Neural Matching by Google: qu'est-ce que l'algorithme de correspondance neuronale et comment fonctionne-t-il?

Parmi les nombreuses nouveautés présentées à l'occasion de son vingtième anniversaire, Google a annoncé avoir utilisé au cours des derniers mois une nouvelle technique appelée Appariement neuronal (Correspondance neuronale) pour mieux comprendre les synonymes, qui influenceraient 30% des requêtes.

Avec un tweet, Danny Sullivan les définit "Super Synonymes", C'est-à-dire des mécanismes de compréhension profonde du contexte d'utilisation du terme, qui utilisent le support de l'Intelligence Artificielle pour correspondre à la page Web plus cohérente avec le sujet.

Sullivan donne l'exemple concret d'un mot clé très générique utilisé pour décrire un dysfonctionnement de la télévision: "Pourquoi ma télévision a-t-elle un aspect étrange?", Littéralement "Pourquoi ma télévision fonctionne-t-elle d'une manière si étrange?".

À cette question, Google renvoie des résultats qui parlent de l'effet "soap opera" connu sous le nom d'effet upscaling, lié à la résolution vidéo.

Ces derniers mois, Google a utilisé l'appariement neuronal, Super synonymes, en quelque sorte, et impactant 30% des requêtes. Je ne sais pas quel "effet de feuilleton" est à rechercher? Nous pouvons mieux comprendre. pic.twitter.com/Qrwp5hKFNz

– Danny Sullivan (@dannysullivan) 24 septembre 2018

Comment le Google Neural Correspondance

Sullivan explique également que ce nouvel algorithme a été créé pour "mieux relier les gens aux concepts", car souvent, la façon dont les gens recherchent des informations sur le Web est différente de celle proposée par les sites Web.

Ceci est un retour sur un grand changement dans la recherche. Les gens sur lesquels les gens écrivent des solutions. pic.twitter.com/sBcR4tR4eT

– Danny Sullivan (@dannysullivan) 24 septembre 2018

Google a récemment publié un lien vers un nouveau document de recherche concernant le classement par pertinence profonde, intitulé "Classement par pertinence approfondie à l'aide d'interactions document-requête améliorées", afin d'introduire ce type d'algorithme contextuel. Ouvrez la version complète

la classification de pertinence du document Il s'agit d'une méthode relativement nouvelle de classification des pages Web, qui n'utilise pas directement les facteurs de classement traditionnels, ou plutôt uniquement ceux-ci.

Ce que fait ce nouvel algorithme est reclassifier les pages Web selon un ensemble complètement différent de critères d’appariement à ce que Danny Sullivan appelle "super synonymes".

Que fait l'algorithme en pratique?

La correspondance neuronale dépasse le résultat de la classification des mots clés / sites Web (correspondance de pertinence) car elle utilise encodages contextuels qui vous permettent de faire correspondre les mots tv / ça marche /étrange dans la requête "Pourquoi ma télévision fonctionne-t-elle si étrangement?" aux résultats liés à l'effet de feuilleton.

Avec cela, Google va au-delà des études sémantiques car il vise à comprendre en profondeur le contexte de la page à renvoyer à l'utilisateur parmi les résultats de la recherche.

Le contexte est le roi

Dans l'optimisation du contenu, il ne sera plus suffisant d'utiliser les synonymes, espérant toujours qu'il n'y a pas eu de spamming de termes liés à la clé principale, mais écrire clairement et suivez lesintention de l'utilisateur sans forcer les textes.

Google a officiellement déclaré que par le biais de réseaux de neurones sera en mesure de comprendre les concepts sous-jacents aux mots.

Mais nous avons maintenant atteint le point où les réseaux de neurones peuvent nous aider à faire un grand pas en avant, de la compréhension des mots à la compréhension des concepts.

On prévoit donc un avenir dans lequel la recherche sera de plus en plus personnalisé, situation géographique et surtout répondre aux intentions de recherche des gens.

Source: journal de recherche

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Valentina – PromuoviWeb • Stratégies de marketing Web sur mesure

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