RankBrain est-il un facteur de ranking dans la recherche Google ?

RankBrain est une technologie dont on dit qu’elle a un impact sur la façon dont Google renvoie les résultats de recherche. Mais est-ce un facteur de classement ?

RankBrain est-il un facteur de ranking dans la recherche Google ?

 

Sans savoir ce que signifie « RankBrain », les personnes novices en SEO peuvent supposer qu’il fait référence à une technologie utilisée par Google pour classer les résultats de recherche. Cette hypothèse n’est pas loin, mais tous les composants de l’algorithme de recherche de Google ne sont pas un facteur de classement en soi.

Dans cet article, nous étudierons les affirmations autour de RankBrain en tant que facteur de classement et fournirons des éclaircissements sur ce qu’est RankBrain et comment il est utilisé dans les résultats de recherche.

L’affirmation: RankBrain est un facteur de classement

RankBrain est une technologie dont on dit qu’elle a un impact sur la façon dont Google renvoie les résultats de recherche. En raison de son association avec la recherche, RankBrain est communément appelé facteur de classement.

Si vous êtes nouveau dans le référencement Web, vous pouvez entendre cela et commencer à penser que RankBrain est un signal de plus pour lequel vous devez optimiser. Mais ce n’est pas exactement comme ça que ça marche.

La section suivante passe en revue ce pourquoi RankBrain est conçu et quand il est appelé par Google pour aider à répondre aux requêtes des internautes.

La preuve: RankBrain est-il un facteur de classement ?

RankBrain est un système d’intelligence artificielle (IA) introduit en 2015 pour aider Google à renvoyer des résultats pour des requêtes qui n’ont jamais été recherchées auparavant.

Cela a changé quelque part entre le printemps 2015 et 2016, lorsqu’une mise à jour inopinée a été apportée à RankBrain qui intégrait l’IA dans toutes les requêtes. Cette information a été révélée dans un article de Wired, qui note que Google n’est pas clair sur la façon dont RankBrain améliore toutes les requêtes, mais cela affecte les classements.

D’après Wired :

Google est typiquement flou sur la façon exacte dont il améliore la recherche (quelque chose à voir avec la longue traîne ? Meilleure interprétation des demandes ambiguës ?) mais [l’ingénieur de Google Jeff Dean] dit que RankBrain est « impliqué dans chaque requête » et affecte les classements réels « probablement pas dans chaque requête, mais dans beaucoup de requêtes ».

Ce qui différencie RankBrain des autres algorithmes de Google, c’est sa capacité à apprendre à répondre à des requêtes plus ambiguës.

Comme l’expliquait Gary Illyes de Google, cela est accompli en faisant des suppositions éclairées sur ce sur quoi un utilisateur cliquerait probablement pour une requête jamais vue auparavant.

RankBrain est un composant du classement d’apprentissage automatique en matière de pagerank qui utilise des données de recherche historiques pour prédire sur quoi un utilisateur cliquerait le plus probablement pour une requête inédite.

RankBrain permet donc à Google de résoudre les problèmes qu’il rencontrait auparavant avec les algorithmes traditionnels. Contrairement aux théories populaires sur le fonctionnement de RankBrain, Google n’utilise pas les données recueillies à partir des interactions des utilisateurs avec une page Web.

Mais, RankBrain s’appuie davantage sur les données recueillies à partir des interactions des utilisateurs avec les résultats de recherche. Gary Illyes apporte plus de clarté :

C’est une pièce d’ingénierie vraiment cool qui nous a sauvés d’innombrables fois chaque fois que les algos traditionnels étaient comme, par exemple « oh regardez un « qui n’est pas » dans la chaîne de requête ! ignorons l’enfer ! », mais il s’agit généralement de s’appuyer sur des données (parfois) vieilles de plusieurs mois sur ce qui s’est passé sur la page de résultats elle-même, pas sur la page de destination.

En bref, RankBrain est un système de machine learning ou d’apprentissage automatique qui permet à l’algorithme de recherche de Google de fournir des résultats plus pertinents. On pense que cela est accompli grâce à une meilleure compréhension des requêtes ambiguës et des mots-clés de longue traîne.

RankBrain utilise les données recueillies à partir des interactions des utilisateurs avec les résultats de recherche pour prédire quelles pages seront probablement cliquées pour une toute nouvelle (inédite, NDLR) requête de recherche.

 

RankBrain comme facteur de classement : le verdict

Google a confirmé que RankBrain est utilisé pour classer les résultats de recherche et qu’il est impliqué dans toutes les requêtes.

En 2016, Andrey Lipattsev, stratège principal de la qualité de Google Search, a déclaré que RankBrain était l’un des 3 signaux de classement les plus importants (avec le contenu et les backlinks). Et RankBrain continue de jouer un rôle important dans les résultats de recherche aujourd’hui.

RankBrain diffère des facteurs de classement traditionnels en ce sens qu’il n’y a pas de moyen évident d’optimiser activement pour cela. En effet, comment optimiser pour les mots-clés ou les requêtes ambiguës que personne n’a jamais saisies dans Google auparavant ?

La seule option est de fournir à Google autant d’informations que possible sur une page, ce que les propriétaires de sites et les rédacteurs Web devraient faire de toute façon s’ils créent un contenu holistique pour les utilisateurs.

Searchenginejournal dit avoir posé cette question à Illyes une fois et ce dernier a répondu avec un sentiment similaire :

Vous optimisez votre contenu pour les utilisateurs et donc pour RankBrain. Cela n’a pas changé.