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D’après cet article du blog officiel de Google, Google Suggest commence à être mis en place sur google.com (seulement pour les recherches en anglais pour le moment). Je me suis bien sûr empressé d’aller le tester mais malheureusement, rien ne se passait. Alors je suis allé directement sur Google Labs pour essayer l’engin.

Suggest c’est quoi ?

C’est un outil qui intervient lorsque l’on tape notre recherche, il nous propose de nous aider à la terminer. Comment ? en nous “suggérant” des intitulés de recherche. Les intitulés proposés sont accompagnés par leur nombre de résultats, qui ne semble pourtant pas déterminer la position de la proposition.

Suggest ça sert à quoi ?

Et bien, c’est censé :

• Nous aider à mieux chercher
• Corriger nos fautes d’orthographe
• Affiner nos recherches
• Nous faire gagner du temps

Comment devient on premier sur Suggest ?

Vous pensez bien que c’est important de savoir comment ça marche pour le monde du référencement… j’avoue que je n’en sais rien du tout, Google n’a bien sûr pas communiqué là dessus, cependant, j’ai fait ma petite enquête rapidement.

J’ai tout simplement tapé certaines “lettres stratégiques” de l’alphabet… et comme par hasard, les résultats ne m’ont pas étonné :

• a : amazon
• b : bebo
• e : ebay
• f : facebook (on note la très jolie place de firefox qui est deuxième)
• g : gmail (google sur le podium avec google maps et google earth en deuxième et troisième positions)
• h : hotmail
• i : ikea
• m : myspace
• u : utube ! (je me suis demandé ce que c’était et en fait on a youtube qui sort en premier… ah ces américains et leurs abréviations)
• w : wikipedia
• y : youtube (devant yahoo)

J’en déduis donc que cet algorithme est basé sur le principe de trust, un peu comme tout avec Google, on mets en avant les sites de confiance, ceux qui sont les plus sollicités par les internautes, ou alors les plus gros volumes de recherche récents (les hot trends ou tendances chaudes) puisqu’on constate que pour la lettre “o”, c’est le mot “olympics” qui sort en premier.

Suggest, c’est bon pour nous ?

• Pour les utilisateurs ?

Oui surement, ça fait gagner du temps, ça nous apprend le français (l’anglais pour le moment) et quand on tombe sur une requête que Suggest ne connait pas on se demande si c’est bien prudent (je rigole mais bon qu’est ce que ça donnera dans 10 ans ?).

• Pour les professionnels? oui et non.

Oui parce que c’est mieux pour l’utilisateur et parce que ça augmentera surement le volume des recherches qualifiées (gain de temps et requête précise = plus de recherches ciblées) et parce que si ça fonctionne bien, il n’y aura plus de fautes d’orthographes, plus d’oubli d’accents, plus de déclinaisons infinies de requêtes sur excel pour Adwords…

Non, parce qu’il va falloir réfléchir et faire des tests avant de lancer des campagnes de liens sponsorisés et également parce que les requêtes suggérées risquent d’être ultra concurrentielles.

Google continue petit à petit à nous rendre dépendant de son moteur de recherche, je pense que Suggest va connaître un franc succès auprès des utilisateurs. Côté professionnels, il va falloir se lever les manches en pré production pour analyser, comprendre et agir en conséquence (mais bon certains outils viennent de sortir pour analyser les volumes de recherche non ?).

Et vous, vous l’activerez Google Suggest ?

Lors de tests sur le nouvel outil de Google, j’ai remarqué qu’il existait au moins un bug.

Choisissons une requête : “référencement” par exemple et comparons les recherches effectuées sur ce mot clé en France en 2005 et en 2007.

Ci dessous, les résultats de l’analyse :

On remarque que les résultats sont identiques, seules les données de la première date entrée sont les bonnes. Dans notre exemple, ce sont les résultats relatifs à la requête “référencement” en France en 2007 qui sont affichés, même si l’on sélectionne l’année 2005 dans la liste déroulante à côté de “regional interest”.

Ce bug s’applique à toutes les comparaisons de volumes de recherche par période pour une requête donnée dans l’écran “map” sur les “region” ou “subregion”.

Par contre les données pour les villes sont exactes (sélectionnez “city” en haut à droite de la map). Ne blâmons pas l’ami Google trop vite car Insights est en beta actuellement.

Si vous n’avez rien compris à cet article, que vous êtes déconnecté de la planète web depuis le 6 août, je vous conseille ce petit article de présentation d’Insights for search.

Dire que même certains des meilleurs développeurs du monde commetent des erreurs parfois…

De nos jours, l’optimisation des images est de plus en plus importante lorsque l’on parle SEO.

Pourquoi optimiser ses images pour le référencement ?

• Une image, c’est du contenu alternatif.
• Ça apparaît dans des moteurs de recherche verticaux (moteurs spécialisés dans un type de contenu : images, vidéo, maps…) tels que Google images.
• C’est un impact visuel fort pour les utilisateurs/visiteurs/clients
• Ça peut apparaître en recherche universelle (j’en parle dans mon article sur Google Image Labeler)
• Il faut penser au visual rank !

Visual rank ?

Le visual rank, c’est l’équivalent du page rank pour les images. L’ami Google ne l’a pas encore mis en place mais a clairement annoncé qu’il travaillait dessus. Si le poids de cet indicateur est aussi important que celui du PR, il ne faudra pas le négliger; alors pourquoi ne pas préparer ses contenus tout de suite.

Les règles de base d’optimisation des images pour le référencement :

• Placer l’image dans une balise <img> en html. Cela peut paraître bête mais certains utilisent  le css pour afficher leurs images dans des <div>, évidemment, ce genre de contenu n’est pas crawlé.
• Utiliser l’attribut “alt” de la balise <img> pour insérer du contenu alternatif (contenu qui n’est pas affiché dans le navigateur) et si possible y insérer des mots-clés (Attention tout de même à ne pas en abuser). L’attribut “alt” doit contenir une brève description de l’image elle même et non du site ou du contenu de l’article où elle apparait.
• Vérifier que l’image est en rapport avec le contenu de la page dans laquelle elle apparaît. Cela n’est pas forcément obligatoire mais c’est mieux, ça permet d’homogénéiser les mots-clés. Une image qui apparait au milieu d’un contenu en rapport direct avec elle sera surement mieux positionnée.
• Nommer son image de manière pertinente. Un nom tel que img007989.jpg n’est pas optimal, c’est une donnée qui apparaît dans l’url de l’image, c’est donc sûrement crawlé et pris en compte.
• Héberger l’image sur le même domaine que le contenu dans lequel elle apparaît. Une image hébergée en externe, ça prend moins de place, ça pourrait apporter du trafic (je pense à l’externalisation sur Flickr par exemple) mais ça ressort moins bien qu’une image placée dans le même domaine que l’article en termes de référencement sur les moteurs de recherche verticaux.
• Placer les fichiers d’image dans un même dossier pour une url claire et simple du type www.nomdedomaine.com/img/nomdelimage.jpg. Je ne suis pas certain que google crawl les dossiers d’image mais je le pense. On ne sait jamais, peut être qu’il existe des bots spécialisés dans la recherche verticale qui cherchent ce genre de dossiers de médias exclusivement, il existe bien des bots spécialisés dans l’indexation des flux rss… à méditer donc.

Un exemple d’optimisation d’image perso :

Récemment je me suis intéressé aux données Google Analytics d’un petit blog que j’avais mis en ligne il y a 6 mois et qui contient quelques articles. Je ne publie plus dessus depuis quelques mois, je m’attendais donc à avoir entre 0 et 1 visite par jour. A mon grand étonnement, ce blog génère un bon nombre de visites par jours grâce à… une image!

L’image en question est le logo de Deezer, elle est présente en quatrième position sur la requête “Deezer” sur Google images France, deuxième sur “Logo Deezer” sur Google images France et première sur les requêtes “logo deezer” et “deezer logo” sur Google images US.

Résultat sur Google images :

• On remarque que l’alt de l’image apparaît (”Logo du site Deezer”), sa taille, son poids, et le domaine sur lequel elle apparaît (pas forcément celui sur lequel elle est hébergée).

Résultat lorsque l’on clic dessus :

• L’url d’hébergement et donc le nom de l’image apparaissent.

N’hésitez pas à réagir, surtout si vous avez d’autres tuyaux !

Ce soir en allant tester un peu le moteur de recherche de blogs Twingly, je suis tombé sur une page d’erreur 500 très intéressante. On parle souvent d’optimisation des pages 404 mais très rarement des pages 500, et bien c’est chose faite. Félicitons nos amis suédois de chez Twingly pour nous avoir ouvert les yeux et dédions nos pages 500 à Google comme il se doit.

Au passage, leur page 404 est similaire.

Ce matin en utilisant Google images version américain (via google.com) , je suis tombé complètement par hasard sur ce “jeu” Google. Ne vous inquiétez pas, le géant américain de la recherche en ligne ne se lance pas encore dans le jeu vidéo (même si Google Lively a été annoncé récemment), mais dans un petit jeu qui pourrait lui être très utile.

Google Image et sa pertinence douteuse :

Je n’apprends à personne que la pertinence actuelle de la recherche verticale par Google image est loin d’être optimale. Un petit exemple néanmoins pour les plus sceptiques :

L’importance de la recherche universelle :

Aujourd’hui avec le développement de la recherche universelle (réunir les résultats de google images, youtube, google actu etc. dans les pages de recherche générales du moteur) et le boum des recherches verticales (images, vidéos, maps, actualités, blogs) il est important pour le plus gros moteur de recherche de la planète de corriger cela. L’optimisation des contenus multimédia des sites Internet se développe car la recherche universelle ouvre de nouvelles perspectives stratégiques en termes de visibilité (l’impact visuel par exemple…).

Human Labor ou comment utiliser l’homme pour améliorer sa pertinence :

Google image labeler est donc un jeu qui consiste à donner des labels (des courtes descriptions) à des images qui défilent en un temps limité. Petite particularité, lorsque l’on joue, c’est avec un autre internaute. Je pense que vous aurez compris le principe : c’est très simple, plutôt que de développer un algorithme compliqué qui détermine la pertinence d’une image en rapport avec une requête, pourquoi ne pas utiliser deux humains et se dire que si les deux sont d’accord (labels identiques), la description est forcément pertinente… malin l’ami Google! Il y a même un classement des meilleurs contributeurs.

A vous de jouer : Google Image Labeler