Google publie un guide sur les systèmes de classement actuels et obsolètes

Un nouveau guide des systèmes de classement de Google vous tiendra informé des systèmes que Google utilise pour classer les résultats de recherche et de ceux qui sont retirés.

De plus, Google introduit une nouvelle terminologie dans son dernier guide, en distinguant les « systèmes » de classement et les « mises à jour ».

UN système, comme RankBrain, s’exécute constamment en arrière-plan. Un mettre à jourd’autre part, fait référence à une modification ponctuelle des systèmes de classement.

Par exemple, le contenu utile système s’exécute toujours en arrière-plan lorsque Google fournit des résultats de recherche, bien qu’il puisse recevoir mises à jour pour améliorer son fonctionnement.

Les mises à jour de l’algorithme de base et les mises à jour de spam sont d’autres exemples de modifications ponctuelles des systèmes de classement.

Maintenant que nous sommes sur la même longueur d’onde avec la nouvelle terminologie de Google, examinons les points saillants du guide de Google sur les systèmes de classement.

Systèmes de classement Google actuels

Voici la liste, par ordre alphabétique, des systèmes de classement de Google actuellement opérationnels.

• BERT: Abréviation de Bidirectional Encoder Representations from Transformers, BERT permet à Googe de comprendre comment des combinaisons de mots peuvent exprimer différentes significations et intentions.
• Systèmes d’information de crise: Google a mis en place des systèmes pour fournir des ensembles d’informations spécifiques en temps de crise, telles que des alertes SOS lors de la recherche de catastrophes naturelles.
• Systèmes de déduplication: Les systèmes de recherche de Google visent à éviter de diffuser des pages Web en double ou quasi-dupliquées.
• Système de domaine de correspondance exacte: Un système qui garantit que Google n’accorde pas trop de crédit aux sites Web dont les noms de domaine correspondent exactement à une requête.
• Systèmes fraîcheur: Un système conçu pour afficher un contenu plus récent pour les requêtes où il serait attendu
• Système de contenu utile: Un système conçu pour mieux garantir que les internautes voient un contenu original et utile, plutôt qu’un contenu conçu principalement pour gagner du trafic sur les moteurs de recherche.
• Systèmes d’analyse de liens et PageRank: systèmes qui déterminent de quoi traitent les pages et lesquelles pourraient être les plus utiles en réponse à une requête en fonction de la façon dont les pages sont liées les unes aux autres.
• Systèmes de nouvelles locales: Un système qui fait apparaître les sources d’actualités locales lorsqu’elles sont pertinentes pour la requête.
• MAMAN: Abréviation de Multitask Unified Model, MUM, est un système d’IA capable de comprendre et de générer du langage. Il améliore les légendes des extraits en vedette et n’est pas utilisé pour le classement général.
• Appariement neuronal: système qui aide Google à comprendre les représentations des concepts dans les requêtes et les pages et à les faire correspondre les unes aux autres.
• Systèmes de contenu originaux: Un système pour aider à garantir que Google affiche le contenu original en évidence dans les résultats de recherche, y compris les rapports originaux, avant ceux qui se contentent de le citer.
• Systèmes de rétrogradation basés sur la suppression: systèmes qui rétrogradent les sites Web faisant l’objet d’un volume élevé de demandes de suppression de contenu.
• Système d’expérience de page: Un système qui évalue divers critères pour déterminer si une page Web offre une bonne expérience utilisateur.
• Système de classement des passages: Un système d’intelligence artificielle que Google utilise pour identifier des sections individuelles ou des « passages » d’une page Web afin de mieux comprendre la pertinence d’une page par rapport à une recherche.
• Système d’avis sur les produits: Un système qui récompense les critiques de produits de haute qualité rédigées par des auteurs experts avec des analyses perspicaces et des recherches originales.
• RankBrain: Un système d’IA qui aide Google à comprendre comment les mots sont liés aux concepts. Permet à Google de renvoyer des résultats qui ne contiennent pas les mots exacts utilisés dans une requête.
• Des systèmes d’information fiables: Google dispose de plusieurs systèmes pour afficher des informations fiables, tels que l’élévation des pages faisant autorité, la rétrogradation du contenu de mauvaise qualité et la récompense du journalisme de qualité.
• Système de diversité des sites: Un système qui empêche Google d’afficher plus de deux listes de pages Web du même site dans les meilleurs résultats.
• Systèmes de détection de spam: Un système qui traite le contenu et les comportements qui enfreignent les politiques anti-spam de Google.

Systèmes de classement Google à la retraite

Les systèmes suivants sont notés à des fins historiques. Ceux-ci ont été intégrés à d’autres systèmes ou intégrés au système de classement principal de Google.

• Colibri: Une amélioration significative des systèmes de classement de Google qui ont été déployés en 2013. Les systèmes ont évolué depuis lors, selon Google.
• Système de classement adapté aux mobiles: Un système qui privilégie un meilleur rendu du contenu sur les appareils mobiles. Il a depuis été intégré au système d’expérience de page de Google.
• Système de vitesse de page: Un système introduit en 2018 qui donnait des préférences au contenu qui se chargeait rapidement sur les appareils mobiles. Il a depuis été intégré au système d’expérience de page de Google.
• Système Panda: Un système introduit en 2011 qui privilégie les contenus de haute qualité et originaux. Il est devenu une partie des principaux systèmes de classement de Google en 2015.
• Système pingouin: Un système introduit en 2012 qui a rétrogradé les sites Web avec des pratiques de création de liens spammy.
• Système de sites sécurisés: Un système introduit en 2014 qui privilégiait les sites Web sécurisés avec HTTPS. Il a depuis été intégré au système d’expérience de page de Google.

La source: Google