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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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Les moteurs de recherche actuels ont fait de gros efforts, depuis plusieurs années, pour mieux comprendre la requête tapée dans le formulaire de recherche par l’internaute. Ainsi, chez Google, se sont succédé les algorithmes Hummingbird, Rankbrain, Deeprank (ou BERT), puis MUM, etc. Ils ont tous pour objectif d’identifier la requête (ou l’intention de recherche) demandée et de mieux l’analyser, par la proximité (géographique et sémantique) des termes entre eux, leur signification, une éventuelle polysémie (un même mot ayant plusieurs significations comme orange, jaguar ou apache), etc. Ces nouveaux algorithmes, qui prennent en compte de nombreuses technologies d’intelligence artificielle et de machine learning (apprentissage automatique), rendent quelque part plus « intelligents » les moteurs de recherche et permettent, en comprenant mieux ce que désire l’internaute, de mieux identifier la meilleure réponse disponible sur le Web.
Les moteurs de recherche tentent de plus en plus, à l’heure actuelle, de mieux comprendre la requête tapée par l’internaute.
Cela se fait par des algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, permettant de mieux identifier les réponses appropriées sur le Web.
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(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/
HAUT DE PAGE
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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