Google RankBrain : ce que la révolution de l'intelligence artificielle signifie pour les spécialistes du marketing en ligne

L'apprentissage automatique change le visage de la recherche. Voici le moins que les spécialistes du marketing doivent savoir.

Lorsque l'ancien responsable de la recherche Google, Amit Singhal, a pris sa retraite, Google savait exactement à qui confier la responsabilité. Cette personne est John Giannandrea , connu dans les cercles de Google comme le chef de l'intelligence artificielle.

Ce n'est pas un mouvement aléatoire au sein de Google.

Depuis quelques années, l'intelligence artificielle (IA) prend de plus en plus d'importance pour l'entreprise. Google a acheté la société d'IA DeepMind en 2014 et a commencé à améliorer les recommandations YouTube avec la technologie. Ils ont embauché certains des noms les plus reconnus dans le domaine de l'IA, comme Ray Kurzweil et Peter Norvig.

Plus récemment, ils ont introduit l'intelligence artificielle dans l'algorithme de base qui alimente la recherche - vous savez, cette chose fait tout l'argent.

Le gros pari de Google sur l'intelligence artificielle

Ce n'est pas une expérience d'entreprise marginale. Les recommandations YouTube peuvent être inefficaces pour Google, et les revenus trimestriels seront parfaits. Ce n'est pas vrai de la recherche. Si la recherche tombe en panne, Google tombe en panne. Et pourtant, Google fait suffisamment confiance au travail de l'IA pour l'introduire dans la recherche - l'IA est clairement une grande partie de l'avenir de Google, et ils ne font que commencer.

Le pari de Google sur l'intelligence artificielle a des implications considérables non seulement pour l'entreprise, mais pour toute personne travaillant dans le marketing en ligne. Cela modifie le paysage de l'optimisation des moteurs de recherche, ce qui a un impact sur des éléments tels que l'optimisation des pages de destination.

La partie IA de l'algorithme de recherche, celle que les spécialistes du marketing devraient connaître, porte un nom - RankBrain .

Rencontrez RankBrain - Le troisième facteur de recherche Google le plus important

Alors que Google a des centaines de facteurs de classement, les deux principaux sont assez bien connus :

• Contenu
• Liens

Google a récemment déclaré que ce sont toujours les gros canons, mais que le troisième facteur le plus important est RankBrain .

Distillé jusqu'à son essence, RankBrain est une pièce d'apprentissage automatique qui traite les requêtes pour leur signification et déplace les poids vers les facteurs autour pour obtenir de bons résultats .

C'est très différent des autres composants de l'algorithme de Google.

Lorsque Google a déployé Panda , la société a déclaré aux spécialistes du marketing que l'accent était mis sur un bon contenu et que le contenu fin serait pénalisé par l'algorithme. Lorsqu'ils ont déployé Penguin , ils ont dit aux spécialistes du marketing que les mauvais liens seraient pénalisés .

Lorsque Google a déployé RankBrain , il a dit aux spécialistes du marketing que… eh bien, ils ne savaient pas précisément ce que RankBrain récompense et pénalise , et que même les ingénieurs de Google ne pouvaient pas dire ce qu'il faisait, précisément.

Ce n'est pas quelque chose que les spécialistes du marketing ont l'habitude d'entendre de la part de Google.

Types d'intelligence artificielle

RankBrain est si différent car il est basé sur l'apprentissage en profondeur et l' IA .

Il y a suffisamment de confusion à propos de l'intelligence artificielle pour comprendre quelles sont les grandes catégories dans l'espace. Il y a, après tout, un très grand fossé entre l'IA qui peut vous empêcher de recevoir du spam et une IA qui peut améliorer son propre code et atteindre plusieurs objectifs.

• Intelligence Artificielle Généralisée (AGI) - il s'agit d'une IA capable de faire plusieurs choses, ou d'optimisation inter-domaines.
• Intelligence artificielle étroite (ANI) - c'est là que RankBrain appartient. C'est une intelligence artificielle qui peut très bien faire une chose. Autrement dit, il peut conduire une voiture mieux que la plupart des humains. Il peut garder le spam hors des e-mails. Il peut battre les meilleurs humains aux échecs ou au go. Et oui, il peut afficher des résultats de recherche que la plupart des utilisateurs trouveront utiles. Mais il ne peut pas faire toutes ces choses ensemble.

Une grande partie de l'ANI est basée sur la reconnaissance de formes .

Disons que vous avez 10 000 photos, et que la moitié d'entre elles sont des photos de visages. Les humains peuvent dire aux machines quels 5 000 sont des visages, mais les machines apprennent alors à comprendre que les sphères les unes à côté des autres peuvent être des yeux et que les yeux sont des composants des visages. À 500 photos, les machines échoueront totalement à trouver des motifs. À des milliards de photos, les machines deviendront assez bonnes.

Prenez cette recherche de base pour les modèles, ajoutez de l'échelle, et c'est ce qui alimente les voitures autonomes de Google, la reconnaissance faciale de Facebook et RankBrain. Ainsi, lorsque les gens parlent d'apprentissage en profondeur dans l'IA, ce n'est pas vraiment l'apprentissage qui est en profondeur, c'est l'architecture et la taille de l'échantillon qui sont en profondeur.

Cet aspect de reconnaissance des modèles de recherche change la donne pour les spécialistes du marketing en ligne.

Les spécialistes du marketing contre Google

L'histoire de l'algorithme de recherche de Google est essentiellement une chasse au chat et à la souris avec les spécialistes du marketing en ligne.

• Au début, Google demandait aux propriétaires de sites Web de mettre ce qu'on appelle des mots-clés metatag pour dire de quoi parle la page. Les spécialistes du marketing ont ensuite spammé les mots-clés metatag avec tellement de mots-clés que sa valeur a diminué en tant que référence pour ce qu'est une page, et Google a abandonné cela comme signal .
• Google a privilégié les réponses rapides à des requêtes particulières , au point que les fermes de contenu sont devenues des entreprises viables et que la qualité du contenu a chuté pour de nombreuses recherches. Google a déployé Panda pour résoudre le problème de qualité du contenu .
• Google a déclaré que si vous obtenez une tonne de liens , vous serez mieux classé. Les spécialistes du marketing "blackhat" ont donc commencé à payer pour les liens et à créer des réseaux de liens, jusqu'à ce que Google doive répondre avec Penguin, qui pénalise les "mauvais" liens .

Il est devenu plus difficile de jouer avec l'algorithme de Google au fil du temps, mais avant RankBrain, les ingénieurs de Google savaient quels boutons étaient modifiés et à quel point.

Ce n'est vraiment plus vrai pour l'ensemble de l'algorithme.

Les ingénieurs ne savent pas (spécifiquement) ce qui se passe

Ce qui est génial dans le fait de donner à une machine une taille d'échantillon méchante et un algorithme d'apprentissage, c'est que si vous encouragez un comportement particulier, la machine est susceptible d'y arriver. C'est pourquoi RankBrain est le troisième facteur le plus important dans la recherche Google - les améliorations de la recherche peuvent être spectaculaires.

Ce qui n'est pas si génial de donner à une machine une taille d'échantillon méchante et un algorithme d'apprentissage, c'est que même les ingénieurs de Google ne savent pas précisément ce qui se passe dans les coulisses.

Est-ce que RankBrain donne la priorité aux titres de page de navigateur, aux liens, aux H1 et à la force du domaine pour les recherches non transactionnelles sur les livres ?

Même Google ne peut pas le dire avec certitude.

La fraîcheur est-elle un facteur important pour les recherches autres que celles liées aux actualités, aux films et aux émissions de télévision ?

Peut-être.

Vous ne pouvez pas optimiser pour RankBrain

Tout cela revient à dire que vous pouvez optimiser votre contenu, vous pouvez faire connaître votre page pour une tentative de liens, mais vous ne pouvez pas optimiser pour RankBrain.

Vous devez donc vous soucier moins de l'entrée et plus de la sortie.

Déballons ça.

Une entrée est quelque chose que vous pouvez presque toujours contrôler directement :

• Les titres des pages du navigateur qui contiennent l'expression que vous ciblez
• H1 et H2 contenant un synonyme du mot-clé pour lequel vous souhaitez vous classer
• Ancrer les liens texte vers la page

En revanche, le résultat est la façon dont l'utilisateur réagit à votre page :

• Utilisateurs qui aiment le titre de votre article et cliquent sur votre page depuis Google
• Engagement et satisfaction élevés avec votre page, afin qu'ils n'appuient pas sur le bouton de retour après avoir cliqué sur votre page

Ces choses n'ont pas été parfaitement alignées dans le passé, et elles ne le sont pas maintenant. Ce que l'IA dans la recherche oblige les spécialistes du marketing à faire, c'est de considérer les entrées un peu moins et les sorties un peu plus .

Ce que les spécialistes du marketing en ligne doivent savoir

Si vous vous considérez comme un SEO, un CRO ou un professionnel de l'UX, voici ce à quoi vous devez faire face.

• Arrêtez de cibler un mot clé ou une phrase par page. Vous devez vous concentrer sur les sujets, car si les ingénieurs individuels peuvent valoriser les correspondances exactes avec les phrases, les machines sont incitées à valoriser l'intention de l'utilisateur, et non la formulation spécifique de l'utilisateur.
• Différentes recherches signifieront différents poids pilotés par l'IA. Cela signifie que vous ne pouvez pas dire à votre patron que les titres ou les liens des pages du navigateur généreront les gains les plus importants pour toutes les recherches.
• Vous devez apprendre UX et CRO même si votre travail principal est le référencement. L'amélioration de la sortie (satisfaction des utilisateurs) a traditionnellement été l'apanage des professionnels de la conversion et des analystes de l'expérience utilisateur. Ces personnes conçoivent généralement des wireframes, lancent des fonctionnalités sur le site, exécutent des tests d'acceptation des utilisateurs et éventuellement des tests fractionnés et multivariés pour l'optimisation du taux de conversion, des tâches très différentes de la correspondance des mots clés et des intentions, de l'optimisation des balises et de la garantie que le site peut être exploré. À l'avenir, l'ensemble d'outils SEO inclura les compétences requises des CRO et des professionnels UX.

Dans l'ensemble, RankBrain améliore l'expérience utilisateur pour les utilisateurs de recherche, et c'est généralement une bonne chose. Mais si vous êtes un spécialiste du marketing en ligne, RankBrain pose de nouveaux défis - et si vous en apprenez suffisamment sur l'expérience utilisateur, des opportunités uniques.