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BERT : Que fait le nouvel algorithme de Google et pourquoi est-il important ?

Algorithme Bert Google

C’est la nouvelle qui fait trembler les professionnels du SEO depuis le mois d’octobre : Google lance son nouvel algorithme de traitement automatisé du langage. Un concentré de technologie qui a pour but d’augmenter la précision des résultats de recherches, à travers une compréhension des requêtes plus précise que jamais.

Son nom de code ? L’algorithme BERT.

Une mise à jour qui impacte près d’une requête sur dix, que certains décrivent comme le plus gros bouleversement du robot d’indexation de Google depuis 5 ans.

On vous en dit plus.

Qu’est-ce que BERT ?

BERT est le nom du dernier algorithme de Google dont le déploiement a commencé fin octobre 2019. Il s’agit d’un acronyme qui signifie “Bidirectional Encoder Representations from Transformers” ou en français “Représentations d’encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs”

C’est du charabia pour vous ? Pas d’inquiétude, on va simplifier.

BERT est un puissant outil de programmation neuro-linguistique qui a pour objectif de mieux comprendre les intentions de recherche des internautes. C’est le fruit des recherches de Google sur des modèles capables d’interpréter chaque mot d’une phrase en dépendance avec les autres mots, plutôt qu’une interprétation mot à mot dans l’ordre.

Pour cette prouesse technique, Google s’est appuyé sur une logique linguistique toute simple : il est possible de comprendre un mot en analysant son contexte. C’est-à-dire que pour comprendre un mot, il suffit de comprendre les autres mots qui le précèdent ou le suivent. De cette manière, Google parvient à comprendre le sens des expressions et ensembles de mots.

C’est plus une amélioration qu’une nouveauté, car Google comprenait déjà très bien le contenu. Ce que BERT apporte en plus, c’est est une meilleure analyse des mots courts, des prépositions et des déterminants, qui permettent aux requêtes de gagner en nuance. L’algorithme parvient ainsi à analyser de manière cohérente un contenu ou bien répondre à des questions.

La prouesse ne s’arrête pas là : BERT, impulsé par le machine learning est capable d’apprendre et de s’améliorer au fil du temps. C’est pourquoi il y a fort à parier que ce dernier prendra encore de l’importance dans les années à venir. L’objectif restant de proposer des résultats toujours pertinents dans les SERP.

Cette innovation va dans le sens du « User-First », la politique mise en place par Google depuis déjà quelques années, qui met l’utilisateur au centre des intérêts de la firme. 

Grâce à une meilleure compréhension des requêtes tapées dans le moteur de recherche, BERT capte encore mieux l’intention de recherche des utilisateurs, et permet à Google de proposer des résultats de recherche encore plus précis. 

Avec la recherche vocale toujours plus mise en avant par Google, l’objectif est de diriger les utilisateurs vers une nouvelle manière d’utiliser le web : un search plus naturel, moins mécanique.

En appliquant les modèles de BERT sur le positionnement et les featured snippet, Google a informé que cela lui permettrait de mieux comprendre plus d’une recherche sur 10.

Cela concerne donc principalement les requêtes de longue traine, mais aussi les requêtes où les prépositions et déterminants tiennent un rôle important dans la compréhension.

Quand BERT sera-t-il lancé en France ?

Comme Rome, le lancement du nouvel algorithme ne s’est pas fait en un jour ! Google a bien pris son temps avec un lancement par étape. En 2018, la société a commencé par proposer sa technologie d’analyse de langage naturel ou « Natural Langage Processing » (NLP) en open-source.

BERT a tout d’abord été lancé fin octobre 2019 en anglais sur le territoire américain, avant d’être lancé sur la plupart du globe, et dans près de 70 langues en début du mois de décembre. 

C’est ainsi que BERT amorce son déploiement le 9 décembre 2019 en France, un mois et demi après les États-Unis (et non pas six mois comme l’avait fait comprendre John Muller de chez Google lors du SMX Paris, le 19 novembre dernier.)

Une information qui a son importance puisque google a communiqué sur la capacité de BERT à faire de la traduction et appliquer ce qu’il apprend grâce au machine learning, aux autres langues. Maintenant que l’intégralité a été lancée, il nous reste à voir les conséquences en terme de recherche.

Il semblerait même que le moteur de recherche Bing utilisait déjà depuis le mois d’avril 2019 une technologie similaire à BERT pour afficher ses résultats de recherche. De là à dire que Bing a devancé Google dans sa compréhension du web, il n’y a qu’un pas !

Pourquoi le nouvel algorithme BERT est important pour votre site

Par cette avancée, Google cherche vraisemblablement à avoir un impact sur la recherche vocale et les requêtes conversationnelles.

Cela se traduit par une importance accrue donnée aux données structurées, qui sont prises en compte par Google dans les requêtes vocale. En effet, l’algorithme semble piocher dans les indications que contiennent ces éléments présent dans le code pour les mettre en avant dans les SERP et dans les réponses vocales. Les données structurées semblent donc aujourd’hui essentielles en terme de visibilité sur le web, et sont amenées à l’être de plus en plus.

L’impact de BERT se mesure également avec les requêtes de longues traîne. Il convient donc d’y accorder une importance particulière dans la stratégie sémantique de votre site, si ce n’est pas déjà le cas. Dans ce contexte, une stratégie avec une sélection de mots-clés variés et maîtrisée s’impose comme capitale dans le référencement d’un site.

L’optimisation du contenu est donc elle aussi touchée par l’arrivée de BERT : la logique naturelle de son analyse du contenu nous pousse à prendre d’autant plus soin dans la manière de rédiger et valoriser les mots clés. Y faire l’impasse pourrait être compris par Google comme de la sur-optimisation. Si ce n’est pas encore votre cas, vous aurez tout intérêt à vous faire accompagner par une agence SEO qui pourra vous accompagner dans votre stratégie de référencement en prenant en compte ces éléments.

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