Depuis de nombreuses années, des moteurs de recherche comme Google ou Bing utilisent des données implicites, "devinées", pour améliorer, contextualiser et personnaliser nos résultats de recherche : localisation géographique, historique de requêtes et de navigation, etc. Mais l'avènement des mobiles bouleverse la donne an fournissant de multiples possibilités apportées par les différents capteurs intégrés dans ces terminaux: mesure du bruit ambiant, de la luminosité, de baromètres, etc. Les moteurs peuvent ainsi disposer d'informations appelées 'parameterless' (paramètres implicites) permettant d'affiner des résultats. Ce que des outils comme Siri, Google Now ou Cortana vont exploiter de plus en plus dans les années qui viennent... Quel sera donc leur impact sr nos futures stratégies de référencement ?...
Début de l'article :
Cela fait maintenant plus de 30 ans que les moteurs de recherche grand public offrent une expérience de recherche à base de mots clés tapés dans un champ de recherche… Mais l’un des problèmes que pose ce système depuis lors, c’est l’absence de contexte autour de ces mots clés. Le contexte d’une recherche (qui fait la requête ?, quand ?, pourquoi ?, où ?, après quelles autres recherches?, etc.) peut permettre en effet de savoir ce que cherche véritablement l’utilisateur qui a tapé un mot clé.
Mais avec l’avènement des smartphones, un certain nombre d’obstacles à la collecte d’informations sur le contexte de recherche ont été (partiellement) levés, et il est devenu possible d’effectuer ce que l’on appelle dans le jargon des moteurs de recherche des "context-aware queries" (des requêtes sensibles au contexte) ou des "parameterless queries", des requêtes sans paramètres.
Mais de quoi s’agit-il exactement ? Pourquoi ce concept est-il devenu à la mode maintenant ? Et qu’est-ce que cela peut impliquer pour le référencement ? Nous allons nous attacher dans cet article à répondre à ces questions.
Les "context-aware queries", un vieux cheval de bataille des moteurs de recherche
Dans la bataille pour créer un algorithme capable de renvoyer les résultats les plus pertinents pour une requête donnée, faire appel au contexte de la recherche pour améliorer la qualité des résultats a été l’une des premières idées qui est venue à l’esprit des développeurs.
Les requêtes effectuées à base de mots clés sont ambigües : par exemple, si quelqu’un tape "jaguar", que cherche-t’il ? Des informations sur l’animal, ou sur la marque de voiture ?
Si l’on vous pose la question suivante : « si je te dis "jaguar", qu’est-ce que tu peux me dire sur le sujet" ? », il est fort possible que vous sachiez exactement quoi répondre, pourvu que vous connaissiez le contexte de la question.
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Fichier PDF téléchargeable ici (la lettre Réacteur n'était à cette époque-là disponible que sous cette forme).