Danny Sullivan, la liaison de recherche de Google, a partagé des informations sur les aperçus de l'IA, expliquant comment les résumés prédictifs, les liens de mise à la terre et la technique de fan-out de requête fonctionnent ensemble pour façonner les résultats de recherche générés par l'IA.
Optimisation pour AIO
Danny Sullivan a partagé des informations sur la façon dont les aperçus de l'IA sont générés, aidant à expliquer pourquoi Google peut être lié à des sites Web qui ne correspondent pas aux résultats de recherche typiques. Bien que les liens puissent différer, il a souligné que les principes fondamentaux de l'optimisation de la recherche restent inchangés.
C'est ce que Danny Sullivan a dit, sur la base de mes notes:
« Les choses fondamentales fondamentales n'ont pas vraiment changé. Si vous faites des choses qui vous font réussir sur la recherche, ce genre de choses devrait être transféré dans certaines des choses que vous voyez dans le type de résumés génératifs de l'IA. »
Google explique pourquoi les résultats AIO sont différents
L'un des principaux points à retenir de cette partie de la présentation de Danny a été son explication de la raison pour laquelle les résultats de recherche Google AIO sont différents. C'est l'explication la plus claire de la raison pour laquelle les résultats de recherche AIO sont différents, chaque référencement et éditeur a besoin de le savoir.
Il a présenté deux concepts pour vous familiariser afin de mieux comprendre les résultats de recherche AIO.
- Résumés prédictifs
- Liens de mise à la terre
Résumés prédictifs
Danny a résolu le mystère derrière les résultats de recherche AIO qui montrent du contenu et des liens qui sont différents de ce que les résultats de recherche organiques montrent, ce qui rend plus difficile de comprendre comment optimiser pour ce type de résultats de recherche d'IA.
Il a partagé que la raison de ce type d'AIO est quelque chose appelé des résumés prédictifs. Les résumés prédictifs montrent des réponses à une requête de recherche, mais essaient également de prédire les variations connexes de ce qu'un utilisateur voudra également voir. Cela ressemble beaucoup à un brevet de Google sur le gain d'informations. Le gain d'information consiste à prédire la question suivante qu'un chercheur peut poser après avoir lu la réponse à sa question actuelle. Le gain d'information est un brevet strictement au contexte de la recherche d'IA et des assistants de l'IA.
Voici ce qu'il a dit, selon mes notes:
«Une chose que je pense que les gens trouvent parfois vraiment déroutant, c'est qu'ils feront une question et surtout vous verrez… ce sont les 10 meilleurs résultats, mais je ne les vois pas dans l'AIO, que se passe-t-il?
Et c'est comme, oui, la requête dans la boîte de recherche est la même requête, mais le modèle qui va là-bas pour essayer de comprendre quoi montrer est une sorte de vue d'ensemble, aller au-delà des 10 premiers résultats. Il s'agit de comprendre beaucoup de résultats et il comprend beaucoup de variations que vous pourriez obtenir et pour qu'il revienne et qu'il essaie de fournir son résumé prédictif de ce à quoi la requête est liée. «
Liens de mise à la terre
Sullivan a également révélé que les «liens de mise à la terre» sont une autre raison pour laquelle les résultats de recherche AIO sont différents des résultats de recherche organiques réguliers. Un résultat de recherche AIO est un résumé d'un sujet qui comprend des faits sur plusieurs sous-thèmes. Le but de la mise à la terre est d'ancrer l'ensemble du résumé des informations vérifiables de l'écosystème Web.
Dans le contexte de l'AIO, la mise à la terre est le processus de confirmation de l'authenticité factuelle des résumés de l'IA afin qu'un chercheur puisse cliquer pour lire tout sous-topique discuté dans le résumé de réponse fourni par AIO. C'est la deuxième raison pour laquelle les liens dans AIO montrent une variété qui n'est normalement pas vue dans les résultats de recherche organiques.
Une façon de voir cela est que les liens sont plus contextuels que les dix liens bleus réguliers des résultats de recherche organiques. Ces liens contextuels sont également appelés clics qualifiés ou liens qualifiés, liens qui sont hyper spécifiques et plus pertinents en général que les résultats de recherche organiques.
Danny semble dire que les liens de mise à la terre sont créés à partir de recherches liées à la requête de recherche initiale, mais qui ne sont pas les mêmes. Par exemple, si vous souhaitez expliquer comment fonctionne une automobile conventionnelle, vous avez besoin d'informations sur le groupe motopropulseur qui est composé d'un moteur à combustion de gaz, d'une transmission, des essieux, etc. Répondre à une question complexe nécessite la mise à la terre d'un large éventail de sources d'information.
Selon mes notes, c'est ainsi que Danny Sullivan l'a expliqué:
«Et puis en plus de cela, il essaie également également de faire entrer les liens de mise à la terre. Et ces liens de mise à la terre, car cela provient d'un ensemble plus large ne va pas simplement correspondre. Les requêtes seront différentes et l'ensemble global sera différent.
C'est pourquoi c'est une excellente occasion pour la diversité et quelle que soit notre question de requête, mais c'est pourquoi vous pouvez voir différentes choses qui s'y montrent. »
Ne gâchez pas votre classement
Sullivan a averti d'essayer de se classer à la fois pour les parties organiques et les différentes parties des résumés AIO, disant qu'il est susceptible de «gâcher les choses» parce que «cela ne fonctionne pas vraiment comme ça».
Technique de fan-out de requête
Danny Sullivan a également abordé le sujet du mode IA, disant qu'en ce moment, ce n'est pas vraiment quelque chose à optimiser parce qu'il est toujours dans Google Labs et qu'il est très susceptible de changer et d'être quelque chose de différent s'il sort de Google Labs.
Mais il a dit que le mode AI utilise quelque chose appelé une technique de fan-out de requête.
Il a dit:
«… L'une des choses dont ils parlent, c'est comme« nous utilisons une technique avancée de fans de requête avec plusieurs requêtes connexes… »et c'est essentiellement que ce que j'ai dit auparavant.
Vous avez publié une requête. Vous essayez de comprendre les variations et les choses liées. Ce qui n'est pas très différent de la recherche en ce moment, même lorsque vous n'aviez pas les éléments de l'IA. Parce que lorsque vous émettez une requête maintenant, nous essayons de comprendre les synonymes, nous essayons de comprendre la signification de toute la requête. S'il s'agit d'une phrase, nous essayons de le faire correspondre de toutes sortes de manières différentes… parce que parfois cela vous apporte de meilleurs résultats. »
À emporter:
Google Search Liaison, alias Danny Sullivan, a encouragé l'utilisation des principes fondamentaux du référencement, affirmant qu'ils sont toujours pertinents pour le classement. Danny a expliqué pourquoi les liens dans les aperçus de l'IA peuvent parfois différer considérablement de ceux des résultats de recherche organiques, introduisant trois concepts qui aident à mieux comprendre les résultats de recherche AIO.
Trois concepts liés aux résultats de recherche AIO pour comprendre:
- Résumés prédictifs
- Liens de mise à la terre
- Technique de fan-out de requête
