J’essaie de comprendre les systèmes de classement IA de Google et j’ai la tête qui tourne. Il y a RankBrain, BERT, Neural Matching, MUM… Comment tout cela fonctionne-t-il ensemble ?
Ce que j’ai compris :
Mon questionnement :
Observation concrète : Nous sommes classés #1 sur certains mots-clés de longue traîne mais Google semble comprendre que d’autres pages répondent mieux à l’intention de l’utilisateur et nous classe plus bas sur des requêtes plus larges. Est-ce RankBrain ou BERT qui agit ?
Je cherche quelqu’un qui comprend réellement comment ces systèmes interagissent.
James, je vais clarifier tout ça. Ces systèmes sont complémentaires, pas des remplaçants.
L’approche en ensemble :
Le classement de Google utilise plusieurs systèmes IA qui travaillent ensemble. Ils se déclenchent à différents moments et en diverses combinaisons selon le type de requête.
| Système | Lancement | Rôle principal | Quand il s’active |
|---|---|---|---|
| RankBrain | 2015 | Compréhension de l’intention | Requêtes nouvelles/ambiguës |
| Neural Matching | 2018 | Récupération de concepts | Recherches à concept large |
| BERT | 2019 | Compréhension du langage | Presque toutes les requêtes |
| MUM | 2021 | Compréhension multimodale | Applications spécialisées |
Comment ils fonctionnent ensemble :
Point clé :
Google se demande : “Quelle page répond le mieux à l’intention de cet utilisateur ?” Pas : “Quelle page contient le plus de correspondances de mots-clés ?”
Votre observation sur le classement plus bas pour les requêtes larges est probablement due à RankBrain + BERT qui travaillent ensemble – ils comprennent que les utilisateurs veulent un contenu différent pour les requêtes larges que celui que vous proposez.
Donc si je comprends bien, optimiser les mots-clés est moins important qu’optimiser l’intention ?
Et quand vous dites que BERT comprend mieux le langage – cela signifie-t-il que les petits mots comptent plus maintenant ? J’ai entendu dire que BERT a changé la façon dont Google lit les prépositions.
Oui, l’optimisation de l’intention > optimisation des mots-clés.
BERT a été conçu spécifiquement pour comprendre le contexte et les petits mots.
Exemple avant BERT : Requête : “Peut-on récupérer un médicament pour quelqu’un pharmacie” Google se concentrait sur : “médicament” “pharmacie” Oubliait : Le mot “pour” (aller chercher un médicament POUR quelqu’un d’autre)
Après BERT : Google comprend que “pour” change tout – l’utilisateur veut savoir s’il peut récupérer des ordonnances pour d’autres.
Petits mots que BERT gère mieux :
Conséquence pratique :
Votre contenu doit correspondre exactement au modèle de question que les utilisateurs posent. “Comment faire X” est différent de “Qu’est-ce que X” même si les deux ont les mêmes mots-clés.
Le changement :
Explication technique de comment RankBrain mesure la qualité :
RankBrain surveille deux signaux clés :
Le circuit de rétroaction :
L'utilisateur recherche → Voit les résultats → Clique sur un résultat → Soit :
- Reste (signal positif) → Amélioration du classement
- Revient rapidement (pogo-sticking) → Baisse du classement
Résultats de recherche :
Google a testé RankBrain contre des ingénieurs humains pour identifier la meilleure page pour les recherches. RankBrain a surpassé les humains de 10 %.
Ce que cela signifie pour vous :
| Indicateur | Impact | Comment améliorer |
|---|---|---|
| Faible CTR | Baisse du classement | Meilleur titre/description |
| Fort rebond | Signal négatif | Adapter le contenu à l’intention |
| Long temps passé | Signal positif | Contenu complet |
| Pogo-sticking | Très négatif | Répondre complètement à la question |
Votre balise titre est plus importante que jamais. Elle doit attirer le clic ET votre contenu doit satisfaire l’intention de recherche.
Je vais répondre à la question “l’optimisation des mots-clés est-elle morte”.
Réponse courte : L’optimisation traditionnelle des mots-clés est morte. L’optimisation sémantique est essentielle.
Ce que RankBrain a éliminé :
La pratique consistant à créer des pages séparées pour de petites variantes de mots-clés :
RankBrain comprend que ce sont des requêtes identiques. Google affiche presque les mêmes résultats pour toutes.
Ce qui fonctionne aujourd’hui :
Exemple :
Ancienne méthode (5 pages) :
Nouvelle méthode (1 page complète) :
La page complète unique se positionne sur des milliers de variantes de mots-clés automatiquement.
La correspondance neuronale mérite plus d’attention ici.
Ce que fait Neural Matching :
Il comprend des représentations plus larges des concepts, pas seulement des mots-clés.
Exemple de requête : “conseils comment gérer un vert”
Recherche traditionnelle : A du mal car les mots ne correspondent à aucune page
Neural Matching : Comprend qu’il s’agit du type de personnalité “vert” issu des guides de personnalité par couleur, et renvoie des conseils de gestion pour ce type
Pourquoi c’est important :
Votre contenu peut être classé pour des requêtes ne contenant pas vos mots-clés exacts si :
Stratégie d’optimisation :
Pensez à toutes les façons dont on peut demander votre sujet :
Couvrez-les tous, et Neural Matching fera le lien.
Parlons de MUM – le futur de la recherche Google.
Capacités de MUM :
Applications actuelles de MUM :
À quoi s’attendre :
MUM alimentera bientôt :
Implication stratégique :
Préparez votre contenu pour l’avenir en :
Comment le classement IA affecte spécifiquement la recherche locale :
Compréhension du lieu + de l’intention :
Les systèmes IA de Google comprennent que “football” signifie des choses différentes selon l’endroit :
Signaux de pertinence locale évalués par l’IA :
| Signal | Fonctionnement |
|---|---|
| Localisation de l’utilisateur | Les recherches sont pondérées selon la proximité |
| Type d’entreprise | Les catégories comptent plus que les mots-clés |
| Intention locale | “près de moi” déclenche le pack local |
| Historique de recherche | Vos recherches précédentes influencent les résultats |
Pour les entreprises locales :
N’optimisez pas seulement les mots-clés. Optimisez pour :
RankBrain et BERT comprennent le contexte local. Utilisez-le à votre avantage.
Perspective entreprise sur le classement IA :
Le défi :
Les grands sites avec des milliers de pages ne peuvent pas optimiser chaque page individuellement. Il faut des stratégies évolutives.
Notre approche :
Ce que signifie le classement IA pour les entreprises :
| Ancienne méthode | Nouvelle méthode |
|---|---|
| Pages bourrées de mots-clés | Hubs thématiques complets |
| Contenu faible à grande échelle | Contenu de qualité, moins de pages |
| URLs exact-match | Structures d’URL sémantiques |
| Pages isolées | Clusters de contenu interconnectés |
Résultats :
Après restructuration autour des sujets au lieu des mots-clés :
Le classement IA récompense les sites organisés autour des sujets, pas des mots-clés.
L’angle CRO sur le classement IA :
Les signaux d’engagement de RankBrain créent une boucle de rétroaction :
Bon contenu → Les utilisateurs restent → Le classement s’améliore → Plus de trafic → Plus de données → Meilleur classement
L’inverse est aussi vrai :
Mauvaise correspondance → Les utilisateurs repartent → Baisse du classement → Moins de trafic → Pire classement
Améliorations pratiques :
Résultats de nos tests :
Page avec la réponse noyée au 3e paragraphe :
Même contenu avec la réponse dès le premier paragraphe :
RankBrain l’a remarqué. Le classement s’est amélioré de 12 positions en 6 semaines.
N’oubliez pas : Classement IA Google ≠ plateformes de recherche IA.
Classement IA Google :
Plateformes de recherche IA (ChatGPT, Perplexity, Claude) :
Le point commun :
Le contenu bien classé dans le classement IA Google est souvent cité par les plateformes IA aussi. Mais pas toujours.
Surveillez les deux :
Des outils comme Am I Cited vous permettent de suivre la visibilité sur :
Vos stratégies d’optimisation Google et IA doivent se compléter, pas s’opposer.
Ce fil a vraiment clarifié beaucoup de choses. Voici ce que j’ai compris désormais :
Comment les systèmes IA de Google fonctionnent ensemble :
Principaux changements de stratégie SEO :
De → À :
Changements concrets que j’applique :
La grande idée :
L’IA de Google cherche à comprendre ce que veulent réellement les utilisateurs et à trouver les pages qui satisfont cette intention. Optimisez pour la satisfaction utilisateur, et l’IA vous récompensera.
Merci à tous d’avoir rendu ce sujet complexe concret et actionnable.
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