L’optimisation pour les moteurs de recherche (SEO) est le processus d’optimisation des facteurs internes et externes qui influencent le classement d’une page web pour un terme de recherche spécifique. C’est un processus complexe qui inclut l’optimisation de la vitesse de chargement de la page, la mise en place d’une stratégie de construction de liens, l’utilisation d’outils SEO, ainsi que l’apprentissage de l’IA de Google par rétro-ingénierie en utilisant la pensée computationnelle.
La pensée computationnelle est une technique avancée d’analyse et de résolution de problèmes que les programmeurs utilisent lors de l’écriture de code et d’algorithmes. Les penseurs computationnels cherchent la vérité en décomposant un problème et en l’analysant en utilisant la pensée des premiers principes.
Comme Google ne divulgue pas sa recette secrète à quiconque, nous allons nous appuyer sur la pensée computationnelle. Nous allons parcourir quelques moments clés de l’histoire de Google qui ont façonné les algorithmes utilisés, et nous allons apprendre pourquoi cela est important.
Comment créer un cerveau
Nous commencerons par un livre publié en 2012, intitulé « How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed » de Ray Kurzweil, un futuriste et inventeur de renom. Ce livre décortique le cerveau humain et analyse son fonctionnement. Nous apprenons comment le cerveau se forme en utilisant la reconnaissance de motifs pour devenir une machine de prédiction, toujours en train de prédire l’avenir, même le mot suivant.
Comment les humains reconnaissent-ils les motifs dans la vie quotidienne ? Comment ces connexions se forment-elles dans le cerveau ? Le livre commence par comprendre la pensée hiérarchique, qui consiste à comprendre une structure composée d’éléments divers arrangés selon un schéma, cette disposition représente ensuite un symbole tel qu’une lettre ou un caractère, puis elle est arrangée de manière plus avancée pour former un mot, puis finalement une phrase. Ces motifs finissent par former des idées, et ces idées se transforment en produits que les humains sont chargés de construire.
En émulant le cerveau humain, le livre révèle un chemin pour créer une IA avancée au-delà des capacités actuelles des réseaux neuronaux de l’époque.
Le livre était un plan pour créer une IA capable de se développer en aspirant les données du monde entier et d’utiliser son traitement de reconnaissance de motifs multi-couches pour analyser du texte, des images, des sons et des vidéos. Un système optimisé pour l’expansion grâce aux avantages du cloud et à ses capacités de traitement parallèle. En d’autres termes, il n’y aurait pas de limite maximale d’entrée ou de sortie de données.
Ce livre était si crucial que peu de temps après sa publication, l’auteur Ray Kurzweil a été embauché par Google pour devenir le directeur de l’ingénierie, se concentrant sur l’apprentissage automatique et le traitement du langage. Un rôle qui correspondait parfaitement au livre qu’il avait écrit.
Il serait impossible de nier à quel point ce livre a été influent pour l’avenir de Google et la manière dont il classe les sites web. Ce livre sur l’IA devrait être une lecture obligatoire pour toute personne souhaitant devenir un expert en SEO.
DeepMind
Lancé en 2010, DeepMind était une nouvelle startup prometteuse utilisant un tout nouveau type d’algorithme d’IA révolutionnaire appelé « apprentissage par renforcement ». DeepMind l’a décrit de la meilleure façon possible :
« Nous présentons le premier modèle d’apprentissage profond capable d’apprendre avec succès des politiques de contrôle directement à partir d’entrées sensorielles de haute dimension à l’aide de l’apprentissage par renforcement. Le modèle est un réseau de neurones convolutif, formé avec une variante de l’apprentissage Q, dont l’entrée est constituée de pixels bruts et dont la sortie est une fonction de valeur estimant les récompenses futures. »
En fusionnant l’apprentissage profond avec l’apprentissage par renforcement, cela est devenu un système d’apprentissage par renforcement profond. En 2013, DeepMind a utilisé ces algorithmes pour remporter des victoires contre des joueurs humains dans des jeux Atari 2600 – et cela a été réalisé en imitant le cerveau humain et son mode d’apprentissage par l’entraînement et la répétition.
De la même manière qu’un humain apprend par répétition, que ce soit pour donner un coup de pied à un ballon ou jouer à Tetris, l’IA apprend aussi. Le réseau neuronal de l’IA suit les performances et s’améliore progressivement, ce qui se traduit par une meilleure sélection de mouvements lors de la prochaine itération.
DeepMind était tellement en avance sur le plan technologique que Google a dû acheter l’accès à la technologie. DeepMind a été racheté pour plus de 500 millions de dollars en 2014.
Après l’acquisition, l’industrie de l’IA a connu des percées successives, du jamais vu depuis le 11 mai 1997, lorsque le grand maître d’échecs Garry Kasparov a perdu la première partie d’un match de six parties contre Deep Blue, un ordinateur d’échecs développé par des scientifiques d’IBM.
En 2015, DeepMind a affiné l’algorithme pour le tester sur la suite de 49 jeux Atari, et la machine a battu les performances humaines sur 23 d’entre eux.
C’était juste le début, plus tard en 2015, DeepMind s’est concentré sur AlphaGo, un programme ayant pour objectif de battre un champion du monde professionnel de Go. Le jeu ancien de Go, apparu pour la première fois en Chine il y a environ 4000 ans, est considéré comme le jeu le plus difficile de l’histoire humaine, avec ses 10^3600 mouvements possibles.
DeepMind a utilisé l’apprentissage supervisé pour former le système AlphaGo en apprenant des joueurs humains. Peu après, DeepMind a fait les gros titres après qu’AlphaGo ait battu Lee Sedol, le champion du monde, lors d’une série de cinq parties en mars 2016.
Ne voulant pas être en reste, en octobre 2017, DeepMind a sorti AlphaGo Zero, un nouveau modèle avec la particularité clé qu’il ne nécessitait aucune formation humaine. Comme il ne nécessitait pas de formation humaine, il ne nécessitait également aucune étiquetage de données, le système utilisait essentiellement l’apprentissage non supervisé. AlphaGo Zero a rapidement surpassé son prédécesseur, comme l’a décrit DeepMind.
« Les versions précédentes d’AlphaGo ont été formées initialement sur des milliers de parties de joueurs amateurs et professionnels pour apprendre à jouer au Go. AlphaGo Zero saute cette étape et apprend simplement en jouant contre lui-même à partir d’un jeu complètement aléatoire. Ce faisant, il a rapidement dépassé le niveau de jeu humain et a battu la version de champion déjà publiée d’AlphaGo par 100 parties à 0. »
Pendant ce temps, le monde du SEO était très concentré sur le PageRank, le socle de Google. Cela a commencé en 1995, lorsque Larry Page et Sergey Brin étaient étudiants en doctorat à l’Université Stanford. Le duo a commencé à collaborer sur un projet de recherche novateur surnommé « BackRub ». L’objectif était de classer les pages web en une mesure d’importance en convertissant leurs données de backlink. Un backlink est simplement un lien d’une page vers une autre, similaire à ce lien.
L’algorithme a ensuite été renommé « PageRank », du nom à la fois de « web page » (page web) et de Larry Page, le co-fondateur. Larry Page et Sergey Brin avaient l’ambition de construire un moteur de recherche qui pourrait alimenter l’ensemble du web uniquement par des backlinks. Et cela a fonctionné.
PageRank domine les titres
Les professionnels du SEO ont immédiatement compris les bases de la façon dont Google calcule un classement de qualité pour une page web en utilisant le PageRank. Certains entrepreneurs du SEO malins du chapeau noir ont poussé les choses plus loin, comprenant que pour augmenter le contenu, il pourrait être logique d’acheter des liens au lieu d’attendre de les acquérir de manière organique.
Une nouvelle économie s’est développée autour des backlinks. Les propriétaires de sites web désireux d’avoir un impact sur le classement dans les moteurs de recherche achetaient des liens, et en retour, des propriétaires de sites web désespérés de monétiser leurs sites web vendaient des liens.
Les sites web qui achetaient des liens envahissaient souvent du jour au lendemain les résultats de Google en dépassant les marques établies.
Le classement en utilisant cette méthode fonctionnait vraiment bien pendant longtemps, jusqu’à ce que cela cesse de fonctionner, probablement au moment où l’apprentissage automatique est intervenu et a résolu le problème sous-jacent. Avec l’introduction de l’apprentissage par renforcement profond, le PageRank est devenu une variable de classement, mais plus le facteur dominant.
À ce stade, la communauté du SEO est divisée sur l’achat de liens en tant que stratégie. Personnellement, je crois que l’achat de liens offre des résultats suboptimaux, et que les meilleures méthodes pour acquérir des backlinks sont basées sur des variables spécifiques à l’industrie. Un service légitime que je peux recommander est appelé HARO (Help a Reporter Out). L’opportunité offerte par HARO est d’acquérir des backlinks en répondant à des demandes des médias.
Les marques établies n’avaient jamais besoin de se soucier de trouver des liens, car elles bénéficiaient de l’avantage du temps travaillant en leur faveur. Plus un site web est ancien, plus il a eu de temps pour collecter des backlinks de haute qualité. En d’autres termes, le classement d’un moteur de recherche dépendait fortement de l’âge d’un site web, si l’on calcule en utilisant la métrique « temps = backlinks ».
Cela signifie que les pages web mieux classées recevaient naturellement plus de backlinks de manière organique. Malheureusement, cela signifiait que les nouveaux sites web étaient souvent obligés d’abuser de l’algorithme de backlink en se tournant vers un marché des backlinks.
Au début des années 2000, l’achat de backlinks fonctionnait remarquablement bien et c’était un processus simple. Les acheteurs de liens achetaient des liens sur des sites web à forte autorité, souvent des liens de pied de page sur l’ensemble du site, ou peut-être sur une base d’article (souvent déguisée en article invité), et les vendeurs, désireux de monétiser leurs sites web, étaient heureux d’accepter – malheureusement, souvent au détriment de la qualité.
Finalement, les ingénieurs de Google ont compris que coder manuellement les résultats des moteurs de recherche était futile, et une grande partie du PageRank était codé manuellement. Ils ont plutôt compris que l’IA finirait par devenir responsable du calcul complet des classements avec peu ou pas d’interférence humaine.
Pour rester compétitif, Google utilise tous les outils à sa disposition, y compris l’apprentissage par renforcement profond – le type d’algorithme d’apprentissage automatique le plus avancé au monde.
Ce système, combiné à l’acquisition par Google de MetaWeb, a tout changé. La raison pour laquelle l’acquisition de MetaWeb en 2010 a été si importante est qu’elle a réduit le poids que Google accordait aux mots-clés. La notion de contexte est devenue importante, cela a été réalisé en utilisant une méthodologie de catégorisation appelée « entités ». Comme l’a décrit Fast Company :
« Une fois que Metaweb a compris à quelle entité vous vous référez, il peut fournir un ensemble de résultats. Il peut même combiner des entités pour des recherches plus complexes – « actrices de plus de 40 ans » pourrait être une entité, « actrices vivant à New York » pourrait être une autre, et « actrices avec un film en cours de diffusion » pourrait être une autre. »
Fast Company
Cette technologie a été intégrée dans une importante mise à jour d’algorithme appelée RankBrain, lancée au printemps 2015. RankBrain se concentrait sur la compréhension du contexte par opposition à la simple utilisation de mots-clés, et RankBrain prendrait également en compte les contextes environnementaux (par exemple, l’emplacement du chercheur) et extrapolerait un sens là où il n’y en avait pas avant. C’était une mise à jour importante, en particulier pour les utilisateurs mobiles.
Maintenant que nous comprenons comment Google utilise ces technologies, utilisons la pensée computationnelle pour spéculer sur la façon dont cela fonctionne.
Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?
L’apprentissage profond est le type d’apprentissage automatique le plus couramment utilisé, il serait impossible pour Google de ne pas utiliser cet algorithme.
L’apprentissage profond est fortement influencé par le fonctionnement du cerveau humain et il tente de reproduire le comportement du cerveau en utilisant la reconnaissance de motifs pour identifier et catégoriser des objets.
Par exemple, lorsque vous voyez la lettre « a », votre cerveau reconnaît automatiquement les lignes et les formes pour identifier la lettre « a ». Il en va de même pour les lettres « ap », votre cerveau tente automatiquement de prédire l’avenir en proposant des mots potentiels tels que « app » ou « apple ». D’autres motifs peuvent inclure des chiffres, des panneaux de signalisation ou l’identification d’un être cher dans un aéroport bondé.
Vous pouvez considérer les interconnexions dans un système d’apprentissage profond comme similaires au fonctionnement du cerveau humain avec la connexion de neurones et de synapses.
L’apprentissage profond est essentiellement le terme donné aux architectures d’apprentissage automatique qui combinent de nombreux perceptrons multicouches, de sorte qu’il n’y ait pas seulement une couche cachée, mais de nombreuses couches cachées. Plus le réseau de neurones profonds est profond, plus les motifs sophistiqués que le réseau peut apprendre.
Des réseaux entièrement connectés peuvent être combinés avec d’autres fonctions d’apprentissage automatique pour créer différentes architectures d’apprentissage profond.
Comment Google utilise-t-il l’apprentissage profond ?
Google explore les sites Web du monde entier en suivant des liens hypertexte (pensez à des neurones) qui relient les sites entre eux. Cela était la méthodologie originelle que Google utilisait depuis le début et qui est toujours utilisée aujourd’hui. Une fois que les sites sont indexés, divers types d’IA sont utilisés pour analyser ce trésor de données.
Le système de Google étiquette les pages Web selon diverses métriques internes, avec une intervention humaine minimale ou nulle. Un exemple d’intervention serait la suppression manuelle d’une URL spécifique suite à une demande de retrait DMCA.
Les ingénieurs de Google sont connus pour frustrer les participants aux conférences SEO, et cela car les dirigeants de Google ne peuvent jamais expliquer clairement comment fonctionne Google. Lorsque des questions sont posées sur pourquoi certains sites Web ne se classent pas, la réponse est presque semblee la même et mal articulée. La réponse est si fréquente que souvent les participants déclarent souvent qu’ils sont engagés à créer un bon contenu pendant des mois, voire des années, sans résultats positifs.
De manière prédictible, les propriétaires de sites Web sont invités à se concentrer sur la création de contenu valuose – un composante importante, mais loin de être exhaustive.
Cette absence de réponse est car les dirigants ne sont pas capables de répondre correctement à la question. L’algorithme de Google opère dans une boîte noire. Il y a une entrée, puis une sortie – et c’est ainsi que fonctionne l’apprentissage profond.
Il nous faut maintenant revenir à une pénalité de classement négative qui affecte souvent des millions de sites Web, souvent sans la connaissance du propriétaire de site.
Comme on pouvait s’y attendre, les propriétaires de sites Web sont chargés de se concentrer sur la création d’un contenu précieux – Un élément important, mais loin d’être complet. Cette absence de réponse est due au fait que les dirigeants sont incapables de répondre correctement à la question. L’algorithme de Google fonctionne dans une boîte noire. Il y a une entrée, puis une sortie – et c’est ainsi que fonctionne l’apprentissage en profondeur. Revenons maintenant à une pénalité de classement qui a un impact négatif sur des millions de sites Web, souvent à l’insu du propriétaire du site Web.
PageSpeed Insights
Google n’est pas souvent transparent, PageSpeed Insights fait exception. Les sites web qui échouent à ce test de vitesse seront pénalisés pour un chargement lent – surtout s’il affecte les utilisateurs mobiles.
On soupçonne qu’à un certain stade du processus, il y a un arbre de décision qui analyse les sites rapides par rapport aux sites lents (ceux qui échouent à PageSpeed Insights). Un arbre de décision est essentiellement une approche algorithmique qui divise l’ensemble de données en points de données individuels en fonction de critères différents. Les critères peuvent être utilisés pour influencer négativement le classement d’une page pour les utilisateurs mobiles par rapport aux utilisateurs de bureau.
Hypothétiquement, une pénalité pourrait être appliquée au score de classement naturel. Par exemple, un site web qui, sans pénalité, serait classé en position #5 pourrait voir son classement réduit à #25, #55 ou un autre numéro, en fonction d’une variable inconnue sélectionnée par l’IA.
À l’avenir, nous pourrions voir la fin de PageSpeed Insights, lorsque Google aura plus confiance en son IA. Cette intervention actuelle de Google concernant la vitesse est dangereuse car elle pourrait potentiellement éliminer des résultats qui auraient été optimaux et discriminer les personnes moins technophiles.
C’est une demande importante d’exiger que tous ceux qui dirigent une petite entreprise aient l’expertise pour diagnostiquer et résoudre les problèmes de vitesse de leur site. Une solution simple serait que Google propose simplement un plug-in d’optimisation de vitesse pour les utilisateurs de WordPress, étant donné que WordPress alimente 43 % d’Internet.
Un autre indicateur technique important dont vous devriez vous préoccuper est un protocole de sécurité appelé SSL (Secure Sockets Layer). Celui-ci change l’URL d’un domaine de http à https et assure la transmission sécurisée des données. Tout site web qui n’a pas SSL activé sera pénalisé. Bien qu’il y ait quelques exceptions à cette règle, les sites de commerce électronique et financiers seront les plus fortement touchés.
Méta Données
Un autre élément important sur le site web est le Méta Titre et la Méta description. Ces champs de contenu ont une importance disproportionnée qui peut contribuer autant au succès ou à l’échec d’une page que l’ensemble du contenu de cette page.
Cela s’explique par le fait que Google a une forte probabilité de sélectionner le Méta Titre et la Méta description à mettre en valeur dans les résultats de recherche. C’est pourquoi il est important de remplir soigneusement le champ du méta titre et de la méta description.
L’alternative est que Google puisse choisir d’ignorer le méta titre et la méta description pour générer automatiquement des données qu’il prédit conduiront à plus de clics. Si Google prédit mal le titre à générer automatiquement, cela entraînera moins de clics par les chercheurs et contribuera donc à une perte de classement dans les moteurs de recherche.
Si Google estime que la méta description incluse est optimisée pour recevoir des clics, il la mettra en valeur dans les résultats de recherche. Sinon, Google choisira un morceau de texte aléatoire du site web. Souvent, Google sélectionne le meilleur texte de la page, le problème est que c’est un système de loterie et Google a tendance à mal choisir la description à afficher.
Bien sûr, si vous estimez que le contenu de votre page est vraiment bon, il peut parfois être judicieux de permettre à Google de choisir la méta description optimisée qui correspond le mieux à la requête de l’utilisateur. Nous choisirons de ne pas inclure de méta description pour cet article car il est riche en contenu et Google est susceptible de sélectionner une bonne description.
Pendant ce temps, des milliards d’êtres humains cliquent sur les meilleurs résultats de recherche – c’est le facteur humain, le dernier mécanisme de rétroaction de Google – et c’est là que l’apprentissage par renforcement entre en jeu.
Qu’est-ce que l’apprentissage par renforcement ?
L’apprentissage par renforcement est une technique d’apprentissage automatique qui consiste à entraîner un agent d’intelligence artificielle en répétant des actions et en associant des récompenses. Un agent d’apprentissage par renforcement expérimente dans un environnement, prenant des actions et étant récompensé lorsque les actions correctes sont effectuées. Au fil du temps, l’agent apprend à prendre les actions qui maximisent sa récompense.
La récompense peut être basée sur un simple calcul qui mesure le temps passé sur une page recommandée.
Si vous combinez cette méthodologie avec une sous-routine d’intervention humaine, cela ressemblerait étrangement aux moteurs de recommandation existants qui contrôlent tous les aspects de notre vie numérique.
Comment Google utilise l’apprentissage par renforcement
Google utilise l’apprentissage par renforcement pour améliorer son algorithme de recherche et fournir aux utilisateurs les résultats de recherche les plus pertinents et les plus utiles. Voici comment cela fonctionne:
- Rétroaction humaine : Google s’appuie sur la contribution humaine pour former ses algorithmes d’IA. Lorsque les utilisateurs recherchent quelque chose et sélectionnent le meilleur résultat qui répond à leur requête, ils entraînent indirectement l’IA. Le même processus se produit avec des millions d’autres utilisateurs, ce qui aide l’IA à apprendre de diverses perspectives.
- Interactions positives : l’agent d’apprentissage par renforcement de Google se concentre sur le renforcement des interactions positives entre les requêtes de recherche et les résultats de recherche fournis. Pour ce faire, il mesure diverses mesures, telles que le temps qu’un utilisateur passe sur une page de résultats, les URL sur lesquelles il clique et le temps passé sur le site Web visité.
- Compilation et comparaison des données : Google compile et compare ces données pour chaque site Web qui offre une correspondance ou une expérience utilisateur similaire. Les sites Web avec de faibles taux de rétention (c’est-à-dire un court temps passé sur le site) reçoivent une valeur négative, tandis que d’autres sites Web concurrents sont testés pour améliorer leur classement.
- Optimisation impartiale : l’algorithme de Google est conçu pour être impartial, en supposant qu’il n’y a pas d’intervention manuelle. Au fil du temps, il fournira la page de résultats de recherche la plus pertinente en fonction du comportement et des préférences de l’utilisateur.
- Engagement des utilisateurs : les utilisateurs jouent un rôle crucial dans le système d’apprentissage par renforcement de Google en fournissant des données gratuites et en servant d’« humain dans la boucle ». En échange, Google offre aux utilisateurs la possibilité de cliquer sur des publicités, ce qui non seulement génère des revenus, mais sert également de facteur de classement secondaire. Cela aide Google à comprendre ce que les utilisateurs trouvent attrayant et à ajuster son algorithme en conséquence.
- Recommandations personnalisées : à l’instar d’un moteur de recommandation utilisé par les services de streaming vidéo, l’algorithme de Google peut être considéré comme un système de recommandation personnalisé. En analysant le comportement et les préférences des utilisateurs, il peut suggérer un contenu pertinent qui correspond à leurs intérêts.
- Amélioration continue : le système d’apprentissage par renforcement de Google travaille en permanence sur l’auto-amélioration en renforçant les interactions positives entre les recherches et les résultats. À mesure que les utilisateurs évoluent et que de nouvelles tendances émergent, l’algorithme s’adapte pour répondre à ces changements et offrir de meilleures expériences de recherche.
Comment cela aide-t-il le référencement ?
Comprendre le fonctionnement de l’algorithme de Google et intégrer ces connaissances dans votre stratégie de référencement peut aider à améliorer la visibilité et le classement de votre site Web sur les pages de résultats des moteurs de recherche (SERP). Voici quelques points clés qui peuvent vous aider à optimiser votre site Web pour l’algorithme de Google :
- Concentrez-vous sur la satisfaction des utilisateurs : l’algorithme de Google est conçu pour donner la priorité à la satisfaction des utilisateurs. Il est donc essentiel de créer un contenu qui répond aux besoins et aux attentes de votre public cible. Assurez-vous que votre site Web fournit des informations précieuses, est facile à naviguer et offre une expérience utilisateur positive.
- Reconnaître et répondre aux préjugés des utilisateurs : identifiez les préjugés que l’algorithme de Google favorise dans votre créneau particulier et adaptez votre contenu et vos stratégies d’optimisation en conséquence. Par exemple, si les utilisateurs ont tendance à privilégier le contenu récent, assurez-vous de mettre régulièrement à jour votre site Web.
- Abandonnez le ciblage par mots clés : plutôt que de vous concentrer uniquement sur les mots clés, essayez de créer un contenu qui reflète avec précision l’intention de recherche derrière la requête d’un utilisateur. Utilisez un langage naturel et incluez des termes associés pour aider Google à comprendre le contexte et la pertinence de votre contenu.
- Optimisez pour l’intention de l’utilisateur : Tenez compte de l’objectif derrière la requête de recherche d’un utilisateur et assurez-vous que votre site Web fournit le type de contenu qui correspond à son intention. Par exemple, si un utilisateur recherche des « sondages électoraux », fournissez des résultats de sondage à jour ; S’ils recherchent une « recette », offrez-leur un guide détaillé étape par étape.
- Analysez la concurrence : étudiez les SERP de vos mots clés cibles et évaluez les types de contenu qui se classent actuellement bien. Utilisez ces informations pour éclairer vos efforts de création et d’optimisation de contenu.
- Corrigez les préjugés potentiels de votre site Web : recherchez sur votre site Web des éléments susceptibles de dissuader les utilisateurs, tels que des vitesses de chargement lentes, des fenêtres contextuelles intrusives ou une mauvaise réactivité mobile. Assurez-vous que votre site Web semble digne de confiance et professionnel, avec une navigation claire et un contenu de haute qualité.
- Offrez une valeur unique : fournissez un contenu qui se démarque du reste des résultats sur le SERP. Il peut s’agir d’une perspective unique, d’une recherche exclusive ou de conseils pratiques qui résolvent un problème spécifique.
- Créez des backlinks de haute qualité : obtenez des liens de sources faisant autorité qui sont pertinentes pour votre créneau. Cela signale à Google que votre site Web est une ressource crédible qui mérite d’être considérée pour un meilleur classement.
- Surveillez et adaptez : suivez les modifications apportées à l’algorithme de Google et ajustez votre stratégie de référencement en conséquence. Restez informé des mises à jour et des meilleures pratiques, et affinez continuellement votre approche pour optimiser votre site Web pour le paysage de recherche en constante évolution.
En mettant en œuvre ces stratégies, vous pouvez créer un site Web plus convivial et pertinent qui résonne à la fois avec les utilisateurs et l’algorithme de Google, améliorant ainsi la visibilité et le classement de votre site Web sur les SERP.