Google a récemment apporté des mises à jour substantielles à mon document de recherche préféré : créer un contenu utile, fiable et axé sur les personnes. Pendant des années, cela a été ma documentation Google préférée, car elle reflète les principes exacts que Google entraîne ses systèmes de classement d’apprentissage automatique à reproduire.
Cela m’étonne de voir que nous ne parlons pas davantage de ce document. En tant qu’industrie, nous avons tendance à nous concentrer sur les algorithmes de classement qui existaient avant que Google n’introduise les systèmes d’apprentissage automatique pour aider à prédire ce qui est susceptible d’être utile à un chercheur. Si vous vous concentrez sur les conseils de la documentation de contenu utile, vous êtes beaucoup plus susceptible de vous aligner sur ce que les systèmes de classement de Google visent à récompenser !
Suivant mes propres conseils pour permettre aux chercheurs de trouver plus facilement ce qu’ils recherchent, voici un tableau de comparaison de référence rapide montrant ce que Google a ajouté à la documentation ainsi que certaines de mes réflexions sur la façon de l’appliquer pratiquement.
Ce que Google a ajouté à la documentation
| Domaine clé | Ce que Google a ajouté/modifié | Mes réflexions : à retenir |
|---|---|---|
| Contenu principal (MC) | Explicitement défini comme un contenu qui répond directement à l’objectif de la page (articles, calculatrices, outils, vidéos). | Placez votre réponse ou outil principal au premier plan ; n’obligez pas les visiteurs à faire défiler les informations d’introduction. Oh hé, regarde, c’est exactement ce que fait cette table ! |
| 1. Effort (attribut) | Les évaluateurs évaluent l’étendue du travail humain et des soins impliqués. La génération de masse avec peu de conservation est dévalorisée. Les systèmes sont conçus pour récompenser le contenu qui a nécessité des efforts. | Donnez la priorité au savoir-faire humain et aux idées originales plutôt qu’à la production automatisée en masse. |
| 2. Originalité (attribut) | Nécessite des perspectives, des données ou des tests uniques qui ne sont pas encore disponibles dans les résultats de recherche. | Évitez le contenu de produits de base. Si un résumé de l’IA peut reformuler complètement votre message, vous êtes vulnérable. Tirez parti de votre expérience du monde réel pour produire du contenu que personne d’autre ne peut réaliser. |
| 3. Compétence et expérience (attribut) | Évalue si le contenu montre une expertise en la matière (YMYL) ou une expérience authentique de la vie quotidienne. | Alignez votre contenu avec le bon type d’expérience : les sujets techniques ont besoin d’experts ; les communautés valorisent l’expérience vécue. |
| 4. Précision (attribut) | Exigence stricte d’exactitude factuelle ; met spécifiquement en garde contre les hallucinations non examinées de l’IA. | Vérifiez rigoureusement tous les brouillons assistés par l’IA. Une prose fluide ne remplace pas des faits précis. |
| Paternité trompeuse | Indique explicitement que les faux personnages, les biographies fabriquées ou les signatures trompeuses sont des signaux de mauvaise qualité. | Soyez toujours transparent sur les vrais auteurs et contributeurs. N’inventez jamais de faux personnages d’experts. |
| Onglets et contenu extensible | Clarification que les onglets et les accordéons sont acceptables pour la propreté de la mise en page tant que le contenu est accessible. | Utilisez les onglets pour réduire l’encombrement, mais vérifiez les cartes thermiques des utilisateurs pour vous assurer que les réponses critiques sont réellement visibles. |
Toute cette section est nouvelle :
Évitez les paternités trompeuses
Ils ont également ajouté cette information intéressante. La partie mise en évidence correspond aux nouveautés.
Parcourez les nouveaux changements avec moi
Dans cette vidéo, je partage mes réflexions non seulement sur les nouveaux changements concernant le contenu principal, mais également sur les raisons pour lesquelles le guide de contenu utile de Google est si important pour le classement.
Pourquoi cette mise à jour de la documentation est importante maintenant
Lorsque la documentation de contenu utile est apparue pour la première fois en 2022 aux côtés du système de contenu utile initial, de nombreux référenceurs avaient du mal à comprendre comment ces concepts qualitatifs pouvaient se traduire en algorithmes de classement. Nous avions l’habitude de penser à Google en termes de PageRank, de graphiques de backlinks et de mots-clés correspondants sur une page.
Ce que nous comprenons maintenant, c’est que Google utilise ces directives pour former des modèles d’apprentissage automatique. Au lieu d’une liste de contrôle codée en dur dans laquelle la biographie de l’auteur ou un nombre de mots spécifique vous donne des points, Google crée des ensembles de formation évalués par des évaluateurs de qualité humains. Les systèmes d’apprentissage automatique apprennent ensuite à prédire à quoi ressemble un résultat véritablement utile et axé sur les personnes. Les lignes directrices sont une liste des types de choses qu’ils souhaitent que le système récompense.
Google a récemment annoncé Gemini 4 Argon, son nouveau modèle de base. Souvent, lorsque Google améliore la capacité de son modèle, nous constatons des changements importants dans ses systèmes de classement. Je soupçonne que l’amélioration des capacités de l’IA à tous les niveaux améliore également les systèmes d’apprentissage en profondeur impliqués dans le classement.
Je prédis que nous aurons bientôt une mise à jour importante du noyau !
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