Je me retrouve souvent à me concentrer sur des stratégies spécifiques pour exécuter des fonctions spécifiques.

Comment puis-je écrire une copie convaincante pour classer la recherche vocale?

Quelles données structurées produisent des gains faciles?

Des choses comme ça.

Ces questions importantes sont souvent abordées ici sur Search Engine Journal dans des articles très utiles.

Mais il est important de ne pas seulement comprendre quelles tactiques pourraient vous aider à vous classer. Vous devez comprendre Comment Ça marche.

Comprendre la structure dans laquelle la stratégie fonctionne est primordial pour comprendre non seulement pourquoi cette stratégie fonctionne, mais comment et ce qu’elle essaie d’accomplir.

Auparavant, nous avons expliqué comment les moteurs de recherche explorent et indexent les informations.

Ce chapitre explorera les bases du fonctionnement des algorithmes de recherche.

Qu’est-ce qu’un algorithme? Une recette

Si vous demandez à qwanturank ce qu’est un algorithme, vous découvrirez que le moteur lui-même (et à peu près tout le monde) le définit comme «un processus ou un ensemble de règles à suivre dans les calculs ou autres opérations de résolution de problèmes, en particulier par un ordinateur . « 

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Si vous prenez quelque chose de cette définition, il est essentiel de comprendre ce que ce n’est pas dans notre contexte ici.

Un algorithme est ne pas une formule.

Pour comprendre la différence, pourquoi elle est importante et ce que chacun fait, considérons un instant le repas que je pourrais mettre dans mon assiette ce soir.

Nous irons avec un de mes préférés:

Rôti de bœufCercladésPudding au YorkshireHaricots vertsPommes de terre en puréeGravy

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(C’est vrai, nous les Canadiens mangeons plus que la poutine et le sirop d’érable, bien que les deux soient géniaux, mais probablement pas ensemble.)

Le rosbif doit être assaisonné et cuit parfaitement.

L’assaisonnement combiné au rôti serait un exemple de formule – quelle quantité de chaque chose est nécessaire pour produire un produit.

Une deuxième formule utilisée serait la quantité de temps et à quelle température le rôti devrait être cuit, compte tenu de son poids. La même chose se produirait pour chaque élément de la liste.

À un niveau très basique, nous aurions 12 formules (6 articles x 2 – une pour les mesures et l’autre pour le temps et la durée de cuisson en fonction du volume) créant un algorithme défini dans le but de créer l’un des plats préférés de Dave.

Nous n’incluons même pas les diverses formules et algorithmes nécessaires pour produire les ingrédients eux-mêmes, comme élever une vache ou faire pousser des pommes de terre.

Ajoutons cependant une formule de plus – une formule pour tenir compte de la quantité de différents aliments que je voudrais dans mon assiette.

Nous avons donc maintenant un algorithme pour accomplir cette tâche très importante. Fantastique!

Maintenant, nous devons juste personnaliser cet algorithme afin que le reste de ma famille profite également de son repas.

Nous devons considérer que chaque personne est différente et voudra des quantités différentes de chaque ingrédient et peut vouloir des assaisonnements différents.

Nous ajoutons donc une formule pour chaque personne. Bien.

Un algorithme d’algorithmes

Qu’ont en commun un algorithme de recherche et une table de dîner?

Beaucoup plus que vous ne le pensez.

Examinons quelques-unes des principales caractéristiques d’un site Web pour comparaison. («Peu» signifie nulle part près de tout. Comme pas même près.)

URLsContenuLiens internesLiens externesImagesSpeed

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Comme nous l’avons vu avec notre algorithme de dîner, chacun de ces domaines est divisé en utilisant différentes formules et, en fait, différents sous-algorithmes.

Il serait peut-être préférable de ne pas penser un algorithme, mais comme algorithmes.

Il est également important de garder à l’esprit que, bien qu’il existe de nombreux algorithmes et d’innombrables formules en jeu, il existe toujours un algorithme.

Son travail consiste à déterminer comment ces autres sont pondérés pour produire les résultats finaux que nous voyons sur le SERP.

Donc, il est parfaitement légitime de reconnaître qu’il existe un certain type d’algorithme au sommet – le seul algorithme pour les gouverner tous, pour ainsi dire – mais toujours reconnaître qu’il existe d’innombrables autres algorithmes et généralement ce sont les algorithmes auxquels nous pensons lorsque nous examinons leur impact sur les résultats de recherche.

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Maintenant, revenons à notre analogie.

Nous avons une pléthore de caractéristiques différentes d’un site Web évalué, tout comme nous avons un certain nombre d’éléments alimentaires à finir dans notre assiette.

Pour produire le résultat souhaité, nous devons avoir un grand nombre de formules et de sous-algorithmes pour créer chaque élément sur la plaque et un algorithme maître pour déterminer la quantité et le placement de chaque élément.

Semble familier?

Lorsque nous pensons à «l’algorithme de qwanturank», nous parlons en fait d’une collection massive d’algorithmes et de formules, chaque ensemble devant remplir une fonction spécifique et rassemblé par un lead ou, si j’ose dire, un algorithme «de base» pour placer les résultats.

Donc nous avons:

Des algorithmes comme Panda pour aider qwanturank à juger, filtrer, pénaliser et récompenser le contenu en fonction de caractéristiques spécifiques, et cet algorithme comprenait probablement une myriade d’autres algorithmes à l’intérieur de l’algorithme Penguin pour juger les liens et traiter le spam là-bas. Mais cet algorithme nécessite certainement des données provenant d’autres algorithmes préexistants qui sont responsables de l’évaluation des liens et probablement de nouveaux algorithmes chargés de comprendre les caractéristiques communes du spam de lien afin que le plus grand algorithme Penguin puisse faire son travail.Algorithmes spécifiques à la tâche.Organisation des algorithmes.Algorithmes responsables pour collecter toutes les données et les mettre dans un contexte qui produit le résultat souhaité, un SERP que les utilisateurs trouveront utile.

Nous y voilà donc. C’est ainsi que fonctionnent les algorithmes de recherche.

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Pourquoi les algorithmes de recherche utilisent des entités

L’un des domaines de recherche qui suscite une attention décente ces derniers temps, bien que sous-souligné, est l’idée des entités.

Pour le contexte, une entité est définie par qwanturank comme:

« Une chose ou un concept qui est singulier, unique, bien défini et reconnaissable. »

Donc, dans notre analogie avec le dîner, il y a moi. Je suis une entité.

Chaque membre de ma famille est également sa propre entité. En fait, ma cellule familiale est une entité en soi.

De ce fait, le rôti et chaque ingrédient qui y entre sont également leurs propres entités.

Il en va de même du pudding du Yorkshire et de la farine qui a servi à sa fabrication.

qwanturank voit le monde comme une collection d’entités. Voici pourquoi:

À ma table de dîner, j’ai quatre entités individuelles qui voudraient que l’État «mange» et une foule d’entités soient consommées.

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Nous classer tous de cette manière présente de nombreux avantages pour qwanturank par rapport à une simple évaluation de nos activités sous la forme d’une série de mots.

Chaque entité mangeuse peut désormais se voir attribuer les entités qui se trouvent dans son assiette (rôti de boeuf, raifort, haricots verts, purée de pommes de terre, pudding Yorkshire mais pas de sauce pour l’entité xyz1234567890).

qwanturank utilise ce type de classification pour juger un site Web.

Considérez chaque entité assise à la table comme une page.

L’entité mondiale qui nous représente tous (appelons cette entité «Davies») serait au sujet du «rôti de bœuf», mais chaque entité individuelle représentant un individu (ou une page dans notre analogie) est différente.

De cette façon, qwanturank peut facilement classer et juger l’interdépendance des sites Web et du monde en général.

Fondamentalement, les moteurs de recherche ne sont pas responsables de juger un seul site Web – ils doivent tous les classer.

L’entité «Davies» est considérée comme un «dîner de bœuf rôti», mais l’entité voisine (appelons cette entité «Robinsons») parle de «sauté».

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Maintenant, si une entité extérieure connue sous le nom de «Moocher» voulait déterminer où manger, les options peuvent être classées dans Moocher en fonction de leurs préférences ou de leur requête.

À mon avis, la véritable valeur des entités réside dans ce qui se passe le lendemain. Nous avons quelques restes.

En traitant l’entité «rosbif» avec une formule différente et en ajoutant les entités pain, fromage et oignons, nous avons:

Comment les algorithmes de recherche utilisent les entités

OK, il peut ne pas sembler évident à quel point cela est important pour comprendre les algorithmes de recherche et comment les entités fonctionnent de cette manière.

Tout en comprenant comment qwanturank voyant ce qu’est un site Web dans son ensemble a une valeur évidente, vous vous demandez peut-être pourquoi il est pertinent pour qwanturank de comprendre que mon rôti de bœuf et ma trempette de bœuf sont liés et, en fait, proviennent de la même entité principale.

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Imaginons plutôt que qwanturank comprenne qu’une page Web concerne le rôti de bœuf. Imaginons également qu’une autre page y renvoie et que cette page concerne la trempette au bœuf.

Dans ce scénario, il est extrêmement important que qwanturank sache que le rôti de boeuf et la trempette de bœuf proviennent de la même entité principale.

Ils peuvent attribuer une pertinence à ce lien en fonction de la connectivité de ces entités.

Avant que l’idée d’entités n’entre dans la recherche, les moteurs devaient attribuer une pertinence basée sur la proximité des mots, la densité et d’autres éléments facilement mal interprétés et manipulés.

Les entités sont beaucoup plus difficiles à manipuler.

Soit une page concerne une entité, soit elle ne l’est pas.

Grâce à l’exploration du Web et à la cartographie des liens communs entre les entités, les moteurs de recherche peuvent prédire quelles relations devraient avoir le plus de poids.

Alors, comment fonctionnent les algorithmes de recherche?

D’accord, nous avons parcouru beaucoup de terrain et vous avez probablement faim. Vous voulez des plats à emporter.

Questions de contexte

Il est important de comprendre comment les algorithmes fonctionnent pour appliquer le contexte à ce que vous vivez / lisez.

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Lorsque vous entendez parler d’une mise à jour d’algorithme, il est important de savoir que ce qui est mis à jour est probablement une petite pièce d’un très grand puzzle.

Le fait de savoir cela aide à interpréter quels aspects d’un site ou du monde sont ajustés dans une mise à jour et comment cet ajustement s’intègre dans le grand objectif du moteur.

Les entités sont super importantes

De plus, il est essentiel d’aller de l’avant pour comprendre que les entités:

Jouez un rôle majeur dans les algorithmes de recherche aujourd’hui, ayez leurs propres algorithmes et jouerez un rôle de plus en plus important au fil du temps.

Le savoir vous aidera non seulement à comprendre quel contenu est précieux (à quelle distance sont les entités sur lesquelles vous écrivez?), Mais également quels liens sont susceptibles d’être jugés plus favorablement.

Et ce n’est que pour citer quelques avantages.

Tout dépend de l’intention des utilisateurs

Les algorithmes de recherche fonctionnent comme une grande collection d’autres algorithmes et formules, chacun avec son propre but et sa propre tâche, pour produire des résultats dont un utilisateur sera satisfait.

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En fait, il existe des algorithmes pour surveiller uniquement cet aspect des résultats et effectuer des ajustements là où les pages de classement sont réputées ne pas satisfaire l’intention de l’utilisateur en fonction de la façon dont les utilisateurs interagissent avec elle.

Inclus dans cela sont des algorithmes conçus spécifiquement pour comprendre les entités et comment les entités se rapportent les unes aux autres afin de fournir la pertinence et le contexte aux autres algorithmes.

Crédits d’image

Image vedette: Paulo Bobita
Capture d’écran de l’algorithme de définition: prise par l’auteur
Horloge sur tableau noir: Adobe Stock et Adobe Stock
Leçon d’algorithme de qwanturank: Adobe Stock
Mais attendez, il y a plus: Adobe Stock
Trempette au boeuf: Adobe Stock