Le contenu utile de Google et d’autres systèmes d’IA peuvent avoir un impact sur la visibilité de votre site

L’intelligence artificielle (IA) révolutionne la façon dont nous cherchons et trouvons des informations en ligne. Google, pionnier dans ce domaine, teste et intègre en permanence des technologies d’IA pour améliorer ses résultats de recherche. De la Search Generative Experience (SGE) qui fournit des réponses générées par l’IA à l’ intégration de la technologie de chat Bard AI de Google dans divers produits Google , l’IA remodèle nos expériences de recherche.

Mais qu’est-ce que cela signifie pour la visibilité de votre site Web sur Google ? Si vous avez remarqué une baisse inexplicable de votre trafic de recherche organique, il y a de fortes chances que le “système de contenu utile” basé sur l’IA de Google influence votre classement. Ce système utilise l’apprentissage automatique pour prédire si le contenu est susceptible d’être le plus utile pour un chercheur. Si votre contenu est constamment insuffisant, votre site peut être classé comme ayant un “contenu inutile”.

Dans cet article, j’expliquerai comment l’IA a déjà radicalement changé le système de classement de Google et ce que vous pouvez faire pour vous assurer que votre site Web ne soit pas laissé pour compte.

Je partagerai également des informations sur certains sites que je soupçonne de ressentir les effets d’une classification de “contenu inutile” et j’expliquerai pourquoi cela pourrait être le cas.

Analyse d'une page avec une classification de contenu probablement inutile
Analyse d'une page avec une classification de contenu probablement inutile
suppression du système de contenu suspectée d'être utile

Je vais partager avec vous ce que j’ai appris sur le fonctionnement du système de contenu utile.

J’ai longtemps soutenu que la clé du classement est de s’aligner sur leurs descriptions de qualité dans les directives de l’évaluateur de qualité . Jusqu’à récemment, il était difficile d’expliquer pourquoi autre que de dire que Google nous a dit qu’ils construisaient des algorithmes pour évaluer la qualité d’une page , il est donc logique de s’aligner sur leurs recommandations sur la qualité .

Ils nous disent qu’ils le font en posant des questions telles que : “Cet article contient-il une analyse perspicace ou des informations intéressantes qui sont au-delà de l’évidence ?” ou “La page offre-t-elle une valeur substantielle par rapport aux autres pages dans les résultats de recherche ?”

L’objectif de Google est de présenter au chercheur des pages susceptibles de lui être utiles et de satisfaire le besoin qui l’a poussé à effectuer sa recherche. Pour ce faire, ils utilisent un système complexe de modèles d’apprentissage automatique qui créent des signaux que Google peut utiliser dans ses algorithmes de classement.

Je pense qu’en matière de classement, rien n’est plus important que de s’aligner sur les critères de qualité de Google qu’ils ont définis dans leur documentation sur la création de contenu utile , essentiellement un résumé des directives d’évaluation.

J’ai essayé de mettre ma pensée que je vais expliquer plus en détail dans un schéma.

réflexions sur la façon dont l'apprentissage automatique est utilisé pour générer des signaux que Google utilise dans la recherche

maintenant, avec les nouvelles avancées de l’IA qui se produisent chaque jour, il ne manque pas de choses intéressantes à apprendre et à écrire. Je recommande vivement cet article sur le fonctionnement de ChatGPT . Cela a déclenché tellement d’ampoules pour moi dans la compréhension des réseaux de neurones. Il s’avère que… L’IA n’est qu’un tas de maths. Math qui est vraiment bon pour faire des prédictions. Considérez l’équation linéaire de base, y = mx + b qui peut modéliser si un certain objet s’aligne avec les points sur une ligne droite. Presque tout peut être modélisé avec la bonne équation mathématique. Cela inclut de prédire si certains contenus sont susceptibles de s’aligner sur ce que les internautes trouvent généralement utile. Ce processus implique de déterminer les bonnes variables à évaluer et de déterminer leur importance relative ou « poids ».

L’évolution des algorithmes de Google et le rôle de l’IA

Devenir un moteur de réponse basé sur l’IA a toujours été l’objectif de Google. La mission de Google a été de rendre les informations mondiales accessibles et utiles. En l’an 2000, le cofondateur de Google, Larry Page, a déclaré :

« L’intelligence artificielle serait la version ultime de Google. Nous avons donc le moteur de recherche ultime qui comprendrait tout sur le Web. Il comprendrait exactement ce que vous vouliez, et il vous donnerait la bonne chose. C’est évidemment de l’intelligence artificielle.

En 2013, le responsable de la recherche Google, Amit Singhal, a déclaré que “les ordinateurs sauront ce que les gens veulent et les utilisateurs n’auront pas à taper leurs requêtes dans une petite case sur une page blanche propre”. Il a dit : “Le destin de la recherche est de devenir cet ordinateur ‘Star Trek’ et c’est ce que nous construisons”

Selon Google, ils utilisent l’IA pour améliorer leurs algorithmes depuis un certain temps déjà, se qualifiant de première entreprise basée sur l’IA depuis 2016 .

Je suis fasciné par cette image de carte thermique créée par le Dr Pete de Moz . Plus une barre est “chaude” ou proche du rouge, plus il y avait de turbulences dans les résultats de recherche de Google à ce moment-là. Il serait juste de dire que Google a commencé à utiliser l’IA dans ses algorithmes fin 2016. Pouvez-vous voir quel événement important s’est produit à cette époque ?

Le Dr Pete a réalisé ce graphique montrant la turbulence dans le SERPS.

Le numéro 3 sur la carte thermique du Dr Pete représente la mise à jour 2016 de Google Penguin 4.0, la mise à jour dans laquelle Google nous a dit qu’ils pouvaient ignorer les liens non naturels au lieu de supprimer de manière algorithmique les sites qui les avaient créés.

Il est également intéressant de noter que le déploiement original de Penguin de Penguin s’est produit quelques semaines seulement avant que Google ne lance le graphe de connaissances . Le graphe de connaissances est important pour l’IA. L’annonce de Google sur Bard nous dit que Bard combine la puissance, l’intelligence et la créativité de leurs modèles linguistiques avec “l’étendue des connaissances du monde”. C’est probablement le graphe des connaissances.

Plus Google utilise des systèmes d’IA, plus il devient important pour nous de nous aligner sur le contenu que ces systèmes sont conçus pour récompenser.

Comment les systèmes de classement de Google utilisent l’IA pour générer des “signaux”

Plusieurs systèmes de classement de Google utilisent l’apprentissage automatique, un sous-ensemble de l’IA, pour générer des signaux. Ces signaux jouent un rôle crucial dans la détermination des sites classés par Google dans ses résultats de recherche.

Je vais beaucoup citer ce mot signal. Un signal est une information que les algorithmes de Google peuvent utiliser pour décider du contenu à classer.

Voici ce que dit Google sur la façon dont ils utilisent les signaux comme indices ou caractéristiques d’une page qui pourraient correspondre à ce qu’un humain considérerait comme de haute qualité :

comment les moteurs de recherche comprennent les signaux - à partir de la documentation de Google sur le QRG

Un exemple de signal est le nombre de liens de qualité pointant vers une page particulière. Ce n’est qu’un des nombreux types de signaux que Google peut utiliser dans son processus de classement.

Un système notable qui génère de tels signaux est le “Helpful Content System” de Google.

Le rôle du « système de contenu utile » dans la génération de signaux

Le système de contenu utile utilise l’IA pour générer un signal que Google peut utiliser pour identifier le contenu qui a “peu de valeur, à faible valeur ajoutée ou qui n’est pas particulièrement utile pour les gens”. Ce signal est pris en compte avec de nombreux autres dans le processus de classement de Google.

Si votre trafic a diminué, cela peut être dû au fait que le système de contenu utile évalue une grande partie de votre contenu comme n’étant généralement pas le résultat le plus utile lorsqu’il s’agit de répondre au besoin principal du chercheur. Ce processus d’évaluation s’exécute en continu et a un impact sur le classement de votre site sur une période de plusieurs mois, ce qui signifie que des changements peuvent survenir à tout moment, et pas seulement en conjonction avec les mises à jour annoncées du système de contenu utile.

Ce classificateur dit essentiellement : “En général, le contenu de ce site n’est pas l’option la plus utile pour les chercheurs par rapport aux autres.” La présence d’une grande quantité de contenu inutile sur votre site, comme indiqué par ce classificateur, pourrait être un obstacle important qui empêche votre site d’atteindre son plein potentiel de classement.

Chaque fois que je regarde le contenu que les algorithmes de Google ont commencé à préférer et que je le compare au site qui a commencé à se débattre, il est clairement plus utile pour amener le chercheur à sa réponse et à répondre à son besoin.

Peut-être répondent-ils plus rapidement à la question du chercheur ou les amènent-ils plus rapidement au produit qu’ils souhaitent acheter. Peut-être qu’ils ont des images et des graphiques plus utiles ou un tableau. Ou, dans de nombreux cas, Google a commencé à faire apparaître un site d’une entreprise ayant une expérience du monde réel qui propose une approche d’un sujet que d’autres sites n’ont pas. Souvent, le contenu que Google préfère classer a un aperçu et une valeur originaux au-delà de ce qui est disponible en ligne.

Parfois, il est difficile de dire pourquoi une page fonctionne bien, si ce n’est qu’elle semble être meilleure pour la requête d’une manière ou d’une autre.

Voici quelques exemples tirés de critiques de sites récentes que j’ai faites.

exemple de contenu inutile vs utile
exemple de contenu utile vs inutile
exemple de contenu inutile vs utile

Comment les systèmes de détection de spam contribuent à la génération de signaux

SpamBrain est un système d’IA qui peut non seulement identifier les tentatives de manipulation de la recherche, mais peut maintenant générer, une fois de plus, un signal qui identifie un site comme celui qui a tendance à s’engager dans des systèmes à des fins de classement.

Si votre site est en déclin depuis le 14 décembre, il est possible que la mise à jour de décembre sur les spams de liens soit à blâmer. Avec cette mise à jour, SpamBrain est devenu plus efficace pour déterminer quels sites ont des signaux prédictifs de la participation du site à des schémas de classement manipulateurs.

Cela soulève de nombreuses questions sur lesquelles j’ai des réflexions, mais peu ont publié des études ou des exemples concrets. Devriez-vous utiliser l’outil de désaveu de Google ? Dans certains cas, je recommanderais oui, surtout si vous avez créé des liens à des fins de référencement. Je ne peux pas imaginer une situation où il serait acceptable d’avoir un classificateur de spam sur votre site.

Pour de nombreux sites, peut-être la plupart qui sont touchés par une mise à jour de spam, il est peu probable que le désaveu soit utile. Dans de nombreux cas, les pertes ne signifient pas que le site a été classé comme spam, mais plutôt que les sites qui y sont liés l’ont été, ce qui a fait perdre de la valeur à leurs liens.

Cependant, il peut être difficile de déterminer si les pertes d’un site ont commencé spécifiquement lors de la mise à jour du spam de lien ou étaient liées à des modifications du système de contenu utile, car les deux fonctionnaient en même temps.

Par exemple, le site ci-dessous a peut-être été impacté par la mise à jour du 14 décembre sur les spams liés aux liens. Mais les pertes ont tendance à commencer en même temps que la mise à jour de contenu utile du 5 décembre. C’est un modèle commun.

Site impacté par la mise à jour du contenu utile du 5 décembre et la mise à jour du lien anti-spam du 14 décembre.

Ce site contenait de nombreux liens pointant vers lui qui étaient clairement créés dans le but de manipuler les classements. Dans ce cas, je recommanderais de désavouer ces liens au cas où ils envoient des signaux à Google indiquant que le site participe à des schémas de liens. Mais, je parie qu’il est peu probable que ce site s’améliore, car le désaveu ne fera pas recommencer à compter les liens neutralisés.

Quelques réflexions générales sur le désaveu si vous avez éventuellement été touché par les systèmes de spam de Google :

  • Si vous avez créé des liens à des fins de référencement et que vous constatez une baisse évidente des classements et du trafic à partir du 14 décembre 2022, il vaut la peine d’envisager d’utiliser l’outil de désaveu de Google pour leur demander de ne pas compter ces liens dans leurs algorithmes. Vous pouvez avoir un classificateur de spam sur votre site. Une bonne utilisation de l’outil de désaveu peut éventuellement supprimer cette classification.
  • Si vous avez fait de la création de liens dans le passé et que vous constatez une baisse principalement pour les pages qui étaient la cible de ces liens, il est possible qu’il n’y ait pas de classification de spam sur votre site. Au contraire, les sites à partir desquels vous avez obtenu des liens ont été détectés comme ayant des modèles cohérents avec ceux qui existent à des fins de classement, ces liens ont été neutralisés. Je ne recommande pas le travail de désaveu dans ces cas.
  • Si vous ne savez pas si vous devez désavouer, il est probablement préférable de vous concentrer sur l’amélioration de votre contenu aux yeux du système de contenu utile.

Comment le système d’avis récompense le contenu de haute qualité

Le système d’avis est un système d’apprentissage automatique de l’IA qui évalue tout contenu qui fournit une recommandation en “donnant une opinion ou en fournissant une analyse”. N’importe quel contenu… pas seulement des produits de révision de contenu. C’est un modèle qui “vise à mieux récompenser les critiques de haute qualité, c’est-à-dire un contenu qui fournit une analyse perspicace et une recherche originale et qui est rédigé par des experts ou des passionnés qui connaissent bien le sujet”.

J’ai vu plusieurs sites clairement impactés lors du déploiement du système d’évaluation le 12 avril qui ne sont pas des sites d’évaluation de produits typiques.

Le système de révision évalue le contenu au niveau de la page, mais si vous avez une quantité importante de contenu évalué par ce système et trouvé manquant, vous pouvez vous retrouver avec un signal à l’échelle du site. Si vous avez été significativement impacté par une mise à jour des avis, telle que celle publiée par Google le 12 avril 2023, il est possible que les algorithmes d’apprentissage automatique de Google aient trouvé que votre contenu était moins conforme à leur modèle de contenu d’avis utile que d’autres.

Les subtilités des mises à jour principales de Google

de Google Les principales mises à jour visent à récompenser un contenu fiable et utile. Ils nous fournissent des conseils sur la création de contenu utile et fiable axé sur les personnes , en nous donnant une liste de critères à prendre en compte.

Voici quelques-uns de ces critères :

Certaines des questions de contenu utiles de Google
Certaines des questions de contenu utiles de Google
Certaines des questions de contenu utiles de Google

Il y en a plus aussi. Sérieusement… Je recommande d’étudier attentivement la documentation de Google sur le contenu utile . Ce sont les critères qu’ils construisent leurs algorithmes pour reconnaître et récompenser.

Panda : la genèse des modèles de qualité de Google

de Google Nous avons vu pour la première fois une version de ces critères dans l’annonce de l’algorithme Panda en 2011. Dans ce document, Google déclare :

"C'est le genre de questions que nous nous posons lorsque nous écrivons des algorithmes qui tentent d'évaluer la qualité d'un site."

C’est le genre de questions que nous nous posons lorsque nous écrivons des algorithmes qui tentent d’évaluer la qualité d’un site .”

Lorsque Panda a été déployé pour la première fois, la communauté SEO a reconnu que les sites dont le contenu était manifestement mince étaient les plus susceptibles d’être affectés. Mais je ne pense pas que beaucoup puissent prédire que Google pourrait un jour utiliser l’IA pour créer un modèle permettant de déterminer la qualité et l’utilité du contenu d’un site Web.

Ceci a été publié par Google en 2011 concernant Panda :

«  Nos algorithmes de qualité de site visent à aider les internautes à trouver des sites de « haute qualité » en réduisant le classement des contenus de mauvaise qualité. Le récent changement “Panda” s’attaque à la tâche difficile d’évaluer de manière algorithmique la qualité du site Web. Prenant un peu de recul, nous voulions expliquer certaines des idées et des recherches qui alimentent le développement de nos algorithmes.

Voici quelques questions que l’on pourrait utiliser pour évaluer la “qualité” d’une page ou d’un article. C’est le genre de questions que nous nous posons lorsque nous écrivons des algorithmes qui tentent d’évaluer la qualité d’un site. Considérez-le comme notre façon d’encoder ce que nous pensons que nos utilisateurs veulent.

Bien sûr, nous ne divulguons pas les signaux de classement réels utilisés dans nos algorithmes car nous ne voulons pas que les gens jouent avec nos résultats de recherche ; mais si vous souhaitez entrer dans l’état d’esprit de Google, les questions ci-dessous fournissent des indications sur la façon dont nous avons examiné le problème :

  • Feriez-vous confiance aux informations présentées dans cet article ?
  • Cet article est-il écrit par un expert ou un passionné qui connaît bien le sujet, ou est-il de nature plus superficielle ?
  • Le site contient-il des articles en double, qui se chevauchent ou qui sont redondants sur des sujets identiques ou similaires avec des variantes de mots clés légèrement différentes ?
  • Seriez-vous à l’aise de donner vos informations de carte de crédit à ce site ?
  • Cet article comporte-t-il des fautes d’orthographe, de style ou factuelles ?
  • Les sujets sont-ils motivés par les véritables intérêts des lecteurs du site, ou le site génère-t-il du contenu en tentant de deviner ce qui pourrait bien se classer dans les moteurs de recherche ?
  • L’article fournit-il un contenu ou des informations originaux, un rapport original, une recherche originale ou une analyse originale ?
  • La page offre-t-elle une valeur substantielle par rapport aux autres pages dans les résultats de recherche ?
  • Quel est le niveau de contrôle qualité effectué sur le contenu ?
  • L’article décrit-il les deux côtés d’une histoire ?
  • Le site est-il une autorité reconnue sur son sujet ?
  • Le contenu est-il produit en masse par ou sous-traité à un grand nombre de créateurs, ou réparti sur un vaste réseau de sites, de sorte que des pages ou des sites individuels ne reçoivent pas autant d’attention ou d’attention ?
  • L’article a-t-il été bien édité, ou semble-t-il bâclé ou rédigé à la hâte ?
  • Pour une question liée à la santé, feriez-vous confiance aux informations de ce site ?
  • Reconnaissez-vous ce site comme une source faisant autorité lorsqu’il est mentionné par son nom ?
  • Cet article fournit-il une description complète ou complète du sujet ?
  • Cet article contient-il une analyse perspicace ou des informations intéressantes qui vont au-delà de l’évidence ?
  • Est-ce le genre de page que vous voudriez ajouter à vos favoris, partager avec un ami ou recommander ?
  • Cet article contient-il une quantité excessive d’annonces qui détournent ou interfèrent avec le contenu principal ?
  • Vous attendriez-vous à voir cet article dans un magazine imprimé, une encyclopédie ou un livre ?
  • Les articles sont-ils courts, non substantiels ou manquent-ils de détails utiles ?
  • Les pages sont-elles produites avec beaucoup de soin et d’attention aux détails par rapport à moins d’attention aux détails ?
  • Les utilisateurs se plaindraient-ils lorsqu’ils verraient des pages de ce site ?

Écrire un algorithme pour évaluer la qualité d’une page ou d’un site est une tâche beaucoup plus difficile, mais nous espérons que les questions ci-dessus donneront un aperçu de la façon dont nous essayons d’écrire des algorithmes qui distinguent les sites de qualité supérieure des sites de qualité inférieure.

Le filtre Panda de Google a été catastrophique pour de nombreux sites. Nous avons développé de vagues théories sur la récupération en tant qu’industrie qui se résumait essentiellement à “supprimer, consolider ou améliorer le contenu léger”.

Mais peu considéraient les conseils de Google sur l’amélioration de la qualité comme des éléments pouvant légitimement être mesurés de manière algorithmique. À l’époque, la communauté SEO n’aurait pas pu prévoir que l’IA pourrait être utilisée pour transformer fondamentalement la façon dont Google évalue la qualité du contenu. En incorporant des modèles d’apprentissage automatique, les algorithmes de Google peuvent désormais interpréter une myriade de signaux de données, apprendre à discerner l’utilité, la pertinence et la profondeur du contenu, et ajuster les classements en conséquence.

Bien que nous puissions théoriser sur la façon dont ils le font, nous savons finalement ce que les algorithmes sont conçus pour récompenser – un contenu qui s’aligne sur les conseils de contenu utiles de Google.

La recherche s’exécute sur des centaines d’algorithmes et de modèles d’apprentissage automatique

Extrait de l’article de Google sur la façon dont l’IA alimente leurs résultats de recherche  :

La recherche s'exécute sur des centaines d'algos et d'algos ML.  Chacun se déclenche à des moments différents et dans des combinaisons distinctes pour fournir les résultats les plus utiles.

Si vous avez le temps, cet article vaut la peine d’être lu. Il approfondit la manière dont un système d’apprentissage en profondeur appelé RankBrain est utilisé pour aider à classer les sites Web. Ils l’appellent “l’un des principaux systèmes d’IA qui alimente la recherche aujourd’hui”. Il traite également de la correspondance neuronale qui utilise l’IA pour déterminer quel est le concept recherché par le chercheur et quel contenu correspond à ce concept. Ils ont qualifié cela de “grand bond en avant de la compréhension des mots aux concepts”.

Si vous êtes submergé, tout se résume à ceci :

La recherche s’exécute sur des centaines d’algorithmes et de modèles d’apprentissage automatique qui génèrent des signaux pour aider à déterminer si les pages sont susceptibles d’être de haute qualité et utiles.

La clé du classement est d’ être constamment le résultat le plus utile . La clé pour obtenir le résultat le plus utile est de tenir compte de chacun des critères de Google sur le contenu utile . de Google Ces critères sont une version résumée des directives des évaluateurs de qualité .

Comprendre le rôle des évaluateurs de qualité dans les algorithmes d’apprentissage automatique

de Google , ils parlent de l’utilisation de systèmes d’apprentissage automatique pour les aider à mieux estimer la pertinence. Sur la page « Comment fonctionne la recherche  »

Google transforme les données d'interaction agrégées et anonymisées en signaux pour les systèmes d'apprentissage automatique

Google dit qu’ils utilisent des “données d’interaction”, des données provenant de personnes interagissant avec une recherche, pour évaluer si un résultat de recherche est pertinent. Ensuite, ils transforment ces données en signaux . Nous avons mentionné ci-dessus quelques-uns des systèmes qui génèrent des signaux, notamment les systèmes de contenu et de révision utiles.

Quelles sont ces données d’interaction ?

La documentation de Google sur l’utilisation des évaluateurs de qualité mentionne deux sources.

Données d’interaction : le rôle des recherches en direct

Ils obtiennent des données de tests en direct dans la recherche.

Google utilise des expériences en direct

Ces expériences en direct peuvent aider les modèles d’apprentissage automatique à déterminer si les modèles font leur travail en récompensant mieux le contenu utile. Si ce n’est pas le cas, les systèmes peuvent apprendre quelles caractéristiques peuvent recevoir plus de poids dans les algorithmes pour être encore plus performantes.

Google veut que ses modèles soient vraiment bons pour reconnaître quand le contenu est utile à un chercheur. Pour ce faire, ils doivent montrer au modèle de nombreux exemples de résultats utiles et inutiles. Plus ils ont d’exemples, plus le modèle parvient à prédire la bonne combinaison de facteurs à peser pour mieux mesurer la qualité.

Comment Google obtient-il des tas d’exemples ? Ils ont une armée de gens qui font ça pour eux.

Qui sont ces gens?

Présentation des 16 000 évaluateurs de qualité .

Évaluateurs de qualité : étiqueter les pages comme utiles ou inutiles

Toujours à partir de la documentation de Google sur le rôle du QRG et des évaluateurs de qualité :

Il y a 16 000 évaluateurs de qualité

Google a un document que je pense que chaque référenceur devrait lire plusieurs fois, appelé les lignes directrices des évaluateurs de qualité (QRG) ou les lignes directrices de l’évaluateur de la qualité de la recherche. Il s’agit essentiellement d’un manuel pour aider les évaluateurs à comprendre ce qui rend le contenu susceptible d’être considéré comme de haute qualité et utile par un chercheur. Ces directives décrivent le type de contenu que leurs modèles d’IA sont conçus pour récompenser.

Les critères de contenu utiles sont une version résumée des orientations suggérées dans le QRG. Il y a des pages et des pages de descriptions de contenu de haute qualité dans le QRG. Voici quelques-uns:

Description QRG du contenu de haute qualité
QRG sur le fait d'avoir un niveau élevé d'EEAT
QRG sur le fait d'avoir un très haut niveau d'EEAT
Les évaluateurs donnent à Google des exemples de résultats utiles et inutiles

Les évaluations sont également utilisées pour améliorer les moteurs de recherche en fournissant des exemples de résultats utiles et inutiles pour différentes recherches.

de Google Encore une fois, à partir de la documentation sur l’utilisation des évaluateurs de qualité :

Les évaluateurs de qualité fournissent des exemples d'exemples positifs et négatifs de résultats de recherche

Ces étiquettes d’utile et d’inutile sont inestimables pour les algorithmes d’apprentissage automatique de Google. En catégorisant les résultats de recherche comme « utiles » ou « inutiles », les évaluateurs de qualité fournissent des commentaires humains concrets dont les algorithmes peuvent tirer des enseignements.

Comment l’utilité de la page est-elle déterminée ?

Les évaluateurs utilisent une échelle d’évaluation qui tient compte de la capacité d’une page à atteindre son objectif de répondre aux besoins des chercheurs. Pour chaque page, ils doivent considérer la qualité de la page et aussi son utilité pour répondre aux besoins du chercheur.

Les évaluateurs de qualité évaluent la qualité de la page (EEAT) et les besoins satisfaits

Voici ma définition d’une page de haute qualité :

Une page de haute qualité est une page qui comprend l’objectif de l’utilisateur et atteint cet objectif sans causer de préjudice, offrant une expérience conviviale de haute qualité. Il satisfait l’intention de l’utilisateur en fournissant un contenu utile et précis. C’est une page qui fournit une valeur considérable en réponse à une requête de recherche spécifique.

Il ne suffit pas d’avoir quelques bonnes pages. Google dit que le fait d’avoir suffisamment de pages classées comme inutiles peut entraîner la suppression de l’ensemble de votre site, même vos bonnes pages.

Voici plus de Google sur la façon dont les pages doivent être notées par les évaluateurs de qualité :

Le "contenu de qualité moyenne" a un objectif bénéfique mais ne mérite pas une note élevée.

Si vous avez constaté une baisse des performances de recherche, il est tout à fait possible que votre contenu envoie des signaux à Google indiquant qu’il devrait être considéré comme plus conforme à la qualité “moyenne” sur le graphique ci-dessus qu’à la qualité élevée. C’est bénéfique. Il atteint son objectif. Mais le plus souvent, ce n’est probablement pas la meilleure option absolue pour montrer aux chercheurs.

Si la plupart de votre contenu correspond à ce projet de loi, vous pouvez vous retrouver avec un classificateur de contenu utile. Ce classificateur affecte l’ensemble de votre site, pas seulement le contenu de qualité inférieure.

Pendant un certain temps, un référenceur qualifié pourrait accomplir beaucoup de choses avec le référencement sur la page et la création de liens pour améliorer la capacité de se classer avec un contenu de qualité moyenne.

Aujourd’hui, les modèles d’apprentissage automatique aident Google à décider quel contenu correspond le mieux aux critères que les gens jugent utiles. Cela rend beaucoup plus difficile le classement du contenu de niveau moyen.

Les deux piliers de la qualité : EEAT et répondre aux besoins des utilisateurs

Alors que les questions utiles sur le contenu et le QRG nous donnent beaucoup d’informations pour nous aider à modéliser un contenu de qualité, cela se résume vraiment à deux choses. EEAT, et peut-être encore plus important, dans quelle mesure votre contenu répond aux besoins des internautes.

EEAT : la pierre angulaire de la qualité

La qualité est synonyme de EEAT. (Expérience, Expertise, Autorité et Fiabilité). Dans le QRG, EEAT et Page Quality sont essentiellement la même chose .

Qualité de la page = EEAT

Ces critères sont encore plus importants pour les pages qui traitent de sujets tels que la santé, la finance ou d’autres sujets YMYL :

EEAT le plus important pour les sujets YMYL

Google nous a dit que EAT, maintenant avec un E ajouté car les modèles de Google apprennent à mieux récompenser l’expérience , est pris en compte pour chaque requête.

Mais EEAT n’est qu’une partie de l’équation. La question de savoir si les besoins du chercheur sont susceptibles d’être satisfaits est également extrêmement importante. Pendant des années, de nombreux sites ont obtenu un avantage dans la recherche en démontrant mieux EEAT. Dans la plupart des critiques que je fais maintenant, bien que EEAT puisse être amélioré, l’un des défauts les plus évidents des pages en difficulté est qu’elles ne répondent pas aussi bien aux besoins des internautes que leurs concurrents.

L’expérience de la page est un élément important des besoins satisfaits.

L’expérience de la page : un facteur clé pour répondre aux besoins des utilisateurs

Voici ce que dit Google dans sa documentation de contenu utile :

Offrez une excellente expérience de page

Ils renvoient à cette documentation sur la compréhension de l’expérience de la page , indiquant que si nous voulons réussir avec leurs systèmes, nous ne devons pas nous concentrer uniquement sur un ou deux aspects de l’expérience de la page, mais plutôt, ” vérifiez si vous offrez une excellente expérience globale de la page à travers de nombreux aspects.

Bien que tous ces facteurs puissent être pris en compte pour décider si une page offre une bonne expérience, j’ai souligné la ligne qui, à mon avis, est la plus importante :

Expérience de la page - la facilité avec laquelle les visiteurs peuvent naviguer ou localiser le contenu principal de vos pages.

Je vais vous laisser avec quelques devoirs ! Étudiez la partie 3 du QRG: Needs Met Rating Guideline, en particulier les parties où il est question de répondre pleinement aux besoins des chercheurs.

QRG sur les besoins satisfaits

L’un des conseils les plus importants que je puisse donner pour améliorer l’utilité de votre contenu est le suivant :

  • Déterminer quel est le besoin immédiat du chercheur
  • Au lieu de remplir le haut de votre article avec des mots que les humains sont peu susceptibles de lire, répondez à ce besoin en priorité

Un grand nombre de pages que j’ai analysées et qui ont été impactées par le système de contenu utile contiennent des tas et des tas de mots qui ne sont vraiment là que pour montrer aux moteurs de recherche que leur contenu est pertinent et pas réellement utile aux humains.

Si vous souhaitez approfondir votre compréhension de l’intention de l’utilisateur et améliorer votre contenu pour répondre au mieux à ses besoins, vous trouverez peut-être utile mon classeur de contenu utile.


Classeur de contenu utile

J’ai créé ce classeur basé sur des années d’étude intensive des algorithmes de Google. Ce livre devrait vous aider à créer le type de contenu que les utilisateurs et Google considèrent comme le plus utile en son genre.

Vous obtiendrez un document Google que vous pourrez copier et remplir. Il existe des instructions pour vous aider à utiliser les informations contenues dans les consignes d’évaluation afin de déterminer l’intention de l’utilisateur et la meilleure façon de répondre à cette intention.

  • Comprendre le système de contenu utile de Google
  • Comment savoir si vous êtes impacté
  • Ce qu’il faut pour récupérer
  • Compréhension approfondie de l’intention de l’utilisateur telle que décrite en détail dans le QRG
  • Suppression de contenu
  • Améliorer l’expérience de la page
  • Démontrer EEAT, en particulier l’expérience
  • L’importance de la popularité
  • À quoi s’attendre en termes de récupération

Listes de contrôle :

  • Besoins satisfaits – ces exercices vous aideront à comprendre les besoins des chercheurs
  • EEAT / Amélioration de la qualité du contenu – Nous passerons en revue les critères de Google sur la création de contenu utile et discuterons de la manière d’améliorer la perception de Google de votre entreprise, des personnes qui y sont associées, de sa popularité et de sa réputation.
  • Page Experience – Il ne s’agit pas que de simples éléments vitaux du Web ! Une bonne expérience de page consiste à permettre aux utilisateurs de trouver incroyablement facilement les réponses qu’ils recherchent. »
  • S’assurer que vous avez du contenu d’abord pour les personnes
  • Idées supplémentaires à prendre en compte pour améliorer la qualité

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Conclusion : Naviguer dans la nouvelle ère des classements de recherche basés sur l’IA

Bien qu’il y ait de nombreux changements liés à l’IA dans l’industrie de la recherche à l’horizon, nous devons porter une attention particulière à la manière dont Google utilise déjà l’IA, en particulier l’apprentissage automatique, pour améliorer la pertinence et l’utilité des résultats de recherche.

Si votre trafic diminue et que vous ne comprenez pas pourquoi, il y a de fortes chances que les systèmes basés sur l’IA de Google apprennent que votre contenu n’est généralement pas le résultat le plus utile pour répondre aux besoins des chercheurs. Vous pouvez avoir une classification placée sur votre site qui entrave votre capacité à vous classer.

En nous alignant sur les idéaux décrits dans les directives d’évaluation, résumées dans les critères de contenu utiles de Google, nous pouvons améliorer nos chances d’être considérés comme un résultat utile et pertinent par les algorithmes de classement de Google.

Pour les sites traitant d’une classification de contenu inutile, afin de récupérer , vous devrez supprimer le contenu inutile, en faire plus pour vous aligner sur les critères de contenu utiles de Google, puis attendre plusieurs mois pour que la classification soit levée, espérons-le.

suppression d'une classification de contenu utile

Je crois que la guérison est possible. J’ai travaillé avec certains sites qui ont en effet récupéré du trafic organique après avoir travaillé dur pour améliorer la qualité. Plusieurs autres travaillent actuellement à cet objectif. J’espère produire bientôt des études de cas, bien qu’avec le nombre de modifications apportées, telles que la suppression de pages créées davantage à des fins de référencement que pour répondre aux besoins des chercheurs, et l’amélioration de l’EEAT sur celles qui restent, il sera difficile de prouver lesquelles conduisent à la suppression. du classificateur de contenu utile.

Questions clés pour l’industrie du référencement à l’ère de l’IA

Il y a beaucoup de questions sur lesquelles j’ai des réflexions, mais j’aimerais aussi entendre votre opinion sur celles-ci.

  • Étant donné que Google utilise l’IA pour créer des modèles qui prédisent si le contenu est susceptible d’être utile, adaptez-vous votre stratégie de référencement pour vous concentrer davantage sur la création de contenu utile et pertinent ? Comment? Pour beaucoup, ce type de changement représente une augmentation significative des dépenses. Il est difficile de justifier cela, en particulier pour les sites avec de grandes quantités de contenu de qualité moyenne qui peuvent être en difficulté en ce moment.
  • La création de liens a-t-elle de la valeur ? Je pense que les liens sont toujours un élément important d’EEAT, mais de nombreux liens que les SEO travaillent dur pour obtenir sont probablement ignorés par les algorithmes de Google. Les liens sont l’un des nombreux éléments pris en compte lors de l’évaluation de la qualité. Google a des années d’expérience lorsqu’il s’agit de comprendre quels liens doivent être utilisés comme signaux de classement. Si vous pouvez obtenir de bons liens faisant autorité qui sont vraiment des recommandations, cela donne à Google un signal de qualité. Les liens seuls ne suffisent cependant pas à rendre quelque chose d’utile.
  • Vaut-il la peine d’en savoir plus sur la façon dont les réseaux de neurones de Google déterminent quel contenu est pertinent ? Je crois qu’il y a de la valeur à gagner en comprenant mieux comment envoyer des signaux d’actualité et d’autorité. Je pense qu’il y a beaucoup à gagner pour certains sites ici… pas par des méthodes blackhat, mais plutôt en créant un corps de contenu vraiment utile et pertinent pour vos sujets. J’aimerais passer plus de temps à comprendre comment nous pouvons nous améliorer dans ce domaine.
  • Comment communiquons-nous ces changements dans les algorithmes de Google à nos clients ? Beaucoup de choses que nous faisons régulièrement pour les clients SEO peuvent ne pas être aussi importantes que la production de contenu vraiment utile. Avoir un site rapide et techniquement solide est important, mais souvent ne rendra pas le contenu beaucoup plus utile. Certains types de travaux d’acquisition de liens peuvent aider à améliorer EEAT. Mais si votre contenu est de qualité moyenne et rarement la meilleure option pour montrer aux chercheurs, aucune quantité de création de liens ou de correctifs techniques n’améliorera cela.

Conclusion

Cet article m’a pris plus de six mois à écrire. J’espère que cela vous a aidé à mieux comprendre le système de contenu utile de Google. J’aimerais entendre vos pensées dans les commentaires ci-dessous.

Si vous avez besoin d’aide pour évaluer si votre site est impacté par le système de contenu utile de Google, après plusieurs mois de travail pour comprendre le système de contenu utile, j’ai de nouveau ouvert mes options pour les avis de site. Vous pouvez en savoir plus ici sur la façon de travailler avec moi pour réfléchir à l’amélioration de la qualité du site et à la récupération du trafic de recherche organique Google perdu.

SAKHRI Mohamed
SAKHRI Mohamed

Je suis titulaire d'une licence en sciences politiques et relations internationales et d'un Master en études sécuritaire international avec une passion pour le développement web. Au cours de mes études, j'ai acquis une solide compréhension des principaux concepts politiques, des théories en relations internationales, des théories sécuritaires et stratégiques, ainsi que des outils et des méthodes de recherche utilisés dans ces domaines.

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