Sommes-nous de moins en moins curieux du référencement ?

J'ai remarqué qu'un commentaire emphatique du vice-président de la recherche de Google, Hyung-Jin Kim, lors de SMX Next en novembre 2022, est passé sans beaucoup de discussion dans la communauté SEO à ce jour.

Il a dit (c'est moi qui souligne) :

« EAT est un modèle permettant d'évaluer un site individuel. Nous le faisons pour chaque requête et chaque résultat. C'est omniprésent dans tout ce que nous faisons. Il ajouta, « EAT est un élément essentiel de nos mesures.»

EAT, et, par la suite, EEAT, sont constamment discutés par les référenceurs. La plupart s’empressent de dire qu’ils ne font partie d’aucun système de classement Google. Les porte-parole de Google confirment également ces déclarations. Ce sont des concepts de qualité transmis aux évaluateurs de qualité humaine dont les rapports sont utilisés pour confirmer que les systèmes de classement fournissent les meilleurs résultats aux SERP. Les évaluateurs reçoivent une copie du Lignes directrices pour l'évaluation de la qualité de la recherche.

J'ai partagé la citation de SMX Next dans environ cinq forums et groupes de discussion. Chacun a un public potentiel de plusieurs centaines à plusieurs milliers. Je me suis concentré sur la deuxième citation selon laquelle EAT est un élément essentiel des métriques de Google.

Comment pourrait-il être appliqué à « chaque requête et chaque résultat » s’il ne fait pas partie d’un système de classement ?

J'ai postulé qu'il devait s'agir d'un processus d'assurance qualité effectué après un SERP est livré. Le processus pourrait être le suivant :

  • Un processus d'IA examine les preuves d'expertise, d'autorité et de fiabilité sur chaque page de l'index. Peut-être qu'ils ont déjà ajouté l'expérience.
  • Cette évaluation est menée en continu lors des explorations du site et des autres sites qui le citent ou y renvoient.
  • Chaque facteur reçoit un score numérique qui peut changer à chaque analyse.
  • Chaque élément d'un SERP (extrait, image de carrousel et résultat de l'URL) aurait un tel score. Cela devrait avoir une valeur élevée par rapport aux résultats qui suivent en dessous et sur les « pages » suivantes dans le défilement continu.
  • Les résultats SERP sont évidemment sélectionnés par des systèmes de classement distincts, je suppose donc qu'EEAT sert de contrôle de qualité après coup.
  • Par conséquent, cela ne ralentit pas la livraison des SERP. Si une tendance défavorable est constatée, elle est analysée en détail et un système de classement est modifié, ou les facteurs EEAT sont peaufinés.

Je suis peut-être totalement hors de propos, mais interpréter les propos du chercheur de Google n'est pas le but de cet article.

Parmi les centaines de référenceurs qui auraient pu prendre note de mon invitation à discuter, environ cinq ont répondu sérieusement. Ce sont de vieux amis et j’en ai rencontré trois en personne à plusieurs reprises. D'autres réponses incluaient un humour faible, du sarcasme ou du scepticisme à l'égard de tout ce que disait Google. Ensuite, les grillons.

Où va la curiosité SEO ?

Je suis sous le choc qu'une déclaration inhabituelle d'un Googleur n'ait pas donné lieu à une discussion ultérieure, même lorsque j'ai récemment essayé d'aborder ce sujet.

Qu'est-il arrivé à la légendaire curiosité SEO de deviner les « 200 facteurs de classement ? Plus d'un auteur interrogerait la communauté SEO pour trouver et classer les principaux facteurs de classement. Nous avons adoré ajouter nos propres observations au pool de connaissances.

Beaucoup d’énergie et de curiosité sont dépensées pour créer des outils brillants avec Python, en particulier avec une bonne dose d’IA. Une partie de ce travail semble réinventer les roues.

Il y a chaque jour une discussion animée sur les outils de référencement. Existe-t-il un meilleur outil pour la recherche de mots clés, comme les spécialistes du marketing voudraient nous le faire croire ? Les outils d’écriture d’IA peuvent-ils vraiment bénéficier à toutes les niches du référencement ?

Les soi-disant experts ne manquent pas et agrandissent leurs listes de diffusion en nous invitant à voler leurs « secrets ». De nombreuses informations erronées sont présentées comme des faits.

Nous avons perdu les premiers explorateurs qui décortiquaient chaque brevet de moteur de recherche et essayaient de le corréler à leurs observations des SERP. Je manque des pionniers tels que Ted Ulle et Bill Slawski, qui analysaient les mises à jour des algorithmes et essayaient d'identifier les moyens possibles d'éviter d'être pris dans les filets de Google.


Soyez plus curieux

La curiosité SEO n’est pas complètement morte. En prenant l'exemple d'EEAT, nombreux sont ceux qui affirment que ces facteurs ne font pas partie des systèmes de classement de Google. Il est normal d’avoir un scepticisme sain à l’égard de tout ce qui est publié par les porte-parole des moteurs de recherche.

Canalisez votre curiosité vers une enquête. Vous ne voudrez peut-être pas partager les résultats s’ils ne sont pas significatifs. Là encore, nous venons de voir Cyrus Shepard examiner 50 sites pour rechercher des corrélations entre les fonctionnalités trouvées sur les sites Web et les gagnants et les perdants des mises à jour de l'algorithme de Google.

Shepard a trouvé que « l'expérience » était l'une des caractéristiques des sites Web « gagnants ». Mais les SEO n’ont-ils pas fait écho au mantra selon lequel EEAT ne fait pas partie des algorithmes de classement ?

Peut-être pas de manière directe, mais quel que soit l’algorithme qui examine l’expérience, il envoie un signal positif à un algorithme de classement. Étant donné que relativement peu de pages sont des critiques de produits ou de lieux, il est logique de séparer un algorithme d'expérience d'un algorithme de classement.

J'ai le privilège de voir un SEO curieux, Daniel K. Cheung, construire une matrice d'attributs EEAT pour auditer une page. Jusqu’à présent, il a jugé nécessaire de donner à chaque attribut une valeur numérique afin que certains puissent avoir un impact plus important sur une page que d’autres.

Par exemple, un attribut peut être la présence d'une vidéo de l'auteur utilisant le produit évalué. Cela pourrait avoir un impact plus important qu’une image fixe de la même scène. Peu importe si la véritable méthode utilisée par Google est bien plus nuancée. Une telle curiosité nous donne des idées à tester.

Une liste de contrôle pour évaluer EEAT (partagée avec autorisation)
Une liste de contrôle pour évaluer EEAT (partagée avec autorisation)

Soyez sceptique

On pourrait dire que l’échantillon de 50 de Shepard n’est pas assez grand. Assez juste. L'un des grands fabricants d'outils de référencement pourrait demander à ses robots d'exploration d'examiner un million de sites Web et de nous dire s'ils sont d'accord avec lui.

N'attendez pas qu'une société d'outils mène l'étude : vous sélectionnez 100 sites ou plus et effectuez vos propres tests. Rincez et répétez jusqu'à ce que vous soyez prêt à annoncer vos découvertes.

Les opinions exprimées dans cet article sont celles de l’auteur invité et ne sont pas nécessairement celles de Search Engine Land. Les auteurs du personnel sont répertoriés ici.

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