L'avènement de Google SGE (Search Generative Experience) révolutionne la recherche en ligne, introduisant une ère nouvelle de contextualisation et d'intuition dans la quête d'informations. Cette avancée technologique transforme profondément les stratégies SEO, exigeant des experts une approche renouvelée pour la création de contenu. L'impact sur les utilisateurs est également notable, l'IA facilitant grandement l'accès aux résultats de recherche. Cet article explore les subtilités de Google SGE, les défis et les opportunités qu'il présente, et l'importance cruciale de comprendre le fonctionnement de cette IA pour optimiser le référencement web. De plus, il aborde la connaissance des Large Language Models (LLM) tels que GPT d'OpenAI, Bard de Google, et Bing AI de Microsoft, soulignant leurs limites et leur potentiel dans la création de contenu SEO. Enfin, une cartographie thématique avancée est proposée pour maximiser l'efficacité de l'utilisation de ces technologies dans le SEO.
L'arrivée de Google SGE
L'avènement de Google SGE (Search Generative Experience) marque une révolution dans le monde de la recherche en ligne. Avec cette innovation, Google franchit un nouveau cap, proposant une approche plus contextuelle et intuitive de la recherche d'informations. Cette évolution a un impact significatif sur la façon dont les experts SEO doivent penser et planifier leur stratégie de contenu.
L'impact est aussi sur les utilisateurs qui vont trouver beaucoup plus facilement les résultats qu'ils cherchent car ils seront guidés par l'IA et la réponse sera accessible très vite sans devoir passer son temps à ouvrir plein d'onglets et à lire de multiples pages. Il est indispensable de comprendre comment fonctionne cette IA et savoir extraire ses connaissances avec des nouvelles méthodes pour savoir comment se positionner mais surtout savoir ce qui lui manque.
Connaissances d'un Large Language Model (LLM)
Les LLM comme GPT d'OpenAI, Bard de Google, et Bing AI de Microsoft sont des outils puissants dotés d'une capacité impressionnante à générer et comprendre le langage naturel. Cependant, ces modèles ont leurs limites, notamment en ce qui concerne la compréhension du contexte spécifique et la mise à jour des informations. Il est crucial pour les personnes travaillant sur des projets SEO de comprendre ces limites afin de maximiser l'efficacité de leur utilisation dans la création de contenu.
Il y a deux types de connaissances, celles qui proviennent des données qui ont servi pour l'entraînement mais aussi les données qui sont dans l'index du moteur de recherche et qui servent comme élément de réponses.
Afin de matérialiser cela, je vous propose de découvrir comment nous pouvons cartographier ces connaissances.
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