Alors que le monde de l’optimisation pour les moteurs de recherche (SEO) est en constante évolution, Google lançait, en novembre 2019, le Bidirectional Encoder Reprensentations from Transformers, ou le BERT. Cette importante mise à jour du moteur de recherche de Google vise à offrir aux utilisateurs les résultats de recherche les plus pertinents et précis possible, qui répondent mieux à leur intention de recherche. Pour l’instant, environ 10 % des recherches en anglais menées sur Google sont touchées par cette nouveauté. Le géant du Web prévoit toutefois rendre le BERT accessible en d’autres langues prochainement.
Un système de traitement automatique du langage naturel
Tout d’abord, le Google BERT est un système de traitement automatique du langage naturel (natural language processing). Ce qui le différencie de tous les autres algorithmes qui s’y apparentent est donc sa capacité à comprendre le contexte de la recherche. Il analyse notamment les mots qui aident à comprendre le sens de la phrase, comme les conjonctions ou les prépositions. Il reconnaît également les mots interrogatifs, comme où, pourquoi et comment. Google est ainsi en mesure d’offrir des résultats de recherche qui correspondent plus précisément à ce que souhaite trouver l’utilisateur. Grâce à ce système, le moteur de recherche Google peut analyser de longs mots clés, permettant aux utilisateurs de faire leurs recherches def façon beaucoup plus naturelle.
Un mot clé, plusieurs représentations
Avec cette mise à jour, le moteur de recherche Google est capable de comprendre les mots qui composent les termes de recherche dans leur ensemble, les uns par rapport aux autres. Les anciens algorithmes analysaient plutôt les mots un par un dans l’ordre dans lequel ils était présentés, ou choisissaient les mots de grande valeur de façon isolée. De cette façon, grâce à une linguistique informatique avancée, le BERT peut associer plusieurs représentations à un même mot en se basant sur les autres mots qui forment la phrase.
Ainsi, avec les anciens algorithmes, le mot « banque » était toujours associé à la même représentation, qu’il soit utilisé seul ou dans des expressions comme « banque de données » ou « compte de banque ». Le BERT, en tant que modèle bidirectionnel, va analyser les mots qui précèdent et qui suivent le mot « banque » afin de lui donner la bonne signification. Les résultats de recherche correspondront donc plus exactement à ce que cherche l’utilisateur.
Google BERT et les SEO
L’avènement du BERT forcera probablement les gestionnaires de site Web et les professionnels du SEO à revoir leurs pratiques de référencement. Ils devront entre autres avoir une avoir une meilleure compréhension du parcours utilisateur des internautes qui visitent leur site Web. Cela leur permettra de savoir comment ces derniers cherchent et trouvent leurs pages dans le moteur de recherche Google. Ainsi, ils seront en mesure de déterminer les meilleurs mots clés pour bien référencer leur site. Ce sera également l’occasion pour plusieurs entreprises d’utiliser de longs mots clés qui leur permettront de se démarquer de la concurrence.
Sources :
Buchingham-Bullock, A. (27 janvier 2020). How BERT is helping SEO agencies focus on collaboration strategies. Search Engine Land. Repéré à : https://searchengineland.com/how-bert-is-helping-seo-agencies-focus-on-collaboration-strategies-328283?fbclid=IwAR2zkrGqCueG9gPrh917Y5AyC6PF2Gh3KZlUNS5C0hH7GCU6rY8_NcKjQ8c.
Devlin, J., Chang, M-W. (2 novembre 2019). Open Sourcing BERT: State-of-the-Art Pre-training for Natural Language Processing. Google AI Blog. Repéré à : https://ai.googleblog.com/2018/11/open-sourcing-bert-state-of-art-pre.html
Nayak, P. (25 octobre 2019). Understanding searches better than ever before. Google Search. Repéré à : https://www.blog.google/products/search/search-language-understanding-bert/.
S.A. (29 octobre 2020). Google BERT : La nouvelle mise à jour de Google. SEO.fr. Repéré à : https://www.seo.fr/blog/google-bert.
