Google BERT : le nouvel algorithme de recherche est déployé

Une meilleure compréhension du contexte de recherche

Avec BERT (acronyme de Bidirectional Encoder Representations from Transformers), Google est aujourd’hui capable d’interpréter certains mots clés complexes non seulement en fonction des termes qui les composent, mais aussi du contexte de la recherche. BERT s’appuie sur des techniques de traitement du langage naturel (NLP) et de machine learning, déjà bien maîtrisées par Google avec RankBrain. Cela permet au moteur de mieux comprendre l’intention derrière la recherche de l’utilisateur, et de lui délivrer donc des résultats plus pertinents. Voici un des exemples fournis par Google, qui montre bien le changement en cours. Pour la requête « do estheticians stand a lot at work », Google passe de la simple correspondance du mot « stand » avec l’expression « stand-alone », à une meilleure compréhension du mot clé comme étant lié à un contexte de nature physique :

Les impacts de Google BERT à ce jour

D’après Google, 10% des requêtes seraient impactées par BERT, un pourcentage important qui justifie amplement le fait qu’on parle de mise à jour majeure (selon Google, la plus importante depuis 5 ans). Cela concerne le classement dans les résultats organiques, certes, mais aussi les featured snippets (position 0, PAA…), ce qui est tout à fait logique.

De par sa nature, Google BERT a un impact surtout sur l’interprétation des requêtes longue traîne, qui ont souvent une structure plus complexe composée de plusieurs termes. A noter que les recherches vocales, naturellement formulées en langage naturel et souvent plus longues que les requêtes « traditionnelles », pourraient aussi être touchées.

A date, Google BERT n’a été déployé que pour les requêtes anglophones. Cependant, comme pratiquement toutes les principales mises à jour d’algorithme opérées par le moteur, celle-ci va très certainement être déployée en France et sur les autres marchés à court terme.