Comment Google calcule le score de gain d'information d'un contenu web ?

Les professionnels du SEO cherchent constamment à améliorer leurs stratégies pour mieux répondre aux exigences des moteurs de recherche. Une des innovations clés de Google dans ce domaine est le score de gain d'information. Cet article didactique explore ce concept, son importance pour le SEO et comment il est calculé par Google.

Comprendre le score de gain d'information

Le score de gain d'information est une mesure qui indique la quantité d'informations nouvelles qu'un document apporte par rapport à ce qui a déjà été vu par un utilisateur. En termes simples, il évalue la nouveauté et la valeur ajoutée du contenu par rapport aux documents précédemment consultés.

Le rôle de l'entropie

L'entropie est un concept clé en théorie de l'information. Elle mesure l'incertitude ou la diversité des informations dans un ensemble de données. En SEO, une haute entropie indique que les données sont variées et imprévisibles, tandis qu'une basse entropie signifie que les données sont plus uniformes et prévisibles. Le gain d'information est alors calculé comme la réduction de cette entropie lorsqu'un nouveau document est ajouté.

Calcul du score de gain d'information

1. Identification des documents précédemment présentés : Google identifie les documents qui ont déjà été vus par l'utilisateur et partagent un sujet commun.

2. Identification des nouveaux documents : Google identifie les nouveaux documents qui partagent le même sujet mais n'ont pas encore été présentés à l'utilisateur.
3. Calcul du score de gain d'information : Pour chaque nouveau document, Google calcule un score reflétant la quantité de nouvelles informations non présentes dans les documents précédemment vus.
4. Sélection et présentation des documents : Les documents sont sélectionnés et présentés à l'utilisateur en fonction de leur score de gain d'information, les scores plus élevés étant prioritaires.

Formule mathématique du gain d'information

La formule générale du gain d'information est :

Gain d’Information=Entropie du nœud parent−Entropie moyenne des nœuds enfants

Étapes pour le calculer :

1. Calculer l'entropie du nœud parent : L'entropie mesure l'incertitude ou la diversité des informations dans un ensemble de données. Pour un nœud parent, l'entropie HHH est calculée comme suit :

   H(X)=−∑i=1nP(xi)log⁡2P(xi)H(X) = - \sum_{i=1}^{n} P(x_i) \log_2 P(x_i)H(X)=−∑i=1n​P(xi​)log2​P(xi​)

   où P(xi)P(x_i)P(xi​) est la probabilité d'occurrence de l'événement xix_ixi​ parmi nnn événements possibles.

2. Calculer l'entropie de chaque nœud enfant : De même, calculez l'entropie pour chaque nœud enfant en utilisant la même formule.

3. Calculer l'entropie moyenne des nœuds enfants : Multipliez l'entropie de chaque nœud enfant par la proportion d'éléments qu'il contient par rapport au nœud parent, puis faites la somme de ces valeurs.

4. Déterminer le gain d'information : Soustrayez l'entropie moyenne des nœuds enfants de l'entropie du nœud parent pour obtenir le gain d'information.

Implications pour le SEO

Importance du contenu unique

Le gain d'information souligne l'importance de créer du contenu unique et informatif qui se démarque des autres. Simplement reproduire ou reformuler le contenu existant ne suffira pas pour obtenir un bon classement. Il est crucial d'apporter des perspectives nouvelles, des recherches originales et des données inédites.

Personnalisation des résultats de recherche

Google utilise le gain d'information pour personnaliser les résultats de recherche en fonction des documents déjà vus par l'utilisateur. Cela signifie que le contenu doit non seulement être unique mais aussi pertinent pour l'utilisateur individuel.

Fin de la technique dîtes du SkyScraper

La technique du SkyScraper, qui consiste à créer un contenu plus long et plus complet en combinant les meilleurs éléments des articles les mieux classés, pourrait être moins efficace. Avec le gain d'information, Google favorise les contenus qui apportent des informations réellement nouvelles plutôt que de simples synthèses.

Appliquer le gain d'information dans votre stratégie SEO

Pour intégrer efficacement le gain d'information dans votre stratégie SEO, considérez les points suivants :

1. Recherchez des opportunités de contenu : Identifiez des sujets ou des angles qui ne sont pas encore largement couverts par vos concurrents.
2. Créez du contenu différencié : Apportez des perspectives uniques, des études de cas originales, ou des données internes exclusives.
3. Utilisez des outils d'analyse sémantique ou de reconnaissance d'entités nommées : De tels outils vont vous permettre d'identifier les concepts et entités utilisés par vos concurrents sur le sujet que vous souhaitez aborder. Cela doit vous servir de base afin de réfléchir à comment vous pouvez apporter une information supplémentaire par rapport à ce qui est déjà évoqué par la concurrence.
4. Optimisez pour l'utilisateur : Pensez à l'expérience utilisateur et à la pertinence de votre contenu pour leurs besoins spécifiques.

Pour conclure

Le score de gain d'information représente une avancée significative dans la manière dont Google évalue et classe les contenus. Pour les spécialistes du SEO, il est essentiel de comprendre et d'appliquer ce concept pour créer des stratégies efficaces et se démarquer dans un paysage de recherche en constante évolution. En mettant l'accent sur la création de contenu original et informatif, vous pouvez améliorer la pertinence de vos pages et obtenir un meilleur classement dans les résultats de recherche.

Pour aller plus loin

• Le brevet Google sur le gain d'information
• L'article Wikipédia sur l'entroprie de Shannon