Google BERT : décryptage du nouvel algorithme

Google BERT : décryptage du nouvel algorithme
Date de publication :
30 octobre 2019
Selon les dires de Google c'est l'une des mises à jour les plus importantes de l'histoire du Search. 10% des requêtes sont concernées.


Mise à jour majeure de l’algorithme

Au grand dam des référenceurs, Google ne communique que très rarement sur les nouveautés de ses algorithmes. Plusieurs fois par an, il informe la communauté SEO lorsqu’une mise à jour plus importante que les autres est déployée – mais Google ne s’attarde quasiment jamais sur le périmètre de ses mises à jour. Sauf qu’aujourd’hui, Google l’a fait. Il l’a fait car il considère cette mise à jour comme étant « la plus grande amélioration du Search depuis 5 ans, et l’un des plus grands bons en avant de l’histoire du Search ».
 

Meilleure compréhension du langage naturel des internautes

L’objectif de la mise à jour déployée par Google consiste à mieux comprendre le langage naturel des internautes. Le moteur remarque que la plupart des internautes préfèrent utiliser des mots clés lorsqu’ils effectuent des requêtes sur Google, plutôt que de poser naturellement leurs questions. Ils le font car Google propose souvent des résultats plus pertinents avec des mots clés plutôt qu’avec des interrogations plus naturelles. C’est une fois de plus grâce au machine learning que Google va « améliorer significativement la compréhension des requêtes » et mieux comprendre les requêtes des internautes.
 

BERT, détermination du sens précis des requêtes complexes

Depuis l’an dernier, Google développe une technique basée sur un réseau de neurones pour le traitement du langage naturel, intitulée BERT – pour « Bidirectional Encoder Representations from Transformers ». Le but est de mieux comprendre les relations entre les mots au sein d’une phrase entière, plutôt que de traiter les expressions et les mots un par un. Google cherche à déterminer le sens précis de vos requêtes parfois très précises, où l’usage de certains mots de liaison notamment n’est pas anodin.
 

BERT, impact sur les résultats de recherche

Concrètement, BERT va impacter les résultats de recherche et les featured snippets. D’après les estimations de Google, aux États-Unis, 10% des recherches en anglais sont concernées. Le moteur va déployer cette mise à jour de l’algorithme dans d’autres pays et d’autres langues au fil du temps. On peut s’attendre un impact similaire sur les recherches réalisées en France lorsque l’algorithme sera déployé dans l’hexagone. Google insiste en tous cas sur la portée internationale de sa mise à jour, précisant qu’il est en mesure d’utiliser des données en anglais pour améliorer son modèle dans d’autres langues. Il n’a donc pas besoin d’un dataset français pour appliquer ces changements sur les résultats français. Les requêtes les plus longues, celles qui sont réalisées en utilisant de nombreux mots dont des prépositions, celles qui sont apparentées à du langage naturel, sont concernées.
 

Google, avant / après BERT

Google propose plusieurs exemples qui montrent la modifications apportées par BERT.
  • 2019 brazil traveler to usa need a visa : le mot « to » est repéré, Google comprend désormais que la requête concerne un Brésilien qui souhaite se rendre aux USA. Auparavant, Google pouvait retourner des résultats décrivant les formalités nécessaires pour se rendre au Brésil, pour les citoyens américains.
  • do estheticians stand a lot at work : Google apparentait le mot stand de la requête au mot clé stand-alone dans les résultats de recherche. Grâce à BERT, Google comprend désormais que l’internaute s’interroge sur les efforts physiques associés à l’exercice de ce métier et présente des résultats plus pertinents.
  • can you get medicine for someone pharmacy : Google comprend désormais la notion de « pour quelqu’un » et adapte les résultats en conséquence.
  • maths practice books for adults : dans le même esprit, Google interprète mieux le contexte et la cible identifiée dans une requête.
  • parking on a hill with no curb : Google comprend désormais les mots introduisant une négation. Auparavant, on pouvait obtenir des résultats qui correspondaient à l’inverse de notre besoin car le moteur de recherche se concentrait sur les mots clés en omettant certains mots représentant une négation (cette situation est représentée par l’image en haut de cet article).
Ci-dessous, les conséquences de BERT sur les requêtes citées ci-dessus.

Un exemple de résultats de requête de recherche Google avant et après l'algorithme BERT
L’impact de BERT devrait donc être fort, notamment sur les requêtes utilisant un langage naturel. Le fait que la pertinence des résultats associés s’améliore, ainsi que l’augmentation des requêtes vocales, devraient également renforcer les conséquences de cette nouveauté sur les résultats obtenus sur Google. Pour les professionnels du web,  il est conseillé de continuer à concevoir et rédiger ses contenus en pensant d’abord aux intentions des internautes. Grâce à l’intégration de ce type de mise à jour dans les algorithmes de Google, les techniques artificielles devraient perdre en efficacité au profit des contenus bien pensés, bien écrits et répondants aux besoins des internautes.
 
Etiquettes :
Donnez votre avis
Veuillez laisser votre commentaire ci-dessous. 
            _        _       
           | |      (_)      
 _ __ ___  | |__     _ __  __
| '_ ` _ \ | '_ \   | |\ \/ /
| | | | | || | | |  | | >  < 
|_| |_| |_||_| |_|  | |/_/\_\
                   _/ |      
                  |__/
Veuillez saisir les caractères affichés dans l'image
Nous collectons votre nom, adresse de messagerie et n° de téléphone, afin de vérifier et le cas échéant afficher votre commentaire. Lisez notre Politique de confidentialité pour en savoir plus.