonymique. Si quelqu'un tape une recherche comme "Pourquoi l'image de mon téléviseur semble-t-elle bizarre ?", Google va associer la requête au concept de "l'effet Soap Opera" (ce sont des séries souvent un peu simplistes dont la fréquence d'image est différente, et qui laisse un ressenti peu apprécié chez certaines personnes ; certaines télévisions récentes provoquent le même ressenti). Ainsi, Google va pouvoir retourner des pages qui expliquent l'effet Soap Opera sans pourtant que les mots n'ait été explicitement tapés dans la requête. Comme vous le voyez ici, il est inutile de taper la thématique, le concept ou même les mots, la correspondance neuronale peut faire l'association automatiquement pour les internautes.

Pour résumer simplement :

  • Rankbrain aide Google à mieux relier les pages aux concepts ;
  • la correspondance neuronale aide Google à mieux relier les mots aux recherches.

Ces deux systèmes sont intimement connectés pour fournir plus de pertinence dans les recherches, sans que les webmasters ou gestionnaires de sites web n'aient à faire quelque chose. Cela démontre que les mots ont moins d'importance que les concepts en eux-mêmes de nos jours. Il convient donc de produire des contenus de qualité qui expliquent et prouvent votre connaissance approfondi d'un sujet, tout en autorisant une variation des termes utilisés (même si je reste convaincu qu'avec des tf/idf et autres calculs, il faut encore faire quelques répétitions dans certains cas...).