Définition de
l'algorithme Colibri

Définition de la mise à jour Colibri

​

L’algorithme Colibri (Hummingbird in English, dude !) est une mise à jour majeure lancée par Google en septembre 2013, dont le but principal est d'améliorer la compréhension du langage naturel et des intentions de recherche des utilisateurs.

​

Contrairement à d'autres mises à jour comme Panda ou Pingouin, qui se greffaient à l'algorithme existant, Colibri a constitué une reconstruction complète de l'algorithme de recherche. Il a permis à Google d’analyser les requêtes non plus simplement mot par mot, mais dans leur ensemble sémantique, en tenant compte du contexte, des synonymes, de la reformulation et des intentions derrière les mots. Cet algo marque ainsi un tournant vers un moteur de recherche plus intelligent et conversationnel, capable de mieux comprendre des requêtes longues et des questions formulées en langage courant.

 

Côté SEO, l'arrivée de ce petit oiseau dans l'algorithme a créé un grand chamboulement. Avant, on se concentrait beaucoup sur l'insertion de mots-clés exacts dans les contenus. Avec Colibri, l'accent a été mis sur la sémantique. Cela signifie que :

• Il faut désormais créer des contenus qui répondent en profondeur aux questions des utilisateurs, et non plus insérer des mots-clés à la pelle (bye bye keyword stuffing)

• Il est devenu essentiel de comprendre les questions latentes et les besoins implicites des internautes pour y apporter des réponses complètes

• L'utilisation de synonymes, d'un vocabulaire riche, de mots de liaison et la création d'un contenu axé sur le langage naturel sont valorisés par l'algorithme

​

Caractéristiques principales ​

​

Colibri repose sur l’analyse sémantique des requêtes et cherche à comprendre le sens global, pour proposer les résultats les plus pertinents.

​​

Compréhension globale de la requête

Colibri agit comme un cerveau humain capable de comprendre une phrase dans son ensemble. Il ne se contente pas d’analyser chaque mot séparément, mais saisit le sens général, comme lorsqu’on lit une question entière pour y répondre avec justesse.​

​

Par exemple, si un utilisateur tape : "Quel est le meilleur endroit pour boire un café à Dijon ?", Colibri comprend que la demande vise un lieu populaire et bien noté, dans une ville précise, et qu’il s’agit d’un besoin local et immédiat. Avant Colibri, l’algorithme aurait pu privilégier des pages contenant le mot “café” ou juste "Dijon", même si elles ne répondaient pas réellement à l’intention de recherche.​

​

Décryptage de l'intention de recherche

C'est l'une des pierres angulaires de Colibri. L'algorithme cherche à définir l'intention de recherche cachée derrière les mots de l'utilisateur, ce qui a marqué un grand pas vers un moteur de recherche plus intuitif et utile, qui répond précisément aux besoins des individus. 

​

Intégration du langage naturel

Ce tout petit oiseau est comme une personne à qui l’on parle normalement. Il comprend les formulations naturelles, les questions complètes, les tournures orales. Cela le rend particulièrement adapté aux recherches vocales ou aux requêtes longue traine (très ciblées, qui comportent plusieurs mots).

​

Prise en compte des équivalences sémantiques 

Colibri comprend que “acheter des baskets pas chères” peut vouloir dire la même chose que “trouver des chaussures de sport à petit prix”. Il fait des liens entre les formulations et propose des résultats pertinents même si les mots exacts ne sont pas présents.

​

Contextualisation de la requête

Imagine un moteur de recherche qui, au lieu de répondre à ta requête par mots-clé, te propose les résultats les plus utiles selon le contexte de ta demande, comme un libraire qui ne se contente pas du titre du bouquin que tu demandes, mais te recommande un livre en lien avec ce que tu cherches. Et bien ici, ce libraire est un robot, il fait cuicui avec une voix métallique et son nom est Google Hummingbird.​​

​

Valorisation des contenus de fond, bien rédigés

C'est une conséquence logique des points d'amélioration cités précédemment. Puisque Colibri comprend mieux l'intention de recherche, le sens global d'une expression et le langage conversationnel, il favorise naturellement les contenus qui répondent de manière complète, riche et nuancée aux questions des utilisateurs. Un contenu bien rédigé et approfondi a plus de chances de correspondre à diverses reformulations et d'être considéré comme pertinent.​​​

​

Les évolutions de Colibri

Colibri a été une révolution dans la compréhension du langage et de la sémantique. Cet algorithme fondamental a créé des bases que sont venues exploiter plusieurs algorithmes depuis 2013. 

​

Rankbrain en 2015

 

RankBrain, l'un des premiers algorithmes dotés d'IA, est venu renforcer Colibri en intégrant l’apprentissage automatique. Il aide à interpréter des requêtes nouvelles ou complexes en les reliant à des concepts connus, sans remplacer Colibri, mais en enrichissant ses capacités.

 

BERT en 2019

​

BERT améliore encore la compréhension des requêtes en analysant les relations entre les mots d’une phrase dans les deux sens (avant et après). Il permet de mieux saisir les nuances du langage, comme la différence entre des homonymes ou des formulations ambiguës.

 

MUM en 2021

MUM représente un saut technologique majeur. Il comprend les informations à travers plusieurs formats (texte, image, vidéo) et plusieurs langues. Il est capable de répondre à des requêtes très complexes en s’appuyant sur une intelligence artificielle encore plus avancée.

 

On peut voir ça comme une pyramide : Colibri est la base solide, et au-dessus de celle-ci, se sont greffées des couches d'intelligence artificielle de plus en plus avancées (RankBrain, BERT, MUM) qui affinent et étendent les compétences de compréhension initiées par Colibri. Il y a fort à parier que dans les mois et années à venir, de nouvelles couches d'intelligence vont venir s'ajouter à Hummingbird pour créer une méga pyramide d'intelligibilité sémantique, option IA. 

​

Comment optimiser son site pour plaire à Colibri  ?

Pour s'envoler vers les premières places de résultat Google en faisant plaisir à Colibri, il est crucial de bâtir une vraie stratégie de contenu. Un bon référenceur ou une bonne référenceuse SEO vous donnera les conseils suivants :  

• Travailler l’intention de recherche : comprendre ce que cherche réellement l’internaute

• Rédiger de manière naturelle, en utilisant des expressions variées, des synonymes et un vocabulaire riche

• Structurer tes contenus de façon claire, avec des titres et des sous-titres (coucou les balises H1 et H2), des paragraphes courts et des listes pour faciliter la lecture

• Répondre aux questions des internautes, notamment à travers les FAQ, les guides pratiques ou les contenus de type “comment faire” (et en utilisant les données structurées spécifiques, c'est encore mieux)

• Optimiser tes pages pour la recherche conversationnelle, en intégrant des formulations en langage naturel, des questions et des requêtes complètes

• Développer la crédibilité, l'expertise, l'autorité et la fiabilité de ton site avec des mentions, des sources citées et de la réassurance : le fameux sigle E-E-A-T que tous les SEO ont à la bouche (dont moi). 

• Optimiser l'expérience utilisateur (UX) : rapidité de chargement, stabilité visuelle des blocs, fonctionnalités pertinentes, navigation fluide, etc. 

​

Colibri a marqué un virage clair de Google vers une meilleure expérience utilisateur. L'objectif n'est plus seulement de trouver des contenus contenant certains mots, mais de résoudre un problème ou de répondre précisément à une question de l'utilisateur. D'ailleurs, dans la sphère SEO, nombreux sont ceux qui parlent désormais de SXO (Search eXperience Optimisation) et de AEO (Answer Engine Optimisation). Et oui, en webmarketing, on adore les acronymes, les sigles et les nouveaux mots qui font expert, alors qu'en fait notre métier, c'est surtout du bon sens et de la logique. 

​

En fin de compte, si tu produis un contenu qui plait à tes utilisateurs, il y a de grandes chances que celui-ci plaise à Colibri et à Google, car l'objectif du moteur de recherche, c'est avant tout de se calquer sur le comportement des internautes et de créer des mises à jour qui collent à leurs besoins et leurs attentes.