On peut constater que les anciens Googlers affichent quasiment tous les mêmes projets après plusieurs années passées chez Google. Ils veulent retrouver plus de sens à la vie voire s’engager dans des projets humanitaires, servir les autres… Il y aurait certainement des conclusions à tirer de ce besoin de se racheter après avoir travaillé pour la grande entreprise du web !
Google c’est une histoire de copains de facs, Sergey Brin et Larry Page, qui étaient à la pointe des algorithmes dans les années 90. Leur travail de tri des données selon leur pertinence a complètement remplacé les index des vieilles bibliothèques… Le moteur de recherche
de Google a au fil des années 2000 réussi (enfin presque) a juger de la pertinence des contenus d’un site web pour le proposer aux Internautes.
L’optimisation d’un site s’est petit à petit focalisé sur quelques indicateurs déterminants avec leurs forces et faiblesses. Le Page Rank en est certainement un très bon exemple…
Amit Singhal a permis d’importants changements de l’algorithme et la refonte du code source à en croire les déclarations officielles :
Amit Singhal est remplacé par l’actuel vice-président de l’ingénierie : John Giannandrea qui va contribuer à faire de Google un véritable robot qui mettra fin au logiciel Google.
Les premiers signes officiels de l’usage de l’intelligence artificielle sont venus des annonces de Google sur l’analyse voire l’interprétation des images. Ensuite, Google a annoncé en octobre la mise à jour de son algorithme avec l’usage de Rankbrain. Rankbrain a pour objectif d’apporter une meilleure connaissance des requêtes et des intentions des Internautes. Google fait face à un nombre de requêtes nouvelles tous les jours qui pousse le moteur de recherche à devoir explorer de nouvelles perspectives pour rester le moteur de plus pertinent. La pertinence exacte ne peut plus être un critère face à des requêtes trop différenciées. Chaque jour Google traiterait 15% de nouvelles requêtes. La solution repose donc dans la capacité des robots à interpréter et à mémoriser chacun des cas de figure : bienvenue dans le machine learning!
Nous parlons souvent d’assistants personnels qui prendront une part de plus en plus active dans notre quotidien. Tant que l’assistant personnel devra cohabiter avec des moteurs de recherche, la difficulté sera de plus en plus présente dans l’analyse des besoins des internautes. Le machine learning doit permettre de traiter des données connexes aux besoins pour apporter des nouvelles réponses. Ce qui implique encore plus de données collectées et de données analysées…
On pourrait certainement prédire l’obsolescence des méthodologies sémantiques et autres cocons, silos dans leur forme actuelle mais notre expérience de référenceur nous permet de conclure que les techniques d’optimisation vouées au passé mettent toujours un certain temps avant de disparaître complètement si jamais elles disparaissent…
De plus ôter le sémantique à l’analyse du langage, c’est jeter l’eau du bain avec Ferdinand Saussure, Ferdinand Bréal ou Noam Chomsky 😉
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