BERT : comment l'intelligence artificielle a changé l'expérience de recherche sur Google

BERT est un algorithme de Google basé sur l'intelligence artificielle et le PLN (traitement du langage naturel). Grâce à lui, le moteur de recherche est capable de comprendre beaucoup plus profondément les intentions de recherche des utilisateurs et le contenu des pages Web. Par conséquent, il est responsable de l'une des plus grandes mises à jour et améliorations du moteur de recherche ces derniers temps.

Avez-vous entendu parler du BERT de Google ? C'est l'algorithme responsable de l'une des plus grandes mises à jour des moteurs de recherche. Lors de sa première apparition, de nombreuses personnes s'inquiétaient du positionnement des pages dans les résultats de recherche.

Mais la vérité est que cela a apporté de nombreuses améliorations, tant pour les utilisateurs à la recherche de contenu sur Internet que pour les producteurs de contenu eux-mêmes, qui ont pu commencer à écrire plus naturellement et être récompensés pour leur bon travail.

Vous voulez mieux comprendre comment tout cela fonctionne ? Alors viens avec nous !

• Qu'est-ce que Google BERT ?
• Comment fonctionne Google BERT ?
• L'humanisation des recherches : pourquoi le BERT est pertinent
• Comment BERT a-t-il influencé le marketing numérique et le référencement ?
• Google et l'intelligence artificielle
• Recherche intelligente dans le commerce électronique

Qu'est-ce que Google BERT ?

BERT est un acronyme pour les représentations d'encodeurs bidirectionnels de transformateurs.

Il s'agit d'un algorithme intelligent adopté par Google dans son moteur de recherche fin 2019, dans le but d'améliorer encore les résultats de recherche et l'expérience utilisateur dans les enquêtes réalisées.

Comment fonctionne Google BERT ?

Google BERT utilise l'intelligence artificielle , l'apprentissage automatique (machine learning) et le traitement du langage naturel (PLN). Avec cela, il est capable de comprendre le sens et les relations entre les mots et les phrases et de reconnaître le contexte de chaque mot utilisé dans les recherches, en identifiant et en prenant en compte à la fois les termes qui précèdent et ceux qui viennent après chaque mot. D'où le terme « bidirectionnel » présent dans le nom.

Ces caractéristiques permettent au BERT de comprendre beaucoup plus profondément le langage humain, avec son argot, ses variations, ses synonymes, ses expressions, ses abréviations, ses conjonctions, ses prépositions et même ses erreurs.

Ainsi, Google peut mieux comprendre les deux côtés de la médaille :

1) l'intention de recherche des utilisateurs ;

2) le contenu des pages Web indexées.

Et, de cette façon, il est beaucoup plus facile d'afficher les résultats les plus pertinents , avec un contenu qui répond le mieux à la recherche de chaque utilisateur.

Une plus grande précision de recherche

Un exemple d'amélioration obtenue avec BERT est que le moteur de recherche a commencé à prendre en compte les prépositions dans les mots-clés de recherche. Ils n'étaient pas considérés auparavant, mais nous savons qu'ils peuvent totalement changer le sens d'une phrase.

Si une personne devait rechercher "robe sans manches", par exemple, elle considérerait les deux mots principaux "robe" et "manche" et afficherait probablement des résultats pour des robes à manches, c'est-à-dire exactement le contraire de ce que l'utilisateur recherchait .

Maintenant, la correspondance entre l' intention de recherche et le résultat est exacte, comme le montrent les images.

Mais cela ne signifie pas une correspondance exacte entre le mot-clé et le résultat. Après tout, avec BERT, Google a également commencé à considérer et à identifier les mots même lorsqu'ils sont mal orthographiés.

De cette façon, même si quelqu'un tape "pas de manga", il trouvera les bons résultats pour "pas de manga". Parce que l' intelligence artificielle reconnaît la similitude phonétique entre le "n" et le "m", c'est-à-dire qu'elle identifie qu'ils ont des sons similaires et que la personne voulait dire la même chose.

Sachant que cette fonctionnalité fonctionne aussi bien pour la recherche écrite que pour la recherche vocale . En d'autres termes, si la personne prononce mal un mot lors de la recherche, le moteur de recherche comprendra probablement et affichera les bons résultats.

Découvrez comment fonctionne la similarité phonétique dans le e-commerce !

L'humanisation des recherches : pourquoi le BERT est pertinent

Lors de la prise en compte des erreurs d'orthographe, de contexte, de tous les termes et des relations entre eux dans un mot-clé, les recherches Google ont commencé à s'humaniser avec BERT, améliorant ainsi l' expérience utilisateur .

En effet, en plus d'afficher des résultats plus affirmés, cela a également apporté plus de vitesse pour les recherches et même l'accessibilité. Après tout, quiconque a des doutes sur l'orthographe d'un mot ou fait une faute de frappe a également le droit de trouver un contenu pertinent du premier coup.

Comment BERT a-t-il influencé le marketing numérique et le référencement ?

L'adoption de BERT a été l'une des plus grandes mises à jour de Google et a laissé de nombreux spécialistes du marketing et Search Engine Optimization (optimisation pour les moteurs de recherche) inquiets et effrayés de perdre leur position dans les SERP ( page de résultats des moteurs de recherche) .

C'est parce que qui travaille avec du contenu pour le web est toujours attentif aux recommandations d' optimisation de contenu , afin d'apparaître dans les premiers résultats de recherche Google. Il s'avère qu'à chaque mise à jour, les règles peuvent être modifiées, d'où la crainte de ces professionnels.

Mais dans ce cas, BERT n'a fait qu'améliorer la compréhension des utilisateurs d' intention de recherche et n'a pénalisé personne. Si certains sites et pages ont chuté dans le classement, c'est simplement parce qu'ils n'étaient pas la meilleure réponse pour la recherche effectuée.

En revanche, le meilleur contenu, avec les meilleures réponses pour un certain mot-clé et écrit de manière naturelle était récompensé et montait dans le classement.

Google et l'intelligence artificielle

BERT n'est pas le premier algorithme basé sur l'intelligence artificielle utilisé par Google. Avant lui, le chercheur a adopté le RankBrain , en 2015. Il utilise également des techniques d'apprentissage automatique, bien qu'il n'utilise pas de PLN.

À l'époque, RankBrain a également provoqué de profondes améliorations dans les résultats de recherche de Google. Après tout, il est capable d'analyser les recherches précédentes et d'identifier les mots et les phrases qui correspondent le mieux à ce qui a été recherché, même s'ils ne correspondent pas exactement au mot-clé utilisé dans la recherche. .

Aujourd'hui, les deux algorithmes sont utilisés, parfois séparément, parfois ensemble. Quoi qu'il en soit, l'objectif des deux est le même : améliorer les résultats de recherche et l'expérience utilisateur . Et le pari sur la technologie de l'intelligence artificielle dans les deux cas a permis à Google de remporter le titre de recherche intelligente .

Recherche intelligente dans le commerce électronique

Avez-vous déjà imaginé avoir une technologie similaire à celle de Google à l'intérieur des magasins virtuels , augmentant l' expérience d'achat en ligne ? Elle existe déjà et est également appelée recherche intelligente.

Une recherche intelligente de commerce électronique est basée sur l'intelligence artificielle, elle a donc une vitesse élevée ; similarité phonétique ; recherche de couleur automatisée, grâce à la reconnaissance d'image ; recherche comportementale personnalisée ; recherche vocale ; recherche d'image.

Avez-vous une boutique en ligne? Alors que diriez-vous d'en savoir plus sur ce qu'est la recherche intelligente et les avantages pour le commerce électronique ? Lisez notre texte : Qu'est-ce que la recherche intelligente et pourquoi l'avoir dans mon e-commerce .

Écrit par : Tania d'Arc