BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est un modèle de traitement du langage naturel développé par Google en 2018. Cette technologie d'intelligence artificielle analyse le contexte des mots dans les deux sens d'une phrase pour mieux comprendre leur signification et les subtilités du langage.
BERT et son impact sur le SEO
BERT a marqué une évolution majeure dans la manière dont Google interprète les requêtes des utilisateurs. En SEO, il a transformé l'optimisation des contenus en mettant l'accent sur la compréhension contextuelle plutôt que sur l'utilisation excessive de mots-clés. Cette approche permet de mieux comprendre les intentions des utilisateurs, en particulier dans les requêtes longues et conversationnelles. Pour illustrer, imaginez un traducteur qui, au lieu de traduire mot à mot, analyse toute la phrase pour en saisir le sens global. Par exemple, dans la phrase "Je vais à la banque", BERT peut interpréter correctement le sens en fonction du contexte (s'il s'agit d'un établissement financier ou du bord d'une rivière).
L'évolution de BERT dans le temps
Depuis son lancement en 2018, BERT a été intégré aux algorithmes de Google pour améliorer la compréhension des requêtes en langage naturel. Cette mise à jour a particulièrement impacté les requêtes longues et conversationnelles, encourageant les créateurs de contenu à rédiger de manière plus naturelle et fluide. En 2021, l'intégration de MUM (Multitask Unified Model) a renforcé les capacités de Google en matière de traitement du langage, permettant une compréhension encore plus fine des requêtes complexes. Aujourd'hui, BERT continue d'évoluer pour s'adapter à de nouvelles formes de recherche, notamment la recherche vocale et les questions ouvertes, en favorisant une approche plus contextuelle et conversationnelle.
Comment BERT influence-t-il l’optimisation des contenus en SEO ?
BERT pousse les rédacteurs à se concentrer sur un contenu plus naturel et fluide, en se basant sur des requêtes conversationnelles plutôt que sur un enchaînement mécanique de mots-clés. Les pages bien structurées, qui répondent directement aux questions des utilisateurs et qui privilégient un langage compréhensible et contextuel, bénéficient d'une meilleure visibilité dans les résultats de recherche.
Quelles sont les implications de BERT pour les recherches vocales ?
BERT joue un rôle crucial dans la recherche vocale, car il permet à Google de mieux comprendre les requêtes longues et conversationnelles posées de manière naturelle. Cela signifie que les sites web qui optimisent leurs contenus pour répondre à des questions spécifiques et s’adaptent à un langage plus conversationnel ont de meilleures chances d’être bien classés dans les résultats de recherche vocale.