Ce message a été parrainé par Marketwrew. Les opinions exprimées dans cet article sont les propres sponsors.
Google utilise-t-il l'IA pour censurer des milliers de sites Web indépendants?
Vous vous demandez pourquoi votre trafic a soudainement chuté, même si vous faites correctement le référencement?
Entre les lettres à la FTC décrivant un démantèlement systématique du Web ouvert par Google à des professionnels du référencement qui peuvent ne pas savoir que leurs stratégies n'auront plus d'impact, ces modifications représentent une réévaluation définie de toute la structure incitative du Web.
Il est temps de adapter.
Alors que certains avertissaient de la récupération des passagers de l'IA et de la notation des vecteurs, l'industrie a largement collé à la pensée héritée. Les SEO ont continué de se concentrer sur l'EAT, les backlinks et les cycles de rafraîchissement du contenu, en supposant que s'ils amélioraient simplement la qualité, la récupération viendrait.
Mais les règles avaient changé.
Pivot silencieux de Google: des mots clés aux vecteurs d'intégration
À la fin de 2023 et au début de 2024, Google a commencé à déployer ce qu'il appelle maintenant le mode IA.
Qu'est-ce que le mode AI de Google?
Le mode AI divise le contenu en passages, intégre ces passages dans un espace vectorielet les compare directement aux requêtes en utilisant la similitude des cosinus.
Dans ce nouveau modèle, la pertinence est déterminée géométriquement plutôt que lexicalement. Au lieu de classer des pages entières, Google évalue les passages individuels. Les passages les plus pertinents sont ensuite apparus dans une interface de type Chatgpt, souvent sans aucun besoin pour les utilisateurs de cliquer sur la source.
Sous ce changement visible se trouve un changement plus profond: la notation du contenu est devenue l'intégration d'abord.
Que sont les vecteurs d'intégration?
Les vecteurs d'intégration sont des représentations mathématiques du sens. Lorsque Google traite un passage de contenu, il convertit ce passage en vecteur, un Liste des nombres qui capturent le contexte sémantique du texte. Ces vecteurs existent dans un espace multidimensionnel où la distance entre les vecteurs reflète à quel point les significations sont similaires.
Au lieu de s'appuyer sur des mots clés exacts ou des phrases correspondantes, Google compare le vecteur d'intégration d'une requête de recherche aux vecteurs d'intégration des passages individuels. Cela lui permet d'identifier la pertinence en fonction du contexte plus profond, de la signification implicite et de l'intention globale.
Les pratiques de référencement traditionnelles comme le ciblage des mots clés et la couverture topique ne portent pas le même poids dans ce système. Un passage n'a pas besoin d'utiliser des mots spécifiques pour être considérés comme pertinents. Ce qui compte, c'est de savoir si son vecteur atterrit près du vecteur de requête espace sémantique.
En quoi les vecteurs d'intégration sont-ils différents des mots clés?
Les mots clés se concentrent sur les correspondances exactes. L'intégration des vecteurs se concentre sur le sens.
Le référencement traditionnel s'est appuyé sur la mise en place des termes cibles sur une page. Mais le mode AI de Google compare désormais la signification sémantique d'une requête et d'un passage à l'aide de vecteurs d'intégration. Un passage peut bien se classer même s'il n'utilise pas les mêmes mots, tant que sa signification s'aligne étroitement avec la requête.
Ce changement a rendu de nombreuses stratégies de référencement dépassées. Les pages peuvent être bien écrites et riches en mots clés, mais toujours sous-performes si leur signification intégrée ne correspond pas à l'intention de recherche.
Ce que le référencement s'est trompé et ce qui vient ensuite
L'histoire ne concerne pas seulement Google changeant le jeu, il s'agit également de savoir comment l'industrie du référencement n'a pas remarqué que les règles avaient déjà changé.
Ne pas avoir mal lu les signaux
Au fur et à mesure que les classements baissaient, de nombreuses équipes ont supposé qu'elles avaient été frappées par une mise à jour de qualité ou un ajustement d'algorithme de base. Ils ont doublé des tactiques familières: améliorer les signaux EEAT, mettre à jour les titres et contenu rafraîchissant. Ils ont taillé des pages minces, augmenté les liens internes et effectué des audits.
Mais ces efforts étaient basés sur des modèles obsolètes. Ils ont traité le symptôme, la perte de visibilité, pas la cause: la dérive sémantique.
La dérive sémantique se produit lorsque le vecteur de votre contenu ne s'aligne plus sur le vecteur évolutif de l'intention de recherche. Il est invisible pour les outils de référencement traditionnels car il se produit dans l'espace latent, pas votre HTML.
Aucune quantité de backlinks ou de réglages de contenu ne peut résoudre ce problème.
Ce n'était pas seulement des abus de plate-forme. C'était également une surveillance stratégique.
Équipes de référencement:
Beaucoup pensaient que faire ce que Google avait dit, améliorer l'utilité, élaguer le contenu et écrire pour les humains, suffirait.
Cette promesse s'est effondrée sous l'examen de l'IA.
Mais nous ne sommes pas impuissants.
Ne pas: tomber dans le piège de la conformité
Google a dit à l'industrie de « se concentrer sur le contenu utile » et les SEO ont écouté, à travers une lentille lexicale. Ils ont optimisé pour le ton, la lisibilité et les FAQ.
Mais «l'utilité» était déterminée mathématiquement par la question de savoir si vos vecteurs s'alignaient sur l'interprétation de l'IA de la requête.
Des milliers de sites retravaillés ont encore chuté en visibilité. Pourquoi? Parce qu'en polissant une copie, ils n'ont jamais demandé: Ce contenu s'aligne-t-il géométriquement avec l'intention de recherche?
Faire: optimiser pour les données, pas les mots clés
Le nouveau livre de jeu SEO commence par une simple vérité: vous optimisez pour les mathématiques, pas les mots.
The New SEO Playbook: Comment optimiser pour les SERPS alimentés par l'IA
Voici ce que nous savons maintenant:
- Le mode AI est réel et mesurable.
✅Vous pouvez calculer la similitude d'intégration.
✅Vous pouvez tester des passages contre les requêtes.
✅Vous pouvez visualiser comment Google se classe. - Le contenu doit s'aligner sémantiquement, pas seulement topique.
✅Deux pages sur les «meilleurs sentiers de randonnée» peuvent être lexicalement similaires, mais si l'une se concentre sur les randonnées familiales et l'autre sur un terrain extrême, leurs vecteurs divergent. - L'autorité compte toujours, mais seulement après la similitude.
✅Le fan-out du mode AI sélectionne d'abord les passages pertinents. Le rediffusion de l'autorité vient plus tard.
✅Si vous ne réussissez pas le seuil de similitude, votre autorité n'aura pas d'importance. - L'optimisation au niveau du passage est la nouvelle frontière.
✅Optimiser les pages entières ne suffit pas. Chaque morceau de contenu doit tirer du poids sémantique.
Comment suivre les données de mode Google AI pour améliorer la visibilité du SERP?
Cela dépend de vos objectifs; Pour réussir dans les SERP, vous devez vous concentrer sur des outils qui non seulement vous montrent des données de visibilité, mais aussi comment y arriver.
Profond a été l'un des premiers outils pour mesurer si le contenu est apparu dans de grands modèles de langage, offrant essentiellement une vérification de visibilité pour l'inclusion LLM. Il a donné aux premiers signaux des SEO que les systèmes d'IA commençaient à traiter les résultats de recherche différemment, faisant parfois surface des pages qui ne se sont jamais classées traditionnellement. De profondeur l'a clairement indiqué: les LLM ne comptaient pas sur les mêmes systèmes de notation que les SEO avaient passé des décennies à essayer d'influencer.
Mais Defound a cessé d'offrir des explications. Il vous a dit si Votre contenu a été choisi, mais pas pourquoi. Il n'a pas simulé le comportement algorithmique du mode IA ni révélé quelles changements entraîneraient une meilleure inclusion.
C'est là que les plateformes basées sur la simulation sont arrivées.
Brassage du marché a abordé le défi différemment. Au lieu d'auditer ce qui était visible dans un système d'IA, ils ont reconstruit la logique intérieure de ces systèmes, créant des modèles de moteurs de recherche qui reflétaient l'évolution de Google vers les intégres et la notation basée sur les vecteurs. Ces plateformes n'observaient pas seulement les effets du mode IA, ils ont recréé ses mécanismes.
Dès 2023, Market Brew avait déjà mis en œuvre:
- Segmentation du passage qui divise le contenu de la page en blocs cohérents de 700 caractères.
- Génération d'intégration en utilisant Phrase Pour capturer l'empreinte digitale sémantique de chaque passage.
- Calculs de similitude en cosinus Pour simuler comment les requêtes correspondent aux blocs de contenu spécifiques, pas seulement à la page dans son ensemble.
- Algorithmes de regroupement thématiquescomme la similitude du cluster supérieur, pour déterminer quels groupes de passages s'alignent le mieux avec une intention de recherche.
Cela signifiait que les utilisateurs pouvaient tester un ensemble d'invites contre leur contenu et Regardez l'algorithme penser, Bloc par bloc, score de similitude par score.
Lorsque Deep a offert une visibilité, Market Brew a offert une agence.
Au lieu de demander « Je me suis présenté dans un aperçu de l'IA? », Les outils de simulation ont aidé les SEO à demander: « Pourquoi n'ai-je pas?« Et plus important encore, »Que puis-je changer pour améliorer mes chances?«
En visualisant le comportement du mode AI avant que Google ne le reconnaisse publiquement, ces plates-formes ont donné aux premiers adoptants un avantage critique. Les SEO qui les utilisent n'attendaient pas que le trafic baisse avant d'agir, ils optimisaient déjà l'alignement des vecteurs et la couverture sémantique bien avant que la plupart de l'industrie ne sache qu'elle comptait.
Et à une époque où les classements dépensent La façon dont vos intérêts correspondent à l'intention d'un utilisateurcette longueur d'avance a fait toute la différence.
Visualisez la couverture du mode AI. Gratuitement.
Le référencement n'est pas mort. Il s'est transformé, de l'art en géométrie appliquée.
Tutoriel de visualiseur en mode AI
Pour aider les SEO à s'adapter à ce paysage axé sur l'IA, Market Brew vient d'annoncer le Visualiseur en mode AI, Un outil gratuit qui simule comment les aperçus de l'IA de Google évaluent votre contenu:
- Entrez une URL de page.
- Entrez jusqu'à 10 invites de recherche ou générez-les automatiquement à partir d'une seule requête maître à l'aide d'une expansion d'invites de style LLM.
- Voir une matrice de similitude cosinus montrant comment chaque morceau de contenu (700 caractères) pour votre page s'aligne sur chaque intention.
- Cliquez sur n'importe quel score pour voir exactement quel passage correspondait et pourquoi.
🔗 Essayez le visualiseur du mode AI
C'est le seul outil qui vous permet de regarder le mode AI réfléchir.
Deux vérités, un avenir
Nate Hake a raison: Google a restructuré le jeu. Les données reflètent une industrie qui rattrape toujours le nouveau livre de jeu.
Parce que deux choses peuvent être vraies:
- Google peut nettoyer l'espace pour ses propres services, produits publicitaires et monopoles de l'IA.
- Et de nombreux SEO poursuivent toujours des fantômes dans un monde gouverné par la géométrie.
Il est temps d'aller au-delà des suppositions.
Si le mode AI est la nouvelle architecture de la recherche, nous avons besoin d'outils qui exposent son fonctionnement, pas seulement des théories sur ce qui a changé.
Nous vous avons ramené cette histoire au début de 2024, avant que les aperçus de l'IA ne soient un nom, expliquant comment les intégres et la notation des vecteurs remodeleraient le référencement.
Des outils comme le Visualiseur en mode AI Offrez une rare chance de voir derrière le rideau.
Utilisez-le. Testez vos hypothèses. Carte l'espace entre votre contenu et la pertinence moderne.
La recherche ne s'est pas terminée.
Mais la voie à suivre exige de nouveaux yeux.
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Crédits d'image
Image en vedette: Image de MarketBrew. Utilisé avec permission.