google colibri
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Depuis l’automne 2013, l’algorithme Google Colibri “Hummingbird” a laissé son empreinte sur les résultats de recherche pour des milliards de requêtes et a permis aux utilisateurs finaux de faire un petit pas de plus vers une page de résultats de moteur de recherche plus intime et personnelle.

Il est facile d’oublier que les micro-moments actuels et le fait que Google réponde à des questions contextuelles constituent un changement massif par rapport aux 20 premières années de recherche, où des mots clés spécifiques dictaient les résultats plutôt que de prendre en considération l’ensemble de la requête.

Pour bien saisir l’importance de la mise à jour du Hummingbird, voyons comment se déroulait la recherche avant la sortie du Hummingbird, ce pour quoi il a été conçu et pourquoi il a vraiment changé nos vies.

Comment était la recherche avant colibri

À l’été 2013, les bases du référencement étaient encore plus ou moins les mêmes qu’aujourd’hui.

Nous vivions encore à une époque de “grand contenu” et d’encouragement à gagner des liens (plutôt qu’à les acheter ou à comploter pour les obtenir), et l’objectif était toujours de pouvoir répondre aux questions qui intéressaient les gens.

Cependant, le paysage des résultats de recherche était radicalement différent, même un an avant le lancement de Hummingbird.

2012 : Les débuts du graphique des connaissances

Un an avant Hummingbird, les résultats de la recherche vous donnaient exactement ce que vous aviez mis – que ce soit un seul mot (“games”), une longue chaîne de caractères (“who is the mayor of Burlingame, CA ?”), ou même une abréviation bien connue (“NBA”).

Il y avait là un piège. Les résultats étaient souvent à la traîne, ne fournissant aucune réponse approfondie ou ressource sur la question.

L’analyse de l’intention était toujours un défi pour Google, surtout lorsqu’il s’agissait de distinguer deux requêtes similaires mais différentes.

Un bon exemple concerne la musique et le théâtre. Si je demande maintenant à Google de me parler du “Globe”, j’obtiens des informations sur le célèbre Globe Theatre associé à William Shakespeare.

Si vous aviez fait cette recherche en 2010, vous auriez peut-être reçu des informations sur les globes terrestres ou la page d’accueil de l’initiative “Global Learning and Observation to Benefit the Environment” (GLOBE).

Heureusement, c’est à cela que ressemble la recherche aujourd’hui.

Mais disons que je ne suis pas un grand fan des acteurs, et que ce que je cherche vraiment, c’est des informations sur une chanson de 1991. Aujourd’hui, je peux simplement affiner ma recherche et Google récupérera les informations qui répondent à ma question.

Si cela avait été le cas il y a cinq ans, il y a de fortes chances que des erreurs de clics et des requêtes supplémentaires aient été nécessaires pour obtenir les bons résultats centrés sur Big Audio Dynamite II.

Mieux encore, ce grand saut dans la compréhension du contexte a fait que lorsque vous cherchiez une réponse précise, Google vous la donnait.

Ne posez pas de question stupide comme “Quelle voiture conduit Jésus”, sinon vous risquez de recevoir une mauvaise réponse (et une leçon d’anachronisme).

Lorsqu’il a été annoncé en mai 2012, l’idée générale derrière le Knowledge Graph était qu’en fournissant des informations avec le contexte “Paris Hilton Lodging”, vous recevriez des informations sur la disponibilité des hôtels Hilton sur la Seine (plutôt que des résultats centrés autour de l’héritière d’un nom similaire).

Ce qui rend le Knowledge Graph remarquable, c’est qu’il est le signe avant-coureur du désir du Colibri de répondre aux questions d’une manière “de choses et non de ficelles”, la prochaine étape logique dans une longue série de mises à jour du géant de la recherche.

2011-2014 : Google Authorship

Au début de Hummingbird, on répondait aux questions du mieux possible compte tenu du contenu disponible.

Alors que le Knowledge Graph avait été lentement mis en place pendant plus d’un an avant Hummingbird, il est également apparu à une époque où Google expérimentait le pointage des résultats de recherche vers des contenus écrits par des sources de confiance sur la base de son brevet Agent Rank de 2009, qui, associé à un balisage de données structuré, nous a donné un bref programme connu sous le nom de Google Authorship.

La mise à jour de la paternité de Google a été mise en ligne pendant la même période que Google+, permettant aux créateurs de contenu d’utiliser un système interne pour relier les éditeurs à leurs publications. Le fait de pouvoir identifier les associations sur la base des profils Google+ et de la balise rel=”author” a permis d’identifier plus facilement les auteurs et de gagner la confiance de ceux qui ont produit des contenus ayant fait l’objet d’un engagement accru.

Pour savoir pourquoi la paternité d’un article est progressivement tombée en désuétude en 2014, il faudrait un article à part entière. La plupart des experts du secteur et des initiés de Google soulignent les faibles taux d’adoption, les changements marginaux dans le comportement des utilisateurs finaux sur les SERP, et le fait que Google teste toujours les raisons pour lesquelles la paternité s’est effacée.

Quels étaient les objectifs de la mise à jour de Google Hummingbird ?

La mise à jour du Hummingbird – qui a été annoncée le 26 septembre 2013, mais qui avait en fait été lancée le mois précédent – était la prochaine étape de l’évolution après la mise à jour de 2010 caféine et d’autres changements importants qui ont influencé la façon dont les utilisateurs répondent et s’engagent dans les résultats de recherche.

Hummingbird a marqué un énorme progrès dans la technologie de recherche de Google. Il a eu un impact sur environ 90 % des recherches dans le monde.

L’attention de Hummingbird s’est concentrée sur trois éléments clés :

Recherche conversationnelle

En utilisant le traitement du langage naturel, les résultats de la recherche pourraient récupérer des résultats de niche pour les requêtes tant au niveau de la tête que de la queue.

En étant capable d’évaluer l’intention d’une manière sémantique, Hummingbird voulait permettre aux utilisateurs de rechercher en toute confiance des sujets et des sous-sujets plutôt que de devoir concevoir des requêtes à l’aide de Google-fu.

Recherche humaine

Si vous avez utilisé un moteur de recherche dans les premiers temps de l’Internet, vous vous souviendrez qu’il pouvait être difficile de trouver ce que vous cherchiez lorsque vos connaissances sur un sujet particulier étaient insuffisantes.

Hummingbird a cherché à résoudre ce problème en se concentrant sur les synonymes et les sujets liés au thème.

Bien sûr, l’Angleterre n’a pas de président, mais elle a à la fois un chef d’État (monarque) et un chef de gouvernement (premier ministre), comme d’autres nations (la France a à la fois un chef d’État présidentiel et un premier ministre comme chef de gouvernement) mais différemment des États-Unis, où le président occupe les deux rôles.

En permettant aux gens de savoir ce qu’ils ne savent pas et en créant des résultats qui aident les utilisateurs à trouver ce qu’ils cherchent, Hummingbird a contribué à faire avancer Google d’un pas vers une plus grande humanité.

Les fondements de la recherche vocale

À mesure que le Colibri utilisait le contexte et l’intention de fournir des résultats qui correspondaient aux besoins de l’utilisateur, les résultats locaux devenaient plus précis.

Si vous cherchiez à trouver un grand restaurant vietnamien dans une ville américaine à l’époque, vous deviez choisir vos noms avec soin et éviter les expressions familières, sinon vous obteniez des résultats pour Ho Chi Minh Ville et Hanoi !

À première vue, ce sont par défaut de grandes villes pour la nourriture vietnamienne, mais est-ce bien ce que vous recherchiez au départ ? Bien sûr que non ! Parce que la “nourriture” est servie dans un “restaurant”.

La combinaison du traitement du langage conversationnel et de la compréhension de l’intention humaine basée sur les données de localisation signifie que ce que nous prenons pour acquis aujourd’hui est le résultat d’années de transformation du rêve de la recherche sémantique en réalité.

Améliorer la recherche locale

En utilisant la recherche sémantique et le traitement du langage naturel qui prennent en compte la façon dont les humains pensent, désirent et utilisent les moteurs de recherche pour trouver ce qu’ils cherchent, l’ancienne pratique consistant à parler aux mots clés du titre et des méta descriptions d’un site web commercial local est devenue un peu moins importante.

Cela signifie que la pratique de longue date consistant à spammer une page avec des mots clés et de faux noms d’entreprises a été affaiblie une fois de plus, bien que cette pratique soit encore utilisée (souvent avec succès) à ce jour.

Pour les pessimistes, il s’agissait d’une caractéristique considérée comme un bogue, ce qui a permis de blâmer l’algorithme pour avoir puni les entreprises qui ont utilisé des tactiques de valeur nominale pendant des années. Pour les optimistes, cela signifiait une chance d’utiliser plus de mots dans le dictionnaire, en précisant Qui/Quoi/Pourquoi/Où/Comment – comme le font les humains.

L’héritage du colibri Hummingbird

La mise à jour de Hummingbird a la réputation d’être le plus grand changement de jeu que Google ait fait lors de sa sortie.

Mais était-ce le cas ?

Cela dépend de la façon dont vous le regardez, et de ce qu’il a réellement fait pour les utilisateurs et le monde de la recherche organique.

La mise à jour elle-même n’a pas causé de dégâts aux SERPs comme l’avaient fait ses prédécesseurs Panda et Penguin, ni n’a été la première étape dans l’utilisation d’une approche liée aux données pour fournir des résultats fiables pour les requêtes. Ce n’était même pas la première étape importante dans l’amélioration de l’indexation des informations.

Le colibri n’a peut-être pas été le changement de mer que beaucoup lui ont attribué, mais cela ne signifie pas que son importance doive être diminuée.

Le Colibri s’est appuyé sur la caféine, la mise à jour du Knowledge Graph et l’abandon de l’idée de paternité, ce qui a abouti à ce que beaucoup considèrent comme une révision majeure de l’algorithme de base de Google plutôt qu’un ajout.

Google n’a pas remplacé le filtre à air du moteur de recherche. Il a remplacé l’ensemble du bloc moteur.

La volonté de Google de fournir des résultats qui répondent à l’aspect humain de l’intention de l’utilisateur s’est fait sentir tant au niveau des requêtes de tête que des requêtes à longue queue, et jusqu’à ce jour, lorsqu’un utilisateur cherche à tirer parti de “micro-moments” qui couvrent des sujets à faire/à connaître/à aller, le Colibri mérite sa juste part de remerciements.

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