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Google Knowledge Graph seo : un outil incontournable qui servira vos desseins…ou pas!


Cet article a été revu et mis à jour la dernière fois le 29 Avril 2017 à 04:31

Google Knowledge graph est un outil facilitant la recherche aux internautes en proposant des réponses détaillées sans avoir à quitter Google. Comment tirer profit de cet outil ?

Google Knowledge Graph seo

Le 5 décembre 2012, Amit Singhal alors Vice-Président de Google postait un message sur le site internet officiel de Google France annonçant le lancement du google Knowledge Graph seo. Depuis lors, cette technologie a considérablement impacté l’usage du moteur de recherche par les internautes et les ‘référenceurs’. Revenons sur cet élément désormais incontournable pour tous ceux qui effectuent une recherche sur le plus célèbre des moteurs de recherche.

Qu’est-ce que le Knowledge Graph ? En termes simples, c’est une immense base de données que Google utilise pour compiler, filtrer et améliorer ses résultats de recherche. Pour y parvenir, le moteur de recherche analyse ses données, et les structures de manière bien plus précise que par le passé. Aujourd’hui, il suffit de taper le nom d’une célébrité sur le moteur de recherche pour voir affichés la plupart des renseignements la concernant, et ce sans passer par un autre site internet.

Le google knowledge graph architecture est un projet en maturation au sein de Google au moins depuis l’année 2010. Mais c’est en novembre 2011 que les premiers tests ont été lancés, et au cours du mois de mars suivant, l’entreprise fit savoir qu’elle intégrerait ce nouveau bijou à ses nombreux algorithmes. Il n’est pas inutile de revoir comment Google utilisait ces derniers par le passé quand on veut comprendre le bond en avant suggéré par la mise en place du Google Graph.

L’utilisateur est au cœur de l’écosystème Google. Pendant longtemps, Google a produit des résultats de recherche en s’appuyant sur des données exclusivement statistiques, ce qui pouvait provoquer quelques ambiguïtés. Par exemple, l’utilisateur qui tapait « Guinness » trouvait parfois une pléthore de liens se rapportant à la fois à la marque de la bière et à l’acteur Alec Guinness. Ce modèle structuré depuis 2009 est entré en révision dès 2009, lorsqu’Amit Singhal a commencé à militer pour une approche plus sémantique et des recherches Google encore plus précises. Le pas décisif fut franchi en 2010 avec le rachat de Metaweb Tech, éditeur de bases de données freeware possédant des millions d’entrées sur des sujets très communs. Par la suite, l’entreprise a créé une base de données de plus en plus riche et testé une approche de création de résultats s’appuyant sur 4 éléments :

  • L’objet : compris ici comme l’entité de base (Paris, Mark Zuckerberg ; La lune ;…)
  • L’attribut : qui est fondamentalement une caractéristique de l’objet (Sylvie est une femme)
  • La relation : ici, le lien entre les objets, qu’il soit proche ou lointain (Sylve est la fille de Paul)
  • La classe : qui regroupe un ensemble d’entités (par exemple, Jennifer Aniston et Angelina Jolie sont la classe de femmes qui ont été mariées à Brad Pitt).

Tout ceci devrait être facile à comprendre à tous les passionnés de la Programmation Orientée Objet.

Le rachat de Metaweb Tech a fourni à Google un accès à 40 millions d’entités, 650 millions de données et plus de 35 000 types d’interactions entre lesdites entités et les données !

Pour constituer sa base de données, la firme de Mountain View doit constamment l’enrichir et l’intégrer à ses algorithmes. Les ingénieurs du moteur de recherche disent s’appuyer sur 3 principales sources :

  • Wikipédia : l’encyclopédie en ligne a parfois bénéficié de dotations annuelles de plus de 2 milliards de dollars par an depuis 2010. Ses résultats très précis et parfois exhaustifs sur les lieux géographiques et les personnalités sont essentiels au développement du Knowledge Graph.
  • Freebase : plus connue sous le nom de Meta Web Tech, cette base de données en ligne contient des millions de documents parfaitement référencés et intégrés au Knowledge Graph.
  • Le CIA World FactBook : c’est un ouvrage publié chaque année par la CIA qui détaille la situation politique, économique, géographique, et militaire de chaque pays dans le monde. D’autres renseignements y sont ajoutés, et un site internet constamment actualisé est ouvert au public.
  • D’autres outils internes à l’instar de Google Images ou Google Adresses.
  • L’intelligence universelle : les données récoltées sur d’autres sites web relatifs à des milliards de résultats sont elles aussi intégrées à cet outil de référence.
  • Le RankBrain : cet algorithme utilise les données d’intelligence artificielle pour déterminer le positionnement des résultats des requêtes sur le moteur de recherche. Il constitue l’atout majeur du Knowledge Graph.

Ces sources croisées et bien utilisées améliorent nécessairement l’expérience de l’utilisateur. Ce dernier peut tirer 3 principaux bénéfices du Knowledge Graph algorithm:

  • La désambiguïsation

Les résultats de vos recherches sont mieux élaborés, car Google peut désormais différencier les entités, les homonymes et les patronymes. Si vous tapez Taj Mahal, le site peut afficher les renseignements sur le casino, le bâtiment éponyme ou le musicien du même nom en les restreignant au mieux en fonction des recherches usuelles. Rien n’est plus ambigu, Google comprenant tout et agissant en conséquence.

  • L’intégration de logs sémantiques aux logs statistiques, pour des résultats clairs et directs. Par exemple, si vous tapez « Qui est l’auteur de Bleach ? », le résultat de la recherche peut être «  Tite Kubo », avec le nombre de volumes de publications du Manga et bien d’autres résultats à la précision stupéfiante.
  • La suggestion de recherches connexes

Si vous tapez Tom Cruise par exemple, le moteur de recherche affichera les films de ce dernier, ainsi que les noms des acteurs qui ont participé à ceux-ci et des URL de redirection vers leurs profils Wikipédia.

  • D’excellentes perspectives pour l’avenir : Google recueille actuellement 570 millions d’objets et 18 milliards de faits dans sa base de données Knowledge Graph. Cet outil est donc en constante évolution, et Google veut l’améliorer afin de produire des réponses plus naturelles au cours des années à venir.

Il ne fait pas de doute que le Knowledge Graph a fait passer Google du statut de moteur de recherche à celui de moteur de réponse. Mais cet outil pose-t-il un problème en termes de référencement de site internet ?

Le fait est que les référenceurs ont plus de mal à dompter Google sur les requêtes organiques. Le moteur de recherche tend à privilégier les pages qui répondent de façon instantanée aux questions. Pour les référenceurs, la tâche la plus complexe consiste à se situer dans les résultats proches de la réponse instantanée. Voici des astuces pour une meilleure google knowledge graph implementation :

  • Produisez toujours plus de contenu hiérarchisé avec des réponses précises, courtes et directes. Ce livre blanc peut vous y aider.
  • Placez les réponses près de toutes vos balises H1
  • Privilégiez les meilleurs outils de référencement (souvent payants) pour votre site internet
  • Obtenez le plus naturellement possible des « backlinks » fiables
  • Utilisez les bons outils d’analyse sémantique pour trouver des mots-clés « Google-friendly », et optimisez au mieux vos images. Avec des mots clés ciblés et des images optimisées, vous pourriez entrer dans le Knowledge graph par les images.
  • Pour les entreprises ou les célébrités, créer une page Wikipédia ne sera pas de trop.
  • Ne négligez pas Google+ surtout si vous faites du référencement local.
  • Utilisez la balise Schema.org pour aider Google à détecter vos entités et à les intégrer à ses algorithmes.
  • Enfin, évitez du contenu dupliqué. Dès que Google en trouve, votre ranking score baisse automatiquement, ce qui vous éloigne des résultats les plus pertinents.

Bien sûr, ce travail sera plus ou moins fastidieux. Rappelez-vous que même le trafic de Wikipédia a baissé de 30% environ, et son autorité a fondu comme de la neige au soleil depuis la mise en place du Knowledge Graph. Mais si vous vous adaptez à cette nouvelle donne en produisant du bon contenu et en le plaçant au bon endroit, cette technologie vous sera très utile.

Légende SEO


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