Liz Reid de Google a récemment discuté de ce qui se passe dans les coulisses de la recherche AI, en particulier avec la fragmentation des requêtes complexes en requêtes plus petites et un concept relativement nouveau, les requêtes par navigation. Ses commentaires offrent un aperçu de ce sur quoi les référenceurs devraient se concentrer dès maintenant afin de mieux fonctionner sur les surfaces de recherche IA.
Le comportement de recherche est varié et non monolithique
L’animateur Joe Wazenthal a interrogé Liz Reid sur les modèles de comportement des utilisateurs dans la recherche, sur la manière dont les utilisateurs choisissent d’utiliser la recherche classique ou la recherche IA, et sur les différences dans les requêtes résultant du choix d’une plate-forme plutôt que d’une autre.
Liz Reid a répondu en définissant d’abord de quoi elle parle, en reliant la recherche classique et le mode IA sous le nom de recherche, puis en positionnant Gemini comme quelque chose d’autre fondamentalement différent.
Elle a également déclaré qu’il existe un nombre considérable d’utilisateurs dont les comportements de recherche varient sur toutes les surfaces de recherche, affirmant essentiellement qu’il n’existe pas de modèle de comportement d’utilisateur monolithique dans lequel les gens effectuent exactement les mêmes recherches, les modèles que l’intervieweur recherchait dans sa question.
Liz Reid a répondu :
Il y a en quelque sorte votre page de recherche principale. Il y a le mode IA. Cela fait partie de la recherche.
Et puis il y a l’application Gemini.
Et je dirais qu’il y a beaucoup d’utilisateurs, donc leur comportement varie selon chacun d’eux.
Les modèles d’utilisation de la recherche et de l’IA sont complexes
La communauté du référencement et de l’édition considère souvent la recherche comme Google, mais Liz Reid affirme que les modèles de comportement des utilisateurs indiquent un écosystème de recherche plus complexe dans lequel les utilisateurs s’appuient sur plusieurs plates-formes.
Elle poursuivit sa réponse :
« Mais il existe certains modèles. De nombreuses personnes les utilisent conjointement. De nombreuses personnes utilisent actuellement plusieurs produits d’IA, en général, pas même uniquement au sein de Google.
Entre Gemini et Search, les plus informatifs… Par exemple, s’il s’agit d’une requête d’information, alors la probabilité qu’ils utilisent la recherche ou le mode IA sera plus élevée.
S’il s’agit d’une requête créative, il s’agit plutôt d’une question de productivité du type : veuillez réécrire ceci pour que cela paraisse plus formel, n’est-ce pas ? Ces questions de type seront davantage orientées vers les Gémeaux.
Entre le mode AI et la recherche, la page de recherche principale, certaines personnes utilisent le mode AI principalement via des aperçus de l’IA. Ils commencent dans les aperçus de l’IA et font la transition.
Pour ceux qui passent directement au mode IA, ils ont tendance à le faire pour les requêtes qu’ils considèrent comme des questions plus complexes et plus longues, des questions pour lesquelles ils s’attendent à faire plus de suivis, alors que si vous faites une requête très navigable, vous pourriez choisir de préférer l’ensemble du SERP.
Requêtes de navigation et intention de recherche
Lorsque nous pensons à la recherche, il peut être utile de considérer que les gens effectuent non seulement des recherches sur plusieurs plateformes, mais qu’ils le font pour différentes raisons.
Points à retenir sur la façon dont les gens utilisent l’IA
- Co-utilisateurs
Les gens utilisent plusieurs plateformes simultanément (co-use) - Requêtes d’information
Cela a tendance à se produire en recherche classique et en mode IA. - Requêtes créatives
Cela a tendance à se produire en Gémeaux - Mode IA direct
Les requêtes provenant du mode AI, où les utilisateurs accèdent au mode AI, ont tendance à être complexes, ce que l’on appelait traditionnellement longue traîne. - Requêtes de navigation
Il s’agit d’une expression relativement nouvelle que les Googleurs utilisent apparemment.
Que sont les requêtes de navigation ?
L’expression « requêtes de navigation » doit être quelque chose que les Googleurs utilisent en interne et est peut-être plus familière avec les personnes qui font de la publicité Pay Per Click. Il n’y a pas vraiment beaucoup d’instances de l’expression, mais voici comment Google l’utilise.
Une ingénieure logicielle anciennement chez DeepMind et Google décrit dans son profil LinkedIn avoir créé un modèle d’apprentissage automatique qui identifie les requêtes « d’intention de navigation » sur la recherche Google, une invention qui a amélioré les taux de clics de 5 %.
Elle a écrit :
« Création d’un modèle d’apprentissage automatique pour identifier la requête « intention de navigation » dans la recherche Google, qui présente un contenu attrayant sur les pages de résultats de recherche pour les requêtes de navigation (par exemple « meilleurs endroits à visiter à Orlando »). Amélioration du taux de clics sur les résultats de recherche mondiaux de 5 % »
L’expression « requêtes de navigation » est également utilisée dans une description de poste Google pour un ingénieur en logiciel de commerce, plaçant l’expression dans le contexte des requêtes d’achat.
« Commerce Retrieval recherche et développe des algorithmes de haute précision pour réduire l’espace de recherche pour les requêtes de produits de 8 ordres de grandeur sous des contraintes de latence et de calcul strictes. Nos solutions sont adaptées aux complexités uniques du domaine Shopping, notamment les requêtes de navigation, un schéma hiérarchique et de courts documents multimodaux. «
Il est également utilisé dans le contexte des annonces vidéo dans une page d’assistance Google pour les annonces vidéo :
« Ces nouveaux formats d’achat seront présentés aux clients potentiels dans des emplacements de recherche à moindre intention et plus « navigables » plus tôt dans leur parcours d’achat. »
Que signifient les requêtes de navigation et comment les optimiser
Ce qui est cohérent dans les trois utilisations, c’est que les « requêtes de navigation » sont définies par une étape d’intention au niveau de la découverte.
Dans chaque exemple, Google identifie ce que l’utilisateur continue d’explorer :
- L’exemple DeepMind associe les requêtes de navigation au contenu attrayant qu’un utilisateur souhaite parcourir, et non aux réponses directes.
- Le rôle professionnel du commerce positionne les requêtes de navigation comme une qualité de recherche commerciale.
- L’exemple d’annonces place les requêtes de navigation plus tôt dans le parcours d’achat, vers la phase de découverte.
Ce qu’il faut retenir, c’est que Google traite ces requêtes comme des problèmes d’exploration. Ce qui rend les requêtes de navigation complexes, c’est qu’elles ont une intention d’utilisateur sous-spécifiée et sont le résultat de consommateurs en quête d’inspiration.
Pour un référenceur ou un commerçant en ligne, cela signifie qu’un utilisateur a une intention mais n’a pas précisé ce qu’il veut. C’est là que des contextes tels que « Tenues élégantes pour l’été » s’avèrent utiles. Des expressions de mots clés larges sont probablement utiles ici. J’aime une structure pyramidale dans laquelle plus un utilisateur pénètre profondément dans une page, plus elle peut devenir spécifique.
Fragmentation des mots clés dans la recherche IA
Liz Reid a expliqué que les utilisateurs ont toujours voulu exprimer des requêtes plus longues en langage naturel, mais ont été obligés de les restreindre à des mots-clés tels que « meilleurs restaurants de New York », même si ce qu’ils voulaient réellement était peut-être plus spécifique, comme un restaurant proposant des options végétaliennes et une ouverture pour un groupe de cinq personnes.
Depuis que je travaille dans le référencement et que je travaille dans le secteur depuis près de 30 ans, la recherche de mots clés est le fondement du marketing numérique. Vous choisissez les mots-clés pour lesquels vous souhaitez vous classer, puis créez le contenu d’une manière optimisée pour ce mot-clé. Le problème avec l’optimisation d’un mot-clé court est qu’il y a des significations cachées dans ce mot-clé et cela a toujours été le cas.
La façon dont Google a utilisé la question des significations latentes dans les mots-clés consiste à utiliser des éléments tels que les clics pour mieux comprendre ce que les utilisateurs voulaient dire lorsqu’ils tapaient des expressions de mots-clés ambiguës telles que « restaurants à New York ». Certains référenceurs pensent que les clics ont été utilisés pour classer des sites Web, mais une autre utilisation des clics consiste à comprendre ce que les gens veulent dire lorsqu’ils tapent des expressions ambiguës. Ce que Google fait depuis un certain temps maintenant, c’est de classer en premier la signification la plus populaire de l’expression clé et, quel que soit le nombre de liens reçus par une page, si le contenu correspondait à une signification moins populaire, la page ne serait pas classée.
Liz Reid a déclaré que les personnes qui utilisent la recherche basée sur l’IA utilisent des requêtes plus longues qui articulent le problème ou le besoin d’informations, ce qui permet à Google de récupérer plus facilement les informations qu’ils recherchent. Ce changement touche au cœur du problème de la recherche organique que la recherche IA est en train de résoudre et les implications pour le référencement sont profondes.
Liz Reid commence :
« Nous avons vu avec les aperçus de l’IA des requêtes beaucoup plus longues. Nous voyons plus de requêtes en langage naturel, mais ce n’est même pas quelque chose d’aussi basique que cela. «
Cela peut aussi être comme si vous cherchiez des restaurants. Nous avions l’habitude de rire de ce genre de choses avant de travailler sur la recherche, je travaillais sur des cartes et des informations locales, certaines intersections avec la recherche, et les gens disaient simplement « restaurants de New York ».
Et vous vous demandez, que voulez-vous que je fasse avec cette requête ? Genre, d’accord, les meilleurs restaurants de New York vont prendre trois mois et 99,9 % de la population n’a pas les moyens d’y aller.
D’accord, mais est-ce que vous en choisissez 10 au hasard, etc. ?
Mais une des raisons pour lesquelles les gens feraient cela est qu’ils avaient un environnement beaucoup plus complexe : je veux un restaurant à cet endroit pour cinq personnes. Cela ne peut pas être trop cher. J’ai un membre végétalien. J’ai aussi des enfants. C’était la question qu’ils avaient en tête.
Et dans l’ancien monde des mots-clés, ces informations seraient diffusées sur tout le Web. Et donc vous ne seriez pas sûr de pouvoir simplement poser la question.
Et maintenant, avec les aperçus de l’IA et le mode AI, vous pouvez commencer à le faire, et vous voyez les gens faire cela, ils vous disent le vrai problème, n’est-ce pas ?
Ils ne prennent pas leurs besoins en compte et ne les traduisent pas en ce que l’ordinateur comprend. Ils essaient de donner à l’ordinateur ce dont ils ont réellement besoin et s’attendent à ce que nous fassions la traduction.
Les grandes idées à déballer sont :
- Une question complexe typique posée dans AI Search peut ne pas être résolue par une seule page Web.
- Les questions complexes peuvent être ponctuelles et rarement, voire jamais, répétées, ce qui dans de nombreux cas peut réduire la valeur de l’optimisation de ces phrases, car le temps consacré à leur rédaction pourrait être consacré de manière plus rentable à autre chose.
- Étant donné qu’un site partagera probablement l’espace AI Overviews (AIO) avec un autre site, cela augmente la nécessité d’optimiser d’autres facteurs tels que les icônes de marque qui se démarquent de manière positive, l’utilisation d’images pertinentes et même l’utilisation de vidéos pour revendiquer autant d’espace AIO que possible.
- Et pourtant, le plus important à retenir est peut-être que tout n’est pas à longue traîne, car Google décompose les expressions à longue traîne en expressions de mots clés plus petites et très spécifiques qui reflètent une partie du besoin d’information, la répartition des requêtes et les renvoie à la recherche classique. L’IA de Google sélectionne ensuite parmi les trois premiers pour chaque requête et l’utilise pour synthétiser une réponse.
Ce n’est donc pas vraiment que les référenceurs devraient optimiser pour les requêtes à longue traîne, car la répartition des requêtes utilise la recherche classique, ramenant tout cela aux requêtes spécifiques pour lesquelles les pages Web sont pertinentes et optimisées.
Répondre aux besoins réels
Reid n’est pas entré dans les détails sur ce point, mais c’est quand même intéressant car elle a dit que le processus de division d’une requête complexe en langage naturel en requêtes plus petites devient un problème de qualité. L’un des problèmes avec AI Search est que les gens ne recherchent pas avec les mêmes expressions de mots clés, ce qui signifie que Google ne peut pas mettre en cache des requêtes similaires de la même manière qu’avec la recherche organique.
Elle a expliqué :
« Je pense que cela signifie qu’il faut le faire, c’est un travail plus difficile sur la qualité, n’est-ce pas ?
Vous devez répondre à cette question, elle comporte de nombreuses parties, et vous devez trouver comment la diviser. Et vous devez travailler pour réfléchir à des choses comme la latence, parce que vous ne pouvez pas, vous savez, si tout le monde utilise le même mot-clé et qu’il n’est pas personnalisé, alors vous pouvez tout mettre en cache. Si tout d’un coup les requêtes deviennent beaucoup plus diversifiées, vous savez, cela a des conséquences.
Mais je pense que nous voyons simplement que cela donne beaucoup de pouvoir aux gens, n’est-ce pas ? Cela simplifie la recherche.
Il y a quelques années, ils ont demandé : Que pouvez-vous faire de plus avec la recherche Google ? Mais si vous leur demandez réellement, d’accord, à quand remonte la dernière fois que vous avez passé 20 minutes à chercher alors que vous auriez préféré en passer 2 ? Ce n’est en fait pas si difficile pour moi. … Et donc c’était plutôt excitant de simplement… rendre la vie des gens plus facile en les aidant à répondre à leurs véritables besoins.
À première vue, l’idée de répondre aux besoins réels des utilisateurs ressemble à l’un de ces slogans inutiles du type « soyez génial » ou « le contenu est roi ». Mais c’est en fait une façon pour chaque référenceur d’auditer les pages Web. Plutôt que de limiter leur portée aux mots-clés, aux titres et aux problèmes techniques, regardez comment ils répondent à un besoin.
Aujourd’hui, quelqu’un m’a demandé de consulter son site Web qui avait du mal à être indexé. Ils soupçonnaient qu’il s’agissait peut-être d’un problème technique. Ma réponse est que oui, tout le monde espère qu’il s’agit d’un problème technique, mais dans de nombreux cas, en particulier pour celui que j’examinais, le problème devient évident lorsqu’on l’examine sous l’angle de la question : « quel besoin cette page remplit-elle? » ainsi qu’en demandant : «En quoi est-ce non seulement différent d’une autre page, mais différent et meilleur ?»
Regardez l’interview de Liz Reid ici :
Liz Reid de Google sur À qui appartiendra la recherche dans un monde d’IA
