Depuis plusieurs années, Google ne se contente plus de classer les pages en fonction de simples mots-clés. L’arrivée de l’intelligence artificielle a profondément transformé la manière dont le moteur de recherche analyse, comprend et présente les résultats aux internautes. Désormais, des systèmes d’IA comme RankBrain, BERT et les modèles multimodaux (MUM) influencent directement le SEO moderne.
Comprendre leur fonctionnement n’est pas seulement un atout, c’est une nécessité. Chaque évolution modifie les pratiques : certaines méthodes SEO perdent de l’efficacité, tandis que de nouvelles stratégies apparaissent. Pour un rédacteur web ou un consultant SEO, savoir comment ces IA influencent la recherche permet de créer du contenu mieux optimisé et plus visible.
Points clés de l’article
- RankBrain (2015) : algorithme de Google utilisant le machine learning pour mieux interpréter les requêtes inédites et complexes.
- BERT (2019) : modèle basé sur les Transformers, capable de comprendre le contexte bidirectionnel d’une phrase, améliorant ainsi la pertinence des résultats.
- MUM (2021) : modèle multimodal (texte + image + audio/vidéo), permettant de répondre à des requêtes complexes en croisant plusieurs types de contenus.
- SEO moderne : Google intègre désormais davantage la sémantique, la qualité du contenu, l’expérience utilisateur et les contenus multimédias, en complément des mots-clés. Recherche multi-vecteurs avec MUVERA.
- GEO (Generative Engine Optimisation) : concept proposé par certains experts SEO pour adapter les contenus aux moteurs génératifs (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot, Mistral, etc.).
- Tendance observée : évolution vers un SEO plus riche, combinant sémantique, multimédia, données structurées et expérience utilisateur.
De la correspondance de mots-clés à la compréhension sémantique
Dans les années 2000, Google classait les pages en grande partie selon la densité de mots-clés. Cela a entraîné des pratiques abusives comme le keyword stuffing (bourrage de mots-clés), nuisibles à la qualité des contenus.
Avec l’essor du machine learning et du traitement automatique du langage naturel (NLP), Google a commencé à privilégier la compréhension de l’intention derrière une requête.
Exemple :
- “comment installer WordPress” → recherche d’un tutoriel
- “agence WordPress à Paris” → recherche d’un prestataire
RankBrain : le premier pas vers le machine learning dans la recherche
Lancé en 2015, RankBrain utilise le machine learning pour interpréter les requêtes inédites et floues. Il convertit les mots en vecteurs afin de détecter les relations entre concepts.
Exemple : une recherche du type « ordinateur qui fait aussi tablette » peut être reliée au concept de PC hybride ou 2-en-1, même si ces mots n’apparaissent pas dans la requête.
Impact SEO : les contenus basés uniquement sur des mots-clés exacts ont perdu en efficacité au profit de la pertinence et de la couverture sémantique. Privilégier :
- La qualité du contenu
- La clarté de la réponse apportée
- La couverture sémantique autour d’un sujet
BERT, l’IA qui comprend le langage naturel
En 2019, Google introduit BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).
Contrairement à RankBrain, BERT analyse le contexte complet d’une phrase en lisant de gauche à droite et de droite à gauche.
Exemple :
Requête : « Puis-je obtenir un visa sans passeport ? »
- Avant BERT : Google pouvait afficher des résultats sur l’obtention d’un visa avec passeport.
- Avec BERT : Google comprend que « sans » change totalement le sens de la question.
Impact SEO : pas de stratégie spécifique « anti-BERT », mais des contenus clairs, bien structurés et naturels sont mieux valorisés. Donc privilégier :
- Rédiger pour les humains, pas pour les robots
- Structurer ses articles avec des sous-titres clairs
- Utiliser un langage noturel et conversationnel
- Répondre directement aux questions des internautes
La recherche multimodale : au-delà du texte
Avec l’essor des images, vidéos et recherches vocales, Google a développé MUM (Multitask Unified Model) en 2021.
Objectif : traiter plusieurs types de contenus (texte, image, et à terme audio/vidéo) pour fournir des réponses plus complètes.
Exemple : via Google Lens, un utilisateur photographie une paire de chaussures et demande « où acheter ceci ? ». L’IA identifie le produit et renvoie vers des pages e-commerce ou comparatives.
Impact SEO :
- optimisation renforcée des contenus multimédias (images avec balises ALT),
- vidéos avec sous-titres et chapitrage,
- podcasts transcrits, données structurées pour produits, événements, recettes, etc..
GEO : Generative Engine Optimisation
Le concept de Generative Engine Optimisation (GEO) est discuté par certains experts SEO.
Il consiste à optimiser les contenus non seulement pour Google Search, mais aussi pour les moteurs génératifs (ChatGPT, Gemini, Perplexity, etc.), afin qu’ils puissent être repris ou cités dans leurs réponses.
Quelques bonnes pratiques :
- structurer le contenu avec titres, listes et tableaux,
- répondre directement aux questions fréquentes,
- enrichir la sémantique,
- citer des sources fiables.
Exemples :
- un guide de voyage structuré en FAQ peut être repris dans une réponse générée,
- une recette claire avec ingrédients listés peut apparaître dans un résumé IA,
- une fiche produit complète (photos, caractéristiques, FAQ) a plus de chances d’être intégrée.
Comparaison des algorithmes IA de Google
Tableau comparatif des algorithmes Google et SEO
MUVERA : optimiser la recherche multi-vecteurs
MUVERA (Multi-Vector Retrieval via Fixed Dimensional Encodings) est une innovation récente de Google Research (2024) : une méthode de recherche expérimentale multi-vecteurs.
Son objectif est de rendre la récupération d’information multi-vecteurs aussi rapide et efficace que la recherche classique à un seul vecteur.
Dans la pratique, cela signifie que MUVERA permet de mieux représenter la richesse d’un document ou d’une requête en utilisant plusieurs vecteurs plutôt qu’un seul, tout en maintenant une vitesse de recherche comparable.
- Utile pour les systèmes de recherche complexes (bases documentaires, moteurs internes, IA génératives).
- À ce stade, MUVERA n’est pas annoncé comme un algorithme influençant directement le SEO de Google Search.
Conclusion
Les algorithmes IA de Google – RankBrain (2015), BERT (2019) et les modèles multimodaux récents Les avancées IA de Google – RankBrain (2015), BERT (2019) et MUM (2021) – ont transformé la recherche :
- RankBrain aide à comprendre les requêtes complexes,
- BERT saisit les nuances du langage naturel,
- MUM ouvre la voie à une recherche multimodale.
Pour les créateurs de contenu et les experts SEO, l’enjeu est clair : rédiger des contenus naturels, riches en sémantique, adaptés au multimédia et centrés sur l’expérience utilisateur.
Questions fréquemment posées
Oui. RankBrain aide à interpréter les requêtes complexes, tandis que BERT affine la compréhension du langage naturel. Ensemble, ils améliorent la pertinence des résultats.
Si votre contenu est clair, écrit en langage naturel, et apporte des réponses précises aux questions des utilisateurs, il est déjà optimisé pour BERT.
Num et Muvera sont encore en déploiement progressif. Ils sont pleinement fonctionnels en anglais et dans certaines langues majeures, mais leur couverture linguistique s’élargit régulièrement.
Le SEO traditionnel vise à apparaître dans les résultats de recherche classiques, tandis que le GEO cherche à optimiser le contenu pour être repris dans les réponses générées par l’IA.
Des outils comme Google Search Console, SEMrush, Ahrefs, Screaming Frog, mais aussi des générateurs de données structurées et des plateformes d’analyse de contenu (comme SurferSEO) sont très utiles.
