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Autocomplétion Google : Comment les prédictions sont-elles générées ?

Le porte-parole de Google auprès des utilisateurs, Danny Sullivan, a expliqué dans un billet de blog comment les prédictions de l’autocomplétion du moteur de recherche de Google étaient générées.

Quiconque ayant déjà effectué une recherche dans le moteur de Google a déjà une idée de ce qu’est l’autocomplétion. En effet, au moment d’entrer les premières lettres de votre requête, des prédictions apparaissent avant même que vous ne l’ayez validée.

L’objectif de ces prédictions

Les prédictions affichées au moment de taper votre requête sont destinées à aider les utilisateurs à gagner du temps en leur proposant l’information dont ils ont besoin avant même de terminer leur recherche.

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👉 Comme Google l’expliquait dans un article de blog précédent, ce sont bien des prédictions et non des suggestions ! En effet, l’autocomplétion est mise en place pour aider les utilisateurs à compléter une recherche qu’ils s’apprêtaient à faire, et non de suggérer de nouveaux types de requêtes.

Comment sont générées ces prédictions ?

Les prédictions qui s’affichent dans la barre de recherche sont générées automatiquement en fonction de vraies requêtes tapées par les internautes dans Google.

4 facteurs

Au moment de générer ces prédictions, Google se base sur 4 facteurs :

  • Les recherches tendances.
  • La langue utilisée par l’internaute qui recherche.
  • La localisation de l’internaute.
  • La fraicheur de l’information.

La tendance

Google regarde donc en premier aux recherches tendances. C’est la toute première étape pour générer les prédictions.

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Langue et localisation

Mais bien évidemment, pour proposer des prédictions pertinentes adaptées à chaque individu, Google va ajouter deux autres facteurs que sont la langue et la localisation géographique de l’utilisateur.

💡 Dans l’exemple ci-dessous, pour la requête “driving test”, ce qui signifie en français “examen de permis de conduire”, vous pouvez constater que les prédictions proposées sont différentes pour un utilisateur situé en Californie (à gauche) et un utilisateur situé dans l’Ontario, au Canada (à droite).

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La fraicheur

Comme expliqué ci-dessus, la fraicheur de l’information est également prise en considération pour affiner les prédictions. Si les systèmes automatisés de Google identifient un intérêt croissant pour un sujet, ils afficheront cette prédiction même si elle n’est pas relative à des recherches effectuées par les utilisateurs. Par exemple, pour des passionnés de basketball et de NBA, il est plus courant d’effectuer une recherche intégrant le nom de votre équipe préférée, plutôt que de rechercher un match spécifique. Toutefois, si votre équipe vient de remporter un match très important, Google va se baser sur la fraicheur de l’information et vous afficher des prédictions adaptées.

C’est ce que montre l’exemple ci-dessous. En tapant “Lakers” (pour l’équipe NBA des Los Angeles Lakers), Google nous propose une prédiction relative à une information brûlante, qu’est la victoire dans le match 6 des finales NBA 2020 face au Heat de Miami, synonyme de titre NBA pour Lebron James et ses compères.

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Le cas des recherches longues

Il arrive parfois que les utilisateurs effectuent des requêtes longues dans le moteur de recherche. Afin de fournir des prédictions pertinentes pour ces requêtes longues, les systèmes de Google vont analyser une partie de la requête seulement, et non son intégralité.

💡 Par exemple, pour fournir des prédictions pour la requête longue ci-dessous qu’est “name of the thing at the front of” (en français “le nom de la chose sur le devant de”), Google a identifié beaucoup de recherches tapées par les internautes qui incluent “the front of” comme “the front of a ship” ou “the front of a boat”. C’est donc sur cette partie de la requête seulement, que s’est basé Google pour fournir des prédictions. En effet, les systèmes de Google ont plus de mal à identifier des recherche relatives à “name of the thing” (en français “nom de la chose”).

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Et quand il n’y a pas de prédictions ?

Google a mis des mesures en place pour que les prédictions inattendues, pouvant choquer les internautes ou mener à des informations erronées, ne s’affichent pas.

Pour cela, Google fonctionne de deux manières :

  • Automatique : les systèmes sont faits pour prévenir l’apparition de ces prédictions violant la politique de Google.
  • Manuelle : si les systèmes automatiques ne parviennent pas à prévenir ces prédictions, une équipe dédiée les supprimera manuellement.

A noter aussi que l’autocomplétion n’affichera pas de prédictions considérées par Google comme des sujets violents, dangereux ou à caractère sexuelle.

Enfin, l’autocomplétion ne fonctionnera pas pour des requêtes pour lesquelles les prédictions peuvent être interprétées comme des informations non vérifiées.

N’hésitez pas à l’utiliser pour votre stratégie SEO !

Ces prédictions sont des informations précieuses et gratuites que vous fournit Google à propos de tel ou tel sujet. Dans le cadre de votre stratégie de contenu, n’hésitez pas à analyser les prédictions affichées pour traiter de nouveaux sujets et devenir un véritable expert dans votre domaine.

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Directeur SEO

Je m'appelle Gauthier Caizergues et je travaille dans le domaine du SEO depuis 2010, année durant laquelle j'ai forgé mes connaissances à travers plusieurs expériences entrepreneuriales. En 2014, j'ai intégré La Redoute dans l'équipe SEO de Renaud Joly et Grégory Florin. J'ai ensuite rejoint l'agence de marketing digital Labelium à Montréal, au Canada, où j'ai occupé le poste de directeur SEO pendant 2 ans. C'est à la suite de cette expérience que j'ai co-fondé l'Agence 90 où je suis directeur SEO.

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