BERT
Modèle de compréhension du langage déployé par Google en 2019. Son analyse bidirectionnelle du contexte a rendu le keyword stuffing obsolète et fonde le Passage Ranking actuel.
Lire →Modèle multimodal et multilingue annoncé par Google en 2021. Il comprend 75 langues, synthétise plusieurs sources et met les contenus français et anglais en compétition directe.
Modèle multimodal et multilingue de Google annoncé en 2021, présenté comme 1000 fois plus puissant que BERT. Comprend 75 langues et synthétise plusieurs sources pour répondre aux requêtes complexes. Alimente certaines fonctions des AI Overviews et met les contenus français et anglais en compétition directe.
Annoncé par Google en mai 2021 et basé sur l'architecture T5, MUM est présenté comme 1000 fois plus puissant que BERT. Il comprend 75 langues, traite texte et images simultanément, et synthétise plusieurs sources pour répondre aux requêtes complexes. Il alimente certaines fonctions des AI Overviews.
Le multilingue met les contenus français et anglais en compétition directe : l'IA cherche souvent en anglais, même pour un utilisateur francophone. Et la synthèse multi-sources implique que pour être cité, un contenu doit apporter un gain d'information unique : une reformulation de l'existant n'a rien à ajouter à la synthèse.
Modèle de compréhension du langage déployé par Google en 2019. Son analyse bidirectionnelle du contexte a rendu le keyword stuffing obsolète et fonde le Passage Ranking actuel.
Lire →Extension AI-first du moteur Google, prolongement des AI Overviews. Elle favorise le contenu multimodal, et une source citée gagne des clics là où le CTR organique chute.
Lire →Résumés IA en haut des SERP Google. Captent jusqu'à 40 % des clics sur les requêtes informatives.
Lire →Premier signal de classement de Google basé sur le machine learning, déployé en 2015. Il transforme en vecteurs les requêtes jamais vues, environ 15 % des recherches quotidiennes.
Lire →Je vous prépare un pré-audit de votre site et l'on en discute durant notre visio.