Optimisation du référencement (SEO) : Comment fonctionne l’IA de Google (août 2026)

L’optimisation du référencement (SEO) est le processus d’optimisation des facteurs sur page et hors page qui impactent la manière dont une page web est classée pour un terme de recherche spécifique. Il s’agit d’un processus multifacette qui comprend l’optimisation de la vitesse de chargement de la page, la génération d’une stratégie de construction de liens, l’utilisation d’outils de référencement, ainsi que l’apprentissage de la manière de rétro-ingénierier l’IA de Google (GOOGL ) en utilisant la pensée computationnelle.

La pensée computationnelle est un type avancé d’analyse et de technique de résolution de problèmes que les programmeurs informatiques utilisent lors de la rédaction de code et d’algorithmes. Les penseurs computationnels chercheront la vérité en décomposant un problème et en l’analysant en utilisant la pensée des premiers principes.

Puisque Google ne divulgue pas sa recette secrète à quiconque, nous allons nous appuyer sur la pensée computationnelle. Nous allons passer en revue certains moments clés de l’histoire de Google qui ont façonné les algorithmes utilisés, et nous allons apprendre pourquoi cela est important.

Comment créer un esprit

Nous allons commencer par un livre publié en 2012, intitulé “Comment créer un esprit : Le secret de la pensée humaine révélé” par le futuriste renommé et inventeur Ray Kurzweil. Ce livre a disséqué le cerveau humain et a expliqué comment il fonctionne. Nous apprenons de la base comment le cerveau s’entraîne en utilisant la reconnaissance de modèles pour devenir une machine à prédictions, toujours en train de prédire l’avenir, même en prédissant le mot suivant.

Comment les humains reconnaissent-ils les modèles dans la vie quotidienne ? Comment ces connexions sont-elles formées dans le cerveau ? Le livre commence par la compréhension de la pensée hiérarchique, c’est-à-dire la compréhension d’une structure composée d’éléments divers qui sont disposés dans un modèle, ce modèle représente alors un symbole tel qu’une lettre ou un caractère, et ce symbole est ensuite disposé dans un modèle plus avancé tel qu’un mot, et finalement une phrase. Finalement, ces modèles forment des idées, et ces idées sont transformées en produits que les humains sont responsables de construire.

En imitant le cerveau humain, il est révélé qu’il existe un chemin pour créer une IA avancée au-delà des capacités actuelles des réseaux de neurones qui existaient à l’époque de la publication.

Le livre était un plan directeur pour créer une IA qui puisse évoluer en aspirant les données du monde entier, et en utilisant son traitement de reconnaissance de modèles à plusieurs couches pour analyser le texte, les images, l’audio et la vidéo. Un système optimisé pour la mise à l’échelle en raison des avantages du cloud et de ses capacités de traitement parallèle. En d’autres termes, il n’y aurait pas de limite sur les données d’entrée ou de sortie.

Ce livre a été si crucial que peu de temps après sa publication, l’auteur Ray Kurzweil a été embauché par Google pour devenir le directeur de l’ingénierie axé sur l’apprentissage automatique et le traitement du langage. Un rôle qui s’alignait parfaitement sur le livre qu’il avait écrit.

Il serait impossible de nier à quel point ce livre a été influent pour l’avenir de Google et la manière dont ils classent les sites Web. Ce livre d’IA devrait être une lecture obligatoire pour quiconque qui souhaite devenir un expert en référencement.

DeepMind

Lancé en 2010, DeepMind était un nouveau startup utilisant un type révolutionnaire d’algorithme d’IA appelé apprentissage par renforcement. DeepMind l’a décrit comme suit :

“Nous présentons le premier modèle d’apprentissage profond qui apprend avec succès des politiques de contrôle directement à partir de données sensorielles haute dimension en utilisant l’apprentissage par renforcement. Le modèle est un réseau de neurones convolutifs, formé avec une variante de l’apprentissage Q, dont l’entrée est des pixels bruts et dont la sortie est une fonction de valeur estimant les récompenses futures.”

En fusionnant l’apprentissage profond avec l’apprentissage par renforcement, il est devenu un système d’apprentissage par renforcement profond. En 2013, DeepMind utilisait ces algorithmes pour remporter des victoires contre des joueurs humains sur des jeux Atari 2600 – Et cela a été réalisé en imitant le cerveau humain et la façon dont il apprend de la formation et de la répétition.

De la même manière qu’un humain apprend par répétition, que ce soit en donnant des coups de pied à un ballon ou en jouant à Tetris, l’IA apprendrait également. Le réseau de neurones de l’IA suivait les performances et s’améliorait de manière incrémentale, ce qui aboutissait à des choix de mouvements plus forts à l’itération suivante.

DeepMind était si dominant dans son avance technologique que Google a dû acheter l’accès à la technologie. DeepMind a été acquis pour plus de 500 millions de dollars en 2014.

Après l’acquisition, l’industrie de l’IA a connu des avancées successives, un type qui n’avait pas été vu depuis le 11 mai 1997, lorsque le grand maître d’échecs grand maître Garry Kasparov a perdu la première partie d’un match de six parties contre Deep Blue, un ordinateur qui joue aux échecs développé par des scientifiques d’IBM.

En 2015, DeepMind a affiné l’algorithme pour le tester sur la suite de 49 jeux d’Atari, et la machine a battu les performances humaines sur 23 d’entre eux.

C’était juste le début, plus tard en 2015, DeepMind a commencé à se concentrer sur AlphaGo, un programme dont l’objectif déclaré était de battre un champion du monde de Go professionnel. Le jeu ancien de Go, qui a été vu pour la première fois en Chine il y a environ 4000 ans, est considéré comme le jeu le plus difficile de l’histoire humaine, avec ses 10³⁶⁰ mouvements possibles.

DeepMind a utilisé l’apprentissage supervisé pour former le système AlphaGo en apprenant à partir de joueurs humains. Peu de temps après, DeepMind a fait les gros titres après qu’AlphaGo ait battu Lee Sedol, le champion du monde, dans un match de cinq parties en mars 2016.

Non à être dépassé, en octobre 2017, DeepMind a publié AlphaGo Zero, un nouveau modèle avec la différence clé qu’il n’avait pas besoin de formation humaine. Puisqu’il n’avait pas besoin de formation humaine, il n’avait pas non plus besoin d’étiquetage de données, le système a essentiellement utilisé l’apprentissage non supervisé. AlphaGo Zero a rapidement dépassé son prédécesseur, comme le décrit DeepMind.

“Les versions précédentes d’AlphaGo ont été formées à partir de milliers de parties amateur et professionnelles pour apprendre à jouer au Go. AlphaGo Zero saute cette étape et apprend à jouer simplement en jouant des parties contre lui-même, en partant d’une jouabilité complètement aléatoire. En faisant cela, il a rapidement dépassé le niveau de jeu humain et a battu la version précédente d’AlphaGo qui avait battu le champion du monde par 100 parties à 0.”

Pendant ce temps, le monde du référencement était hyper concentré sur PageRank, la colonne vertébrale de Google. Cela commence en 1995, lorsque Larry Page et Sergey Brin étaient des étudiants en doctorat à l’Université de Stanford. Le duo a commencé à collaborer sur un projet de recherche novateur surnommé “BackRub“. L’objectif était de classer les pages Web en fonction de leur importance en convertissant leurs données de lien retour. Un lien retour est simplement n’importe quel lien d’une page à une autre, similaire à celui-ci lien.

L’algorithme a été plus tard renommé en PageRank, nommé d’après le terme “page Web” et le cofondateur Larry Page. Larry Page et Sergey Brin avaient l’objectif ambitieux de construire un moteur de recherche qui pourrait alimenter l’ensemble du Web uniquement à l’aide de liens retour.

Et cela a fonctionné.

PageRank domine les gros titres

Les professionnels du référencement ont immédiatement compris les bases de la manière dont Google calcule un classement de qualité pour une page Web en utilisant PageRank. Certains entrepreneurs de référencement noir ont pris cela un peu plus loin, en comprenant que pour mettre à l’échelle du contenu, il pourrait être sensé d’acheter des liens au lieu d’attendre de les acquérir de manière organique.

Une nouvelle économie a émergé autour des liens retour. Les propriétaires de sites Web qui avaient besoin d’impacter les classements de recherche achetaient des liens, et en retour, les sites Web désespérés pour monétiser leurs sites vendaient des liens.

Les sites Web qui achetaient des liens ont souvent envahi Google en dépassant les marques établies.

Le classement en utilisant cette méthode a fonctionné très bien pendant longtemps – Jusqu’à ce que cela ne fonctionne plus, probablement autour de la même époque où l’apprentissage automatique a résolu le problème sous-jacent. Avec l’introduction de l’apprentissage par renforcement profond, PageRank est devenu une variable de classement, et non le facteur dominant.

À ce stade, la communauté du référencement est divisée sur l’achat de liens en tant que stratégie. Je pense personnellement que l’achat de liens offre des résultats sous-optimals, et que les meilleures méthodes pour acquérir des liens retour sont basées sur des variables spécifiques à l’industrie. Un service légitime que je peux recommander s’appelle HARO (Help a Reporter Out). L’opportunité sur HARO est d’acquérir des liens retour en répondant aux demandes des médias.

Les marques établies n’ont jamais eu à s’inquiéter de la recherche de liens, car elles avaient les avantages du temps pour elles. Plus un site Web est ancien, plus il a eu le temps de collecter des liens retour de haute qualité. En d’autres termes, un classement de recherche était fortement dépendant de l’âge d’un site Web, si vous calculez en utilisant la métrique temps = liens retour.

Par exemple, CNN recevrait naturellement des liens retour pour un article de presse en raison de sa marque, de sa confiance et parce qu’il était classé en premier lieu – Donc naturellement, il a gagné plus de liens retour des personnes qui recherchaient un article et liaient au premier résultat de recherche qu’elles trouvaient.

Cela signifie que les pages Web classées plus haut ont naturellement reçu plus de liens retour. Malheureusement, cela signifiait que les nouveaux sites Web étaient souvent forcés d’abuser de l’algorithme de lien retour en se tournant vers un marché de liens retour.

Dans les années 2000, l’achat de liens a fonctionné de manière remarquable et c’était un processus simple. Les acheteurs de liens achetaient des liens sur des sites Web à autorité élevée, souvent des liens de pied de page sitewide, ou peut-être sur une base par article (souvent déguisé en article invité), et les vendeurs désespérés pour monétiser leurs sites Web étaient heureux de s’exécuter – Malheureusement, souvent au détriment de la qualité.

Finalement, le bassin de talents de Google en ingénieurs d’apprentissage automatique a compris que coder les résultats de recherche à la main était futile, et que beaucoup de PageRank étaient codés à la main. Au lieu de cela, ils ont compris que l’IA serait finalement responsable du calcul complet des classements avec peu ou pas d’intervention humaine.

Pour rester compétitif, Google utilise tous les outils à sa disposition, y compris l’apprentissage par renforcement profond – Le type d’algorithme d’apprentissage automatique le plus avancé au monde.

Ce système superposé à l’acquisition de MetaWeb par Google a été un changement de jeu. La raison pour laquelle l’acquisition de MetaWeb en 2010 a été si importante est qu’elle a réduit le poids que Google accordait aux mots clés. Le contexte est devenu tout d’un coup important, ce qui a été réalisé en utilisant une méthodologie de catégorisation appelée “entités”. Comme Fast Company l’a décrit :

“Une fois que Metaweb détermine à quelle entité vous faites référence, il peut fournir un ensemble de résultats. Il peut même combiner des entités pour des recherches plus complexes – ‘actrices de plus de 40 ans’ pourrait être une entité, ‘actrices vivant à New York’ pourrait être une autre, et ‘actrices ayant un film actuellement diffusé’ pourrait être une autre. “

Cette technologie a été intégrée dans une mise à jour majeure de l’algorithme appelée RankBrain qui a été lancée au printemps 2015. RankBrain s’est concentré sur la compréhension du contexte par rapport à une approche purement basée sur les mots clés, et RankBrain a également pris en compte les contextes environnementaux (par exemple, l’emplacement du chercheur) et a extrapolé le sens là où il n’y en avait pas auparavant. C’était une mise à jour importante, en particulier pour les utilisateurs mobiles.

Maintenant que nous comprenons comment Google utilise ces technologies, utilisons la théorie computationnelle pour spéculer sur la façon dont cela est réalisé.

Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?

L’apprentissage profond est le type d’apprentissage automatique le plus couramment utilisé – Il serait impossible pour Google de ne pas utiliser cet algorithme.

L’apprentissage profond est influencé de manière significative par la façon dont le cerveau humain fonctionne et il tente de refléter le comportement du cerveau dans la façon dont il utilise la reconnaissance de modèles pour identifier et catégoriser les objets.

Par exemple, si vous voyez la lettre a, votre cerveau reconnaît automatiquement les lignes et les formes pour l’identifier comme la lettre a. La même chose s’applique aux lettres ap, votre cerveau tente automatiquement de prédire l’avenir en venant avec des mots potentiels tels que app ou apple. D’autres modèles peuvent inclure des nombres, des panneaux de signalisation, ou l’identification d’un être cher dans un aéroport bondé.

Vous pouvez penser que les interconnexions dans un système d’apprentissage profond sont similaires à la façon dont le cerveau humain fonctionne avec la connexion des neurones et des synapses.

L’apprentissage profond est en fin de compte le terme donné aux architectures d’apprentissage automatique qui joignent de nombreux perceptrons multicouches, de sorte qu’il n’y ait pas qu’une seule couche cachée mais de nombreuses couches cachées. Plus le réseau de neurones profond est “profond”, plus les modèles que le réseau peut apprendre sont sophistiqués.

Les réseaux entièrement connectés peuvent être combinés avec d’autres fonctions d’apprentissage automatique pour créer différents types d’architectures d’apprentissage profond.

Comment Google utilise l’apprentissage profond

Les araignées de Google parcourent les sites Web du monde en suivant les hyperliens (pensez aux neurones) qui relient les sites Web les uns aux autres. C’était la méthodologie originale que Google utilisait depuis le début, et elle est toujours en cours d’utilisation. Une fois que les sites Web sont indexés, différents types d’IA sont utilisés pour analyser ce trésor de données.

Le système de Google étiquette les pages Web en fonction de diverses métriques internes, avec une intervention humaine ou une intervention mineure. Un exemple d’intervention serait la suppression manuelle d’une URL spécifique en raison d’une demande de retrait DMCA.

Les ingénieurs de Google sont célèbres pour frustrer les participants aux conférences de référencement, et c’est parce que les exécutifs de Google ne peuvent jamais proprement articuler comment Google fonctionne. Lorsque des questions sont posées sur pourquoi certains sites Web ne parviennent pas à se classer, c’est presque toujours la même réponse mal articulée. La réponse est si fréquente que les participants anticipent souvent en déclarant qu’ils se sont engagés à créer du bon contenu pendant des mois ou même des années sans résultats positifs.

Prévisible, les propriétaires de sites Web sont invités à se concentrer sur la création de contenu de valeur – Un composant important, mais loin d’être complet.

Ce manque de réponse est dû au fait que les exécutifs sont incapables de répondre correctement à la question. L’algorithme de Google fonctionne dans une boîte noire. Il y a une entrée, et puis une sortie – et c’est ainsi que l’apprentissage profond fonctionne.

Revenons maintenant à une pénalité de classement qui affecte négativement des millions de sites Web, souvent sans que le propriétaire du site Web en ait connaissance.

PageSpeed Insights

Google n’est pas souvent transparent, PageSpeed Insights est l’exception. Les sites Web qui échouent à ce test de vitesse seront envoyés dans une boîte pénale pour chargement lent – En particulier si les utilisateurs mobiles sont impactés.

Ce qui est suspecté est qu’à un moment donné du processus, il y a un arbre de décision qui trie les sites Web rapides par rapport aux sites Web à chargement lent (PageSpeed Insights a échoué). Un arbre de décision est essentiellement une approche algorithmique qui divise l’ensemble de données en points de données individuels en fonction de différents critères. Le critère peut être de négativement influencer la façon dont une page se classe pour les utilisateurs mobiles par rapport aux utilisateurs de bureau.

Hypothétiquement, une pénalité pourrait être appliquée au score de classement naturel. Par exemple, un site Web qui sans pénalité se classerait au #5 pourrait avoir un -20, -50, ou une autre variable inconnue qui réduirait le classement au #25, #55, ou un autre numéro sélectionné par l’IA.

À l’avenir, nous pourrions voir la fin de PageSpeed Insights, lorsque Google deviendra plus confiant dans son IA. Cette intervention actuelle de Google sur la vitesse est dangereuse car elle peut potentiellement éliminer des résultats qui auraient été optimaux, et elle discrimine contre les moins technophiles.

C’est une grande demande de demander à tout le monde qui dirige une petite entreprise d’avoir l’expertise pour diagnostiquer et remédier aux problèmes de test de vitesse. Une solution simple serait que Google publie simplement un plug-in d’optimisation de vitesse pour les utilisateurs de WordPress, car WordPress alimente 43% d’Internet.

Malheureusement, tous les efforts de référencement sont vains si un site Web échoue à passer PageSpeed Insights de Google. Les enjeux ne sont rien de moins qu’un site Web qui disparaît de Google.

Comment passer ce test est un article pour une autre fois, mais au minimum, vous devriez vérifier si votre site Web passe.

Une autre métrique technique importante à considérer est un protocole de sécurité appelé SSL (Secure Sockets Layer). Cela change l’URL d’un domaine de http à https, et assure la transmission sécurisée des données. Tout site Web qui n’a pas SSL activé sera pénalisé. Même si il y a certaines exceptions à cette règle, les sites Web de commerce électronique et financier seront les plus touchés.

Les hébergeurs Web à faible coût facturent une taxe annuelle pour la mise en œuvre de SSL, tandis que les bons hébergeurs tels que Siteground délivrent des certificats SSL gratuitement et les intègrent automatiquement.

Métadonnées

Un autre élément important sur le site Web est le titre Meta et la description Meta. Ces champs de contenu ont un ordre d’importance démesuré qui peut contribuer autant au succès ou à l’échec d’une page que le contenu entier de cette page.

C’est parce que Google a une forte probabilité de sélectionner le titre Meta et la description Meta pour les afficher dans les résultats de recherche. Et c’est pourquoi il est important de remplir les champs de titre Meta et de description Meta soigneusement.

L’alternative est que Google peut choisir d’ignorer le titre Meta et la description Meta pour auto-générer des données qu’il prédit entraîneront plus de clics. Si Google prédit mal quel titre auto-générer, cela contribuera à moins de clics par les chercheurs et, par conséquent, cela contribuera à des classements de recherche perdus.

Si Google croit que la description Meta incluse est optimisée pour recevoir des clics, il l’affichera dans les résultats de recherche. À défaut, Google sélectionnera un morceau aléatoire de texte du site Web. Souvent, Google sélectionne le meilleur texte de la page, le problème est que c’est un système de loterie et Google est constamment mauvais pour choisir quelle description sélectionner.

Bien sûr, si vous pensez que le contenu de votre page est vraiment bon, parfois il est sensé de laisser Google choisir la description Meta optimisée qui correspond le mieux à la requête de l’utilisateur. Nous allons opter pour aucune description Meta pour cet article car il est riche en contenu, et Google est susceptible de sélectionner une bonne description.

Pendant ce temps, des milliards d’humains cliquent sur les meilleurs résultats de recherche – C’est le humain dans la boucle, le dernier mécanisme de rétroaction de Google – Et c’est là que l’apprentissage par renforcement intervient.

Qu’est-ce que l’apprentissage par renforcement ?

L’apprentissage par renforcement est une technique d’apprentissage automatique qui consiste à former un agent IA par la répétition d’actions et de récompenses associées. Un agent d’apprentissage par renforcement expérimente dans un environnement, prend des actions et est récompensé lorsqu’il prend les bonnes actions. Au fil du temps, l’agent apprend à prendre les actions qui maximiseront sa récompense.

La récompense pourrait être basée sur un calcul simple qui calcule le temps passé sur une page recommandée.

Si vous combinez cette méthodologie avec une sous-routine humaine dans la boucle, cela ressemblerait beaucoup à des moteurs de recommandation existants qui contrôlent tous les aspects de notre vie numérique, tels que YouTube, Netflix (NFLX ), Amazon Prime – Et si cela ressemble à la façon dont un moteur de recherche devrait fonctionner, vous avez raison.

Comment Google utilise l’apprentissage par renforcement

Le roue de Google s’améliore avec chaque recherche, les humains forment l’IA en sélectionnant le meilleur résultat qui répond le mieux à leur requête, et la requête similaire de millions d’autres utilisateurs.

L’agent d’apprentissage par renforcement fonctionne en permanence pour s’améliorer en renforçant uniquement les interactions positives entre la recherche et le résultat de recherche livré.

Google mesure le temps qu’il faut à un utilisateur pour parcourir la page de résultats, l’URL sur laquelle il clique, et il mesure le temps passé sur le site Web visité, et il enregistre le clic de retour. Ces données sont ensuite compilées et comparées pour chaque site Web qui offre une correspondance de données ou d’expérience utilisateur similaire.

Un site Web avec un faible taux de rétention (temps passé sur la page), est ensuite alimenté par le système d’apprentissage par renforcement avec une valeur négative, et d’autres sites Web concurrents sont testés pour améliorer les classements offerts. Google est impartial, en supposant qu’il n’y a pas d’intervention manuelle, Google fournit finalement la page de résultats de recherche souhaitée.

Les utilisateurs sont l’humain dans la boucle qui fournissent à Google des données gratuites et deviennent le dernier composant du système d’apprentissage par renforcement profond. En échange de ce service, Google offre à l’utilisateur final la possibilité de cliquer sur une annonce.

Les annonces en dehors de la génération de revenus servent de facteur de classement secondaire, en flottant plus de données sur ce qui pousse un utilisateur à cliquer.

Google apprend essentiellement ce que l’utilisateur veut. Cela peut être comparé de manière approximative à un moteur de recommandation d’un service de streaming vidéo. Dans ce cas, un moteur de recommandation alimenterait l’utilisateur avec du contenu ciblé en fonction de ses intérêts. Par exemple, un utilisateur qui a l’habitude de regarder une série de comédies romantiques pourrait apprécier certaines parodies s’ils partagent les mêmes comédiens.

Comment cela aide-t-il le référencement ?

Si nous continuons avec la pensée computationnelle, nous pouvons supposer que Google s’est formé pour livrer les meilleurs résultats, et cela est souvent réalisé en généralisant et en satisfaisant les préjugés humains. Il serait en fait impossible pour l’IA de Google de ne pas optimiser les résultats qui répondent à ces préjugés, si elle le faisait, les résultats seraient sous-optimals.

En d’autres termes, il n’y a pas de formule magique, mais il y a certaines meilleures pratiques.

C’est la responsabilité du praticien de référencement de reconnaître les préjugés que Google recherche qui sont spécifiques à leur industrie – Et de les nourrir. Par exemple, quelqu’un qui recherche des résultats de sondages électoraux sans spécifier une date, recherche probablement les résultats les plus récents – C’est un préjugé de récence. Quelqu’un qui recherche une recette, n’a probablement pas besoin de la page la plus récente, et peut en fait préférer une recette qui a résisté à l’épreuve du temps.

C’est la responsabilité du praticien de référencement d’offrir aux visiteurs les résultats qu’ils recherchent. C’est la façon la plus durable de se classer sur Google.

Les propriétaires de sites Web doivent abandonner la cible d’un mot clé spécifique avec l’attente qu’ils peuvent livrer ce qu’ils veulent à l’utilisateur final. Le résultat de recherche doit correspondre précisément au besoin de l’utilisateur.

Qu’est-ce qu’un préjugé ? Cela pourrait être avoir un nom de domaine qui ressemble à une autorité, en d’autres termes, le nom de domaine correspond-il au marché que vous servez ? Avoir un nom de domaine avec le mot Inde à l’intérieur peut décourager les utilisateurs américains de cliquer sur l’URL, en raison d’un préjugé nationaliste de confiance dans les résultats qui proviennent d’un pays de résidence. Avoir un nom de domaine à un seul mot peut également donner l’illusion d’autorité.

Le préjugé le plus important est ce que l’utilisateur veut pour correspondre à sa requête de recherche ? Est-ce un FAQ, une liste des 10 meilleurs, un article de blog ? Cela doit être répondu, et la réponse est facile à trouver. Vous devez simplement analyser la concurrence en effectuant une recherche Google dans votre marché cible.

Le référencement noir est mort

Comparez cela au référencement noir, une méthode agressive de classement de sites Web qui exploite des techniques de spam malveillantes, y compris l’achat de liens retour, la fausse déclaration de liens retour, le piratage de sites Web, la génération automatique de signets sociaux à grande échelle, et d’autres méthodologies sombres qui sont appliquées via un réseau d’outils de référencement noir.

Ces outils sont souvent réutilisés et revendus sur divers forums de marketing de recherche, des produits avec une valeur quasi nulle et peu de chances de réussir. À ce stade, ces outils permettent aux vendeurs de devenir riches tandis qu’ils offrent une valeur minimale à l’utilisateur final.

C’est pourquoi je recommande d’abandonner le référencement noir. Concentrez-vous sur l’optimisation d’un site Web pour fournir spécifiquement à Google ce qu’il recherche.

C’est important de comprendre que chaque fois que quelqu’un saute un résultat de recherche pour cliquer sur un résultat enterré en dessous, c’est l’humain dans la boucle qui collabore avec le système d’apprentissage par renforcement profond. L’humain aide l’IA à s’améliorer, devenant infiniment meilleur avec le temps.

Ceci est un algorithme d’apprentissage automatique qui a été formé par plus d’utilisateurs que tout autre système de l’histoire humaine.

Google gère 3,8 millions de recherches par minute en moyenne dans le monde, ce qui équivaut à 228 millions de recherches par heure, 5,6 milliards de recherches par jour. C’est beaucoup de données, et c’est pourquoi il est fou de tenter de faire du référencement noir. En supposant que l’IA de Google va rester stagnante est fou, le système utilise la loi des rendements accélérés pour s’améliorer de manière exponentielle.

Il est concevable que l’IA de Google devienne si puissante qu’elle pourrait éventuellement devenir la première IA à atteindre l’intelligence artificielle générale (AGI). Un AGI est une intelligence qui peut utiliser l’apprentissage de transfert pour maîtriser un domaine pour ensuite appliquer cette intelligence apprise à travers de multiples domaines. Même si cela peut être intéressant d’explorer les efforts futurs d’AGI de Google, il faut comprendre que lorsque le processus est en mouvement, il est difficile de l’arrêter. C’est bien sûr spéculer sur l’avenir, car Google est actuellement un type d’IA étroite, mais c’est un sujet pour un autre article.

En sachant cela, passer une seconde de plus sur le référencement noir est une quête folle.

Référencement blanc

Si nous acceptons que l’IA de Google va continuer à s’améliorer, alors nous n’avons pas d’autre choix que d’abandonner l’idée de tromper Google. Au lieu de cela, concentrez-vous sur l’optimisation d’un site Web pour fournir spécifiquement à Google ce qu’il recherche.

Cela implique d’activer SSL, d’optimiser la vitesse de chargement de la page, et d’optimiser le titre Meta et la description Meta. Pour optimiser ces champs, le titre Meta et la description Meta doivent être comparés aux sites Web concurrents – Identifiez les éléments gagnants qui aboutissent à un taux de clic élevé.

Si vous avez optimisé pour être cliqué, l’étape suivante est de créer la meilleure page de destination. L’objectif est une page de destination qui optimise la valeur utilisateur à tel point que le temps moyen passé sur la page surpasse les concurrents qui se disputent les premiers résultats de recherche.

Seulement en offrant la meilleure expérience utilisateur peut améliorer le classement d’une page Web.

Jusqu’à présent, nous avons identifié ces métriques comme étant les plus importantes :

• Vitesse de chargement
• SSL activé
• Titre Meta et description Meta
• Page de destination

La page de destination est l’élément le plus difficile car vous êtes en concurrence avec le monde entier. La page de destination doit se charger rapidement, et doit servir tout ce qui est attendu, et puis surprendre l’utilisateur avec plus.

Pensées finales

Il serait facile de remplir un autre article de 2000 mots pour décrire d’autres technologies d’IA que Google utilise, ainsi que pour creuser plus profondément dans le terrier du référencement. L’intention ici est de recentrer l’attention sur les métriques les plus importantes.

Les praticiens de référencement sont si concentrés sur le fait de jouer avec le système qu’ils oublient que, à la fin de la journée, l’élément le plus important du référencement est de donner aux utilisateurs autant de valeur que possible.

Une façon de réaliser cela est de ne jamais laisser du contenu important devenir obsolète. Si dans un mois, je pense à une contribution importante, elle sera ajoutée à cet article. Google peut alors identifier à quel point le contenu est frais, en corrélation avec l’historique de la page qui livre de la valeur.

Si vous vous inquiétez toujours d’acquérir des liens retour, la solution est simple. Respectez le temps de vos visiteurs et donnez-leur de la valeur. Les liens retour viendront naturellement, car les utilisateurs trouveront de la valeur dans le partage de votre contenu.

La question se pose alors au propriétaire du site Web sur la façon de fournir la meilleure valeur utilisateur et expérience utilisateur.