Comment Google crée des tableaux de connaissances et comment ils fonctionnent ?

Pourquoi vous devez inclure le Knowledge Graph dans votre stratégie de référencement ?

Les SERP de Google ont connu une augmentation des panneaux de connaissances au fil des ans. Les résultats de recherche classiques (également connus sous le nom de « 10 liens bleus ») sont maintenant plus compétitifs pour attirer l’attention des chercheurs.

Peut-être devrions-nous les appeler les « questionneurs ». Parce que les requêtes de recherche sont souvent des questions implicitement formulées qui nécessitent une réponse.

Google souhaite utiliser les fonctionnalités SERPs pour répondre directement aux questions. Ces fonctionnalités donnent un aperçu du Knowledge Graph, ou y sont directement ou partiellement associées.

Cet article décrit comment Google crée des tableaux de connaissances et comment ils fonctionnent.

Qu’est-ce qu’un panneau de connaissances?

De nombreuses requêtes de recherche impliquent des entités. C’est pourquoi vous verrez différents types de boîtes dans les SERP pour diverses requêtes de recherche.

Google fournira le panneau de connaissances dès qu’il reconnaîtra la requête. Il peut également être appelé une entitybox et est livré à presque tous les types d’entités.

Un panneau de connaissances ne peut pas être fourni pour toutes les entités du même type. Le Knowledge Graph doit contenir l’entité.

Les référenceurs doivent décider quelles entités ils souhaitent inclure dans google Knowledge Graph. Google indique que seules les entités nommées à partir des types d’entités suivants sont principalement incluses dans le Knowledge Graph.

  • Livres et séries de livres
  • Établissements d’enseignement, gouvernement, commerces de proximité et entreprises
  • Épreuves
  • Films et séries de films
  • Albums et groupes de musique
  • Gens
  • Emplacements
  • Équipes sportives
  • Séries télévisées
  • Jeux vidéo et séries
  • Sites Web et domaines

Toutes les entités de ces classes ne peuvent pas être associées aux panneaux de connaissances présentés dans les SERP. Ces entités doivent avoir une certaine pertinence sociale et une certaine autorité dans leurs domaines respectifs.

Vous pouvez reconnaître le panneau de connaissances classique en cliquant sur le bouton de partage en haut du panneau.

Qu’est-ce qu’un panneau de connaissances?

Les panneaux de connaissances ne doivent pas être confondus avec les boîtes d’affaires. Ces panneaux ne sont pas basés sur le Knowledge Graph mais sur une entrée de Google Business. Il n’est pas clair si les données de Google Business sont incluses dans le Knowledge Graph, mais c’est possible.

Google utilise différents modèles pour créer le panneau de connaissances. Les espaces réservés utilisés dans le panneau de connaissances pour le contenu changent en fonction du type d’entité ou d’entité recherchée. Ces espaces réservés sont déterminés par les attributs standard de chaque type d’entité.

Google utilise cette méthode pour déterminer la pertinence d’une entité qui servira de panneau de connaissances.

Google n’a pas fait de déclarations concrètes ni les critères que Google utilise pour évaluer la pertinence.

Wikipédia est une entité de preuve qui joue un rôle important. Une entrée Wikipédia est le meilleur moyen d’être reconnu par une entité.

Google peut utiliser des données semi-structurées provenant d’autres plateformes, comme Soundcloud, pour identifier les entités. Ce hack a été démontré par le hack pour « SEO services India ».

Il est clair que SoundCloud était la source de la détection de l’entité. Des sites Web comme SoundCloud et Wikipedia présentent les informations dans un format cohérent. Cela permet d’extraire facilement des informations à partir de sites Web sans avoir besoin de marquer.

Quelle est la méthode de Google pour créer un panneau de connaissances pour les utilisateurs ?

Avec l’introduction du Knowledge Graph, 2012, les panels de connaissances ont été présentés pour la première fois dans les SERP.

La méthode de base et l’objectif des panneaux de connaissances sont décrits dans les résultats de la recherche de brevets Google. Voici les objectifs des moteurs de recherche pour les utilisateurs:

Les panneaux de connaissances peuvent améliorer l’expérience de recherche des utilisateurs, en particulier pour les requêtes destinées à l’apprentissage, à la navigation et à la découverte. Le panneau de connaissances fournit des informations de base, des informations récapitulatives et des informations sur les entités référencées dans les requêtes de recherche. Les panneaux de connaissances sont en mesure d’aider les utilisateurs à trouver du contenu connexe de manière transparente et naturelle. Les panneaux de connaissances sont en mesure de fournir un nouveau contenu que les utilisateurs n’auraient peut-être pas trouvé autrement en n’ayant pas à sélectionner plusieurs résultats de recherche. Les panneaux de connaissances peuvent aider les utilisateurs à trouver des informations plus rapidement que s’ils devaient cliquer sur plusieurs résultats de recherche.

Voici un exemple du brevet qui décrit la méthode de livraison des panneaux de connaissances.

« Méthodes et systèmes pour fournir des résultats de recherche avec des panneaux de connaissances, y compris des programmes informatiques stockés sur un support de stockage informatique. Un aspect d’une méthode consiste à obtenir des résultats de recherche qui répondent à une requête. La requête fait référence à une entité factuelle. La requête identifie le contenu à afficher dans un panneau de connaissances. Le contenu contient au moins un élément de contenu d’une première ressource et au plus un deuxième élément de contenu d’une deuxième source. Les données sont utilisées pour afficher les résultats de la recherche ainsi que le panneau de connaissances. Le panneau de connaissances affiche le contenu identifié à côté d’au moins une partie des résultats de recherche.

Ces étapes résument les fonctionnalités de base de la fourniture de panneaux de connaissances :

  1. Requête de recherche : Identification d’une ou plusieurs entités pertinentes
  2. Identification des sources pertinentes pour les principaux
  3. Résultats de recherche pertinents pour la requête créée
  4. Vérifiez que la requête de recherche fait référence à la page principale.
  5. détermination du type d’entité pour l’entité principale
  6. Sélection d’un modèle de panneau de connaissances correspondant au type d’entité
  7. Identification des éléments de contenu pertinents qui se rapportent à l’entité principale à partir d’une source fiable et pertinente
  8. Déterminez un autre élément de contenu provenant d’une autre source.
  9. Remplissez les espaces réservés du modèle de panneau de connaissances sélectionné à l’aide des éléments de contenu sélectionnés.
  10. Page de résultats de recherche qui combine les résultats de recherche avec le panneau de connaissances

Il est passionnant de voir que chaque type d’entité possède son propre modèle de panneau de connaissances et les espaces réservés correspondants.

Sous le nom de l’entité, le type d’entité est indiqué par un panneau de connaissances. Le contenu est défini dans le panneau de connaissances en fonction des attributs standard affectés à chaque type d’entité et des valeurs disponibles pour ces attributs.

Quelle est la méthode de Google pour créer un panneau de connaissances pour les utilisateurs ?

Exemple de type d’entité « rappeur canadien » selon le panneau de connaissances du musicien Drake

Comment Google crée-t-il des images pour son panneau de connaissances ?

En ce qui concerne la question de savoir quelles images seront sélectionnées pour le panel de connaissances? J’ai examiné certains brevets Google au cours des dernières années.

Une sélection d’images représentatives

Ce brevet décrit comment Google pourrait choisir des images représentatives pour les entités de type « personne » à inclure dans le panel de connaissances pertinent.

Voici les étapes :

  1. Une sélection d’images est disponible.
  2. La similitude est la clé du clustering
  3. Trouver les clusters les plus populaires
  4. Vérifiez si l’image est un portrait.
  5. Score de portrait Assigna
  6. Choisissez la meilleure image représentative
  7. Dans le panneau de connaissances, affichez l’image

En fonction de la distance à l’entité et du rapport d’aspect, la sélection des images et le regroupement en catégories sont déterminés. Les techniques d’apprentissage automatique seront probablement utilisées. La recherche d’images nous donne une idée des catégories possibles.

Comment Google crée-t-il des images pour son panneau de connaissances ?

Procédé et système d’association d’entités sémantiques d’images

Un autre brevet de Google concerne les images et les entités. Il décrit comment Google Images pourrait combiner des images pour la présélection sémantique.

« Un système et une méthode mis en œuvre par ordinateur pour associer des images et des entités sémantiques, et fournir des résultats de recherche qui utilisent les entités sémantiques. Une base de données d’images source est une collection d’une ou plusieurs images sources associées à une ou plusieurs étiquettes d’images. Un ou plusieurs documents peuvent être générés par un ordinateur qui contient les étiquettes des images. Une analyse peut être effectuée sur un ou plusieurs documents pour identifier les images sources et les associer à des entités sémantiques. Les résultats de la recherche peuvent être fournis à l’aide des entités sémantiques. Lorsqu’une requête de recherche est envoyée à des images cibles, l’image cible peut être comparée aux images sources afin d’identifier des images similaires. Pour déterminer l’entité sémantique de l’image cible, les entités sémantiques associées aux images similaires peuvent être utilisées. Pour fournir des résultats de recherche pour l’image cible, l’entité sémantique peut être utilisée.

Les images sont identifiées par des attributs dans ce brevet. Les images peuvent être affectées à des entités spécifiques à l’aide de ces attributs. La reconnaissance d’image de l’image initiale est utilisée pour identifier ces attributs. Des attributs supplémentaires peuvent être ajoutés en utilisant des images similaires ou des entités similaires, probablement d’un type similaire. C’est ainsi que le sens émerge d’une image.

Ces brevets décrivent certaines façons dont Google pourrait choisir des images à utiliser dans les panneaux de connaissances. Mon opinion est que la source d’une image est tout aussi importante. Google choisira la meilleure image pour une entité à utiliser dans son panneau de connaissances, puis l’utilisera.

Wikidata et Wikimedia sont des sources populaires pour les images de personnes. Il n’est pas clair si le classement de recherche d’images est en corrélation avec les sélections d’images pour le panneau de connaissances.

Pourquoi l’influence du Knowledge Graph augmente rapidement ?

Avec l’influence croissante des fonctionnalités SERP, il en va de même pour l’influence du Knowledge Graph sur les résultats de recherche. La pertinence et l’attention portée aux liens bleus classiques diminuent.

Le Knowledge Graph est au cœur des entités et aura un impact plus important sur les SERP.

Les fonctionnalités de recherche vocale telles que les extraits en vedette ou les panneaux de connaissances jouent un rôle important dans les SERP.

Vous pouvez déjà voir les changements dans les SERP causés par la mise à jour MUM. En outre, vous pouvez voir l’importance croissante de la recherche basée sur l’entité.

C’est pourquoi les référenceurs ne devraient pas considérer ce sujet comme un « bon à avoir ».

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