Google BERT : le géant annonce une mise à jour historique majeure 

Google BERT : le géant annonce une mise à jour historique majeure

Google vient d’annoncer l’une des mises à jour les plus importantes de l’histoire du Search : 10% des requêtes sont concernées.

Qu’est-ce que Google BERT et à quoi faut-il s’attendre en termes de retombées sur le référencement naturel ?

Qu’est-ce que l’algorithme BERT ?

Bill Slawski (@bill_slawski of @GoFishDigital ) décrit BERT de la manière suivante :

« Bert is a natural language processing pre-training approach that can be used on a large body of text. It handles tasks such as entity recognition, part of speech tagging, and question-answering among other natural language processes. Bert helps Google understand natural language text from the Web. Google has open sourced this technology, and others have created variations of BERT.»

L’algorithme BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est un algorithme d’apprentissage ultra-poussé relatif au traitement du langage naturel ayant pour objectif d’aider une machine à comprendre la signification des mots d’une phrase, mais avec toutes les nuances de contexte.

Une mise à jour historique de l’algorithme

Aujourd’hui, contrairement à ses habitudes, Google communique explicitement sur la mise à jour majeure de Google BERT, décrétant qu’il s’agit de la mise à jour avec « la plus grande amélioration du Search depuis 5 ans, et l’un des plus grands bons en avant de l’histoire du Search ». Rien que ça ! Décryptage.

Pourquoi cette mise à jour ?

1. Premier objectif : mieux comprendre le langage naturel des internautes

Le constat fait par Google est simple : la majorité des internautes préfèrent utiliser des mots-clés lorsqu’ils effectuent des requêtes sur Google, plutôt que de poser naturellement leurs questions. C’est un réflexe qui s’est installé dans les habitudes des internautes naturellement après avoir constaté que Google proposait (très) souvent des résultats plus pertinents avec des mots-clés plutôt qu’avec des interrogations classiques, comme une question que l’on poserait oralement. Et c’est à ce moment précis que le machine learning rentre en jeu ! C’est grâce à ce dernier que Google va « améliorer significativement la compréhension des requêtes et mieux comprendre les requêtes des internautes. »

1. Deuxième objectif : déterminer le sens précis des requêtes complexes

Depuis l’an dernier, Google développe une technique basée sur un réseau de neurones pour le traitement du langage naturel, intitulée BERT – pour « Bidirectional Encoder Representations from Transformers ». Le but ? Mieux comprendre les relations entre les mots au sein d’une phrase entière, plutôt que de traiter les expressions et les mots un par un. Il s’agit dont pour le géant de déterminer le sens précis de vos requêtes (parfois très précises), où l’usage de certains mots de liaison notamment n’est pas anodin.

BERT : quel impact sur les résultats de recherche ?

Concrètement, BERT va impacter les résultats de recherche et les featured snippets :  10% des recherches en anglais sont concernées d’après les estimations de Google, aux États-Unis. Au fur et à mesure, le géant déploiera cette mise à jour de l’algorithme dans d’autres pays et d’autres langues. Très logiquement, il faudra s’attendre à un impact similaire sur les recherches réalisées en France lorsque l’algorithme aura été déployé dans l’hexagone.

La portée internationale de cette mise à jour est un point majeur évoqué par Google, qui insiste en précisant être en mesure d’utiliser des données en anglais pour améliorer son modèle dans d’autres langues. Nul besoin donc d’un dataset français pour appliquer ces changements sur les résultats français. Les requêtes les plus longues, celles réalisées en utilisant de nombreux mots dont des prépositions, celles qui sont apparentées à du langage naturel, sont concernées.

L’avant-après BERT exposé par Google

Plusieurs exemples proposés par Google montrent les modifications apportées par BERT :

• 2019 brazil traveler to usa need a visa : le mot « to » est repéré, Google comprend désormais que la requête concerne un Brésilien qui souhaite se rendre aux USA. Auparavant, Google pouvait retourner des résultats décrivant les formalités nécessaires pour se rendre au Brésil, pour les citoyens américains.
• do estheticians stand a lot at work : Google apparentait le mot stand de la requête au mot-clé stand-alone dans les résultats de recherche. Grâce à BERT, Google comprend désormais que l’internaute s’interroge sur les efforts physiques associés à l’exercice de ce métier et présente des résultats plus pertinents.
• can you get medicine for someone pharmacy : Google comprend désormais la notion de « pour quelqu’un » et adapte les résultats en conséquence.
• maths practice books for adults : dans le même esprit, Google interprète mieux le contexte et la cible identifiée dans une requête.
• parking on a hill with no curb : Google comprend désormais les mots introduisant une négation. Auparavant, on pouvait obtenir des résultats qui correspondaient à l’inverse de notre besoin car le moteur de recherche se concentrait sur les mots-clés en omettant certains mots représentant une négation (cette situation est représentée par l’image en haut de cet article).

BERT : Quelles sont les conséquences à prévoir ?

Passons désormais aux conséquences de BERT sur les requêtes exposées précédemment.

Comme nous le disions précédemment, l’impact de BERT devrait être important, notamment sur les requêtes ayant recours au langage naturel. Le fait que la pertinence des résultats associés s’améliore, ainsi que l’augmentation des requêtes vocales, devraient également renforcer les conséquences de cette nouveauté sur les résultats obtenus sur Google.

Qu’est-ce que cela implique pour les professionnels du Web ?

Il est conseillé de continuer à concevoir et rédiger ses contenus en se focalisant sur les intentions des internautes. Grâce au déploiement de cette mise à jour dans les algorithmes de Google, les techniques artificielles devraient perdre en efficacité au profit des contenus bien pensés, bien écrits et répondants aux besoins des internautes.

Affaire à suivre…

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