La dernière fois que nous avons parlé du potentiel incroyable de BERT, l’IA de Google, il n’était en fait mis à contribution que dans 10% de toutes les recherches en anglais. Mais Google a toujours eu des plans ambitieux pour l’expansion de BERT, des plans qui ont vu BERT être déployé dans 70 langues en décembre 2019.

Cela va donc faire un peu plus d’un an que BERT a fait ses grands débuts. Il est temps d’analyser la situation pour voir à quel point l’IA révolutionnaire de Google a réellement révolutionné la recherche.

C’est qui déjà BERT?

Bien que l’acronyme de BERT ne soit guère inspirant (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), BERT est souvent reconnu comme étant la mise à jour la plus importante que Google ait faite depuis le lancement de RankBrain en 2015.

L’objectif de BERT est d’améliorer la compréhension du langage conversationnel. Il porte une attention particulière à des prépositions importantes mais souvent ambiguës (comme ‘’de’’ ou ‘’à’’) qui sont des éléments communs de la langue, mais qui sont difficiles à comprendre pour les ordinateurs.

Exemples de BERT à l’action

Google nous a montré un exemple en direct de l’amélioration des résultats par BERT en se basant sur les intentions des utilisateurs lors de leurs recherches:

Voici une requête pour “2019 brazil traveler to usa need a visa” (traduction libre, 2019 voyageur brésilien aux USA besoin d’un passeport). Le mot ‘’to’’ (aux) et sa relation aux autres mots dans la requête sont particulièrement importants pour en comprendre le sens. Il s’agit d’un brésilien qui compte voyager aux É.U., et non l’inverse. Par le passé, nos algorithmes n’auraient pas compris l’importance de cette connexion, et auraient donné des résultats sur des citoyens américains voyageant au Brésil. Avec BERT, le moteur de recherche est capable de saisir cette nuance ainsi que l’importance de ce mot très commun dans ce contexte, ce qui nous permet de fournir des résultats bien plus pertinents pour cette requête.

Dans la même publication, Google a offert plus d’exemples de l’aide que BERT leur apporte pour comprendre les nuances subtiles du langage, les ordinateurs n’ayant jamais été capables de le comprendre comme les humains :

Prenons une autre requête: “les esthéticiens se tiennent-ils beaucoup debout au travail”. Avant, nos systèmes avaient comme approche de trouver les mots-clés correspondants, connectant les mots “tenir” dans les résultats avec “se tiennent debout” dans la requête. Mais ce n’est pas la bonne utilisation du mots “se tenir” dans ce contexte. Cependant, nos modèles de BERT comprennent que “se tiennent” va de pair avec “debout” et se rapporte au concept des demandes physiques du métier, présentant ainsi une réponse plus utile.

De 10% à 100%… ou presque

Google a annoncé le mois dernier que “BERT est maintenant utilisé quasiment lors de chaque requête en anglais, ce qui vous aide à obtenir des résultats de meilleure qualité à vos questions”. C’est un gigantesque pas en avant par rapport à l’an passé, quand BERT n’était utilisé que pour 10% des requêtes en anglais.

Google a complété un tour du chapeau en termes de nouveatés IA —RankBrain, Hummingbird, et maintenant BERT—tous ayant le même but de comprendre le langage afin de fournir aux utilisateurs les résultats les plus pertinents. L’accent est mis sur l’utilisateur et le fait de leur fournir du contenu de haute qualité qui répond à leurs attentes lors de leurs recherches. Si cela vous semble familier, c’est parce que c’est la raison d’être de tout expert SEO qui se respecte.

Comment BERT impacte-t-il le SEO?

Alors que BERT poursuit sa progression sur d’autres marchés, les différents sites web pourraient commencer à perdre du trafic. Pourquoi? Parce que le SERP utilisant BERT est davantage capable de fournir des résultats répondant aux requêtes des utilisateurs sans qu’ils aient besoin de cliquer plus loin. En d’autres termes, cet IA trouve les passages les plus pertinents de la page et les présente comme la réponse—une fonction qui est maintenant connue sous le nom “d’indexation des passages“.

Rappelez-vous qu’une diminution du trafic n’est pas nécessairement une mauvaise chose. Prenez par exemple un utilisateur qui chercherait “comment faire de l’exercice sans sortir dehors” avant de cliquer par erreur sur un article décrivant comment l’exercice en plein air est plus efficace : cet utilisateur serait certainement comptabilisé comme un rebond sur la page puisqu’il la quitterait aussitôt. Les sites ont donc ainsi plutôt avantage à perdre ce type de trafic, comme les visiteurs avaient bien peu de chances de convertir car certains résultats importants de recherche ne correspondaient pas du tout à l’intention du chercheur.

Le meilleur moyen d’optimiser pour BERT est de s’assurer que le contenu de votre site est bien écrit pour des audiences humaines (pourrait-il s’agir de la fin du contenu réutilisé n’ayant guère de sens?). Si vous remarquez une baisse importante de votre trafic organique, commencez par chercher où ces pertes ont eu lieu et enquêtez pour voir si BERT serait le coupable. Si vous n’êtes toujours pas sûr, contactez nos équipes de SEO et Stratégie de Contenu : il est temps de créer du contenu neuf, pertinent et répondant aux questions de vos clients.

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