Comprendre l'algorithme Google BERT

Article écrit par Julien Gourdon
ancien journaliste et consultant SEO depuis 2015

Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est un modèle de traitement du langage naturel (NLP) qui a marqué un tournant majeur dans la manière dont Google comprend et traite les requêtes de recherche. Lancé en octobre 2019 pour les utilisateurs anglophones, puis rapidement étendu à d'autres langues, BERT a permis à Google d'améliorer significativement la pertinence des résultats de recherche en comprenant mieux le contexte et le sens des mots dans une phrase.

Cet article propose une vue d'ensemble de BERT, en expliquant son fonctionnement, son impact sur les résultats de recherche, et comment nous pouvons optimiser son SEO pour répondre aux exigences de cet algorithme.

Comprendre BERT

Origine

Fonctionnement

Trois grands principes permettent d'expliquer le fonctionnement de l'algorithme.

Architecture Transformer

• Les Transformers sont des réseaux de neurones conçus pour gérer les séquences de texte.
• Ils utilisent des mécanismes d'attention qui permettent au modèle de se concentrer sur les parties importantes d'une phrase.

Bidirectionnalité

• Contrairement aux modèles traditionnels unidirectionnels qui lisent le texte de gauche à droite ou de droite à gauche, BERT lit simultanément dans les deux sens.
• Cette bidirectionnalité permet à BERT de comprendre le contexte complet d'un mot dans une phrase.

Pré-entraînement et affinage

• Pré-entraînement : BERT est pré-entraîné sur une grande quantité de texte en utilisant deux tâches principales :
• Modèle de Langage Masqué (MLM) : Certains mots sont masqués dans une phrase, et le modèle doit les prédire.
• Prédiction de Prochaine Phrase (NSP) : Le modèle doit prédire si une phrase suit logiquement une autre.
• Affinage (Fine-tuning) : Une fois pré-entraîné, BERT peut être affiné pour des tâches spécifiques, y compris la recherche.

BERT dans la recherche Google

Google utilise BERT pour mieux comprendre le contexte des mots dans les requêtes complexes. Voici quelques exemples concrets où BERT fait la différence :

1. Compréhension des prépositions : Les petites prépositions comme "à" et "pour" peuvent changer complètement le sens d'une requête.
• Avant BERT : "Voyage de New York à Paris" pouvait donner des résultats sur les voyages entre ces villes dans les deux sens.
• Avec BERT : Google comprend le sens directionnel précis.
2. Longues requêtes conversationnelles :
   • Avant BERT
   : "Puis-je prendre des médicaments pour un mal de tête si je suis enceinte ?" pouvait produire des résultats peu pertinents.
   • Avec BERT
   : Google comprend le contexte et le sens de la question.
3. Ambiguïté contextuelle : BERT aide à comprendre les requêtes avec des mots ambigus en fonction du contexte. Par exemple, "Banque" peut signifier en français un établissement financier ou le bord d'une rivière. BERT utilise le contexte environnant pour déterminer le sens correct.

Impact sur le SEO

Changement de paradigme

Avec BERT, le SEO traditionnel basé sur les mots-clés exacts devient moins efficace. Voici quelques façons dont BERT influence le SEO :

1. Focus sur l'Intention de Recherche : BERT améliore la compréhension de l'intention derrière les requêtes. Les créateurs de contenu doivent donc se concentrer sur des réponses complètes et directes aux questions des utilisateurs.
2. Optimisation Sémantique : Plutôt que de cibler des mots-clés exacts, les créateurs doivent adopter une approche plus sémantique en utilisant des variantes de mots-clés et en fournissant du contexte pertinent.
3. Qualité du Contenu : Le contenu doit être bien structuré, informatif et répondre aux besoins des utilisateurs.

Conseils pour optimiser le contenu

1. Répondre aux questions : Inclure des sections FAQ ou des articles qui répondent directement aux questions courantes des utilisateurs.
2. Utiliser des titres et sous-titres clairs : Faciliter la compréhension du contenu en organisant l'information avec des titres pertinents.
3. Contextualisr les mots-clés : Utiliser des synonymes et des variantes pour fournir un contexte riche.
4. Créer du contenu long format : Fournir des articles approfondis qui couvrent un sujet dans son ensemble. Le contenu long-forme permet de répondre à diverses requêtes liées au même sujet.
5. Améliorer l'expérience utilisateur : Assurer une bonne lisibilité avec des paragraphes courts, des listes à puces et des images pertinentes. L'expérience utilisateur impacte indirectement le SEO.
6. Utilisation du langage naturel : Écrire dans le langage naturel des utilisateurs en utilisant des phrases conversationnelles pour refléter la manière dont les gens posent leurs questions.

Les défis posés par BERT

Gestion de la complexité du contenu

BERT favorise le contenu de haute qualité, mais cela peut aussi rendre les algorithmes plus stricts en termes de pertinence. Les créateurs doivent s'assurer que leur contenu répond aux demandes des utilisateurs de manière précise et complète.

Mesure de l'impact

Mesurer l'impact de BERT sur le trafic organique peut être délicat. Il est recommandé d'utiliser des outils d'analyse avancée pour surveiller les fluctuations des requêtes longues et conversationnelles.

Adaptation continue

Puisque BERT n'est qu'une étape dans l'évolution des algorithmes de recherche, les créateurs de contenu doivent être prêts à continuellement ajuster leurs stratégies.

En résumé

L'algorithme Google BERT a transformé la manière dont Google traite les requêtes de recherche en introduisant une compréhension contextuelle plus profonde. Pour les créateurs de contenu et les spécialistes du SEO, cela signifie un changement dans la manière d'aborder l'optimisation. Plutôt que de se concentrer uniquement sur les mots-clés exacts, l'accent doit désormais être mis sur la qualité du contenu, la compréhension de l'intention des utilisateurs et l'utilisation du langage naturel.

Dans un paysage en constante évolution, rester à jour avec les avancées comme BERT et MUM est essentiel pour maintenir une présence solide dans les résultats de recherche. La clé est de fournir un contenu informatif, pertinent et convivial qui répond directement aux besoins des utilisateurs.

Références

1. Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.

2. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., et al. (2017). Attention is All You Need.

3. Google Search Central Blog (2020). [BERT Update](https://developers.google.com/search/blog).