Comprendre l’analyse des requêtes par les algorithmes de Google
Booster ses recherches sur Google en soignant la formulation de sa requête

Lorsque vous lancez une recherche sur Google, la requête fait l’objet de divers traitements basés sur des méthodes d’intelligence artificielle. Introduit dès 2015, RankBrain est une composante de l’algorithme de recherche de Google qui utilise le machine learning pour interpréter et traiter les requêtes. Cet algorithme apprend continuellement, en se basant sur les requêtes précédentes ou encore sur les résultats sélectionnés par les internautes. Cela permet d’effectuer des prédictions concernant les intentions correspondant aux requêtes, même s’il s’agit de requêtes inhabituelles ou jamais vues auparavant. Pour cela, RankBrain convertit les requêtes en « vecteurs », c’est-à-dire des ensembles de mots ou de concepts exprimés sous forme numérique.

Apparu en 2019, l’algorithme BERT complète le RankBrain grâce à une meilleure « compréhension » du contexte et des relations entre les mots dans la requête.

L’objectif pour le moteur est ainsi de proposer aux internautes des résultats pertinents même si les mots exacts de la requête ne figurent pas nécessairement dans ces résultats. Il arrive même que Google supprime de lui-même certains termes de la requête, qui apparaissent rayés dans les pages de résultats.

Ces algorithmes ont surtout été élaborés en vue d’une meilleure compréhension des requêtes « grand public » émises par les internautes, mais ne sont pas toujours efficaces dans le cadre d’une recherche ou d’une veille à caractère professionnel, sur des thématiques très pointues.

Malgré ces avancées en matière de compréhension des requêtes par les algorithmes d’intelligence artificielle, il reste donc important pour l’internaute de choisir pour sa requête des termes précis et traduisant réellement ses besoins.