En quelques mots
- BERT est déployé fin octobre 2019 et affecte une recherche sur dix en anglais aux États-Unis.
- Le modèle lit une requête dans les deux sens : les prépositions et les négations prennent enfin leur sens.
- Il agit sur la compréhension de la requête et les extraits optimisés, sans remplacer les autres signaux.
- Aucune optimisation dédiée : ce qui compte est d'écrire dans une langue naturelle.
Le problème que BERT résout
Prenez l'exemple que Google a lui-même publié : une recherche portant sur un voyageur brésilien souhaitant se rendre aux États-Unis en 2019. Avant BERT, le moteur ignorait largement le mot indiquant la direction du déplacement et renvoyait des résultats destinés aux Américains voulant aller au Brésil. Le sens était inversé.
C'est exactement le type d'erreur que les référenceurs constataient depuis des années sans pouvoir le nommer. Les mots grammaticaux, prépositions, négations, connecteurs, étaient traités comme du bruit. Or ce sont eux qui portent souvent le sens.
BERT lit une requête dans les deux sens simultanément, en tenant compte de ce qui précède et de ce qui suit chaque mot. D'où son nom, qui insiste sur cette bidirectionnalité. Un mot cesse d'avoir un sens fixe pour prendre un sens dans son contexte.
Où il agit, et où il n'agit pas
Deux précisions importantes, souvent perdues dans les commentaires.
BERT intervient sur la compréhension de la requête et sur la sélection des extraits optimisés. Les autres signaux de classement continuent de peser exactement comme avant : la popularité, la fraîcheur, la pertinence globale de la page.
Il concerne d'abord les requêtes longues et conversationnelles. Sur une recherche de deux mots, il y a peu à désambiguïser. Le gain se concentre sur les formulations où la structure grammaticale porte l'intention, et ces requêtes progressent avec la recherche vocale.
On n'optimise pas pour BERT, et cette fois c'est structurel
Danny Sullivan l'a dit sans détour : il n'y a rien à optimiser. La même chose avait été affirmée pour RankBrain en 2015, et le marché avait quand même produit des méthodes miracles. Cela recommencera.
La différence tient à ce que l'affirmation est ici techniquement fondée. BERT n'évalue pas votre page, il comprend la requête de l'internaute. Vous n'avez aucune prise sur ce mécanisme, hormis d'écrire dans une langue naturelle que le modèle sait interpréter.
Ce qui devient pénalisant, en revanche, c'est le contenu écrit pour les moteurs plutôt que pour les lecteurs. Une page qui empile des variantes de mots-clés sans construire de phrases claires sera moins bien comprise. C'est l'inverse exact de ce que dix ans de pratique ont installé comme réflexe.
Ce que j'en tire pour les sites internationaux
Je pilote le référencement d'un groupe de voyage présent sur des dizaines de marchés, et c'est sous cet angle que la nouvelle m'intéresse le plus.
Google indique appliquer les enseignements du modèle à d'autres langues, en commençant par les extraits optimisés. Si cela se confirme, les contenus traduits mot à mot depuis l'anglais deviendront un handicap : ils reproduisent une structure grammaticale étrangère à la langue d'arrivée, et un modèle qui lit la grammaire le percevra.
Ma conviction : les sites ayant fait rédiger localement plutôt que traduire vont creuser l'écart sans avoir rien changé.
Ce que je surveillerais dans les mois qui viennent
Regardez vos requêtes de plus de cinq mots dans la Search Console, et comparez leur position moyenne avant et après fin octobre. Le mouvement se produira là, s'il se produit.
Regardez aussi vos extraits optimisés. C'est le format le plus directement touché, et le plus volatil.
Acceptez enfin une idée inconfortable : nous entrons dans une période où une part croissante du fonctionnement du moteur échappe à l'analyse. On peut le déplorer, ou en tirer la conclusion pratique, qui consiste à écrire pour être compris plutôt que pour être classé.