Toute la vérité sur la mise à jour de Hummingbird

Le secret de la mise à jour de Hummingbird

Cette mise à jour est le plus gros changement après la mise à jour de la caféine en juin 2010 et selon Singhal. affecte environ 90% de toutes les recherches dans le monde, Caffeine Update a créé une nouvelle infrastructure pour analyser et indexer de grandes quantités de données. (embed) https://www.youtube.com/watch?v=GDApdVcCQ9A (/ embed) Actuellement, la nature des requêtes de recherche évolue en raison de l'utilisation croissante de la recherche vocale sur les appareils mobiles. Ainsi, les demandes sont formulées en langage naturel ("Où puis-je acheter des DVD à Munich?"), La recherche par mots clés ("DVD de Munich") passe lentement au second plan. Pour répondre à cela, Google tente

• mieux interpréter les requêtes de recherche complexes
• Reconnaître les liens entre les mots et
• ce qui permet d'obtenir de meilleurs résultats dans les SERP.

Si Google avait l'habitude de filtrer les termes importants de la requête de recherche (les mots vides tels que "et" étaient ignorés), tous les mots de la requête de recherche seraient pris en compte. Google essaie de comprendre le contexte et le sens des requêtes et de fournir ainsi des résultats vraiment utiles. Avec la mise à jour de Hummingbird, Google veut aussi Faire des références entre les requêtes de recherche individuelles, Cela pourrait ressembler à ceci: Fig. 1: première recherche Fig. 2: demande de recherche ultérieure Google reconnaît que le pronom personnel "il" fait référence à l'acteur principal d'Austin Powers et peut donc répondre à la demande. Ainsi, à l'avenir, il sera possible d'avoir de bonnes conversations avec le moteur de recherche et de trouver des solutions pas à pas aux problèmes et des réponses à ses questions. Mais comment est-ce possible? Google s'appuie sur le concept de Reconnaissance de synonymes basée sur des termes cohérents, Fig. 3: Reconnaissance de synonymes sur la base de termes cohérents – Partie 1 Les requêtes de recherche sont d'abord transférées au "Moteur de révision de requête". Cela apporte des corrections à la requête de recherche. À l'étape suivante, la demande de recherche est transmise au "Moteur de synonymes". Cela suggère des synonymes pour les mots de la requête de recherche. Le "Moteur de synonymes" accède aux requêtes de recherche précédentes, aux règles de synonymes et au contexte. En utilisant les requêtes de recherche précédentes, il est possible d'établir la relation entre les requêtes de recherche et donc la relation entre "l'acteur principal d'Austin Powers" et "il". Fig. 4: Reconnaissance de synonymes basée sur des termes cohérents – Partie 2 Dans l'exemple ci-dessus, Google affiche même les réponses directement dans les résultats de la recherche. Les zones marquées en rouge sont générées par le graphe de connaissances. Ces nouvelles fonctionnalités de l'algorithme sont possibles car Google interprète chaque mot en tant qu'entités et attributs.

Existe-t-il un lien avec le graphe de connaissances?

L'utilisation d'enities et d'attributs pour comprendre les requêtes de recherche a déjà été utilisée pour le graphe de connaissances de Google. à cet égard Google collecte des informations par exemple, les gens et lié ces ensemble, Pour les recherches appropriées, les collectés Informations dans des boîtes affiché au-dessus des résultats de la recherche. Fig. 5: Données du graphe de connaissances dans les résultats de la recherche Relation entre Hummingbird et le graphe de connaissances est en effet non confirméCependant, on peut s’attendre à ce que les données de Knowledge Graph apparaissent plus fréquemment dans le contexte de meilleurs résultats.

Colibri et la longue queue recherche

Aussi de la part de l'utilisateur a beaucoup fait ces derniers temps. Pour obtenir des résultats de recherche meilleurs et plus ciblés, ils ont appris non seulement à rechercher des mots-clés individuels, mais également à requêtes complexes au moteur de recherche demander. Fig. 6: Recherche il y a quelques années Fig. 7: Requête de recherche plus récente Avec Hummingbird, l'algorithme de Google a été modifié de sorte que non seulement le nombre de mots-clés pour la pertinence d'une page soit crucial. Google tente maintenant de comprendre les requêtes des utilisateurs et de fournir des résultats précis. Il ne s'agit plus seulement de savoir si une page est pertinente pour certains mots, mais bien de savoir si la page est pertinente ou non. Le contenu de la page résout un problème ou répond à une question, Mais comment optimiser vos pages pour le moteur de recherche? Mots-clés longue queue peuvent aider, Lorsque vous recherchez des mots-clés, réfléchissez bien à ce que les utilisateurs recherchent réellement. Qu'est-ce que l'utilisateur entre s'il veut acheter la première partie de la série Austin Powers? Ce serait concevable: Fig. 8: Requête longue queue Sur une requête aussi précise, vous devez aligner votre contenu. Il est important d'écrire un texte naturel, il ne s'agit pas de cette phrase aussi souvent que possible. la Le texte doit répondre à cette demande et indiquez clairement que ce film est disponible sur le site Internet sous forme de DVD. Découvrez donc ce que vos utilisateurs potentiels recherchent et accédez directement à votre site Web.

Comment Hummingbird change la recherche

Hummingbird affecte les chercheurs, les propriétaires de sites Web et les détaillants en ligne. L’utilisateur doit obtenir de meilleurs résultats lors de ses enquêtes, les exploitants de sites Web doivent repenser l’optimisation de leur site Web et Google reconnaît mieux les pages de spam. Il s'agit plus d'un contenu de qualité que jamais auparavant. aussi Les données structurées et les extraits enrichis qui en résultent deviennent beaucoup plus importants pour les exploitants de sites Web., Après tout, il est maintenant important de détourner l'attention des utilisateurs des résultats du graphe de connaissances vers leur propre extrait de code. Gagner une place au-dessus du repli dans les résultats devient plus difficile avec les propres résultats de recherche de Google. Des sites Web et des boutiques en ligne particulièrement petits peuvent donc être amenés à prendre en compte les pertes de trafic en termes de recherche très compétitifs. Il sera intéressant de voir comment les résultats de la recherche changeront à l'avenir.