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Ne cherchez pas un sens dans cette image, il n’y en a aucun

En France comme dans la plupart des pays du monde, on ne parle pas de moteur de recherche mais de Google. La marque est devenue le synonyme du produit. On ne cherche pas, on google. Alors bon, ce doit être pour une bonne raison, n’est-ce pas ? Google est nécessairement le meilleur du monde, dans un contexte de concurrence pure et parfaite. Le meilleur algorithme, le plus pertinent, le plus complet… Vraiment ?

Cet article sera pour une fois l’occasion de faire un pas de côté vis-à-vis du géant de Mountain View. Si son monopole ne peut se démentir en occident, nous avons trop souvent tendance à oublier que ce n’est en aucun cas l’alpha et l’omega. La concurrence existe, et c’est précisément cette situation monopolistique qui la pousse à se réinventer. Faisons donc un petit tour exotique des fonctionnalités que l’on ne retrouve pas chez Google !

Yandex et son algorithme qui ne tient pas compte du netlinking

L’information a fait l’objet d’une bombe lors de son annonce fin 2013. Le moteur de recherche russe Yandex avait décidé – pendant un temps seulement – de ne plus du tout tenir compte des backlinks dans le positionnement des sites. On peut dire que c’est une méthode efficace pour lutter contre les spammers, puisque c’est littéralement la seule qui ne peut être détournée par les vilains Black Hat du netlinking .

Cela a fait beaucoup relativiser sur l’importance de ce facteur, car la pertinence des résultats de recherche n’avait pas tellement baissé… Les sites les plus privilégiés étaient ceux avec un solide contenu, ce qui représente effectivement un indicateur objectif d’un résultat intéressant. Toutefois cela n’avait que peu permis d’endiguer l’achat de liens toxiques, puisque ceux-ci n’ont baissé que de 16%.

Au fil du temps, Yandex a continué à affiner son approche, réintroduisant progressivement certains signaux de liens mais de manière plus nuancée et moins prépondérante qu’auparavant. Dans son discours officiel, il a décidé de sévir en mettant en place une répression sous forme de pénalité algorithmique à l’image de Google Penguin à la même époque.

Cette expérience de Yandex a fourni des insights précieux sur les possibilités d’un algorithme de recherche moins dépendant des backlinks, influençant potentiellement les réflexions sur l’avenir du SEO.

Bing et sa recherche par intention

Non, le moteur de recherche de Microsoft n’est pas qu’une copie carbone ! Ils essaient des trucs, parfois. S’ils se sont récemment démarqués par l’implémentation de ChatGPT pour devenir un moteur de réponse sur certaines recherches, ce n’est pas de cela que l’on va parler aujourd’hui. Après tout, Google tente bien de faire de même avec ses AI Overviews.

Par contre, il y a une chose sur Bing que Google n’a jamais tenté : la recherche par intention. Pour le résumer en quelques mots, l’algorithme de Bing tente d’interpréter le contexte et l’objectif sous-jacent de la recherche de l’utilisateur. Il va au-delà de la simple correspondance de mots-clés pour essayer de comprendre ce que l’utilisateur cherche vraiment à accomplir.

En SEO, nous avons historiquement quatre types d’intentions de recherche : informationnelle (l’utilisateur cherche à apprendre quelque chose), navigationnelle (l’utilisateur cherche un site spécifique) commerciale (l’utilisateur cherche un produit à acheter mais ne sait pas encore lequel) et transactionnelle (l’utilisateur veut acheter). Bing y ajoute une cinquième intention, dite locale (l’utilisateur cherche quelque chose près de lui).

En fonction de l’intention détectée, Bing adapte la présentation des résultats. Par exemple :

  • Pour une intention locale, il pourrait mettre en avant une carte et des entreprises locales
  • Pour une intention transactionnelle, il pourrait privilégier des sites E-commerce

Finalement, qu’est-ce que cela change par rapport à Google ? Pas grand chose la plupart du temps… sauf sur les requêtes complexes ou ambiguës.

Quand quelqu’un cherche “comparatif”, c’est du commercial, et quand il cherche “acheter” c’est du transactionnel. Pas besoin d’IA pour cela. Mais pour une requête comme “meilleur appareil pour cuisine rapide”, il y a des signaux qui peuvent sembler contradictoires pour une machine. C’est là que l’IA est utile.

Qwant et sa recherche par concepts

La recherche par concepts de Qwant présente plusieurs aspects intéressants qui la distinguent des approches plus traditionnelles. Cette approche permet de mieux gérer les termes ambigus en les reliant à leur contexte conceptuel. Par exemple, “jaguar” pourrait être associé au concept de “animal” ou “voiture” selon le contexte de la requête.

Comment cela fonctionne-t-il ? Qwant analyse la requête pour en extraire le sens profond. Il fait ensuite un mapping conceptuel : le mot-clé est associé à un ou plusieurs concepts dans une base de connaissances. La recherche est ainsi élargie pour inclure ces termes connexes, afin de classer les résultats en fonction de leur pertinence sur le concept identifié.

En élargissant la recherche à des concepts liés, Qwant peut présenter des résultats pertinents que l’utilisateur n’aurait peut-être pas trouvés avec une recherche par mots-clés classique. Ainsi vous accédez à tout un ensemble de contenus parallèles, ce qui est soit dit en passant autant un fertilisant à sérendipité qu’un tueur de productivité.

Il y a des applications très concrètes, comme les sujets d’actualité que l’on regroupe entre eux ou l’association d’images à des concepts plutôt que des descriptions textuelles.

Cette approche est une subtile manière de contrer un effet pervers de la protection de la confidentialité de ses utilisateurs. Contrairement à Google, le moteur de recherche français ne peut s’appuyer sur un immense dataset de recherches historiques et sur les habitudes de recherche de ses utilisateurs. Alors pour rester pertinent, il a trouvé l’idée de la compréhension conceptuelle. C’est une forme de personnalisation, sans jamais vous espionner. Et cela fonctionne très bien sur du multilingue !

Quelle conclusion en tirer ?

Nous vous avons montré trois exemples concernant autant de moteurs de recherche. Bien sûr, il en existe d’autres, mais ceux-ci ne sont pas toujours pertinents. Baidu propose des résultats très locaux, mais c’est une question de censure… D’autres comme Ecosia proposent de planter des arbres, mais sur un plan SEO ce n’est pas très intéressant.

Alors que nous enseignent ces trois moteurs de recherche ? D’une part, ils nous rappellent qu’il existe une grande variété d’approches alternatives, car il n’y a pas une seule manière de structurer des informations en ligne. L’innovation constante n’est pas une option, et Google lui-même en a conscience avec ses très nombreuses mises-à-jour.

D’autre part, un moteur de recherche alternatif aura beau chercher des fonctionnalités révolutionnaires, il ne détrônera pas Google. La raison est simple : si l’une d’entre elles fonctionne bien, le géant de Mountain View sortira la photocopieuse. On le voit bien avec l’IA : Bing a fait office de crash test. Google est tellement ancré dans nos habitudes d’utilisation depuis plus de 20 ans, qu’il n’est pas prêt de s’éclipser.

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