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Google BERT

Dernière mise à jour le jeudi 25 avril 2024.

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Google BERT est un algorithme d'apprentissage machine lancé par Google en 2019 pour améliorer la compréhension du contexte des mots dans une requête de recherche, permettant ainsi d'offrir des résultats plus pertinents en tenant compte du sens global de la phrase plutôt que de se baser uniquement sur des mots-clés individuels.

Google BERT : Comprendre l'importance de cet algorithme de recherche

Google BERT est un algorithme de recherche révolutionnaire développé par Google en 2019. BERT, qui est l'acronyme de Bidirectional Encoder Representations from Transformers, a profondément modifié la manière dont le moteur de recherche comprend et interprète les requêtes des utilisateurs.

Une compréhension plus contextuelle

Auparavant, les algorithmes de Google étaient plus axés sur les mots-clés individuels dans les requêtes. Avec BERT, Google peut désormais analyser le contexte global d'une phrase en tenant compte des mots qui l'entourent, ce qui permet une compréhension beaucoup plus fine des intentions de recherche.

Une meilleure pertinence des résultats

Grâce à BERT, les résultats de recherche sont désormais plus pertinents, car Google est capable de comprendre les nuances et subtilités du langage naturel. Cela signifie que les utilisateurs obtiennent des réponses plus précises à leurs requêtes, ce qui améliore considérablement l'expérience de recherche.

L'importance pour le SEO

Pour les professionnels du référencement naturel (SEO), Google BERT a des implications majeures. Il est désormais essentiel de créer du contenu de qualité, pertinent et riche en informations pour être bien classé dans les résultats de recherche. Les pratiques de référencement doivent également évoluer pour prendre en compte la dimension contextuelle introduite par BERT.

En conclusion, Google BERT marque une avancée majeure dans le domaine de la recherche en ligne. En comprenant mieux le langage naturel, cet algorithme permet à Google de fournir des résultats plus pertinents et de répondre de manière plus précise aux attentes des utilisateurs.

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