Ranking Google 2024 : Comment les sites internet sont-ils classés ?

Les Évaluateurs Humains et l’Impact du Score IS

Imaginez des détectives privés scrutant chaque recoin d’une page web. C’est exactement le rôle des évaluateurs humains chez Google. En fournissant des scores de satisfaction de l’information (IS), allant de 0 à 100, ces évaluateurs analysent les sites et attribuent une note basée sur la pertinence et la qualité des contenus. Prenons l’exemple d’un blog sur la santé : un article bien documenté, citant des sources fiables et offrant des conseils pratiques, sera probablement bien noté. Ces évaluations aident Google à déterminer la qualité globale d’un site. Ces scores sont essentiels pour aider Google à comprendre ce qui est considéré comme de haute qualité par les utilisateurs humains, permettant ainsi de guider ses algorithmes vers les meilleures pratiques en matière de contenu.

Le score IS est un indicateur crucial pour Google, agissant comme un baromètre mesurant la satisfaction des utilisateurs. Un score élevé signifie que le contenu répond efficacement aux attentes des utilisateurs. Google utilise ces informations pour peaufiner son algorithme et s’assurer que les utilisateurs trouvent rapidement ce qu’ils cherchent. Un score IS élevé sur une série d’articles peut indiquer à Google que ce site est une ressource de confiance dans son domaine, influençant ainsi positivement son classement dans les résultats de recherche.

Les scores de satisfaction de l’information (IS) sont attribués par les évaluateurs de qualité de recherche de Google, également connus sous le nom de Quality Raters. Ces évaluateurs, au nombre de 16 000 dans le monde, fournissent des évaluations humaines de la pertinence et de la qualité des résultats de recherche en notant les pages web. Leur contribution aide Google à améliorer le classement des documents dans son moteur de recherche.

L’Utilisation de Chrome et son Impact sur les Résultats de Recherche

Chrome, le navigateur de Google, joue un rôle plus significatif dans le SEO qu’on ne le pense souvent. Imaginez Chrome comme un grand observatoire, collectant des données sur les habitudes de navigation des utilisateurs. Si vous utilisez souvent Chrome pour rechercher des recettes de cuisine, Google peut utiliser ces informations pour affiner ses résultats de recherche dans ce domaine.

Ce n’est pas seulement la fréquence des recherches qui compte, mais aussi les interactions avec les sites visités. En analysant ces données, Google peut ajuster ses algorithmes pour mieux cibler les intérêts et les besoins des utilisateurs. Cela peut inclure la façon dont les résultats de recherche sont présentés ou la mise en avant de certains types de contenu. Ainsi, l’utilisation de Chrome offre à Google un aperçu précieux des préférences des utilisateurs, contribuant à modeler une expérience de recherche plus personnalisée et pertinente.

Les Clics dans les Résultats de Recherche

Les clics sur les résultats de recherche jouent un rôle essentiel pour Google, agissant comme de véritables indicateurs de confiance et de préférences des utilisateurs. Ils ne se limitent pas à refléter la popularité d’une page ; ils révèlent également sa pertinence et son adéquation avec les besoins spécifiques des utilisateurs. Imaginons un article détaillant les meilleurs smartphones de l’année.

Si cet article attire un nombre significativement plus élevé de clics par rapport à d’autres contenus similaires, Google interprète cela comme un signe clair de sa valeur et de son utilité pour les personnes intéressées par les dernières tendances en matière de technologie mobile.

Ces interactions, au-delà de leur aspect quantitatif, offrent à Google des insights précieux sur les comportements et les préférences des utilisateurs. Une augmentation des clics sur des articles traitant d’astuces pour la photographie avec smartphone pourrait indiquer un intérêt croissant pour ce sujet. En analysant ces tendances, Google peut peaufiner son algorithme pour rendre les résultats de recherche plus pertinents et ciblés, répondant ainsi de manière plus précise aux intentions de recherche des utilisateurs.

De plus, les clics fournissent à Google une perspective dynamique sur l’évolution des intérêts et des besoins des utilisateurs au fil du temps. Ils permettent au moteur de recherche de s’adapter rapidement aux changements de comportement, tels que l’émergence de nouveaux sujets d’intérêt ou de nouvelles préoccupations parmi les internautes. Ainsi, si un nouveau modèle de smartphone gagne en popularité et reçoit un grand nombre de clics sur les articles le concernant, Google pourrait ajuster son classement pour mettre en avant des contenus relatifs à ce modèle spécifique.

Navboost est un élément du processus de recherche de Google qui se concentre sur l’analyse de divers signaux utilisateur pour déterminer les résultats les plus appropriés. Son rôle principal est de mettre l’accent sur la pertinence des résultats de navigation. Concrètement, Navboost prend en compte des facteurs tels que les taux de clics, le comportement de l’utilisateur, la qualité du site Web, la pertinence et le contexte.

Il analyse comment les utilisateurs interagissent avec les résultats de recherche, en examinant les taux de clics pour évaluer la pertinence des pages proposées. Le comportement de l’utilisateur, la qualité du site Web (probablement basée sur des critères de convivialité, de sécurité, etc.), la pertinence du contenu et le contexte général de la recherche sont également pris en considération par Navboost. L’objectif ultime est d’améliorer l’expérience de recherche en fournissant des résultats mieux adaptés aux besoins et aux préférences des utilisateurs.

Les Modèles d’Apprentissage Profond et Leur Rôle dans le Classement

Dans l’arrière-plan de l’algorithme de Google, des modèles d’apprentissage profond comme RankBrain, DeepRank et BERT travaillent en coulisses pour comprendre et classer les résultats de recherche. Pensez à ces modèles comme à des cerveaux électroniques capables de lire et d’interpréter les pages web à une vitesse et avec une précision incroyable RankBrain aide Google à interpréter des requêtes complexes ou ambiguës, en se concentrant sur les 20 ou 30 premiers documents et en ajustant leur score initial. DeepRank, une application de BERT, va plus loin en comprenant le langage naturel et le contexte des requêtes pour affiner les résultats.

Ces modèles sont constamment entraînés sur de vastes ensembles de données, y compris des clics et des requêtes d’utilisateurs, afin de rester à jour avec les tendances actuelles et de répondre précisément aux intentions des utilisateurs. Leur capacité à apprendre de nouvelles informations et à s’adapter aux changements rend Google incroyablement efficace dans la présentation des résultats les plus pertinents et utiles.