Mise à jour SEO Google du 19 décembre 2023

19 décembre : Nous avons précisé la manière dont Google traite les sites présentant une forte proportion d’images explicites non consensuelles dans notre guide sur les politiques de spam et les systèmes de classement.

Google utilise des systèmes de classement automatisés qui examinent de nombreux facteurs et signaux provenant de centaines de milliards de pages Web et d’autres contenus dans notre index de recherche pour présenter les résultats les plus pertinents et utiles, le tout en une fraction de seconde.

Nous améliorons régulièrement ces systèmes grâce à des tests et des évaluations rigoureux et nous fournissons des avis sur les mises à jour de nos systèmes de classement lorsqu’ils peuvent être utiles aux créateurs de contenu et aux autres.

Cette page est un guide pour comprendre certains de nos systèmes de classement les plus notables. Elle couvre certains systèmes qui font partie de nos systèmes de classement principaux, qui sont les technologies sous-jacentes produisant les résultats de recherche en réponse aux requêtes. Elle couvre également certains systèmes impliqués dans des besoins de classement spécifiques.

Vous pouvez également visiter notre site Comment fonctionne la Recherche pour comprendre comment nos systèmes de classement, combinés à d’autres processus, fonctionnent ensemble afin que la Recherche Google remplisse notre mission d’organiser les informations du monde et de les rendre universellement accessibles et utiles.

BERT

Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) est un système d’IA utilisé par Google qui nous permet de comprendre comment les combinaisons de mots expriment des significations et des intentions différentes.

Systèmes d’information de crise

Google a développé des systèmes pour fournir des informations utiles et opportunes en temps de crise, qu’il s’agisse de situations de crise personnelle, de catastrophes naturelles ou d’autres situations de crise généralisées :

Crise personnelle : Nos systèmes s’efforcent de comprendre quand les gens recherchent des informations sur des situations de crise personnelle afin d’afficher des lignes d’assistance et du contenu provenant d’organisations de confiance pour certaines requêtes liées au suicide, aux agressions sexuelles, à l’ingestion de poison, à la violence sexiste ou à la toxicomanie. En savoir plus sur la façon dont les informations sur les crises personnelles sont affichées dans la Recherche Google.

Alertes SOS : En période de catastrophes naturelles ou de situations de crise généralisées, notre système d’Alertes SOS s’efforce d’afficher les mises à jour des autorités locales, nationales ou internationales. Ces mises à jour peuvent inclure des numéros de téléphone et des sites Web d’urgence, des cartes, des traductions d’expressions utiles, des opportunités de dons, et plus encore. En savoir plus sur le fonctionnement des alertes SOS et sur la façon dont elles font partie des alertes de crise de Google qui aident en cas d’inondations, d’incendies de forêt, de tremblements de terre, d’ouragans et d’autres catastrophes.

Systèmes de déduplication

Les recherches sur Google peuvent trouver des milliers, voire des millions de pages Web correspondantes. Certaines d’entre elles peuvent être très similaires les unes aux autres. Dans de tels cas, nos systèmes n’affichent que les résultats les plus pertinents pour éviter les duplications inutiles. En savoir plus sur le fonctionnement de la déduplication et sur la façon de voir les résultats omis si vous le souhaitez, lorsque la déduplication se produit.

La déduplication se produit également avec les extraits optimisés (featured snippets). Si une liste de page Web est élevée pour devenir un extrait optimisé, nous ne répétons pas la liste plus tard sur la première page de résultats. Cela désencombre les résultats et aide les gens à localiser plus facilement les informations pertinentes.

Système de domaine à correspondance exacte

Nos systèmes de classement considèrent les mots dans les noms de domaine comme l’un des nombreux facteurs pour déterminer si le contenu est pertinent pour une recherche. Cependant, notre système de domaine à correspondance exacte s’efforce de garantir que nous n’accordons pas trop de crédit au contenu hébergé sous des domaines conçus pour correspondre exactement à des requêtes particulières. Par exemple, quelqu’un pourrait créer un nom de domaine contenant les mots « best-places-to-eat-lunch » dans l’espoir que tous ces mots dans le nom de domaine propulseraient le contenu en haut des classements. Notre système s’ajuste pour cela.

Systèmes de fraîcheur

Nous avons divers systèmes de « la requête mérite la fraîcheur » conçus pour afficher un contenu plus frais pour les requêtes où cela serait attendu. Par exemple, si quelqu’un recherche un film qui vient de sortir, il veut probablement des critiques récentes plutôt que des articles plus anciens datant du début de la production. Pour un autre exemple, normalement une recherche sur « tremblement de terre » pourrait rapporter du matériel sur la préparation et les ressources. Cependant, si un tremblement de terre s’est produit récemment, des articles de presse et un contenu plus frais pourraient apparaître.

Système de contenu utile

Notre système de contenu utile est conçu pour mieux garantir que les gens voient un contenu original et utile écrit par des personnes, pour des personnes, dans les résultats de recherche, plutôt qu’un contenu créé principalement pour gagner du trafic de moteur de recherche.

Systèmes d’analyse de liens et PageRank

Nous avons divers systèmes qui comprennent comment les pages se lient les unes aux autres afin de déterminer de quoi traitent les pages et lesquelles pourraient être les plus utiles en réponse à une requête. Parmi eux se trouve PageRank, l’un de nos systèmes de classement principaux utilisés lors du lancement de Google. Les curieux peuvent en savoir plus en lisant le document de recherche et le brevet originaux de PageRank. Le fonctionnement de PageRank a beaucoup évolué depuis, et il continue de faire partie de nos systèmes de classement principaux.

Systèmes d’actualités locales

Nous avons des systèmes qui s’efforcent d’identifier et de faire apparaître des sources d’actualités locales chaque fois que cela est pertinent, comme via nos fonctionnalités « À la une » et « Actualités locales ».

MUM

Multitask Unified Model (MUM) est un système d’IA capable à la fois de comprendre et de générer du langage. Il n’est actuellement pas utilisé pour le classement général dans la Recherche, mais plutôt pour certaines applications spécifiques telles que l’amélioration des recherches d’informations sur les vaccins contre la COVID-19 et l’amélioration des appels d’extraits optimisés que nous affichons.

Correspondance neuronale

La correspondance neuronale est un système d’IA que Google utilise pour comprendre les représentations de concepts dans les requêtes et les pages et les faire correspondre les unes aux autres.

Systèmes de contenu original

Nous avons des systèmes pour aider à garantir que nous affichons le contenu original en bonne place dans les résultats de recherche, y compris les reportages originaux, devant ceux qui ne font que le citer. Cela inclut la prise en charge d’un balisage canonique spécial que les créateurs peuvent utiliser pour nous aider à mieux comprendre quelle est la page principale si une page a été dupliquée à plusieurs endroits.

Systèmes de rétrogradation basés sur la suppression

Google a des politiques qui permettent la suppression de certains types de contenu. Si nous traitons un volume élevé de telles suppressions impliquant un site particulier, nous l’utilisons comme signal pour améliorer nos résultats. En particulier :

Suppressions légales : Lorsque nous recevons un volume élevé de demandes de suppression valides pour violation du droit d’auteur impliquant un site donné, nous sommes en mesure de l’utiliser pour rétrograder d’autres contenus du site dans nos résultats. De cette façon, s’il y a d’autres contenus contrefaisants, les gens sont moins susceptibles de les rencontrer par rapport au contenu original. Nous appliquons des signaux de rétrogradation similaires aux plaintes impliquant la diffamation, les produits contrefaits et les suppressions ordonnées par le tribunal. Dans le cas de matériel pédopornographique (CSAM), nous supprimons toujours ce contenu lorsqu’il est identifié et nous rétrogradons tout le contenu des sites ayant une forte proportion de contenu CSAM.

Suppressions d’informations personnelles : Si nous traitons un volume élevé de suppressions d’informations personnelles impliquant un site ayant des pratiques de suppression abusives, nous rétrogradons d’autres contenus du site dans nos résultats. Nous cherchons également à voir si le même modèle de comportement se produit avec d’autres sites et, si tel est le cas, nous appliquons des rétrogradations au contenu de ces sites. Nous pouvons appliquer des pratiques de rétrogradation similaires pour les sites qui reçoivent un volume élevé de suppressions de contenu de doxxing ou de suppressions d’images explicites non consensuelles.

Système de classement des passages

Le classement des passages est un système d’IA que nous utilisons pour identifier des sections individuelles ou « passages » d’une page Web afin de mieux comprendre à quel point une page est pertinente pour une recherche.

RankBrain

RankBrain est un système d’IA qui nous aide à comprendre comment les mots sont liés aux concepts. Cela signifie que nous pouvons mieux renvoyer un contenu pertinent même s’il ne contient pas tous les mots exacts utilisés dans une recherche, en comprenant que le contenu est lié à d’autres mots et concepts.

Systèmes d’information fiables

De multiples systèmes fonctionnent de diverses manières pour afficher les informations les plus fiables possibles, comme aider à faire apparaître des pages plus faisant autorité, rétrograder les contenus de faible qualité et élever le journalisme de qualité. Dans les cas où des informations fiables pourraient faire défaut, nos systèmes affichent automatiquement des avis de contenu sur des sujets qui évoluent rapidement ou lorsque nos systèmes n’ont pas une grande confiance dans la qualité globale des résultats disponibles pour la recherche. Ceux-ci fournissent des conseils sur la façon de rechercher de manière à conduire à des résultats plus utiles. En savoir plus sur notre approche pour fournir des informations de haute qualité dans la Recherche.

Système d’avis

Le système d’avis vise à mieux récompenser les avis de haute qualité, le contenu qui fournit une analyse perspicace et une recherche originale, et qui est écrit par des experts ou des passionnés qui connaissent bien le sujet.

Système de diversité des sites

Notre système de diversité des sites fonctionne de manière à ce que nous n’affichions généralement pas plus de deux listes de pages Web provenant du même site dans nos meilleurs résultats, afin qu’aucun site ne tende à dominer tous les meilleurs résultats. Cependant, nous pouvons toujours afficher plus de deux listes dans les cas où nos systèmes déterminent qu’il est particulièrement pertinent de le faire pour une recherche particulière. La diversité des sites traite généralement les sous-domaines comme faisant partie d’un domaine racine. C’est-à-dire : les listes provenant d’un sous-domaine (subdomain.example.com) et du domaine racine (example.com) seront toutes considérées comme provenant du même site unique. Cependant, les sous-domaines sont parfois traités comme des sites distincts à des fins de diversité lorsque cela est jugé pertinent.

Systèmes de détection de spam

Personne ne veut que sa boîte de réception soit remplie de spam, c’est pourquoi les filtres anti-spam sont si utiles. La Recherche est confrontée à un défi similaire, car Internet contient d’énormes quantités de spam qui, s’ils n’étaient pas traités, nous empêcheraient d’afficher les résultats les plus utiles et les plus pertinents. Nous utilisons une gamme de systèmes de détection de spam, y compris SpamBrain, pour traiter les contenus et les comportements qui violent nos politiques de spam. Ces systèmes sont constamment mis à jour pour suivre les dernières façons dont la menace du spam évolue.

Systèmes retirés

Les systèmes ci-dessous sont notés à des fins historiques. Ils ont soit été intégrés dans des systèmes successeurs, soit intégrés à nos systèmes de classement principaux.

Hummingbird

Il s’agissait d’une amélioration majeure de nos systèmes de classement globaux réalisée en août 2013. Nos systèmes de classement ont continué d’évoluer depuis, tout comme ils l’avaient fait auparavant.

Système Panda

Il s’agissait d’un système conçu pour mieux garantir qu’un contenu de haute qualité et original apparaisse dans nos résultats de recherche. Annoncé en 2011 et surnommé « Panda », il a évolué et est devenu partie intégrante de nos systèmes de classement principaux en 2015.

Système Penguin

Il s’agissait d’un système conçu pour lutter contre le spam de liens. Annoncé en 2012 et surnommé « Penguin Update », il a été intégré à nos systèmes de classement principaux en 2016.

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