Portrait Olivier Duffez

Olivier Duffez

Créateur de WebRankInfo,
consultant en référencement

RankBrain est utilisé pour toutes les requêtes Google

Quand Google a révélé l’existence de son algorithme RankBrain en 2015, il n’était utilisé que pour les ~15% requêtes les plus rares. Depuis juin 2016 au moins, c’est utilisé pour toutes les requêtes. Décryptage…

Robots et machine learning

Des robots qui fonctionnent avec des algos de machine learning chez Google…

RankBrain utilisé dans 100% des cas pour comprendre la requête

En résumé, RankBrain est un système basé sur le machine learning permettant à Google de mieux comprendre les requêtes des internautes. Il peut s’agir de requêtes très longues et précises (très longue traîne) ou de requêtes n’ayant jamais été faites et peu similaires à d’autres plus connues.

Grâce aux nouvelles méthodes d’intelligence artificielle dont Google est devenu un des plus grands spécialistes mondiaux, RankBrain parviendrait à mieux comprendre ces requêtes difficiles.

D’après Steven Levy relayé par SearchEngineLand, Jeff Dean (Google) a déclaré que :

RankBrain est utilisé dans toutes les requêtes (algo de machine learning de Google)Click to Tweet

et que :

RankBrain modifie le positionnement des résultats pour de nombreuses requêtesClick to Tweet

Les termes exacts en anglais étaient :

Dean says that RankBrain is “involved in every query,” and affects the actual rankings “probably not in every query but in a lot of queries.”

Mais alors que doit-on faire pour s’adapter ?

Comment bosser son référencement pour RankBrain ?

Réponse : il n’y a rien que vous puissiez faire spécifiquement pour RankBrain. Ce n’est pas moi qui le dit, c’est Google et tous les experts (sérieux).

Je pense qu’il faut considérer que RankBrain sert à mieux comprendre la requête de l’internaute. Depuis longtemps Google « réécrit » la requête mais là c’est fait de façon sans doute plus profonde. En gros, Google ne répond pas exactement aux mots tapés ou dictés par l’internaute, mais à une requête qui lui semble très bien correspondre et pour laquelle son algo sait mieux répondre, avec une meilleure pertinence de résultats.

Concentrez-vous à faire un contenu de haute qualité qui réponde aux besoins de l’internaute, à son intention cachée dans sa requête. Tâchez d’anticiper ce que veut l’internaute et faites en sorte de lui fournir la plus grande valeur ajoutée possible, pour maximiser le taux de satisfaction.

Le Machine Learning (ML), au coeur de tout Google

Comprenez bien que ce n’est que le début, Google étant littéralement obsédé par le machine learning. Son PDG Sundar Pichai a clairement expliqué en 2016 qu’il souhaitait l’utiliser pour tous les produits/services de Google :

Machine learning is a core, transformative way by which we’re rethinking how we’re doing everything. We are thoughtfully applying it across all our products, be it search, ads, YouTube, or Play. And we’re in early days, but you will see us — in a systematic way — apply machine learning in all these areas.

On l’a déjà vu à l’oeuvre chez DeepMind, l’entreprise rachetée 500M$ par Google en 2014 pour développer Google Brain, des algorithmes d’intelligence artificielle. Un des événements les plus médiatiques associés à DeepMind est certainement la victoire de leur algo AlphaGo contre le meilleur joueur du monde de Go…

Si le grand public en entend parler surtout depuis 2015 (et encore), le machine learning est au coeur de Google depuis déjà longtemps. En 2005, Peter Norvig a mis en place chez Google un cours hebdomadaire, enseigné par le chercheur David Pablo Cohn. Le succès fut énorme, des vidéos furent mises en place pour assister aux cours à distance, par exemple à Bangalore (Inde). D’après Steven Levy, ceci a fait partie des précurseurs des MOOC.

Parmi les services les plus célèbres utilisant massivement le ML (Machine Learning), on peut citer Google Photos, le service de traduction et la recherche vocale (en énorme expansion). C’est également le ML qui permet à Gmail de vous préparer des réponses toutes faites (Smart Reply) ou de détecter le spam. D’ailleurs, Smart Reply a été mis au point en partie par Greg Corrado, co-créateur de Google Brain. Le même Corrado qui a travaillé sur RankBrain…

Au passage, j’ai appris que :

10% des mails envoyés via Inbox (Gmail) sont des textes créés par la machineClick to Tweet

Selon Jeff Dean, co-créateur de Big Table et MapReduce, si Google devait repenser son architecture (informatique), l’essentiel serait « appris » et non « codé » !

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2 commentaires

Janos2012

A t-on déjà pu quantifier l’impact du 100% rank brain ?

Répondre
Olivier Duffez

Je ne vois pas comment on peut s’en rendre compte, et mesurer l’impact…

Répondre