Comment la qualité de la recherche Google est mesurée

Elizabeth Tucker, directrice de la gestion des produits chez Google Search, était l’invitée du podcast Search Off the Record de Google, où Lizzi Sassman et John Mueller de Google lui ont posé des questions sur la qualité de la recherche, comment Google la mesure et bien plus encore. Pour rappel, j’ai interviewé Elizbeth Tucker pour SMX. Je publierai mes notes ci-dessous mais les choses qui m’ont marqué sont :

  • Google peut apporter une amélioration à un type de recherche, ce qui peut entraîner la destruction de 50 autres recherches
  • Les recherches de 4 mots étaient autrefois longues, elles sont désormais courantes
  • Les données peuvent être trompeuses, il est donc important de le comprendre
  • Mieux Google parvient à effectuer une recherche, plus les requêtes de recherche deviennent difficiles
  • Un pic de requêtes à court terme peut signifier que quelque chose ne fonctionne pas avec la recherche Google
  • Un ralentissement à long terme des requêtes peut signifier que les utilisateurs ne sont pas satisfaits de la recherche Google
  • Le PageRank pourrait être du même ordre que le « A », l’autorité, dans EEAT
  • Aucun signal de classement ne s’aligne vraiment sur EEAT

Voici l’intégration de l’interview suivie de mes notes brutes :Notes brutes :

  • Qui est Elizabeth Tucker
  • Que font les data scientists chez Google
  • Que font les chercheurs ?
  • Trouvent-ils ce qu’ils recherchent ?
  • Vous pouvez faire une recherche bien meilleure et ensuite en détruire 50 autres
  • Comment savoir si vous allez mieux ou pas ?
  • Il est difficile de trouver des tranches de recherche qui ne fonctionnent pas bien et d’y apporter des correctifs
  • Que signifie être satisfait lorsque vous sortez d’une recherche
  • Un contenu généralement pertinent doit apparaître, ce qui était un défi autrefois
  • Il y a des biais dans la recherche Google, quelques exemples
  • Google affiche-t-il trop de types de sites pour une requête ?
  • Trop de résultats persistants
  • trop de nouveaux résultats
  • Trop de résultats provenant d’organismes institutionnels
  • Trop de résultats provenant de blogs ou de petits sites
  • Trop de résultats provenant des réseaux sociaux
  • Google veut un bon mélange de ça
  • La recherche sur l’expérience utilisateur et les data scientists s’unissent pour contribuer à améliorer la recherche Google
  • D’où viennent les plaintes
  • Parfois de la part des cadres
  • Parfois de l’équipe de data scientists
  • Parfois de la part des ingénieurs
  • Partout
  • Comment hiérarchisez-vous ces questions
  • Les escroqueries et autres choses de ce genre sont prioritaires
  • Ce que fait Google lorsque de mauvaises choses apparaissent dans les résultats de recherche
  • Certains systèmes rétrogradent, comme les spams Web ou les sites de téléchargement malveillants
  • La plupart des systèmes promeuvent ou « trouvent le bien », comme les systèmes qui tentent de faire correspondre le sujet de la requête, etc
  • Google était autrefois très axé sur les mots clés, mais maintenant Google peut comprendre de vraies phrases
  • Autrefois, les recherches de 4 mots étaient considérées comme longues, maintenant elles ne le sont plus
  • Les enfants recherchent différemment et regarder les enfants chercher est intéressant
  • BERT a été une percée pour le langage dans la recherche
  • Bien que ce ne soit pas un problème résolu et que cela s’améliorera
  • Plus Google y parvient, plus les requêtes de recherche sont difficiles
  • Si Google restait immobile, la recherche empirerait
  • Les données sont trompeuses, Google doit donc être prudent
  • Avant qu’Elizabeth ne commence, Google utilisait très peu de données pour tester la qualité de la recherche, mais maintenant, Google utilise une tonne de données. Elle a donné quelques exemples : parfois, si la recherche ne fonctionne pas, les gens recherchent davantage à court terme, mais à long terme, ils recherchent moins
  • Mesurer la recherche peut être plus difficile que l’améliorer
  • Google veut s’assurer que les résultats de recherche sont compréhensibles et contrôlables, c’est donc un défi avec l’apprentissage automatique et l’IA
  • Les directives sur la qualité des recherches ont été l’un de ses premiers projets chez Google
  • Son bureau était juste à côté de Sergey Brin et Larry Page (elle les voyait à peine)
  • Rechercher des évaluateurs de qualité, comment ils fonctionnent et comment ils sont mesurés
  • Les origines de EAT (maintenant EEAT)
  • La version originale ne mentionnait pas spécifiquement EAT, mais il était disséminé dans le document, de sorte que les évaluateurs en ont eu assez d’écrire l’expertise, l’autorité et la fiabilité, alors ils ont écrit EAT
  • Les requêtes sur la santé ont absolument besoin de résultats fiables, mais d’autres requêtes n’ont peut-être pas besoin d’être EAT, comme montre-moi le chaton le plus mignon
  • EAT n’a pas de signal de classement unique qui corresponde un à un
  • Le PageRank est lié à l’autorité, mais pas aux autres lettres

La transcription complète est ici. Glenn Gabe a également publié son résumé sur X – il a écrit :Excellent épisode de SOTR avec Elizabeth Tucker de Google. Il couvre un certain nombre de domaines de recherche, notamment la recherche sur l’expérience utilisateur (qualitative et quantitative), le pouvoir d’entendre des utilisateurs tiers objectifs – qui d’autre a dit ça d’ailleurs ? :), la priorisation des problèmes de recherche (équilibre entre fréquence et gravité), les systèmes qui RÉTROGRADENT, les systèmes qui PROMOUVENT, le QRG et le moment où EAT a commencé à être utilisé, comment cela a évolué vers EEAT, et bien plus encore. Encore une fois, un excellent épisode. Je recommande vivement de l’écouter. :)J’ai déjà abordé ce sujet sur la base de PDF précédents publiés par Google (capture d’écran ci-dessous), mais en parlant d’EEAT, Elizabeth a expliqué qu’il n’y a pas de signal de classement qui corresponde un à un à EEAT. Mais comme exemple d’une lettre *alignant* avec un signal de classement, PageRank, l’un des signaux de classement classiques de Google, s’aligne le plus avec l’autorité, mais ne correspond pas nécessairement aux autres lettres de EEAT. Encore une remarque sur l’épisode. Ils ont parlé de ce que devrait être appelé EEAT, et j’ai été surpris de ne pas entendre Elizabeth l’appeler « Double EAT ». C’est comme ça qu’elle l’a appelé dans l’annonce du billet de blog sur l’ajout du deuxième E et c’est comme ça que je l’appelle depuis ! 🙂 Personnellement, j’aime bien « Double EAT ». C’est mieux que l’alternative à mon avis. J’ai déjà abordé ce sujet en me basant sur les PDF précédents publiés par Google (capture d’écran ci-dessous), mais en parlant d’EEAT, Elizabeth a expliqué qu’il n’y a pas de signal de classement qui corresponde un à un à EEAT. Mais à titre d’exemple d’une lettre *alignée* sur un signal de classement, PageRank, un… pic.twitter.com/4s7p7D4Q8V— Glenn Gabe (@glenngabe) 27 juin 2024 J’ai obtenu cette photo ci-dessus à partir d’une ancienne interview avec Elizabeth lorsqu’elle était data scientist chez Google :John Mueller a déclaré sur LinkedIn : « J’apprends quelque chose à chaque fois que je discute avec Elizabeth. »Discussion sur le forum chez X.

Tags: