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Thésaurus documentaireArticle de référence | Réf : H7240 v3
Auteur(s) : Olivier ANDRIEU
Date de publication : 10 avr. 2022
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Bien sûr, tous les systèmes précédemment décrits dans cet article sont totalement invisibles aux internautes. Ceux-ci ne voient que le côté visible de l’iceberg :
le moteur d’interrogation ou interface frontale (formulaire de recherche) proposé aux utilisateurs. Plusieurs niveaux de requête (interface de recherche simple ou avancée) sont en général offerts, la recherche simple étant celle proposée par défaut ;
à chaque question, une requête est générée dans l’index et une page web dynamique (SERP – search engine results page) restitue les résultats, généralement sous forme de listes de 10 résultats par défaut (figure 8).
Tous les moteurs fonctionnent donc ainsi et la plupart des interfaces utilisateurs de rendu de résultats se ressemblent plus ou moins avec, pour certaines, quelques variantes notables.
6.1 Recherche universelle, Knowledge Graph, etc.
Petit à petit, les moteurs font évoluer leur interface et intègrent d’autres informations, issues d’autres bases de données, comme la recherche universelle de Google, proposant des images, des articles d’actualité, des informations encyclopédiques dans le « Knowledge Graph » sur la partie droite de l’écran, etc. selon la requête demandée (figure 9).
Chaque moteur fait évoluer la présentation de ses résultats par petites touches, pour ne pas « choquer » ses utilisateurs, habitués à une interface donnée, comme avec les PAA (People Also Ask ou Autres Questions Posées, figure 10) ou les featured snippets (figure 11), voire en fournissant directement la réponse dans une « onebox » (figure 12).
Il en est de même des systèmes d’autocomplétion (proposition de requêtes et/ou de résultats au fur et à mesure de la saisie de la requête par l’internaute) Google Suggest (septembre 2008) et Instant Search (septembre 2010) (figure 13).
Pourtant, de nombreux analystes estiment que les moteurs de recherche de demain pourraient proposer des pages...
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DOCUMENTS NUMÉRIQUES GESTION DE CONTENU
(1) - BRIN (S.), PAGE (L.) - The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine. Computer networks and ISDN Systems. - https://snap.stanford.edu/class/cs224w-readings/Brin98Anatomy.pdf (1998).
(2) - FORD (D.), GRIMES (C.), TASSONE (E.) - Keeping a search engine index fresh: risk and optimality in estimating refresh rates for web pages. - Google https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/34570.pdf
(3) - O’BRIEN (S.), GRIMES (C.) - Microscale evolution of web pages. - In WWW’08: Proceedings of the 17th International World Wide Web Conference (2008) https://www.researchgate.net/publication/221022492_Microscale_evolution_of_web_pages
(4) - GURMEET (S.M.), JAIN (A.), SARMA (A.D.) - Detecting near-duplicates for web crawling. - Stanford University. WWW 2007 - Track: Data Mining (2007) https://www2007.org/papers/paper215.pdf
(5) - NAJORK (M.), WIENER (J.L.) - Breadth-first search crawling yields high-quality pages. - Compaq WWW10 (2001) http://www.www10.org/cdrom/papers/208/.
Statistiques sur les motours de recherche dans le monde
La problématique de la mesure (et comparaison) des parts de marché des moteurs de recherche
Abondance
Secrets2Moteurs
https://www.secrets2moteurs.com/
Veille disponible sur http://www.seobythesea.com/
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SEO Campus et SEO Camp Days
https://www.seo-camp.org/agenda-des-evenements-seo-et-webmarketing/
SMX Paris
HAUT DE PAGEOrganismes – Fédérations – Associations (liste non exhaustive)
Seo Camp...
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