BERT – Le plus grand saut dans l’histoire de Google Search

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De gros changements à venir dans les SERPS…

 L’année dernière, Google a introduit une method basée sur un réseau de neurones pour la pré-formation au traitement du langage naturel appelée BERT (acronyme de Bidirectional Encoder Representations from Transformers).

Ce procédé permet une amélioration significative à la compréhension des requêtes, représentant la plus grande avancée technologique dans l’histoire de Google Search de ces cinq dernières années.

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BERT a été conçu pour améliorer les résultats de l’intention de recherche

La curiosité des gens étant sans fin, des milliards de recherches chaque jour sont réalisées sur Google, et 15% d’entre elles sont des requêtes jamais vues auparavant. Les requêtes complexes ou conversationnelles ne sont donc pas toujours toutes assouvies.

En effet, à la base, le fondement de l’activité de Google est la recherche concernant la compréhension de la langue.

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Grâce aux dernières avancées dans la science de la compréhension du langage, rendu attainable par le machine studying, le géant du net confirme sa place de chief dans les avancées technologiques. En permettant à quiconque de formuler son propre système de réponses à des questions de plus en plus methods.

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Cette avancée, devenu potential par les recherches de Google sur les transformateurs permet au modèle BERT de comprendre le contexte complet des mots de votre requête en regardant les mots qui le précèdent et les suivent. Ce qui permet une utilisation beaucoup plus fluide de la plateforme avec des résultats à la pointe de la précision en affichant directement les informations utiles.

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Google, avant/après BERT

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Exemple résultat avant/après BERT sur la requête « 2019 brazil traveler to usa want a visa ». Supply : Google
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Exemple de résultat avant et après BERT sur la requête « parking on a hill with no curb ». Supply : Google

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Dans un premier temps, ce nouveau système devrait toucher environ 10% des requêtes anglophones, et s’élargira aux recherches adaptées à d’autres langues au fil du temps. Google utilise déjà un modèle BERT pour améliorer les Featured Snippets afin d’optimiser les recherches dans plus de langues telles que le coréen, le hindi et le portugais.

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D’ici peu de temps, les SERP risquent de pas mal bouger concernant la langue anglaise afin optimiser et d’améliorer l’expérience shopper. C’est pourquoi, il faudra être vigilant et bien analyser cette évolution dés qu’elle arrivera chez nous !

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Quel influence de BERT sur le référencement ?

L’impression de BERT devrait donc être fort, notamment sur les recherches utilisant un langage naturel. Grâce à ce sort de mise à jour dans les algorithmes de Google, les contenus artificiels devraient décliner au revenue des contenus bien pensés et répondants aux besoins des internautes. Il est donc conseillé de continuer de créer et rédiger des contenus en pensant d’abord aux intentions des internautes.

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