Comment l’intelligence artificielle chez Google redéfinit le SEO et le SEA ?

Dans cet article, nous allons explorer comment les algorithmes de Google révolutionnent les requêtes de recherche et redéfinissent les stratégies de référencement. L’IA joue un rôle clé dans la manière dont Google comprend et interprète nos requêtes. 

Pour bien commencer, voici une courte vidéo qui récapitule les concepts
clés de cet article de manière simple et accessible, et en moins de 5 minutes !

L’essor de l’intelligence artificielle chez Google a profondément modifié la manière dont les entreprises abordent le marketing numérique. Avec des algorithmes comme BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) et MUM (Multitask Unified Model), Google ne se contente plus de traiter les requêtes des utilisateurs via des mots-clés stricts, mais adopte une approche plus nuancée et sophistiquée pour comprendre les intentions derrière chaque recherche. Cela a un impact majeur non seulement sur le SEO mais aussi sur le SEA.

L’intelligence artificielle et le SEO

Le référencement, autrefois dominé par des tactiques d’optimisation basées sur des mots clés exacts et des backlinks., est désormais beaucoup plus centré sur l’expérience utilisateur et la pertinence du contenu. L’IA joue un rôle central dans cette transition.

• BERT et MUM

Grâce à BERT, Google est capable de mieux comprendre le contexte et les relations entre les mots dans une requête. Avant, une recherche comme “acheter une chemise bleue pas chère” aurait simplement déclenché des résultats contenant “chemise” et “bleue.” Mais avec BERT, Google est désormais en mesure de saisir que l’intention de l’utilisateur est de trouver des chemises bleues bon marché à acheter, plutôt que d’afficher des pages qui contiennent simplement tous ces mots-clés. Cela oblige les créateurs de contenu à repenser leur approche : le contenu doit répondre précisément à des questions complexes et être informatif. (Nayak,2019) 

MUM, le nouvel algorithme IA de Google, va encore plus loin. Non seulement il comprend le langage naturel comme BERT, mais il peut aussi traiter simultanément plusieurs types de contenu — texte, images, vidéos, et bientôt podcasts — pour fournir des résultats encore plus riches et complets. (Nayak, 2021) Par exemple, avec MUM, Google est capable de rassembler des informations provenant de différentes sources et dans plusieurs langues pour répondre à une question complexe. Si un utilisateur cherche à “planifier une randonnée dans les Alpes en hiver”, MUM pourra analyser non seulement des articles écrits, mais aussi des images de paysages enneigés ou des vidéos de conseils d’équipement, enrichissant ainsi la pertinence des résultats. Cela demande aux créateurs de contenu de penser à des formats multimodaux et à structurer leurs contenus pour une meilleure visibilité à travers différents types de médias. (Fougerolle, 2024)

• Recherche Vocale et SEO

L’IA a également facilité l’essor des recherches vocales, notamment avec des assistants virtuels comme Google Assistant. Les requêtes vocales sont souvent plus longues et formulées en langage naturel, forçant les entreprises à optimiser leur contenu pour des phrases plus conversationnelles. Par exemple, au lieu d’optimiser pour “meilleur restaurant italien Paris”, les contenus doivent répondre à des requêtes comme “Où puis-je trouver un bon restaurant italien à Paris ?”. Cela rend l’optimisation plus complexe, car il ne s’agit plus seulement de cibler des mots-clés, mais de créer des contenus qui répondent à ces questions spécifiques.

• Extraits enrichis et “position zéro”

L’intelligence artificielle de Google ne se contente plus de hiérarchiser les résultats organiques. Désormais, Google extrait directement des réponses des pages web pour les placer en “position zéro” dans les résultats de recherche. Cette position prioritaire est souvent occupée par des extraits enrichis (featured snippets), qui fournissent des réponses claires et directes aux requêtes des utilisateurs. Obtenir une telle visibilité est crucial, mais cela demande de créer du contenu structuré qui non seulement répond rapidement à une question, mais aussi qui soit techniquement optimisé pour l’extraction d’informations.

L’intelligence artificielle et le SEA

Alors que le SEO est façonné par la manière dont l’IA comprend les requêtes, le SEA évolue dans le sens de l’automatisation intelligente. Google Ads utilise de plus en plus l’IA pour maximiser les performances des campagnes publicitaires et optimiser les budgets. 

• Smart Bidding et automatisation des campagnes

 Alors que le SEO est façonné par la manière dont l’IA comprend les requêtes, le SEA évolue dans le sens de l’automatisation intelligente. Google Ads utilise de plus en plus l’IA pour maximiser les performances des campagnes publicitaires et optimiser les budgets.

L’une des avancées majeures de l’IA en SEA est l’automatisation des enchères via  Smart Bidding. Ce système utilise l’IA pour ajuster automatiquement les enchères en fonction de nombreux facteurs tels que l’emplacement géographique, l’historique de navigation, l’heure de la journée et bien d’autres. Au lieu de définir manuellement des enchères pour chaque mot-clé, Google optimise en temps réel pour maximiser les conversions au coût le plus bas possible. Cela permet aux entreprises de concentrer leurs efforts sur la création de contenu et l’analyse des performances tout en laissant l’IA s’occuper de l’optimisation budgétaire. (Google Ads, 2024)

• Ciblage dynamique et personnalisation des annonces

L’IA a également rendu les annonces plus dynamiques et personnalisées. Grâce au Dynamic Search Ads, Google peut adapter automatiquement le contenu des annonces en fonction des recherches des utilisateurs. (Google Ads, 2024) Par exemple, si un utilisateur a récemment recherché des produits spécifiques sur un site web, l’IA pourra ajuster les annonces SEA pour présenter ces produits ou services spécifiques dans des annonces ultérieures. Cela permet d’améliorer la pertinence des publicités et de générer des conversions plus élevées. (Chahmi, 2022)

• Optimisation des campagnes SEA

L’IA joue un rôle clé dans l’optimisation automatique des campagnes SEA. En analysant en continu les performances des annonces, des mots-clés et des audiences, l’IA ajuste les campagnes pour maximiser les résultats. Cela aide à identifier les annonces les plus performantes, les audiences les plus engagées, et les meilleurs moments pour diffuser les publicités. L’impact direct est une amélioration des conversions tout en réduisant les coûts globaux.

L’IA et la convergence SEO/SEA

Un des effets les plus intéressants de l’IA est la manière dont elle fait converger les stratégies SEO et SEA, qui étaient auparavant souvent traitées comme des disciplines séparées. L’IA permet de créer une expérience utilisateur plus fluide et personnalisée, tant pour les résultats organiques que pour les publicités.

Google, grâce à l’IA, personnalise de plus en plus les résultats de recherche en fonction des comportements passés des utilisateurs. (Fougerolle, 2024) Cela signifie que deux personnes différentes peuvent voir des résultats différents pour la même requête en fonction de leur historique de recherche, de leur localisation et de leurs interactions précédentes avec Google. Cela oblige les entreprises à créer du contenu non seulement pertinent mais aussi adaptable à différents segments d’audience.

Les données collectées via des campagnes SEA sont de plus en plus utilisées pour informer et améliorer les stratégies SEO. Par exemple, les mots-clés performants en SEA peuvent fournir des insights sur les intentions de recherche des utilisateurs, permettant ainsi d’optimiser les contenus organiques pour mieux répondre à ces attentes.

Conclusion

 L’intelligence artificielle redéfinit la manière dont les entreprises approchent à la fois le SEO et le SEA. Alors que Google continue d’améliorer ses algorithmes, il devient essentiel pour les spécialistes du marketing de comprendre et d’intégrer ces nouvelles technologies dans leurs stratégies. L’IA ne remplace pas les fondamentaux du marketing digital, mais elle les complète en apportant des outils puissants pour améliorer les performances tout en répondant mieux aux besoins des utilisateurs.

Références :

Pandu Nayak (2021) « MUM : A new AI milestone for understanding information https://blog.google/products/search/introducing-mum/

Pandu Nayak (2019) “Understanding searches better than ever before” https://blog.google/products/search/search-language-understanding-bert/

Google Ads (2024) “AI powered Smart-Bidding & Bid optimization”

https://ads.google.com/intl/en_us/home/measurement/bidding/

Roman Fougerolle (2024) “Google MUM Tout savoir sur cet algorithme”

https://www.noiise.com/ressources/seo/tout-savoir-nouvel-algorithme-google-mum/

Tarek Chahmi  (2022) “Smart Bidding avec Google Ads: votre guide ultime de succès”

https://digital.hec.ca/blog/smart-bidding-avec-google-ads-les-5-facteurs-clefs-de-succes/