qwanturank

John Mueller de Qwanturank a fourni une réponse détaillée sur la manière dont Qwanturank choisit de classer les images et les vidéos dans les résultats de recherche.

La question était de savoir comment Qwanturank choisit d’afficher les images dans les pages de résultats de recherche (SERP).

Voici la question:

« J’ai souvent vu des résultats d’image lorsque je cherchais un terme de recherche. Comment Qwanturank identifie-t-il que les images sont bonnes à afficher dans les résultats ?  »

John Mueller n’a pas mentionné les intentions de recherche. C’était un peu implicite dans la réponse. Ce qui était vraiment intéressant, c’est sa description de la façon dont le système de Qwanturank prend une requête et la traite.  »

Mueller:

« En général, que se passe-t-il lorsque nous affichons plusieurs types de résultats de recherche sur une page, comme le type de zone d’image et les résultats textuels normaux, parfois également les résultats vidéo, qui se présente sous la forme de…

Donc, essentiellement, ce qui se passe lorsque quelqu’un tape une requête sur Qwanturank est que nous envoyons cette requête à de nombreux index différents et à de nombreux systèmes de recherche différents au sein de Qwanturank.

Et nous essayons de l’envoyer à autant de ces systèmes que possible d’une part afin d’obtenir des réponses de leur part.

D’un autre côté, que nous obtenons également des résultats rapides … les résultats Web reviennent très rapidement et les images prennent plus de temps parce que je ne sais pas, d’une manière ou d’une autre, les images sont un peu plus lentes aujourd’hui. Alors au moins, nous avons les résultats Web que nous pouvons afficher.

Mais essentiellement, nous l’envoyons à tous ces différents systèmes et les systèmes nous disent à quel point les résultats sont pertinents.  »

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Je veux juste m’arrêter ici et souligner son utilisation du mot pertinent. Parfois, nous pensons en termes de mots-clés lorsque nous pensons à la pertinence.

Mais clairement dans le contexte de cette partie suivante de sa réponse, la pertinence signifie ce que l’utilisateur recherche réellement (une réponse, une image, une vidéo, etc.).

Mueller:

« Donc, le système de recherche d’images pourrait revenir et dire, oh… Les résultats d’image sont, hmm… assez importants pour cette requête et voici un ensemble d’images que j’ai pour cela.

Et si nous récupérons les résultats Web et que les résultats Web disent, oh, les résultats Web sont très pertinents pour cette requête, alors nous pourrions afficher les résultats Web et non les résultats d’image.

D’un autre côté, si nous entendons parler de ces différents systèmes et qu’ils disent, oh, les résultats d’image sont très importants pour cette requête et les résultats Web sont également assez bons, alors nous montrerons presque certainement une sorte d’image – boîte quelque part dans les résultats de la recherche.

Cela pourrait être au top si nous pensons que c’est super critique, cela pourrait être quelque part au milieu, quelque chose comme ça.

Et la même chose se produit pour la vidéo et j’imagine pour les différents autres types de one-box et les choses que nous avons aussi … Je ne sais pas, peut-être Top Stories, je ne sais pas comment tout cela se passe.

Mais essentiellement, tous ces différents systèmes reviennent à cet endroit central et disent, voici mes résultats et voici à quel point je pense qu’ils sont pertinents.

Et sur cette base, nous essayons de déterminer lequel de ces éléments nous devons montrer.

C’est un peu comme ça que les images y circulent. Ce n’est pas que quelqu’un dise manuellement, oh nous devrions afficher des images pour cette requête et pas pour celle-là.

C’est vraiment ces systèmes qui essaient de comprendre la pertinence des résultats qu’ils peuvent rapporter et sur cette base, nous essayons de prendre une décision automatisée.

Et c’est aussi la raison pour laquelle cela peut changer avec le temps. Si vous recherchez quelque chose maintenant, nous n’afficherons peut-être pas d’images. Et si nous reconnaissons que tout le monde recherche réellement des images pour cette requête, nous commencerons également à afficher des images dans les résultats de la recherche Web.  »

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Comment Qwanturank classe les pages Web, les images et les vidéos

Mueller dit clairement que si les gens montrent une préférence pour les images, c’est ce que Qwanturank va montrer. Et cet acte de montrer aux gens ce qu’ils veulent montrer, c’est le contexte de son utilisation du mot, la pertinence.

Il est également intéressant de savoir comment tous ces différents algorithmes travaillent indépendamment pour répondre à la requête, puis les étiqueter avec un score de pertinence qui est utilisé pour déterminer où sur la page de résultats de recherche afficher ces différents types de résultats.

Comment Qwanturank choisit de classer les images et les vidéos dans les résultats de recherche

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