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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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Le ranking est un processus qui consiste pour le moteur à classer automatiquement les données de l’index de façon à ce que, suite à une interrogation, les pages les plus pertinentes apparaissent en premier dans la liste de résultats. Le but du classement est d’afficher dans les 10 premières réponses les documents répondant le mieux à la question.
Pour cela, les moteurs élaborent en permanence de nouveaux algorithmes (des formules mathématiques utilisées pour classer les documents). Ces algorithmes sont bien sûr un véritable facteur différenciant entre eux et ne sont jamais publiés dans leur intégralité. Dans certains cas, ils sont même protégés par des centaines de brevets (souvent analysés par le site anglophone SEO by the Sea) et font parfois l’objet de « secrets défense », voire de mythes comparables à celui du 7X (principal composant du Coca-Cola) pour ce qui est de l’algorithme utilisé par Google.
Il existe plusieurs grandes méthodes de ranking des résultats et les moteurs utilisent pour la plupart un mélange de ces différentes techniques :
les critères « in page » ou « on page » où le moteur prend en compte la requête de l’internaute (la suite de termes saisis dans le formulaire de recherche) et analyse quels documents contiennent ce(s) terme(s). Une première extraction des documents contenant au moins une fois chaque mot est effectuée. Le classement est ensuite effectué comme dans notre exemple précédent sur « corbeau » et « renard » en prenant en compte plusieurs critères tels que le nombre d’occurrences du mot, la proximité, la présence dans certaines balises HTML (TITLE, H1, STRONG), dans l’URL, etc.
les critères « off page », qui vont donner au moteur certaines indications « au sujet de la page » : par exemple, la popularité, appelée PageRank chez Google par l’analyse de la qualité des liens pointant vers une page, la réputation par l’analyse du texte des liens pointant vers une page, la confiance (TrustRank), etc.
Tous les moteurs actuels mixent aujourd’hui les critères « on page » et « off page » pour améliorer au maximum leur algorithme de pertinence.
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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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