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de vos sites web (amélioration du SEO,
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Neper s’est dotée dès son lancement d’un
programme de recherche sur les
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marketing piloté par le Dr Halaleh Kamari
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avec la participation des représentants des moteurs Google,
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IA dans l’algorithme de Google
L’algorithme de clasement est en fait une fonction
d’évaluation
Score de pertinence = k1S1+k2S2+k3S3+K4s4+….
12
Deux familles de scores
Signaux dépendants des requêtes : similarité Cosinus, ou ce dont on va parler
Signaux indépendants des requêtes : exemple Pagerank
Le réglage peut être manuel, où (évolution possible actuelle) défini grâce
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Intelligence Artificielle ?
Une très mauvaise appellation
Ce sont des programmes dont le
fonctionnement s’inspire (de manière
lointaine) de l’intelligence humaine
Cela englobe
l’apprentissage automatique
Les réseaux de neurones
Et l’apprentissage profond
Deep learning
Un vaste domaine
Depuis 2017, Google se présente comme une société AI
First
Sauf que côté Search, son algo n’est pas AI First
Néanmoins, l’intelligence artificielle envahit peu à peu son
algorithme de classement
2011 Panda SVM
2015 Rankbrain
2018 Neural Matching
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2021 MUM ?
2022 …. ??
A la base, Google utilise une technologie de TAL inventée
dans les années 70
Similarité Cosinus : Gerald Salton
S’appuie sur des statistiques d’occurrence
des mots clés
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réponse à une requête si elle partage des
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naturel… ça coince
Quelle est la monnaie du burkina faso ?
L’algo considère comme pertinentes les pages
qui contiennent la question, pas la réponse
Première approche :
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bien le concept appelé par la question
L’ancien algo dans ses oeuvres
Requête effectuée en 2009
Les ingénieurs de Google ont fait avancer le TALN
TALN : traitement automatisé du langage naturel
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Le projet : mieux prendre en compte le contexte d’apparition du terme dans les textes
pour disposer de données révélatrice du sens du mot
Attention au terme sens : tous les algos dont nous parlons sont idiots, ne comprennent pas les phrases,
ils font juste « comme s’ils les comprenaient »
Premiers résultats fin90 début 2000 : LDA, LSI
Problème : pas très réutilisable, et les calculs sont trop longs et trop compliqués à faire
Pas d’applications « temps réel » envisageable
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profond pour « apprendre » comment les termes sont utilisés dans différents contextes
Une révolution en NLP / TAL
« Words embedding » : une
approche nouvelle
21
On peut créer un vecteur pour une phrase
22
Grâce aux vecteurs, vous pouvez deviner de nouvelles infos
Et… hop !
23
Première approche : Word2vec
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Deuxième Génération : BERT
Permet de mieux comprendre :
Si un texte est une bonne réponse à
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Si des termes homographes ont des
sens différents en fonction du
contexte
L’apport des « transformers »
Les Transformers sont des composants utilisé dans de nombreuses conceptions
de réseaux neuronaux pour traiter des données séquentielles, telles que du texte
en langage naturel, des séquences génomiques, des signaux sonores ou des
données de séries chronologiques. Leur spécificité est d'exploiter un mécanisme
dit "d'attention" qui permet d'analyser les termes qui environnent un mot
particulier pour décider de la façon dont il va être encodé ou décodé.
BERT : fin 2019
Score de correspondance question <-> réponse
Améliore le moteur de réponses, mais pas la recherche à l’ancienne par mots clés
Même chose, mais en plus sophistiqué
27
Troisième génération : les modèles de langage préentrainés
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RankBrain nous aide à trouver des informations que nous ne pouvions
pas trouver auparavant en comprenant plus largement comment les
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31
Neural matching : été 2018
Deep Learning
Si Rankbrain sert à mieux comprendre les concepts
appelés par les questions (donc à mieux comprendre les
requêtes), le Neural Matching permet à Google de mieux
comprendre les concepts contenus dans les pages webs
(donc dans les réponses).
Si Rankbrain donne des concepts précis, le Neural
Matching va chercher des notions plutôt larges,
identifiées par plusieurs mots, pour identifier des pages
pertinentes sur une requête.
Exemple : la réponse à la question « why does my tv look
strange » (=> the « soap opera effect »)
32
Neural matching : autre exemple
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BERT : fin 2019
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Améliore le moteur de réponses, mais pas la recherche à l’ancienne par mots clés
Même chose, mais en plus sophistiqué
34
BERT
Il semble que Google, d’après les explications de Panda Nayak, embarque les
coordonnées sémantiques produites par le modèle BERT dans des vecteurs stockés
dans son index, ainsi que dans le processeur de requêtes. Ce qui permet de produire
des pages de résultats plus pertinentes. Le modèle n’est toutefois pas totalement
conçu pour cet usage, ce qui explique pourquoi l’impact de BERT sur les SERPs est
assez limité malgré tout.
De plus le modèle BERT a été entrainé surtout sur des textes en anglais, et est plus
employé sur les versions anglophones de Google que sur les autres. Mais sur la
version anglaise, il joue un rôle dans le classement produit sur la page de résultats
sur une proportion importante des requêtes.
Autre exemple
Dans cet exemple, il manque le mot « else ». BERT aide
néanmoins Google à comprendre le sens complet de la
requête « can you get medecine for someone else at a
pharmacy ».
Scoring des passages sur Google
https://www.blog.google/products/
search/search-on/
Impact : peut rendre certaines
recommandations SEO obsolètes
Pour en savoir plus :
https://www.neper.fr/2020/10/23/googl
gle-va-evaluer-la-pertinence-des-pages-
pages-sur-des-passages/
Impacte 7% des requêtes sur toutes les langues
DeepCT et DeepRank
Deeprank : documentaire
Trillions of Questions, No Easy Answers: A
(home) movie about how Google Search
works
https://www.youtube.com/watch?v=tFq6Q_muwG0
0&feature=emb_logo
MUM (Multitask Unified Model)
Modèle de langage préentrainé Multimodal (texte, images, videos)
MUM
Des applications limitées pour le moment
L’algorithme de classement aujourd’hui
Un mille feuilles dans lequel les « vieux » modèles sont encore majoritairement présents
Conclusion
Conclusion
Pour le moment, l’IA a surtout permis d’améliorer certains aspects du fonctionnement du
moteur de recherche Google, sans forcément que les utilisateurs voient de grands
bouleversements ou un saut quantique dans la qualité des résultats.
La recherche sur les applications de ces modèles ne fait que commencer. Et les modèles
spécialisés dans les tâches d' »ad hoc retrieval » (un terme de jargon scientifique pour
indiquer une recherche dans un moteur comme Google et Bing) sont encore dans les labos.
A la vitesse où vont les choses, il est possible que l’on voit apparaître un algo beaucoup,
beaucoup plus doué dans la découverte des pages pertinentes en quelques années
seulement.
Pas sûr que toutes les recettes de cuisine pour optimiser les sites pour le SEO marchent
encore avec ce type d’algos…
Déjà, elles ont pris du plomb dans l’aile ces dernières années.
Commencez déjà à travailler pour créer « les meilleures réponses possibles aux questions
des internautes »
Une disruption en cours, encore silencieuse
Merci
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IA DANS L'ALGORITHME DE GOOGLE.pptx

  • 1. IA dans l’algorithme de Google Qu’est-ce que cela change pour le SEO ? Philippe YONNET Ceo Groupe Neper Where Digital Marketing meets Science Conférence 23 mars 2022
  • 2. Where Digital Marketing meets Science
  • 3. Le groupe Neper Agence conseil en Search Marketing Solutions pour le digital marketing Formations et événements en marketing digital. Search Y Paris Search Y Genève Les rendez-vous incontournables du Search Marketing en Solutions
  • 4. Ex. de Méthodologies nouvelles A/B Testing SEO : une approche efficace par construction pour identifier les optimisations qui fonctionnent dans un contexte donné. L’arme imparable face à un algorithme de plus en plus opaque. Les optimisations CLOUD : Exploiter les technologies Cloud et/ou Serverless pour contourner les blocages technologiques de vos sites web (amélioration du SEO, des performances)
  • 5. Neper s’est dotée dès son lancement d’un programme de recherche sur les applications de l’IA et du NLP au digital marketing piloté par le Dr Halaleh Kamari Neper a le statut de Jeune Entreprise Innovante Les Neperian Labs
  • 6. SEARCH Y PARIS et SEARCH Y GENEVA L’événement majeur du search marketing +600 visiteurs, Créé en 2018 avec la participation des représentants des moteurs Google, Bing, Baidu, Yandex
  • 7. Neper University Créé en 2018, Le centre de formations Know Y est spécialisé dans les formations sur le marketing digital Diffuseur de savoirs Formations Know Y dispense des formations : -Interentreprises (catalogue : https://www.know- y.fr) -Intra entreprises (sur mesure) En présentiel, en e-learning ou blended learning Participants Les modules sont personnalisés en fonction du profil des participants aux sessions, en tenant compte de leur niveau actuel Datadock Les formations sont référencées Datadock. Elles sont donc éligibles à un financement par votre OPCO
  • 9. Abonnez vous à notre chaine Youtube
  • 10. Au programme : • Nos brèves hebdomadaires • Nos différents évènements • Nos vidéos • Nos actualités Entrez votre email sur la page d’accueil du site Neper Abonnez-vous à notre newsletter
  • 12. L’algorithme de clasement est en fait une fonction d’évaluation Score de pertinence = k1S1+k2S2+k3S3+K4s4+…. 12 Deux familles de scores Signaux dépendants des requêtes : similarité Cosinus, ou ce dont on va parler Signaux indépendants des requêtes : exemple Pagerank Le réglage peut être manuel, où (évolution possible actuelle) défini grâce au machine learning
  • 13. Intelligence Artificielle ? Une très mauvaise appellation Ce sont des programmes dont le fonctionnement s’inspire (de manière lointaine) de l’intelligence humaine Cela englobe l’apprentissage automatique Les réseaux de neurones Et l’apprentissage profond Deep learning
  • 15. Depuis 2017, Google se présente comme une société AI First Sauf que côté Search, son algo n’est pas AI First
  • 16. Néanmoins, l’intelligence artificielle envahit peu à peu son algorithme de classement 2011 Panda SVM 2015 Rankbrain 2018 Neural Matching 2019 BERT 2021 MUM ? 2022 …. ??
  • 17. A la base, Google utilise une technologie de TAL inventée dans les années 70 Similarité Cosinus : Gerald Salton S’appuie sur des statistiques d’occurrence des mots clés Une page est considérée comme une bonne réponse à une requête si elle partage des mots avec la requête Cela marche plutôt bien tant que les requêtes sont effectuées sous formes d’un ou plusieurs mots clés
  • 18. Par contre, dès que la question est posée en langage naturel… ça coince Quelle est la monnaie du burkina faso ? L’algo considère comme pertinentes les pages qui contiennent la question, pas la réponse Première approche : Fonctionnement en moteur de réponses Knowledge Graph Featured Snippets Mais ne marche bien que si on comprend bien le concept appelé par la question
  • 19. L’ancien algo dans ses oeuvres Requête effectuée en 2009
  • 20. Les ingénieurs de Google ont fait avancer le TALN TALN : traitement automatisé du langage naturel NLP : natural language processing Le projet : mieux prendre en compte le contexte d’apparition du terme dans les textes pour disposer de données révélatrice du sens du mot Attention au terme sens : tous les algos dont nous parlons sont idiots, ne comprennent pas les phrases, ils font juste « comme s’ils les comprenaient » Premiers résultats fin90 début 2000 : LDA, LSI Problème : pas très réutilisable, et les calculs sont trop longs et trop compliqués à faire Pas d’applications « temps réel » envisageable L’idée des ingénieurs de Google : utiliser les réseaux de neurone, voire l’apprentissage profond pour « apprendre » comment les termes sont utilisés dans différents contextes
  • 21. Une révolution en NLP / TAL « Words embedding » : une approche nouvelle 21
  • 22. On peut créer un vecteur pour une phrase 22
  • 23. Grâce aux vecteurs, vous pouvez deviner de nouvelles infos Et… hop ! 23
  • 24. Première approche : Word2vec Plongements lexicaux (Word Embeddings) : Mikolov 2013
  • 25. Deuxième Génération : BERT Permet de mieux comprendre : Si un texte est une bonne réponse à une question Si des termes homographes ont des sens différents en fonction du contexte
  • 26. L’apport des « transformers » Les Transformers sont des composants utilisé dans de nombreuses conceptions de réseaux neuronaux pour traiter des données séquentielles, telles que du texte en langage naturel, des séquences génomiques, des signaux sonores ou des données de séries chronologiques. Leur spécificité est d'exploiter un mécanisme dit "d'attention" qui permet d'analyser les termes qui environnent un mot particulier pour décider de la façon dont il va être encodé ou décodé.
  • 27. BERT : fin 2019 Score de correspondance question <-> réponse Améliore le moteur de réponses, mais pas la recherche à l’ancienne par mots clés Même chose, mais en plus sophistiqué 27
  • 28. Troisième génération : les modèles de langage préentrainés GPT-3 Capacité à « reproduire » du langage de manière synthétique Course à la puissance Google n’est pas dans cette course
  • 30. Panda : filtre à base de machine learning semi supervisé Comment identifier les pages de contenu à faible valeur ajoutée ? Apprentissage automatique semi-supervisé SVM : Support Vector Machine
  • 31. / Rankbrain : depuis début 2015 Comment l’IA est implémentée dans l’algo de Google ? RankBrain nous aide à trouver des informations que nous ne pouvions pas trouver auparavant en comprenant plus largement comment les mots d’une recherche sont liés à des concepts du monde réel. […] Meilleure gestion des requêtes en langage naturel 31
  • 32. Neural matching : été 2018 Deep Learning Si Rankbrain sert à mieux comprendre les concepts appelés par les questions (donc à mieux comprendre les requêtes), le Neural Matching permet à Google de mieux comprendre les concepts contenus dans les pages webs (donc dans les réponses). Si Rankbrain donne des concepts précis, le Neural Matching va chercher des notions plutôt larges, identifiées par plusieurs mots, pour identifier des pages pertinentes sur une requête. Exemple : la réponse à la question « why does my tv look strange » (=> the « soap opera effect ») 32
  • 33. Neural matching : autre exemple La recherche fait allusion à un livre de management
  • 34. BERT : fin 2019 Score de correspondance question <-> réponse Améliore le moteur de réponses, mais pas la recherche à l’ancienne par mots clés Même chose, mais en plus sophistiqué 34
  • 35. BERT Il semble que Google, d’après les explications de Panda Nayak, embarque les coordonnées sémantiques produites par le modèle BERT dans des vecteurs stockés dans son index, ainsi que dans le processeur de requêtes. Ce qui permet de produire des pages de résultats plus pertinentes. Le modèle n’est toutefois pas totalement conçu pour cet usage, ce qui explique pourquoi l’impact de BERT sur les SERPs est assez limité malgré tout. De plus le modèle BERT a été entrainé surtout sur des textes en anglais, et est plus employé sur les versions anglophones de Google que sur les autres. Mais sur la version anglaise, il joue un rôle dans le classement produit sur la page de résultats sur une proportion importante des requêtes.
  • 36. Autre exemple Dans cet exemple, il manque le mot « else ». BERT aide néanmoins Google à comprendre le sens complet de la requête « can you get medecine for someone else at a pharmacy ».
  • 37. Scoring des passages sur Google https://www.blog.google/products/ search/search-on/ Impact : peut rendre certaines recommandations SEO obsolètes Pour en savoir plus : https://www.neper.fr/2020/10/23/googl gle-va-evaluer-la-pertinence-des-pages- pages-sur-des-passages/ Impacte 7% des requêtes sur toutes les langues
  • 38. DeepCT et DeepRank Deeprank : documentaire Trillions of Questions, No Easy Answers: A (home) movie about how Google Search works https://www.youtube.com/watch?v=tFq6Q_muwG0 0&feature=emb_logo
  • 39. MUM (Multitask Unified Model) Modèle de langage préentrainé Multimodal (texte, images, videos)
  • 41. L’algorithme de classement aujourd’hui Un mille feuilles dans lequel les « vieux » modèles sont encore majoritairement présents
  • 43. Conclusion Pour le moment, l’IA a surtout permis d’améliorer certains aspects du fonctionnement du moteur de recherche Google, sans forcément que les utilisateurs voient de grands bouleversements ou un saut quantique dans la qualité des résultats. La recherche sur les applications de ces modèles ne fait que commencer. Et les modèles spécialisés dans les tâches d' »ad hoc retrieval » (un terme de jargon scientifique pour indiquer une recherche dans un moteur comme Google et Bing) sont encore dans les labos. A la vitesse où vont les choses, il est possible que l’on voit apparaître un algo beaucoup, beaucoup plus doué dans la découverte des pages pertinentes en quelques années seulement. Pas sûr que toutes les recettes de cuisine pour optimiser les sites pour le SEO marchent encore avec ce type d’algos… Déjà, elles ont pris du plomb dans l’aile ces dernières années. Commencez déjà à travailler pour créer « les meilleures réponses possibles aux questions des internautes » Une disruption en cours, encore silencieuse
  • 44. Merci
  • 45. Q & A Posez vos questions via la fonctionnalité de questions réponse de Zoom