Présentation de Philippe Yonnet, DG de Search Foresight, au SEO Camp Day de Nice le 13 février 2015.

1. Agence Conseil en stratégie digitale
SEO, CRO, Inbound Marketing, Analytics
Philippe YONNET
Agence Search Foresight – Groupe My Media
13 février 2015
Le futur des moteurs de recherche

2. / PHILIPPE YONNET – DIRECTEUR ASSOCIE SF
L’ORATEUR
Philippe YONNET, 48 ans, a aujourd’hui douze années d’expérience en référencement
naturel.
• Il a conseillé plus d’une centaine de sites, dont un grand nombre de sites à forte
audience (Pages Jaunes, Rue du Commerce, Pixmania, Dailymotion, AuFeminin,
LeGuide, Twenga, Allociné, Ebay, Nokia, Fnac, SFR, Facebook, La Redoute…)
• Il a été notamment Directeur métier puis Directeur Général Adjoint d’Aposition-
Isobar de 2007 à 2010. Il est ensuite revenu chez l'annonceur, pour travailler à
Londres et New-York pendant deux ans, en tant que Directeur SEO International
de Vivastreet, puis en tant que Directeur SEO International et Directeur
Merchandising du comparateur de prix Twenga.
• Philippe YONNET est le fondateur de l’association SEO Camp, qui regroupe les
professionnels du référencement des pays francophones.
 Il est un contributeur régulier de la lettre professionnelle d’Abondance, et a
contribué à plusieurs chapitres du livre « réussir son référencement » chez
Eyrolles
 Il a fondé le principal évènement sur le référencement en France, les SEO
Camp’us
 Il a créé la certification CESEO, qui valide les connaissances des experts
en SEO

4. Les nouveaux challenges pour les
outils de recherche
4

5. La montée en puissance
des usages mobiles
5

6. / Le temps passé sur mobile dépasse le temps sur desktop !
Les usages mobiles
 La prédiction s’est réalisée

7. / Google
- 7 -
Vers un algorithme spécifique pour le
mobile?
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8. Chercher sur un mobile demande un changement
d’interface

9. La solution : les interfaces vocales

10. La recherche vocale

11. - 11 -
Le challenge du « multi écran »
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Agence Conseil en Stratégie Digitale

12. - 12 -
Sur quel outil chercher ???
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13. Le search face à l’internet
des objets
13

14. / Nouvelles interfaces de recherches
- 14 -
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en Stratégie Digitale
Les nouveaux objets connectés

15. Les volumétries de données à
traiter
15

16. / Trop d’informations sont dans le « web profond »
16
Beaucoup de pages restent à indexer
 Ou dans le « dark web »

17. 17
Le volume de données à traiter
augmente sans arrêt
 8 Zettaoctes = 8 x 10^21 !

18. Le « temps réel »
- 18 -
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19. 19

20. / la bataille du temps réel
- 20 -
Twitter vs Google
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21. - 21 -
Restituer une information « fraîche »
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22. Et fournir des réponses de
plus en plus pertinentes
22

23. Comprendre
l’intention derrière la
requête
- 23 -
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24. - 24 -
Les grands types de requêtes
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25. 25
La détection de l’intention

26. 26
Comprendre l’intention derrière la
requête

27. - 27 -
L’algo s’adapte au type de requête
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L’analyse des sessions de requête
permet d’identifier le type de
réponses attendu
 Ex : QDF (query deserves
freshness) ou QDD (query
deserves diversity)
 Requêtes géolocalisées par
défaut
 Requêtes appelant des « one
boxes »

28. Les progrès de Google en traitement
sémantique
28

29. Google a bien évolué en 15 ans

30. Du mot au sens
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31. / Indexation des groupes de mots clés
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Du mot clé au syntagme
 Président des USA
 Canard boiteux
 Rez de chaussée

32. / Requêtes et documents ont des contenus ambigus
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Problème : les mots sont ambigus

33. / Google dispose de plus en plus d’infos
33
Désambiguiser : le contexte
 Historique &
personnalisation
 Géolocalisation
 Accès aux données
personnelles
 Mails
 Agenda

34. / Reconnaître la bonne entité est un défi
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Application chez Google
 Ice Cube est une personne, ce n’est pas qu’un glaçon !
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35. Vers le moteur de réponses
- 35 -
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36. L’indexation des entités
nommées, des faits, et des
relations
36

37. De l’IR à l’IE
 Information retrieval :
– Recherche d’information à l’aide d’un moteur de recherche
classique
 « Information extraction »
– Reconnaissance d’entités nommées
– Identification des coréférences (ONU=Organisation des
Nations Unies)
– Extraction de relations
– Extraction d’évènements
– Extraction de terminologies…

38. Reconnaissance des entités nommées
 La reconnaissance d'entités nommées est une sous-
tâche de l'activité d'extraction d'information dans
des documents
 Elle consiste à rechercher des objets textuels (c'est-à-
dire un mot, ou un groupe de mots) catégorisables
dans des classes telles que noms de personnes, noms
d'organisations ou d'entreprises, noms de lieux,
quantités, distances, valeurs, dates, etc.

39. Exemple : OpenCalais (Reuters)

40. Extraction de faits et de relations

41. Structuration de données non structurées

42. Revminer : open information extraction

43. Index d’entités, de faits et de
relations
43

44. / L’ère de l’extraction d’informations (IE vs IR)
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en Stratégie Digitale
Le « Knowledge Graph »
 500 millions d’entités, 3,5 milliards de « faits », 35000 types de relations différentes

45. / Les réponses sur les requêtes de santé
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Dernière évolution
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46. - 46 -
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en Stratégie Digitale
Vers le « Knowledge Vault »

47. Du mot clé au concept
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48. / Concept ? De quoi parle t’on ?
L’indexation des concepts
 Un concept est une information sur un objet du monde réel formée de
l'association avec d'autres informations.
 Un concept est une représentation générale et abstraite de la réalité d'un objet,
d'une situation ou d'un phénomène.

49. HUMMINGBIRD

50. / Comprendre la question permet de révolutionner la pertinence
La fin du paradigme du mot clé ?
“acid reflux prescription” renvoyait sur cette page
:
 http://www.drugs.com/condition/gastroesop
hageal-reflux-disease.html pas très utile pour
déterminer le meilleur médicament, et
maintenant sur une autre page plus proche
de la réponse à la question implicite présente
dans les mots clés
http://www.mayoclinic.com/health/gerd/DS0
0967/DSECTION=treatments-and-drugs
“pay your bills through citizens bank and trust
bank” renvoie maintenant la bonne page de
Citizens Bank, au lieu de la home.
“pizza hut calories per slice” : renvoie la page de
pizza hut sur la question, et non plus cette page
: http://www.fatsecret.com/calories-
nutrition/pizza-hut
L’impact sur le SEO demandera d’abord que la
part des requêtes en langage naturel croisse de
manière sensible…

51. La recherche conversationnelle
- 51 -
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52. La recherche conversationnelle
/ résolution des coréférences

53. La recherche conversationnelle

54. La recherche conversationnelle

55. La recherche conversationnelle

56. La recherche conversationnelle

57. L’approche prédictive de la
recherche
57

58. / Vers un « moteur de réponses » prédictif
Google Now
 Google essaye de vous répondre… avant que vous ayez cherché !

59. Et demain ?
59

60. 60
La réalité augmentée pour interface

61. - 61 -
La recherche dans tous les objets
connectés
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62. 62
L’assistant numérique universel

63. / des progrès lents mais constants !
- 63 -
Le traitement du langage naturel
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64. - 64 -
Comprendre les images
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65. / reconnaître des personnes
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Comprendre les images
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66. / reconnaître des monuments
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Comprendre les images
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67. / lire des textes (OCR sous stéroïdes)
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Comprendre les images
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68. - 68 -
Indexer les infos cachées dans les videos
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69. - 69 -
Et un peu plus d’intelligence artificielle ?
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70. 70
Merci !

71. www.search-foresight.com
Spécialiste de
l’accompagnement
stratégique en SEO