Le machine learning en SEO : avantage et danger 

Le fantasme de l’avènement des machines. Ce temps va-t-il arriver ? Y sommes-nous déjà ? Tout est une question de point de vue. Mais on peut affirmer que les l’intelligence artificielle des machines et leur capacité sont de plus en plus avancées. 

La technologie du machine learning en SEO, une sous-catégorie de l’IA, contribue depuis plusieurs années à bouleverser les pratiques du SEO. 

Comme souvent en référencement naturel, Google dicte les us et coutumes à adopter. Et ces dernières années, ce sont les technologies d’IA du moteur de recherche américain qui ont provoqué les principaux changements, comme le RankBrain. 

Pour faire face à toutes ses évolutions et répondre à une concurrence toujours plus accrue, les SEO ont également développer leurs armes.  

Notre invité du jour, Bilkher Diakhaté, fondateur de l’agence DataBix, spécialisée en conseil e-business qui s’appuie sur la DATA, répond à nos interrogations sur les conséquences de l'avènement de l'IA et du machine learning en SEO.

Sommaire :

• Intelligence artificielle, Machine learning, Deep learning, quesaco ? 
• Machine learning et Google
• Le machine learning en SEO : quel(s) impact(s) sur les pratiques ?
• Le machine learning en SEO : faut-il plaire aux robots ou aux utilisateurs ?
• Le machine learning va-t-il faire disparaître le SEO technique ?
• Vers une uniformisation des sites et des contenus ?
• Le machine learning en SEO : à quoi s’attendre dans l’avenir ?

Intelligence artificielle, Machine learning, Deep learning, quesaco ? 
 

L’IA pour rendre les machines plus autonomes

Même si Google est ton ami et que vous pouvez retrouver toutes ces définitions sur le web, quoi de mieux qu’un spécialiste du secteur de la DATA et du SEO pour définir ces notions. 

Selon Bilkher Diakhaté, “il n’y a pas vraiment définition type le Petit Robert pour l’Intelligence Artificielle. Je vais donner trois définitions qui viennent de trois grands scientifiques américains. Le premier c’est Howard Gardner, qui dit que “l’IA est la capacité à résoudre des problèmes, de créer des produits incluant plusieurs paramètres culturels selon les machines utilisées”. Ici on nous parle de culture, de problème, de résolution et d’autonomie. 

Niels Nielsen dit qu’il s’agit “d’une activité dédiée à rendre les machines plus intelligentes et l’IA est la qualité permettant à une entité de fonctionner de façon autonome dans son environnement”. On commence à être un peu plus précis. On parle d’autonomie dans un environnement propre dédié pour que la machine puisse évoluer toute seule. 

Et enfin, il y a John McCarthy, qui dit que “l’IA est la science de l’ingénierie rendant les machines plus smart et autonomes”.

Donc, si on devait faire un petit résumé et si on sort du côté SEO, l’IA c’est faire en sorte que les machines soient plus intelligentes, plus autonomes et puissent créer de la valeur dans l’environnement dans lequel elles sont”. 
 

Machine learning et deep learning, des “sous-domaines” de l’IA

Je ne sais pas si vous connaissez le film le Parrain. Mais pour que vous visualisiez bien la chose, l’IA n’est autre que Don Vito Corleone (alias Marlon Brando). Le machine learning serait l’aîné, Santino Corleone (alias James Caan). Enfin, le benjamin serait Michael Corleone (alias Al Pacino) - désolé pour Fredo Corleone !

Mais notre invité va utiliser une toute autre métaphore. Pour lui, ces concepts sont comme “les poupées russes. La plus grande correspond à l’IA. La poupée moyenne correspond au machine learning et la plus petite correspond au deep learning. L’IA peut être considérée comme le gros projet pour faire en sorte que les machines soient autonomes et faire en sorte que les choses avancent d’elles-mêmes. Le machine learning, c’est la tête de l’IA. Et le deep learning, ce sont les neurones dans la tête de la poupée russe de l’IA. Le deep learning, ce sont tous les petits algorithmes qui font que l’algorithme de machine learning tourne tout seul et qui peut faire tourner un projet d’IA [...]”.

Machine learning et Google

C’est vrai qu’on dit souvent Google est ton ami. Ca c’est surtout du côté des internautes. Parce que du côté des professionnels du SEO, on dirait plutôt que Google est parfois ton meilleur ennemi, ou ton pire ami. Car ses mises à jour et ses algorithmes évoluent de plus en plus rapidement. Alors, quel est l’intérêt de Google de faire appel au machine learning ?

Pour Bilkher Diakhaté, “Google c’est ni plus ni moins qu’un robot bête et méchant, à qui on dit de considérer un certain nombre de critères pour classer les résultats dans son moteur de recherche. Avant, il suffisait de remplir ces critères pour être en tête des résultats [...]. Il pouvait y avoir des sites tout pourris, qui n’apportaient aucune valeur, mais qui étaient en très bonne position car ils remplissaient ces critères. 

C’est en 2016 que Google a intégré le machine learning dans son algorithme. Aujourd’hui, Google cherche à ce que son algorithme apprenne tout seul sur la base des comportements utilisateurs, pour toujours proposer les meilleurs résultats [...]. Avec l’IA et le machine learning qui est intégré à Google Bot, il est beaucoup plus difficile de faire du référencement naturel. Google apprend de plus en plus en fonction de ce que veulent les internautes, pour ensuite s’adapter dans l’environnement dans lequel il est, en fonction des types de requêtes des internautes, en fonction des types de produits qu’ils consomment, pour pouvoir proposer le meilleur contenu possible [...] ”.

Le machine learning en SEO : quel(s) impact(s) sur les pratiques ?

Notre invité l’a bien expliqué, le travail de référencement naturel se complexifie à mesure que Google fait évoluer ses algorithmes, notamment grâce aux machine learning. Dans ce contexte, on est en droit de se demander si la firme de Mountain View n’est pas en train de tuer à petit feu le travail du SEO.

Pour notre expert, “tous les scientifiques que j’ai rencontrés et qui travaillent sur le machine learning disent “pas du tout”. Certes les machines font des choses de façon autonome et de façon répétée dans l’environnement dans lequel elles sont. Mais les machines n’ont pas quelque chose que l’être humain a, ce sont les “soft skills” : c’est le fait de pouvoir anticiper les choses et faire des choses sur la base de l’émotionnel. Donc les machines peuvent aujourd’hui apprendre comme un être humain, mais un être humain a toujours ce petit truc qui fait sa particularité. 

Certes le métier de SEO évolue et Google va automatiser un certain nombre de choses, il y a des choses que les SEO font aujourd’hui, mais qu’ils ne feront plus demain. Par contre le métier de SEO va juste évoluer pour s’adapter à ce que Google fait avec son Google Bot. 

Donc le métier n’est pas mort. Il est juste en pleine mutation. [...]

Par exemple, selon les types de sites utilisés, Google va plutôt privilégier certains types de contenus et la structuration du contenu, que sur d’autres types de sites. Si on prend l’exemple des sites de recettes de cuisine, comme CuisineAZ ou Marmiton, Google va étudier la structure du site, les différentes balises du site… Il va voir s’il y a des vidéos par rapport à ça… Toutes ces choses ne seront peut-être pas faites sur un site qui va parler de cinéma.
En fonction de la façon dont Google va réagir, sur un site qui parle de cuisine et l’autre qui parle de cinéma, le SEO va venir se greffer pour améliorer le service, afin que Google Bot comprenne mieux ce site et pour mieux le ranker.

Le but pour Google est de proposer le maximum de valeur à l’internaute qui va utiliser ses produits. Pour cela Google va même proposer directement dans ses produits des choses qui proviennent directement des sites. Je pense notamment à la position zéro, au people also ask, …[...]. Selon moi, demain il y aura des profils de SEO pour travailler sur les sites de météo et d’autres profils qui travailleront sur les sites de cuisine par exemple. Car la façon de faire du SEO sera totalement différente en fonction de ce que Google veut proposer aux internautes”.

Le machine learning en SEO : faut-il plaire aux robots ou aux utilisateurs ?

Je ne sais pas pour vous, mais selon moi, les professionnels du SEO doivent de plus en plus faire face à un paradoxe. 

Si on regarde de près, le travail du SEO est de fournir la meilleure réponse possible aux utilisateurs, avant même de répondre aux exigences des robots. C’est ce qui permet de générer du clic et de l’attractivité autour des contenus.

Mais aujourd’hui, on a quelque peu le sentiment que le SEO cherche davantage la bonne façon de plaire aux moteurs de recherche, tout  en espérant que le contenu soit considéré comme qualitatif par la machine pour être correctement référencé… Car on ne va pas se mentir, la concurrence est rude sur le web et proposer LE contenu qui fera mouche est presque impossible.

Ne peut-on donc pas percevoir ce paradoxe comme un aspect négatif du machine learning ?

Pour Bilkher Diakhaté, il est nécessaire de reprendre la définition de base du machine learning : “apprendre selon son environnement. Google va apprendre en fonction de ce que les internautes vont demander, selon ce que les sites proposent, pour étudier ce que les internautes consomment ou trouvent pertinent en fonction des résultats proposés. Google n’est donc, ni plus ni moins, qu’un régulateur de l’offre et de la demande, qui s’adapte en fonction des évolutions. Aujourd’hui, le travail du SEO c’est de se demander comment il peut faire pour plaire au maximum à l’internaute final qui va consommer le contenu. 

En réfléchissant de cette manière là, on va travailler pour l’internaute, on va travailler indirectement pour Google vu que Google veut également plaire aux internautes. Donc, demain, pour faire du SEO, il faudra plus partir de l’internaute pour créer son contenu, plutôt que de partir de Google”.

Le machine learning va-t-il faire disparaître le SEO technique ?

On parle de plus en plus de la capacité du machine learning à gérer automatiquement le SEO technique : pour faire simple le troisième pilier du SEO, la partie technique, est peut-être amené à disparaître. 

J’ai donc demandé à notre expert, ce que cela impliquerait concrètement pour les créateurs de sites web et les professionnels du SEO ? 

Notre invité préfère tempérer sa réponse : “Je ne dirais pas disparaître, mais évoluer. [...] Dans l’architecture des sites web, il y a énormément de choses que Google ne peut pas gérer [...]. Il y aurait des choses que Google pourrait anticiper au niveau de l’accessibilité, au niveau de la réponse serveur, etc [...]. Mais il y aura des points sur lesquels Google ne pourra pas aller et, dans ces cas là, il y a de l’humain pour venir combler ce manque”.

Mes recherches m’ont également amenées à découvrir que, pour certains spécialistes, si le SEO technique est de plus en plus automatisé, le contenu devrait en revanche voir son importance décuplée. Comme le dit Bilkher Diakhaté, l’adage en SEO dit “Content is king et le contenu sera toujours roi. [...] Parfois on a tendance à écrire du contenu uniquement pour Google. Ce contenu sera imbuvable surtout pour un internaute. 

Avec toutes les évolutions à venir, Google sera de plus en plus capable de bannir ce type de texte. [...] Le SEO doit proposer de meilleurs contenus, en termes de texte, d’images, de podcasts, de vidéos, etc”.

Vers une uniformisation des sites et des contenus ?

Sachant que Google semble de plus en plus prendre en compte ce que désirent les internautes pour positionner un site web, n’y a-t-il pas un risque d’uniformisation dans les sites qui seront proposés ?

Pour notre invité, il s’agit d’un point complexe du machine learning. “On évoque ici le NLP (Natural Language Processing). Le but est d’accumuler un maximum de données grâce au deep learning, pour pouvoir générer du contenu. Mais les algorithmes qui sont créés aujourd’hui, ne sont pas encore au point à 100% pour générer un texte intelligible comme celui d’un être humain. [...] L’être humain fait encore la différence, même s’il y a peu de marge avant que la machine ne rattrape l’Homme”.

Le machine learning en SEO : à quoi s’attendre dans l’avenir ?

Le machine learning et l’IA provoquent des mutations importantes. On connaît d’ores et déjà les producteurs de contenus automatisés, comme évoqué précédemment, par exemple.

Quelles pourraient être les prochaines échéances importantes dans cette évolution du SEO dûe à l’avènement du machine learning ? 

Selon Bilkher Diakhaté, “tout cela dépend de l’évolution de l’utilisation de ces services par les internautes. Il y a 5 ans, on se disait, qu’en 2020; 100% des recherches se feraient uniquement sur le vocal. On est en 2022 et ce n’est toujours pas le cas. La tendance est donnée par les utilisateurs et par la façon dont ils souhaitent voir les outils évoluer.

A l’instant où on se parle, les tendances sont les textes générés, la prédiction [...], et Google travaille actuellement à proposer du contenu avant même que l’utilisateur y ait pensé. Cela permettrait à Google d'emmagasiner toujours plus d’informations pour pouvoir prendre de l’avance sur ce que l’utilisateur veut et pouvoir lui proposer du contenu [...]. On va carrément sortir du web tel qu’on le connaît [...]”.