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Google…VS. référencement…suite 1

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La réponse de Google peut se résumer à quatre mots: mike siwek lawyer mi.

Amit Singhal tape ces mots qui ne font en apparence aucun sens sur son moteur de recherche. Cet homme doux d’une quarantaine d’années est un Google Fellow, un titre honorifique qui lui a été accordé il y a quatre ans pour récompenser son remaniement du moteur de recherche en 2001. Il appuie sur la clé ‘Entrée’. En un laps de temps équivalent à quelques battements d’ailes d’un oiseau-mouche, une page de liens apparaît. Le résultat de tête réfère à un avocat nommé Michael Siwek, de Grand Rapids au Michigan. C’est une recherche plutôt banale - du genre que les serveurs de Google reçoivent par milliards chaque jour - mais ne vous y laissez pas tromper, elle est très compliquée. En tapant ces mêmes mots sur Bing, par exemple, le premier résultat obtenu portera sur un repêchage de la Ligue Nationale de Football incluant le demi de sûreté Lawyer Milloy. Après plusieurs pages de résultats, vous n’obtiendrez toujours aucune référence directe à Siwek.

Cette comparaison démontre la puissance, et même l’intelligence de l’algorithme de Google, aiguisé par des ajustements répétés. Il possède cette habileté apparemment magique d’interpréter les requêtes des chercheurs, peu importe à quel point elles sont maladroites ou mal épelées. Google parle de cette habileté comme étant une qualité de recherche. Et durant plusieurs années, la compagnie a jalousement protégé le processus par lequel il rend des résultats si précis. Mais maintenant, je suis assis avec Singhal, dans l’édifice 43 de ce géant de la recherche, où l’équipe du noyau de recherche travaille. Car Google me donne cette opportunité sans précédent de voir comment elle arrive à cette qualité de recherche. On peut clairement lire entre les lignes: Vous pensez peut-être que l’algorithme n’est rien de plus qu’un moteur, mais attendez seulement de jeter un coup sous le capot pour voir ce que cet engin peut vraiment faire.

L’histoire de l’algorithme de Google commence avec PageRank, ce système inventé en 1997 par le cofondateur Larry Page, alors qu’il étudiait à l’Université de Stanford. L’éclair de génie, maintenant légendaire de Page, a été de classer les pages en fonction du nombre et de l’importance des liens qui pointaient vers eux. En d’autres mots, d’utiliser l’intelligence collective de la Toile pour déterminer les sites les plus pertinents. C’était un concept à la fois simple et puissant et - alors que Google devenait rapidement le moteur de recherche le plus populaire sur la Toile - Page et son cofondateur Sergey Brin ont admis que PageRank était l’innovation fondamentale de leur compagnie.

Mais ce n’est pas tout. Manber affirme que « les gens tiennent à PageRank parce qu’ils le reconnaissent. Mais plusieurs autres facteurs ont amélioré la pertinence. » Parmi ceux-ci on trouve l’exploitation de certains signaux, des indices contextuels utiles au moteur de recherche qui servent à classer des millions de résultats possibles pour chaque demande, afin de s’assurer que les plus utiles remontent à la surface, en tête des résultats.

La recherche virtuelle est un processus contenant de multiples étapes. Premièrement, Google parcourt la Toile pour rassembler le contenu de tous les sites accessibles. Cette information est ensuite découpée pour former un index (organisé par mots, tout comme l’index d’un livre), une façon de trouver n’importe quelle page en se basant sur son contenu. À chaque fois que l’utilisateur dactylographie sa demande, l’index est fouillé pour trouver des pages pertinentes. Il retourne alors une liste qui se dénombre habituellement en centaines, milliers ou millions de résultats. La partie la plus délicate est le processus de mise en ordre - afin de déterminer le rang des résultats, et lesquels se retrouveront en tête de liste.

C’est là où entrent en jeu les signaux contextuels. Tous les moteurs de recherche les utilisent, mais aucun n’en utilise autant et avec autant de flair que Google. PageRank lui-même est un signal, un attribut d’une page Web (dans ce cas, il s’agit de son importance par rapport au reste de la Toile) qui peut être utilisé pour aider à évaluer sa pertinence. Quelques-uns de ces signaux semblent maintenant évidents. Au début, l’algorithme de Google accordait beaucoup d’importance au titre d’une page Web. C’était clairement un signal important pour en déterminer la pertinence. Une autre technique clé exploitait le texte conducteur, c’est-à-dire les mots qui composent l’hyperlien qui relie les pages les unes aux autres. Selon Scott Hassan, un architecte de la première heure pour Google, qui a travaillé avec Page et Brin à Stanford: « En amorçant une recherche, la bonne page apparaissait, même si cette page n’incluait forcément les mots que vous recherchiez. C’était plutôt cool. » Plus tard, les signaux comprenaient des attributs comme la fraîcheur (pour certaines demandes, les pages créées récemment peuvent s’avérer plus précieuses que d’autres plus anciennes) et la location (Google connaît les coordonnées géographiques approximatives des chercheurs et donne préférence aux résultats locaux). Le moteur de recherche utilise actuellement plus de 200 signaux (200 signals ) pour l’aider à classer ses résultats.

Les ingénieurs de Google ont découvert que certains de leurs signaux les plus importants peuvent venir de l’intérieur même de Google. On a vanté PageRank parce qu’il avait institué une certaine mesure de populisme dans le moteur de recherche : le poids démocratique de millions de gens qui décident où ils veulent aller sur la Toile. Mais Singhal note que les ingénieurs de l’édifice 43 s’inspirent d’une autre démocratie - celles des centaines de millions de chercheurs qui utilisent Google. L’information générée par leurs recherches - les résultats sur lesquels ils cliquent, les mots qu’ils remplacent dans la boîte de recherche lorsqu’ils ne sont pas satisfaits, la correspondance des recherches avec la location physique des chercheurs - finit par devenir une ressource irremplaçable pour découvrir de nouveaux signaux et améliorer la pertinence des résultats. L’exemple le plus direct de ce procédé est ce que Google appelle sa recherche personnalisée - une caractéristique utilisant l’historique des recherches d’une personne et sa location comme signaux afin de déterminer quels résultats seront les plus aptes à être considérés utiles. Plus généralement, Google s’est servi de son immense masse d’informations pour fortifier son algorithme avec une base de connaissance merveilleusement approfondie qui l’aide à interpréter l’intention complexe des demandes difficiles à déchiffrer.

Webmaster - 15/ june / 2010

Shanny Fournier
President
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Ultimatum Media inc.

Ultimatum Media

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