Utilisé depuis 2013, celui-ci permet de comprendre les requêtes connexes pour la recherche sémantique, c'est-à-dire notamment évaluer et identifier des synonymes.
Toujours en 2013 donc, Google déclare qu’il s’agissait de la mise à jour algorithmique la plus importante depuis la mise à jour de Caffeine en 2010. On dit que Colibri a affecté environ 90% de toutes les requêtes de recherche au moment de son introduction.
Par exemple, vous recherchez “boulanger”, Humminbird pourrait renvoyer les mêmes résultats de recherche que "pâtissier" car le rapprochement sémantique de ces deux mots est très proche.
Le fonctionnement de Hummingbird
Voici le brevet le plus probable de Hummingbird, il permet assez visuellement de comprendre ce que l’algorithme fait pour la recherche sémantique :
Le brevet ci-dessus peut simplement s’expliquer par cette phrase, chercher des mots connexes, sémantiquement proche par rapport à la requête de l’utilisateur afin de proposer de meilleurs résultats de recherches.
Le brevet donne l’exemple concret suivant :
La requête est : “Quel est le meilleur endroit pour trouver et manger une pizza de style Chicago ?”
Google détermine alors “Place” soit “endroit” est égal au mot “restaurant” en fonction du contexte. Ici donc, cette détermination est évaluée comme élevée, appelée “Confidence” en bas à droite de l’infographie.
Cette infographie de Brian Dean est surement plus simple à comprendre :
Vous pouvez retrouver le brevet à l’adresse suivante :
https://patents.google.com/patent/US9104750B1/en
C’est en tout cas le fonctionnement de base de Hummingbird, j’aimerais tout de même préciser que ceci doit être possible grâce au word embedding.
C'est-à-dire placer tous les mots de la langue dans un espace vectoriel afin de pouvoir calculer la proximité sémantique des mots les plus proches entre eux et ensuite potentiellement pouvoir calculer des synonymes ou des intentions de recherches similaires. Ce que fait Hummingbird.
Outre ce que nous venons de voir, voyons ce qu’il permet de faire d’autre.
Les autres fonctions de Hummingbird
Lors de la conférence sur Hummingbird (https://www.youtube.com/watch?v=9pmPa_KxsAM) , il est précisé que la mise à jour permettrait également une meilleure compréhension de la recherche vocale.
Il est aussi dit que Colibri permettrait de mieux interpréter l'intégralité de la requête d’un utilisateur au lieu de simplement rechercher des mots individuels de la requête.
On peut aussi remarquer que cet algorithme permet “indirectement” de lutter contre le webspam.
Hummingbird et SEO
La compréhension du fonctionnement de l'algorithme Colibri ou similaire, vous enseigne qu’il ne s’agit plus de bombarder des mots-clés différents mais avec la même intention de recherche, mais plutôt d’appliquer chaque mots-clés similaires dans une et une seule même page.
Par exemple, si vous visez la requête “plus beau site internet”, ne faite pas une autre page sur “meilleur site”.
Par exemple :
On peut voir concrètement que les mots-clés similaires se classent pour la même intention de recherche.
Cependant, si vous êtes curieux sur le SEO sémantique, je vous invite vivement à lire tous les procédés de Google englobant en partie Hummingbird.
Comment optimiser le référencement pour Google Hummingbird ?
Afin d’optimiser pour Hummingbird, le meilleurs moyen est d'utiliser différentes orthographes de mots et leurs synonymes.
Les utilisateurs peuvent utiliser des mots différents pour rechercher le même sujet et Humminbird en est conscient.
Il est important d'utiliser naturellement des synonymes ou des mots similaires dans un sujet pour satisfaire tous les utilisateurs et l'intention de recherche, mais également pour s'assurer que le moteur de recherche puisse concilier des concepts difficiles.
Dit autrement, utiliser les mots-clés similaires aux mots-clés ciblés principaux. Vous pouvez alors utiliser des outils comme YourTextGuru pour vous aider. C’est ça optimiser pour un algorithme comme Hummingbird. Je vous conseille ainsi de vous appuyer sur mon article sur la rédaction sémantique.
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