Google a abordé certaines questions avec la communauté SEO à propos de l’intelligence artificielle (IA) de la correspondance neuronale (Neural Matching) et comment elle est utilisée dans la recherche.
La correspondance neuronale ou neural matching a été mentionnée pour la première fois par Google lors de la conférence de presse de son 20e anniversaire en Septembre 2018 (Visitez lien ci-dessus).
Comment Google utilise la correspondance neuronale ?
La correspondance neuronale ou Neural Matching aide Google à mieux relier les mots aux recherches. C’est un système basé sur l’IA qui a été utilisé depuis 2018.
Danny Sullivan de chez Google décrit la correspondance neuronale comme un système de «Super-synonymes».
En Septembre 2018, Google a déclaré que la correspondance neuronale était déjà utilisée dans 30% des recherches.
On ne sait pas encore à quel point le concept Neural Matching est largement utilisé en ce moment, bien qu\’il soit raisonnable de supposer que son utilisation a sans doute été élargie aujourd\’hui.
Qu’est-ce que RankBrain ?
RankBrain aide Google à relier des pages à des concepts, même lorsque les pages n’incluent pas les mots clés exacts utilisés dans la requête.
C’est aussi un système basé sur l\’IA qui a été révélé en Novembre 2015 et utilisé avant Mars 2016, soit deux ans avant que Google n’mplémente le Neural Matching.
C’est à ce titre que RankBrain est le premier facteur de classement de Google qui utilise l’intelligence artificielle (IA).
Toutefois, RankBrain est le 3ème facteur de classement organique sur Google.
La série de Tweets de Google pour expliquer la différence
Danny Sullivan, porte-parole SEO de Google, via le compte Google Search Liaison, a publié une série de Tweets expliquant la différence entre la Correspondance Neuronale et RankBrain.
Voici le premier Tweet de la série de Tweets :
RankBrain is an AI-based system Google began using in 2016 to understand how pages are related to concepts. It means we can better return relevant pages even if they don’t contain the exact words used in a search, by understanding the page is related to other words & concepts…— Google SearchLiaison (@searchliaison) 21 mars 2019
En d’autres termes :
Nous avons eu quelques questions sur la façon dont la correspondance neuronale diffère de RankBrain.
En bref : RankBrain nous aide à mieux relier les pages aux concepts; Le Neural Matching nous aide à mieux relier les mots aux recherches…
Deuxième Tweet :
RankBrain est un système basé sur l’IA que Google a commencé à utiliser en 2016 pour comprendre comment les pages sont liées aux concepts.
Cela signifie que nous pouvons mieux retourner les pages pertinentes, même si elles ne contiennent pas les mots exacts utilisés dans une recherche, en comprenant que la page est liée à d\’autres mots et concepts…
That’s fairly good. And rather than it being weird, it’s desired. It’s not uncommon that a page author writes something one way [adjust seat recline] and searcher looks another way [how do I tilt my chair!] — so anything that bridges is good.— Danny Sullivan (@dannysullivan) 21 mars 2019
En d’autres termes :
C’est assez bon. Et plutôt que d’être bizarre, c’est voulu. Il n’est pas rare que l’auteur d’une page écrit quelque chose d’une façon [ajuster l’inclinaison du siège] et l’utilisateur regarde une autre façon [Comment puis-je incliner ma chaise !] – donc tout ce qui relie est bon.
Est-ce que RankBrain et la correspondance neuronale fonctionnent ensemble ? En quelque sorte :
I saw « kind of » because we already have (and long have had) synonym systems. These go beyond those and do things in different ways, too. But it’s an easy way (hopefully) to understand them.— Danny Sullivan (@dannysullivan) 21 mars 2019
En d’autres termes :
1er Tweet :
Ce sont des systèmes différents. L’un fonctionne principalement (une sorte de) pour nous aider à trouver des synonymes des choses que vous avez tapées dans la zone de recherche.
L’autre fonctionne principalement (une sorte de) pour nous aider à trouver des synonymes pour les mots écrits sur une page….
2ème Tweet :
Je parle d’ “une sorte de” parce que nous avons déjà (et l’avons eu depuis longtemps) des systèmes de synonymes. Ceux-ci vont au-delà de ceux-là et font les choses de différentes manières, aussi.
Mais c’est un moyen facile (je l’espère) de les comprendre.
For example, neural matching helps us understand that a search for « why does my TV look strange » is related to the concept of « the soap opera effect. » We can then return pages about the soap opera effect, even if the exact words aren\’t used…— Google SearchLiaison (@searchliaison) 21 mars 2019
La correspondance neuronale est un système basé sur l\’IA que Google a commencé à utiliser en 2018, principalement pour comprendre comment les mots sont liés aux concepts.
C’est comme un système de Super-synonyme. Les synonymes sont des mots qui sont étroitement liés à d’autres mots…
2ème Tweet :
Par exemple, la correspondance neuronale nous aide à comprendre que la recherche de “Pourquoi mon téléviseur est-il étrange” est lié au concept de “l’effet Soap Opera”. Nous pouvons alors retourner des pages sur l’effet Soap Opera, même si les mots exacts ne sont pas utilisés…
En résumé
Google termine sa série de Tweets sur la différence entre RankBrain et Neural Matching en disant :
In summary:
— RankBrain helps Google better relate pages to concepts
— Neural matching helps Google better relate words to searches.And there’s nothing special searchers or webmasters need to do. These are part of our core systems designed to naturally increase understanding.
— Google SearchLiaison (@searchliaison) 21 mars 2019
En d’autres termes :
En Résumé :
RankBrain aide Google à mieux relier les pages aux concepts
La correspondance neuronale aide Google à mieux relier les mots aux recherches.
Et il n’y a rien de spécial que les chercheurs (internautes, NDLR) ou les webmasters ont besoin de faire. Ceux-ci font partie de nos systèmes de base conçus pour augmenter naturellement la compréhension.
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