Comment l’intelligence artificielle a une incidence sur le SEO ?
Actualité du SEO ❘ 12 avril 2018
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Le monde du search (la recherche d’informations sur le Web ) évolue à grande vitesse avec l’introduction de l’intelligence artificielle dans les algorithmes des moteurs de recherche. Comment l’intelligence artificielle modifie-t-elle l’approche du travail des SEO ?
1) L’Intelligence artificielle, un secteur stratégique pour les GAFA
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle est le domaine scientifique qui traite de l’étude de la réalisation de machines intelligentes. Elle s’intéresse d’abord aux tâches réalisables par l’homme, simples ou complexes. L’intelligence artificielle est divisée en plusieurs spécialités comme le machine learning, c’est-à-dire l’apprentissage automatique par les machines. Le machine learning permet de trier des photos ou des vidéos, détecter des fraudes ou des problèmes, recommander des produits, mais aussi pour la reconnaissance vocale ou la compréhension du langage naturel.
Une guerre économique autour de l’intelligence artificielle
Depuis le début des années 2010, les GAFAs (acronyme pour Google, Apple, Facebook, Amazon) se battent pour attirer les plus grands spécialistes de l’intelligence artificielle dans le monde. Fin mars 2018, John Giannandrea, ancien directeur de la recherche et de l’intelligence artificielle chez Google, a rejoint Apple pour les aider à rattraper le retard pris depuis quelques années dans ce domaine stratégique. Il a été remplacé chez Google par Jeff Dean.
L’autre manière de produire de l’innovation est de racheter des start-ups spécialisées dans l’Intelligence artificielle. C’est le cas de Google qui s’est offert Metaweb en 2010, DNN Research en 2013, Deep mind, Dark blue Labs et Vision Factory en 2014, Moodstock en 2016 et API.AI en 2017. Ce phénomène devrait se poursuivre avec la volonté d’Apple de rattraper ses concurrents.
Il y a encore quelques années, les démonstrations médiatiques des prouesses de l’intelligence artificielle (victoire de Deep Blue contre le champion d’échec Gary Kasparov en 1997 mais aussi de Deep Mind au jeu de Go en 2015 et 2016 contre les meilleurs spécialistes de ce jeu) étaient certes impressionnantes, mais les applications pour le commun des mortels restaient limitées à des assistants vocaux pour smartphone tels que Siri ou Google Now dont la pertinence des réponses restait limitée. Désormais, l’intelligence artificielle entre dans les foyers par l’intermédiaire des objets connectés.
2) L’Intelligence artificielle entre dans les foyers
Même si le premier assistant personnel domestique date de novembre 2014 avec Amazon Echo, ce type d’objet connecté ne commence à s’imposer réellement dans les foyers qu’avec la commercialisation des Google Home équipées de Google assistant fin 2017. Ils permettent de converser avec les utilisateurs, d’anticiper les demandes des consommateurs. Ce marché très prometteur aiguise les appétits des GAFAs et devrait peser près de 140 milliards de dollars.
Google dispose d’atouts de premier plan, des réserves financières considérables pour investir dans le Recherche et Développement. En 2017, le bénéfice net d’Alphabet, la maison-mère de Google, s’élèvait à 13 milliards de dollars. Google s’appuie également sur les milliards de requêtes et d’informations que le moteur traite depuis des années pour enrichir les algorithmes de machine learning. L’expérience de recherche est en passe d’être modifiée comme l’évoque l’ancien responsable de la Recherche chez Google Amit Sighal « Search is dramatically changing right before our eyes » que l’on peut traduire par la recherche d’informations change de manière dramatique devant nos yeux.
3) Quelles sont les applications de l’intelligence artificielle dans les moteurs de recherche ?
Depuis 1998, date de la création de Google, la recherche d’informations reposait sur les mots clés. La pertinence était certes suffisante pour la majorité des requêtes, mais pouvait se révéler insuffisante pour répondre à certaines demandes notamment pour les requêtes ambiguës, polysémiques. Par exemple, lorsqu’un internaute tape la requête « Paris », qu’elle est son intention de recherche ? Recherche-t-il Paris, la capitale de la France ? La ville de Paris au Texas ou Paris en Alabama ?
Avec la montée en puissance de l’utilisation des smartphones, la formulation des requêtes des internautes se fait davantage en langage naturel (entre 2010 et 2016, le nombre de requêtes vocales a été multiplié par 7) car il est plus aisé de chercher du contenu par la voix que de taper une requête. En septembre 2013, à l’occasion des 15 ans du moteur de son moteur de recherche, Google présente son nouvel algorithme, Hummingbird (colibri), qui prend en compte le langage naturel. Google souhaite mieux comprendre le besoin informationnel des internautes. Pour cela, Google s’appuie sur un écosystème d’applications qui exploite les données personnelles de l’utilisateur pour enrichir son algorithme et répondre vraiment à l’intention de l’internaute. Ainsi, Google utilise l’historique de navigation de l’internaute lorsqu’il utilise le navigateur Google chrome sur son smartphone Android, les signets de Chrome, la géolocalisation et bien entendu les données de son moteur de recherche largement majoritaire dans le monde occidental.
Amit Sighal, qui avait réécrit l’algorithme de Google au début des années 2000, déplorait le virage stratégique du moteur de recherche qui s’engageait alors vers l’intégration massive du machine learning dans l’algorithme. Il estimait que cela impliquait une perte de contrôle de l’être humain sur le fonctionnement du moteur. En 2015, un nouvel algorithme RankBrain, voit le jour. Il est basé sur de l’intelligence artificielle et spécifiquement sur les réseaux de neurones, c’est-à-dire un réseau informatique inspiré du fonctionnement des neurones humains. Rankbrain permet de mieux comprendre le contexte des requêtes, l’intention de recherche afin de répondre à des questions plus complexes et plus ambiguës. Ce nouvel algorithme concerne notamment les 15 % de requêtes n’ayant jamais été tapées dans le moteur de recherche.
Depuis 2012 et l’introduction du knowledge graph dans ses résultats, le moteur de recherches de Google tend à devenir un moteur de réponses, voire même de vérités. Le knowledge graph est une fiche d’informations structurées autour de la requête.
Auparavant, lorsque l’internaute formulait une requête sous la forme de mots clés, Google proposait une liste de réponses que l’internaute devait parcourir pour trouver une information.
Désormais, Google cherche à proposer des réponses à l’internaute en s’appuyant sur son énorme base de données. Google privilégie des sources telles que Wikipedia, Freebase ou la CIA World Factbook, ce qui pose des problèmes d’indépendance de l’information. L’autre souci est que Google renvoie vers ses propres services (Google maps, Google images…) ce qui pose des problèmes de position dominante…
4) L’adaptation du SEO à cette nouvelle donne
Une étude récente du site wearerost révélait que 80 % des réponses apportées par Google Home provenaient des contenus affichés en position zéro (featured snippet, answer box et onebox).
Si on veut se positionner sur la recherche vocale, il faut viser des requêtes plus longues, mais aussi avoir comme objectif la position 0.
Il faut rappeler que la position 0 se développe et concerne 12 % des requêtes aux États-Unis en 2017. Selon la même étude de ahref, ce chiffre ne cesse de croître ce qui a pour conséquence un taux de clic sur les résultats naturels en déclin.
Ce type de recherche nécessite des contenus structurés sémantiquement au niveau du code HTML tels que les balises nav, article, section, aside pour que les moteurs de recherche interprètent mieux le contenu des pages. Dans cette optique, il est intéressant d’utiliser également des données structurées (schema.org).
Depuis Hummingbird, l’algorithme de Google prend en compte le sens des mots lorsqu’ils sont associés. Il est donc important de varier et d’enrichir le champ lexical d’une page grâce aux cooccurrences, c’est-à-dire les termes associés au mot clé principal, pour avoir une chance d’être positionné.
Même si tout ce qui a été évoqué plus haut est déjà pris en compte par de nombreux référenceurs, le changement se situe ailleurs. Avec « l’ère de l’assistance« , c’est-à-dire la montée en puissance des assistants tels Google Home ou Siri ou Amazon Alexa, c’est le robot qui cherche pour la personne qui a exprimé la demande. Le paradigme de recherche va évoluer de l’utilisateur vers le robot.
Êtes-vous prêt à entrer dans l’ »ère de l’assistance » ?
Sources de l’article :
https://fr.wikipedia.org/wiki/Liste_des_acquisitions_de_Google
https://www.marketsandmarkets.com/PressReleases/global-smart-homes-market.asp
http://www.lefigaro.fr/secteur/high-tech/2018/02/02/32001-20180202ARTFIG00161-alphabet-passe-la-barre-des-100-milliards-de-chiffre-d-affaires-mais-ses-resultats-decoivent.php
http://www.kpcb.com/internet-trendshttps://ahrefs.com/blog/featured-snippets-study/
https://searchengineland.com/
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