( ͡❛ ͜ʖ ͡❛) Oui je vous entends dire…. “Oh non ! Encore une mise à jour de Google!”

Eh oui, tremblez webmasters, rédacteurs et autres éditeurs de contenus, BERT est dans la place.

Cette nouvelle mise à jour perment à Google Search de  mieux comprendre le langage naturel des internautes. Le constat est simple : les internautes préfèrent taper des mots-clés plutôt que des questions construites quand ils effectuent une recherche. Bande de fainéants qu’ils sont ! ( ᵔ ⏥ ᵔ )

google bertTout savoir sur l’algorithme BERT dans les recherches Google.

Qu’est-ce que c’est, comment ça marche et ce que ça signifie pour les requêtes ?

Google a déclaré qu’avec sa récente mise à jour majeure, l’inclusion de l’algorithme BERT. En effet, ce nouvel outil l’aidera à mieux comprendre l’intention derrière les requêtes de recherche des utilisateurs. Cela signifie tout simplement qu’il devrait donner des résultats plus pertinents.

BERT aura un impact sur 10% des recherches dixit Google, ce qui signifie qu’il est susceptible d’avoir un impact sur la visibilité organique de votre marque et sur votre trafic – ou vous ne le remarquerez peut-être même pas ! En fait c’est un outil qui permet d’affiner les recherches, il ne va pas complètement bouleverser les résultats.

Il faut être dans le domaine du référencement pour mesurer réellement l’impact de ce que Google vante comme “l’un des plus grands bonds en avant dans l’histoire de la recherche”.

Quelle est la définition de BERT au juste ?

BERT signifie Bidirectional Encoder Representations from Transformers. C’est une technique basée sur un réseau neuronal pour la préformation au traitement du langage naturel. En langage clair, il peut être utilisé pour aider Google à mieux discerner le contexte des mots dans les requêtes de recherche.

BERT est conçu pour distinguer ces nuances afin de faciliter l’obtention de résultats plus pertinents.

Voyons un exemple cité par Google, dans son article dédié à BERT, pour une recherche basique : “2019 brazil traveler to usa need a visa” (en français “touriste brésilien voyageant aux USA besoin de visa en 2019“).

exemple Google Bert avant aprèsAvant, le résultat affiché par défaut sur Google se basait sur la sémantique : il vérifiait si les pages présentes dans son index faisaient apparaître cette combinaison de mots clés, et affichait le résultat – ici un article issu d’un article de presse (Washington Post).

Grâce à BERT, Google devine que l’intention de l’utilisateur : voyager en 2019 aux États-Unis, et lui propose directement le lien du site web officiel de l’Ambassade des États-Unis. Ainsi, il répond à la fois à la question de l’internaute. De cette façon il lui permet d’aller plus loin et d’effectuer une demande de Visa en ligne. Avec BERT, Google souhaite réduire les intermédiaires (et les clics) entre la requête de l’internaute et son besoin réel.

Quand a-t-il été déployé dans les recherches Google ?

BERT a commencé à déployer le système de recherches de Google la semaine du 21 octobre 2019 pour les requêtes de langue anglaise, y compris les Rich Snippets (extraits enrichis).

L’algorithme s’étendra à toutes les langues dans lesquelles Google propose des résultats. Pour l’heure, il n’y a pas encore de calendrier établi, a déclaré Danny Sullivan de Google (ça veut dire que vous avez un léger surcis). A priori, son arrivée en France est évaluée dans un an environ… #Suspense

Qu'est-ce que le traitement du langage naturel?
Le traitement du langage naturel (NLP – Natural language processing) fait référence à une branche de l’intelligence artificielle. Cette branche traite de linguistique, dans le but de permettre aux ordinateurs de comprendre la façon dont les humains communiquent naturellement.

Parmi les exemples de progrès rendus possibles par la NPL, mentionnons les outils d’écoute sociale, les chatbots et les suggestions de mots sur votre smartphone (perfectibles, nous sommes d’accord…).

En soi, la NPL n’est pas une nouvelle fonctionnalité pour les moteurs de recherche. BERT, cependant, représente un progrès dans la NPL grâce à la formation bidirectionnelle (voir plus loin).

Comment fonctionne ce nouvel algorithme ?

La percée de BERT réside dans sa capacité à former des modèles linguistiques basés sur l’ensemble des mots d’une phrase ou d’une requête (formation bidirectionnelle). Ainsi, elle contre le mode traditionnel de formation sur la séquence ordonnée des mots (de gauche à droite ou combinant gauche à droite et de droite à gauche). BERT permet au modèle linguistique d’apprendre le contexte d’un mot en fonction des mots environnants plutôt que du seul mot qui le précède ou le suit immédiatement.

Google appelle BERT “profondément bidirectionnel” parce que les représentations contextuelles des mots commencent “à la base d’un réseau neuronal profond”.

Par exemple, le mot ” livre ” aurait la même représentation sans contexte dans ” livre de compte ” et ” livre sterling “. Les modèles contextuels génèrent plutôt une représentation de chaque mot basée sur les autres mots de la phrase. Par exemple, dans la phrase ” J’ai accédé au livre de compte “, un modèle contextuel unidirectionnel représenterait ” livre ” d’après ” J’ai accédé au ” mais pas ” compte “. Toutefois, BERT représente “livre” en utilisant son contexte précédent et suivant – “J’ai accédé au compte…”.

Google utilise-t-il son nouvel algorithme pour donner un sens à toutes les recherches ?

Non, pas exactement. BERT permettra à Google de mieux comprendre environ une recherche sur dix en anglais aux États-Unis.

Ainsi, il s’adresse plus particulièrement aux requêtes plus longues et plus conversationnelles. Il optimise aussi les recherches où les prépositions comme ” pour ” et ” à ” sont très importantes pour le sens, le moteur de recherche Google sera capable de comprendre le contexte des mots dans votre requête “, a écrit Google dans son billet de blog.

Quelle est la différence entre BERT et RankBrain ?

Certaines des capacités de BERT peuvent sembler similaires à la première méthode d’intelligence artificielle de Google pour comprendre les requêtes, RankBrain. Mais ce sont deux algorithmes distincts qui peuvent être utilisés pour informer les résultats de recherche.

RankBrain fonctionne en parallèle avec les algorithmes de classement de recherche organique normaux, et qu’il est utilisé pour ajuster les résultats calculés par ces algorithmes. Il ajuste les résultats en regardant la requête en cours et en trouvant des requêtes antérieures similaires. Ensuite, il passe en revue les performances des résultats de recherche pour ces requêtes historiques. En se basant sur ce qu’il voit, RankBrain peut ajuster la sortie des résultats des algorithmes de classement de la recherche organique normale.

RankBrain aide également Google à interpréter les requêtes de recherche afin qu’il puisse obtenir des résultats qui peuvent ne pas contenir les mots exacts de la requête. Il « comprend » les sous-entendus,

” BERT fonctionne d’une manière complètement différente “, a déclaré Enge. “Les algorithmes traditionnels essaient d’examiner le contenu d’une page pour comprendre de quoi il s’agit et à quoi il peut être pertinent.

Ainsi on note que les algorithmes NLP traditionnels ne sont pas capables d’examiner le contenu avant un mot OU le contenu après un mot pour un contexte supplémentaire pour mieux comprendre le sens de ce mot.

La composante bidirectionnelle de BERT est ce qui le rend différent.” Comme indiqué plus haut, BERT examine le contenu avant et après un mot pour éclairer sa compréhension du sens et de la pertinence de ce mot. Il s’agit d’une amélioration critique dans le traitement du langage naturel, car la communication humaine est naturellement complexe et en couches.

BERT et RankBrain sont utilisés par Google pour traiter les requêtes et le contenu des pages Web afin de mieux comprendre la signification des mots.

BERT n’est pas là pour remplacer RankBrain. Google peut utiliser plusieurs méthodes pour comprendre une requête, ce qui signifie que BERT peut être appliqué seul, avec d’autres algorithmes Google, en tandem avec RankBrain, toute combinaison de ceux-ci ou pas du tout, selon le terme recherché.

Quels autres produits Google BERT risque-il d’affecter ?

L’annonce de Google pour BERT concerne uniquement la recherche, mais il y aura aussi un impact sur l’assistant. Lorsque des requêtes effectuées sur Google Assistant l’amènent à fournir des extraits ou des résultats de recherche sur le Web, ces résultats peuvent être influencés par BERT.

Google a dit à Google Search Engine Land que BERT n’est pas utilisé pour les annonces, mais s’il est intégré dans l’avenir, il peut aider à alléger certaines des mauvaises variantes proches qui embêtent les annonceurs.

“Comment puis-je optimiser pour BERT ?” Ce n’est pas vraiment la façon de voir les choses.

optimiser pour Google Bert

“Il n’y a rien à optimiser avec BERT, ni rien à repenser pour qui que ce soit”, a déclaré Sullivan. “Les fondements de notre désir de récompenser un grand contenu restent inchangés.”

Les conseils de Google en matière de classement ont toujours été de garder l’utilisateur à l’esprit et de créer du contenu qui répond à son intention de recherche. Étant donné que BERT est conçu pour interpréter cette intention, il est logique que le fait de donner à l’utilisateur ce qu’il veut continue d’être le conseil de Google.

“Optimiser” signifie maintenant que vous pouvez vous concentrer davantage sur la qualité et la clarté de l’écriture. Arrêtez de faire des compromis entre la création de contenu pour votre public et la construction linéaire des phrases pour les machines.

Vous souhaitez en savoir plus sur BERT ?

Vous pouvez lire l’article “Journal Du Net” qui traite de cette mise à jour de Google ici.

Le dossier spécial édité par WebRankInfo par là.

Vous souhaitez en savoir plus sur toutes les mises à jour des algorithmes Google ?

Les mises à jour de Google vous passionnent, vous fascinent ou vous terrorisent? Rendez-vous par ici pour toutes les connaitre.

Personnellement je reste intimement convaincue que vous n’aurez aucun souci si comme moi vous écrivez pour des lecteurs et non pas pour des moteurs de recherche.

 

Vanessa Sorze