Publié le 26 juin 2024 par Alexandre Duval

SearchLiaison de Google a répondu à un appel sur X (anciennement Twitter) concernant des résultats de recherche ridiculement médiocres dans lequel il a reconnu que l’algorithme d’avis de Google pourrait faire un meilleur travail et a décrit ce qui est fait pour arrêter de récompenser les sites qui ne devraient pas être classés en premier lieu. .

  • Nos systèmes de classement ne sont pas parfaits.
  • Google reconnaît des résultats de recherche médiocres.
  • Les algorithmes de Google peuvent être améliorés.
  • Google s'engage à écouter les retours pour améliorer ses algorithmes.

Questionner les résultats de recherche de Google

L’échange avec Google a commencé par un article sur un site de haut rang qui ne respectait pas les directives de Google.

@dannyashton a tweeté : « Cet avis a été classé n°1 sur Google pour « Molekule Air Mini+ review » au cours des six derniers mois. Il s’agit d’un message à 50 % anecdotique et à 50 % marketing. Il ne partage pas de recherches originales approfondies.

Alors, comment ont-ils réussi à atteindre le sommet de Google ? Suivi de: « Au lieu d’un avis tiers (ce qui est probablement ce que recherchent les chercheurs), Google classe un article soutenu par la marque : Les chercheurs atterrissent dans un publireportage construit à partir de supports marketing : Si peu d’attention qu’ils ont même laissé des notes de briefing dans la version publiée 😞 Et je pense avoir trouvé la raison pour laquelle il se classe n°1… L’argent. Les réponses générales aux tweets ont été sympathiques, comme celle-ci : « SAUVAGE. Et c’est à la page 1… Est-ce cela, écrire pour les lecteurs ? Est-ce ce dont les gens ont besoin/veulent ? Je pense à des gens comme ma mère ici qui ne savent pas mieux et qui veulent creuser davantage.

Il a l’air et semble joli, doit être digne de confiance. Je veux dire, c’est leur objectif, non ? Dupe et trempette.

Les algorithmes de Google ne sont pas parfaits

SearchLiaison a répondu à ces tweets pour expliquer qu’il examine personnellement les commentaires soumis à Google et en discute avec l’équipe de recherche.

Il a également parlé de l’ampleur monumentale du classement des sites Web, affirmant que Google indexe des milliards de pages Web et que, de ce fait, le processus de classement est lui-même mis à l’échelle et automatisé. SearchLiaison a tweeté : « Danny, je comprends ce que tu veux dire, tout comme j’ai apprécié le post que HouseFresh a partagé à l’origine, ainsi que ce type de commentaires de la part d’autres personnes. Je le comprends.

Je suis également tout à fait d’accord avec le fait que l’objectif est de récompenser le contenu qui correspond à nos orientations. D’après le post de HouseFresh lui-même, il semble y avoir un certain sentiment que nous nous sommes réellement améliorés au fil du temps : « D’après notre expérience, chaque déploiement de la mise à jour de l’évaluation des produits a bouleversé les choses, bénéficiant généralement aux sites et aux rédacteurs qui ont consacré du temps, des efforts et de l’argent à tester des produits avant de les recommander au monde. » Cela dit, nous devrions clairement faire davantage.

Je ne pense pas que ce soit particulièrement nouveau, car j’ai déjà dit que nos systèmes de classement ne sont pas parfaits et que je vois du contenu pour lequel nous devrions faire mieux, ainsi que du contenu que nous récompensons alors que nous ne devrions pas le faire. . Mais il ne s’agit pas non plus d’un système dans lequel un individu examine le contenu et dit « OK, c’est génial – mieux le classer » ou « OK, ce n’est pas génial, déclassez-le ».

Cela ne fonctionnerait tout simplement pas pour un moteur de recherche qui indexe des milliards de pages de contenu sur le Web. Vous avez besoin de systèmes évolutifs. Et vous devez continuer à travailler à l’amélioration de ces systèmes.

C’est ce que nous continuerons à faire. Nous sommes certainement conscients de ces préoccupations. Nous avons pris connaissance des commentaires, y compris ceux de notre récent formulaire.

J’ai personnellement parcouru chacun de ces retours et je les ai organisés afin que nos équipes puissent approfondir différents aspects. Cela s’ajoute au travail qu’ils effectuent déjà, sur la base des commentaires que nous avons déjà vus. Certains des points à retenir de la déclaration de SearchLiaison sont les suivants : 1.

Google convient que ses algorithmes devraient récompenser le contenu qui correspond à ses conseils (vraisemblablement des conseils sur les bonnes critiques, l’utilité et le spam). 2. Il a reconnu que les systèmes de classement actuels peuvent encore être améliorés en récompensant le contenu utile et en ne récompensant pas le contenu inapproprié.

3. Les systèmes de Google sont évolutifs. 4.

Google s’engage à écouter les commentaires et à travailler à l’amélioration de ses algorithmes. 5. SearchLiaison a confirmé qu’ils examinaient les commentaires et les organisaient pour une analyse plus approfondie afin d’identifier ce qui nécessite une attention particulière pour améliorer le classement.

Qu’est-ce qui prend autant de temps pour réparer Google ?

Quelqu’un d’autre a remis en question le processus de déploiement des mises à jour de Google, ce qui bouleverse ensuite les choses. C’est une bonne question car il est logique de tester une mise à jour des classements pour s’assurer que les changements améliorent la qualité des sites classés et non l’inverse. @mikefutia a tweeté : « Danny, toutes vos « améliorations du système » ne sont-elles pas entièrement testées AVANT de les déployer ? Votre équipe était sûrement au courant du bouleversement dans les SERPs que ces dernières mises à jour allaient provoquer.

Les sites de loisirs tout à fait légitimes écrits par des créateurs passionnés sont absolument DÉCIMÉS par ces mises à jour. Tous en faveur de Reddit, Pinterest, Quora, Forbes, Business Insider et autres bêtises qui gagnent à leurs dépens. Je suppose que ce que je dis, c’est que ce n’était sûrement pas une surprise.

Vous saviez que ce carnage était le résultat direct des mises à jour. Et maintenant – nous y sommes, NEUF mois plus tard – et il n’y a eu aucun cas de récupération de ces sites légitimes. En fait, la mise à jour de mars a rendu la situation 100 fois pire.

Et donc Google dit « oui, nous avons trouvé, nous y travaillons ». Mais la question est — et je pense que je parle au nom de milliers de créateurs lorsque je pose la question — « Qu’est-ce qui prend autant de temps ? » Nous savons que les évaluateurs de qualité tiers de Google examinent les résultats de recherche avant le déploiement d’une mise à jour. Mais il est clair que de nombreux créateurs, propriétaires de sites et spécialistes du marketing de recherche estiment que les résultats de recherche de Google vont dans le mauvais sens à chaque mise à jour.

La réponse de SearchLiaison est bonne car elle reconnaît que Google n’est pas parfait et qu’ils essaient activement d’améliorer les résultats de recherche. Mais cela n’aide en rien les milliers de propriétaires de sites déçus par la direction que prend l’algorithme de Google. Image en vedette par Shutterstock/ivan_kislitsin

FAQ

Qu'est-ce que le biais en intelligence artificielle ?

Le biais en intelligence artificielle réfère au fait qu'un système d'IA peut produire des résultats inattendus ou discriminatoires, influencés par les données qui lui ont été fournies. Cela peut être dû à une mauvaise collecte ou sélection de données, ainsi qu'à un manque de diversité dans ces dernières. Les biais peuvent avoir des conséquences négatives dans différents domaines tels que la finance, la santé et même la justice sociale.

Il est donc essentiel de surveiller et de corriger les biais dans les systèmes d'IA afin de garantir leur équité et leur fiabilité.

Quels sont les biais présents dans les algorithmes d'intelligence artificielle ?

Les biais présents dans les algorithmes d'intelligence artificielle peuvent être de plusieurs natures. Ils peuvent être attribués à la collecte et à l'utilisation des données qui sont biaisées, reflétant ainsi les préjugés et les stéréotypes de la société.

De plus, ils peuvent également découler de la conception même de l'algorithme, en fonction des critères et des valeurs choisies par les programmeurs. Enfin, ces biais peuvent encore être amplifiés par le manque de diversité au sein des équipes travaillant sur ces technologies.

Comment se manifestent les biais dans les systèmes d'intelligence artificielle ?

Les biais dans les systèmes d'intelligence artificielle se manifestent sous forme de discriminations ou d'inégalités face à certaines données ou groupes. Ils peuvent également être présents dans les algorithmes utilisés, conduisant à des résultats non pertinents ou injustes.

Les données utilisées pour entraîner l'IA peuvent aussi être biaisées, reflétant ainsi les préjugés existants dans la société. Enfin, l'absence de diversité et de représentativité au sein des équipes travaillant sur ces technologies peut conduire à des biais involontaires et inconscients.

Existe-t-il des biais dans l'AI de Google ?

Oui, il existe des biais dans l'IA de Google. Comme toute technologie développée par l'Homme, elle peut refléter et amplifier les préjugés déjà présents dans notre société.

Des études ont montré que certains algorithmes de Google avaient des résultats discriminatoires envers certaines minorités. Cela montre la nécessité d'une régulation et d'une prise de conscience de ces biais pour une IA plus équitable et inclusive.

Quelles sont les recherches sur le biais en intelligence artificielle ?

Les recherches sur le biais en intelligence artificielle sont de plus en plus nombreuses et variées. Des études ont été menées pour comprendre comment les algorithmes prennent des décisions et comment ils peuvent reproduire les biais humains. Les chercheurs s'intéressent également à la façon dont ces biais peuvent être détectés et éliminés des systèmes d'IA, afin de garantir une prise de décision juste et équitable.

De plus, certaines études explorent comment utiliser l'IA pour lutter contre les préjugés et promouvoir la diversité dans différents domaines tels que la santé ou le recrutement.

Categories: SEO

Alexandre Duval

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