Gary Illyes de Google a confirmé que la recherche sur l’IA ne nécessite pas d’optimisation spécialisée, affirmant que «IA SEO» n’est pas nécessaire et que le référencement standard est tout ce qui est nécessaire pour les aperçus de l’IA et le mode IA.
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La recherche AI est partout
La recherche standard, dans la façon dont elle était avec des algorithmes de liaison jouant un rôle fort, n’existe plus. L’IA est intégrée à chaque étape des résultats de recherche organique, de la rampe à l’indexation et au classement. L’IA fait partie de Google Search depuis dix ans, en commençant par Rankbrain et en se développant à partir de là.
Gary Illyes de Google a clairement indiqué que l’IA était intégrée à chaque étape du processus de classement d’aujourd’hui.
Kenichi Suzuki (LinkedIn Profile) a publié un résumé détaillé de ce que les Illyes ont discuté, couvrant quatre points principaux:
Les fonctionnalités de recherche d’IA utilisent la même infrastructure que la recherche traditionnelle
- Optimisation de la recherche AI = SEO
- L’accent de Google est sur la qualité du contenu et est agnostique quant à la façon dont il a été créé
- L’IA est profondément ancrée dans chaque étape de la recherche
- L’IA générative a des fonctionnalités uniques pour assurer la fiabilité
Il n’y a pas besoin d’AEO ou de GEO
La communauté du référencement a essayé de se pencher sur la recherche sur l’IA, certains insistant sur le fait que le classement dans la recherche d’IA nécessite une approche de l’optimisation si distincte du référencement qu’elle justifie son propre acronyme. D’autres SEO, dont un SEO Rockstar, ont insisté sur le fait que l’optimisation de la recherche sur l’IA est fondamentalement la même que la recherche standard. Je ne dis pas qu’un groupe de SEO a raison et un autre est faux. La communauté du référencement discutant collectivement d’un sujet et parvenant à différentes conclusions est l’une des rares choses qui ne change pas dans le marketing de recherche.
Selon Google, le classement dans les aperçus de l’IA et le mode IA ne nécessite que des pratiques de référencement standard.
Suzuki a expliqué pourquoi la recherche sur l’IA ne nécessite pas de stratégies d’optimisation différentes:
«Leur message principal est que de nouvelles fonctionnalités alimentées par AI comme les aperçus de l’IA et le mode IA sont construites sur les mêmes processus fondamentaux que la recherche traditionnelle. Ils utilisent le même Crawler (Googlebot), le même indice de base, et sont influencés par les mêmes systèmes de classement.
Ils l’ont souligné à plusieurs reprises avec l’expression «la même chose que ci-dessus» pour signaler qu’une stratégie distincte et distincte pour «IA SEO» n’est pas nécessaire. Le fondement de la création de contenu utile de haute qualité reste l’objectif principal. »
La qualité du contenu ne concerne pas la façon dont il est créé
Le deuxième point que Google a fait valoir était que leurs systèmes sont réglés pour identifier la qualité du contenu et que l’identification de la création du contenu par un humain ou une IA ne fait pas partie de cette évaluation de la qualité.
Gary Illyes aurait dit:
«Nous n’essayons pas» de se différencier en fonction de l’origine. »
Selon Kenichi, l’objectif est de:
«… Identifier et récompenser un contenu de haute qualité, utile et fiable, qu’il ait été créé par un humain ou avec l’aide de l’IA.»
L’IA est intégrée à chaque étape de la recherche
Le troisième point que Google a souligné est que l’IA joue un rôle à chaque étape de la recherche: ramper, indexation et classement.
En ce qui concerne la partie de classement, Suzuki a écrit:
« RankBrain aide à interpréter de nouvelles requêtes, tandis que le modèle unifié multitâche (maman) comprend les informations sur divers formats (texte, images, vidéo) et 75 langues différentes. »
Processus uniques de fonctionnalités génératrices de l’IA
Le quatrième point que Google a souligné est de reconnaître que les aperçus de l’IA font deux choses différentes au stade de classement:
- Requête fan-out
Génère plusieurs requêtes afin de fournir des réponses plus profondes aux requêtes, en utilisant la technique de fan-out de requête. - Mise à la terre
Les aperçus de l’IA vérifient les réponses générées par rapport aux sources en ligne pour s’assurer qu’elles sont factuellement exactes, un processus appelé mise à la terre.
Suzuki explique:
«Il utilise ensuite un processus appelé« mise à la terre »pour vérifier le texte généré par rapport aux informations de son index de recherche, une étape cruciale conçue pour vérifier les faits et réduire le risque de« hallucinations ».
À emporter:
AI SEO vs SEO traditionnel
- Google déclare explicitement que le «SEO d’IA» spécialisé n’est pas nécessaire.
- Les pratiques de référencement standard restent suffisantes pour se classer dans les expériences de recherche basées sur l’IA.
Intégration de l’IA dans la recherche Google
- La technologie de l’IA est profondément ancrée à chaque étape de la recherche organique de Google: ramper, indexation et classement.
- Des technologies comme RankBrain et le modèle unifié multitâche (maman) sont fondamentales du système de classement de recherche actuel de Google.
L’accent mis par Google sur la qualité du contenu
- L’évaluation de la qualité du contenu par Google est neutre quant à savoir si les humains ou l’IA produisent le contenu.
- L’objectif principal demeure identifier un contenu de haute qualité, utile et fiable.
Techniques génératives spécifiques à l’IA
- Les aperçus de l’IA de Google utilisent des processus spécialisés comme «Fan-Out» de «requête» pour répondre soigneusement aux requêtes.
- Une technique appelée «mise à la terre» est utilisée pour garantir la précision factuelle en transformant le contenu généré par rapport aux informations indexées.
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