Google Home, Assistant, Rankbrain et le SEO

Depuis de nombreuses années, Google adapte petit à petit ses algorithmes à la recherche vocale. La saisie de mots clés dans un formulaire de recherche a vocation à laisser sa place à la diction de ce que l’on recherche. Google Assistant et donc Google Home sont les incursions les plus affirmées de la firme de Mountain View dans ce domaine. Comment prendre en compte cette nouvelle donne et adapter nos stratégies SEO (requête, champ lexical, etc.)? Voici quelques éléments de réflexion et de réponse…

Par Anthony Techer

Google Home est disponible à la vente depuis début aout 2017 en France. Google a équipé son produit de Google Assistant, un agent conversationnel. Cet assistant intelligent analyse le langage naturel et répond aux demandes avec sa voix synthétique.

Google Assistant présente ainsi un nouveau moyen d’interroger le moteur de la firme de Mountain View. Cet assistant virtuel est basé sur l’algorithme de machine learning Google Rankbrain. En quoi cet algorithme change-t-il notre approche du référencement naturel ? Comment doit-on adapter nos recherches de mots-clés ?

Pourquoi devons-nous nous soucier de la recherche vocale ?

Dès 2013, la mise à jour Colibri « Hummingbird » a réécrit le moteur principal de Google. Colibri s’inscrit dans une démarche qualité de la firme de Mountain View qui souhaite nettoyer son index des contenus de mauvaise qualité et donner accès à des contenus toujours plus pertinents aux internautes. Par la même occasion, Google a intégré la recherche vocale au sein de son moteur.

S’il y avait deux algorithmes, l’un pour la recherche textuelle et le second pour la recherche vocale, nous pourrions ne pas nous en soucier. Mais la réalité est en fait que le texte et la recherche vocale sont alimentés par le même algorithme. Tous les changements que Google a effectué pour s’adapter aux recherches en langage naturel ont une incidence sur chaque recherche, quelle que soit la source : recherche depuis un PC, depuis un mobile ou depuis Google Home.

Le langage naturel en action : le langage parlé

Partons pour l’Espace, et examinons ce que Google est capable de faire. Pour les internautes les plus avisés, une recherche simple serait « diamètre du soleil ». Google comprend assez bien cette question pour l’associer à l’entité Knowledge Graph correspondante et renvoie le contenu de la figure 1.

Fig. 1. Recherche Google Assistant pour la requête «  diamètre du soleil  ».

Soyons plus prolixe et essayons une version plus naturelle de la même recherche : « Quelle est le diamètre du soleil ». En 2017, Google comprend que ces deux recherches sont essentiellement les mêmes.

Fig. 2. Recherche Google Assistant sous forme d’une question.

Essayons une variante, en lui demandant de convertir la distance en miles : « Quelle est le diamètre du soleil en miles ? ». Voici ce que nous obtenons.

Fig. 3. Résultat Google Assistant avec changement d’unité.

Google comprend ainsi la question et renvoie la réponse avec l’unité appropriée. Les résultats organiques varient un peu sur cette demande, reflétant la forme de la question. On peut dire que la recherche en langage naturel a parcouru un long chemin depuis ces débuts…

Google apprend constamment

Depuis 2015, nous savons que Google utilise un algorithme dénommé Rankbrain. RankBrain est un système d’apprentissage automatique (machine learning) développé par Google pour améliorer la pertinence des résultats de recherche. Le machine learning s’appuie sur des techniques de réseaux de neurones artificiels.

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Anthony Techer
fondateur de l’outil sémantique SEOQuantum (https://www.seoquantum.com/)