Machine learning et deep learning, quelles conséquences sur le SEO ?
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Le référencement naturel (ou SEO) est un domaine en perpétuelle évolution. Nouveaux algorithmes, progrès techniques et changements des usages, le SEO est souvent sujet aux modifications sans que ses fondamentaux ne soient pour autant touchés. Seulement, l’arrivée du machine learning (ou apprentissage automatique) nous laisse envisager une transformation sans précédent, contraignant les experts SEO à s’adapter et à revoir leurs méthodes. Qu’est-ce que le machine learning ? Quels sont les changements et impacts à prévoir ? Votre agence de référencement naturel rouennaise vous explique tout !

Premier moteur de recherche au monde, Google s’est rapidement imposé comme le géant de l’Internet. Ainsi, avec ses algorithmes, ses guidelines, ses pénalités, il façonne internet selon ses envies. Et aujourd’hui, c’est vers le machine learning et le deep learning que la firme semble s’orienter. Déjà présente avec RankBrain, il est tout à fait possible de croire qu’elle ne compte pas s’arrêter là. En effet, centrée de plus en plus sur l’expérience utilisateur, cette nouvelle méthode semble parfaitement répondre à la nouvelle problématique de Google.

Avant tout, qu’est-ce que le Machine Learning ?

Le machine learning, aussi appelé « apprentissage automatique », est rendu possible grâce aux données créées chaque jour. Elles constituent le carburant de la machine. En effet, cette sous-partie de l’intelligence artificielle analyse en continu les données qui lui permettent de fonctionner. Plus grossièrement, c’est un apprentissage par les données qui permet aux ordinateurs d’évoluer avec le data. Et concrètement, il s’agit de reproduire le cerveau humain dans une machine en lui soumettant des données pour qu’elle développe ses connaissances.

Complètement autonome, dans la pratique, elle analyse des situations et les met en lien les unes avec les autres. L’objectif final : l’analyse prédictive à partir des données. C’est-à-dire, rendre la machine capable de prédire des situations futures grâce à des données précédentes. Du point de vue de Google, il ne s’agit plus de définir des règles précises, mais d’apprendre grâce aux expériences des utilisateurs et d’établir des liens. Le fonctionnement de Google ne change pas. Seulement, le moteur de recherche gagne en vitesse et précision pour répondre au mieux à la requête de l’internaute. Il est alors indéniable que c’est grâce au big data qu’il est possible d’arriver à des méthodes comme celle du machine learning. En effet, les données nourrissent l’analyse. Ainsi, plus l’algorithme amasse des données, plus la machine peut réaliser des corrélations.

Le fonctionnement du machine learning

Machine learning : quels impacts pour le SEO ?

Comme vous le savez, le référencement naturel correspond au travail réalisé pour positionner favorablement les pages d’un site internet sur des mots-clés spécifiques dans les pages de résultats de recherche de Google. Seulement, avec l’arrivée du machine learning, le SEO se trouve considérablement bouleversé. En effet, l’expérience utilisateur est devenue un point central du référencement naturel. Google prend en compte les visites des internautes sur un site pour étudier son positionnement. Plus un internaute navigue facilement sur votre site et y reste longtemps, plus ce dernier sera mieux positionné. Pour cela, votre site doit être de qualité (bon maillage interne, contenu de qualité…) pour donner envie à l’utilisateur de poursuivre sa navigation. Ces nouveaux critères demandent un besoin d’adaptation de la part des référenceurs web.

Alors que Google était avant tout un moteur de recherche, il tend à devenir de plus en plus un moteur de réponse. À l’image de la position zéro, Google met un point d’honneur à proposer des réponses pertinentes aux requêtes de ses internautes. Et c’est ici que le machine learning intervient. En effet, plus elle amasse de données, plus la machine va créer des corrélations et sera capable de proposer des réponses personnalisées et de qualité aux internautes. Les données lui permettent d’évoluer. Ainsi, de nombreux changements sont à prévoir et cela commence déjà. En effet, RankBrain, troisième critère de classement Google, utilise le machine learning pour mieux interpréter les requêtes des utilisateurs et y répondre.

On peut alors dire que, maintenant, ce ne sont plus les règles qui définissent le programme, mais bien le programme qui définit les règles. C’est-à-dire que celles qui encadrent le SEO traditionnel seront bientôt complètement modifiées par l’arrivée du machine learning.

Et ensuite, qu’est-ce que le deep learning ?

Le deep learning est une des nombreuses facettes du machine learning. Ainsi, tout deep learning est forcément machine learning, mais tout machine learning n’est pas toujours deep learning. Son fonctionnement est similaire à celui d’un cerveau humain et ce sont les données qui l’alimentent et le perfectionnent. Avant d’arriver au résultat final, la machine va passer par plusieurs étapes. Par exemple pour une image, il la reçoit, l’analyse, prend une décision et est informé si elle est correcte ou non. Si, elle est fausse, les connexions sont ajustées par l’algorithme afin que l’erreur ne se reproduise pas. Alors, évidemment la machine aura besoin de se tromper pour s’améliorer, mais c’est ce qui lui permettra d’apporter une réponse correcte à chaque demande.

Le deep learning, méthode similaire au cerveau humainAvec le deep learning, il est possible de :

  • reconnaître des objets présents dans une image
  • de traduire en temps réel
  • d’utiliser la parole pour commander des appareils (Google Home)
  • d’analyser le sentiment dans les évaluations des clients.

Et bien d’autres choses encore. Cependant, le point sombre du deep learning correspond aux importantes ressources qu’il demande.

Quel est son impact sur le SEO ?

Au même titre que le machine learning, le deep learning bouleverse les codes traditionnels du SEO. Il analyse les données existantes, prend une décision grâce à ces dernières et non à l’aide de règles prédéfinies. L’objectif final est effectivement la personnalisation maximale du résultat de recherche. Seulement, des sites vont continuer d’être créés apportant avec eux de nouvelles données comparatives. C’est en soi une boucle infinie dont les critères de positionnement vont au fur et à mesure devenir extrêmement complexes.

En conclusion

Arrivés avec l’émergence de l’intelligence artificielle et du big data, le machine learning et le deep learning semblent prêts à révolutionner le SEO. Pourtant, ils n’évoquent pas la fin du SEO. Simplement une nouvelle évolution face aux nouveaux enjeux avec comme objectif : l’expérience utilisateur. C’est en réalité une combinaison entre la technique (contenu de qualité, meta description, maillage interne…) et l’utilisateur. Avec comme objectif final selon Google : la satisfaction des internautes.

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