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Sommaire 
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Google Humming et Knoweldge Vault : la recherche sémantique de Google expliquée

  • 1. Google Hummingbird le point de vue d’un linguiste Sébastien Monnier Ex- Googler, fondateur de Woptimo
  • 2. Sommaire 1. Approche syntaxique vs Approche sémantique 2. Hummingbird : un nouvel oiseau? 3. Freebase et la notion de concept 4. Extractions des concepts 5. Exemples dans les SERP 6. Conséquences sur le SEO
  • 4. Le web, cette masse informe Du texte, des tableaux, des images, des ressources ... Décentralisés. Comment structurer l’information pour organiser une recherche?
  • 5. Indexation des mots “lieu de naissance Jules Verne” = lieu + naissance + Jules + Verne Bing en 2014 Voila en 2014
  • 6. Et même les résultats peu probables... Quelle est la probabilité qu’en cherchant “lieu de naissance Jules Verne”, je recherche des informations sur La maternité de la clinique Jules Verne...
  • 7. Approche sémantique Propriété biographique Personnalité lieu de naissance Jules Verne
  • 9. Google Hummingbird : qu’est-ce donc?
  • 10. Qu’est-ce qu’Hummingbird ● Annoncé fin septembre 2013 pour le 15e annniversaire de Google ● Déjà présent depuis un mois ● Impacte 90% des requêtes ● Aussi important pour l’infrastructure de Google que Google Caffeine
  • 11. Pourquoi un colibri? Précis et rapide (... et peut faire marche arrière)
  • 12. Le web a évolué
  • 14. Anticiper les évolutions ● Boom du trafic mobile, du trafic connecté et géolocalisé 1 requête = + que des mots ➔ 1 contexte spatial ➔ 1 contexte humain ➔ 1 contexte d’historique de recherche ➔ Google cherche à comprendre l’intention, plus que l’assemblage des mots dans la requête
  • 16. Moteur: Algorithme général ● Le moteur de recherche de Google est basé sur des algorithmes mathématiques (probabilités) ● Le comportement de ces algorithmes est conditionné par de multiples paramètres linguistiques et statistiques ● Ces paramètres sont calculés grâce à une batterie de “classifiers”
  • 17. Qu’est-ce qu’un classifier? Un classifier est un algorithme de catégorisation ○ Entrée: requêtes, pages web, domaines... ○ Sortie: Nature diverse des informations (texte, score, liste,...) ● Classifier de requête : ○ Ex : requête géolocalisée (bureau Paris), requête navigationelle (Youtube, Facebook...) ● Classifier de pages web : ○ Ex : bourrage de mots-clés, texte caché, “in-depth article”... ● Classifier d’élements sur une page web : ○ Ex : fil d’Ariane, listing d’éléments... ● ... Et de nombreux autres types de classifiers...
  • 18. Moteur: Algorithme général - Schéma Requête (“photo de Paris”) ➢ Analyse lexicale: “photo”:nom... ➢ Analyse syntaxique: groupe nominal ➢ Typologie, Intention ➢ ... Page Web ➢ PageRank ➢ Typologie, Intention ➢ Potentiel de spam ➢ Auteur de la page ➢ ... Domaine Sous-domaine Auteur ... MOTEUR Résultats Universal Knowledge Graph URL 1 URL 2 URL 3 … URL X
  • 19. Algorithme HummingBird Requête (“photo de Paris”) ➢ Analyse lexicale: “photo”:nom... ➢ Analyse syntaxique: groupe nominal ➢ Typologie, Intention ➢ Concepts ➢ ... Page Web ➢ PageRank ➢ Typologie, Intention ➢ Potentiel de spam ➢ Auteur de la page ➢ Concepts ➢ ... Domaine Sous Domaine Auteur ... MOTEUR Résultats Universal Knowledge Graph URL 1 URL 2 URL 3 … URL X
  • 20. Freebase et la notion de concept
  • 21. Freebase Freebase est une base de données de connaissances structurées libre et contributive. ● Créée en 2007 ● Rachetée par Google en 2010 Tout le monde peut contribuer
  • 22. Notion de Concept ➢ Objet concret ou abstrait représenté par une séquence de mots ➢ Concepts interconnectés d’après des relations plus ou moins éloignées
  • 23. Sujet, prédicat, objet Liaison de 2 concepts : Sujet Ressource à décrire Objet Valeur de la propriété Prédicat Type de propriété
  • 24. Sujet, prédicat, objet Liaison de 2 concepts : Sujet Jules Verne Objet Nantes Prédicat Lieu de naissance
  • 25. Sujet, prédicat, objet Liaison de 2 concepts : Sujet FC Nantes Objet Stade de la Beaujoire Prédicat Stade
  • 27. Les données sûres Ressources modérées et surveillées + Grande fréquence de reprises de la même information ● Jules Verne</p><p>Né à Nantes le 08/02/1828 ; Mort à Amiens le 24/03/1905 ● <td>1828</td><td>Jules Verne est né à Nantes le 8 février 1828 </td> ● 1828 - Naissance (8 février) de Jules Verne à Nantes. ● Jules Verne<br>1828 - 1905 Nationalité : française.<BR>(lieu de naissance : Nantes) ● Jules Verne (Nantes, 1828 - Amiens, 1905) ● <tr><td>Ecrivain</td><td>Naissance</td><tr> <tr><td>Jules Verne</td><td>Nantes</td><tr>
  • 28. Extraction des entités Indices linguistiques pour repérer la propriété Lieu Naissance ● SUJET “</p><p>Né à” OBJET ● SUJET est né à OBET ● 1828 - Naissance (DATE) de SUJET à OBJET ● SUJET<br>DATE - 1905 Nationalité : française.<BR>(lieu de naissance : OBJET) ● SUJET (OBJET, DATE - Amiens, 1905) ● <tr><td>Ecrivain</td><td>Naissance</td><tr> <tr><td>SUJET</td><td>OBJET</td><tr>
  • 29. Compréhension des données floues Comment avoir des informations sur quelqu’un/quelque chose qui n’est pas dans une base sémantique? ➔ Extraction des données web en s’inspirant des structures linguistiques identifiées Exemple
  • 30. Knowledge Vault Google a repéré et stocké plus d’un milliard de faits hors bases sémantiques
  • 32. Concepts et intention de l’utilisateur [Représentation Graphique] --> Paris [ville] Interaction directe [Evénement] Expo photo au Grand Palais Informationnel [Marque] Maison de la photographie Navigationnel
  • 33. Répartition des concepts Concepts Résultats Photos/Images [Représentation graphique] Exposition [Evénement] Studio photo [Lieu] Stage photo [Enseignement] Location studio [Commerce]
  • 34. Termes manquants : ● L’ajout de “termes manquants” est un vrai indice de l’utilisation d’ Hummingbird
  • 35. Et les 10% non impactés par Hummingbird? Info présente ici : bravo Google, ... mais ouch...
  • 36. Hummingbird : un complément à l’ existant? Quand Google ne trouve pas assez de résultat concluant avec Hummingbird, l’ ancien algorithme de recherche de co-occurrence rentre en jeu. Quelques indices (?): ➢ Snippet de 4 lignes ➢ Pas le “termes manquants”
  • 39. Qu’est-ce que cela change pour le SEO?
  • 40. Du mot-clé à l’intention Oublions la simple “expression-clé” Pensons à l’intention de l’utilisateur
  • 41. Analysez les SERP Au-delà de la position, il faut essayer de comprendre ● L’INTENTION de la requête interprétée par Google. ● La réponse comprise par Google ● La diversité des résultats ● Google ne classe pas 10 pages web en fonction de leur PageRank. ● Google organise la présentation d’informations permettant de répondre, au mieux, au besoin supposé de l’internaute.
  • 42. Pensez aux mentions “SuperMutuellePro m’a aidé à comparer des mutuelles” SUJET Entité : Marque OBJET Entité : Type de société PREDICAT Propriété : Comparaison
  • 43. Adieu contenu SEO... ● Oubliez les consignes comme : Je veux un texte de 300 mots optimisés pour mot-clé1, mot-clé2 et mot-clé3 Donnez plutôt : Je veux du contenu pour une page qui va donner cette information avec 2 arguments, 2 exemples et en citant ses sources. ➔ Soyez concis, clair et factuel ➔ Pensez présentation et lisibilité du texte ➔ Pensez mots-clés, champ lexical et synonymes dans un 2e temps
  • 44. Véracité du contenu Si vous possédez du contenu vérifiable (date de naissance/décès de célébrité, adresses d’entreprise, ...), pensez à les mettre à jour. Google peut extraire votre contenu et les comparer avec sa base de connaissance. Trop de mauvaises informations = MAUVAIS SIGNAL
  • 45. Marquage sémantique Utilisation des données structurées / microdonnées devient un standard ➔ permet aux moteurs une meilleure compréhension des concepts de votre site ➔ L’absence de données structurées n’entraîne pas de pénalités, mais vous risquez une moins bonne interprétation par Google
  • 46. 1 rue Albert Einstein, Champs-sur-Marne, 77447 Marne-la-Vallée Cedex 2 France Tél : +33 (0)1 83 64 24 11 Fax : +33 (0)1 83 64 38 15 Twitter : @woptimo www.woptimo.com Merci