Google utilise-t-il l'analyse des sentiments pour classer les pages Web?

De nombreux référenceurs pensent que le sentiment d'une page Web peut influencer le classement d'une page par Google. Si toutes les pages classées dans les pages de résultats des moteurs de recherche (SERP) ont un sentiment positif, elles pensent que votre page ne pourra pas se classer si elle contient des sentiments négatifs.

Les preuves et les faits sont là pour montrer où la recherche de Google se concentre en termes d'analyse des sentiments.

J'ai demandé à Bill Slawski ( @ bill_slawski ), un expert en brevets liés à Google, ce qu'il pensait de la théorie du référencement naturel selon laquelle Google utilise l'analyse des sentiments pour classer les pages Web.

«Le sentiment est comme une saveur, comme la vanille ou le chocolat. Il ne reflète pas le gain d'informations potentiel qu'un article pourrait apporter.

Le gain d'informations peut être compris en utilisant le traitement PNL pour extraire les entités et les connaissances à leur sujet, et cela peut conduire à une détermination du gain d'informations.

Le sentiment est une valeur qui ne reflète pas nécessairement la quantité d'informations qu'un article peut apporter à un sujet.

Un sentiment positif ou négatif ne reflète pas la quantité de connaissances présentes et ajoutées à un sujet. "

Bill a affirmé que Google a tendance à afficher une gamme d'opinions pour les requêtes liées aux avis.

" Je ne pense pas que Google favoriserait un sentiment plutôt qu'un autre. Cela sent le fait de montrer un parti pris potentiel sur un sujet.

Je m'attendrais à ce que Google veuille une certaine diversité en ce qui concerne le sentiment, donc s'il envisageait un classement basé sur celui-ci, il ne montrerait pas tout négatif ou positif. "

Bill fait un excellent point sur le manque d'utilité si les résultats de recherche Google introduisent un biais de sentiment.

Certains SEO croient que si tous les résultats de recherche ont un sentiment positif, cela reflète ce que les chercheurs recherchent. C’est une corrélation naïve.

Il y ade nombreux facteurs de classement connus tels que les liens qui peuvent expliquer ces classements. Il existe d'autres facteurs tels que les utilisateurs qui souhaitent voir des sites spécifiques pour des requêtes spécifiques.

Isoler simplement un facteur et dire: "Aha, tous les sites ont cela, c'est pourquoi son classement" est naïf, c'est la cerise choisir ce que vous voulez voir.

Par exemple, le même SEO peut regarder ces résultats de recherche et voir qu'ils utilisent tous la même marque de plugin SEO. Cela signifie-t-il que le plugin SEO est la raison pour laquelle ces sites se classent?

La réponse est non.

De même, le sentiment exprimé dans les résultats de la recherche ne reflète pas nécessairement ce que le chercheur recherche pour.

C'est pourquoi je dis qu'il est naïf de regarder un facteur tel que le sentiment et de dire que c'est la raison pour laquelle un site se classe. Ce n'est pas parce que vous voyez une corrélation que c'est la raison pour laquelle un site se classe.

Google utilise-t-il l'analyse des sentiments pour le classement?

Google a été largement silencieux sur l'analyse des sentiments depuis 2018.

En juillet 2018, quelqu'un sur Twitter a demandé :

" ... il semble que votre algorithme de recherche reconnaisse et tienne compte du sentiment. Y a-t-il un opérateur de recherche de sentiment? "

Danny Sullivan a répondu:

" Il ne reconnaît pas le sentiment. Donc, pas d'opérateur pour ça. "

Danny a précisé que l'algorithme de recherche de Google ne reconnaît pas le sentiment.

Plus tôt cette année-là, Danny a publié une annonce officielle de Google sur les extraits en vedette dans lesquels il mentionnait le sentiment. Mais le contexte sentimental était que pour certaines requêtes, il pouvait y avoir une diversité d'opinions et, à cause de cela, Google pouvait afficher deux extraits en vedette, un positif et un négatif.

«… les personnes qui recherchent «Les reptiles sont-ils de bons animaux de compagnie» devraient obtenir le même extrait que «les reptiles bad pets »car ils recherchent la même information: comment les reptiles se classent-ils comme animaux? Cependant, les extraits en vedette que nous servons se contredisent.

Une page soutenant que les reptiles sont de bons animaux de compagnie semble la meilleure correspondance pour les personnes qui recherchent qu'ils sont bons. De même, une page affirmant que les reptiles sont de mauvais animaux de compagnie semble la meilleure correspondance pour les personnes qui recherchent qu'ils sont mauvais. Nous explorons des solutions à ce défi, notamment en montrant plusieurs réponses . "

Le point de la section ci-dessus est qu'ils explorent en montrant plusieurs réponses.

Depuis 2018, Google a cessé d'afficher des extraits de code pour des requêtes vagues comme «les reptiles sont-ils de bons animaux de compagnie?» et en encourageant les utilisateurs à explorer et à choisir un reptile plus spécifique.

Danny a écrit:

"Il existe souvent des perspectives diverses et légitimes offertes par les éditeurs , et nous voulons offrir aux utilisateurs une visibilité et un accès à ces perspectives à partir de plusieurs sources », m'a expliqué Matthew Gray, l'ingénieur logiciel qui dirige l'équipe des extraits de code.»

Ces déclarations contredisent directement l'idée SEO que si le sentiment dans les SERPs penche dans une direction, que votre site doit pencher dans la même direction pour se classer.

Google affirme plutôt qu'il veut montrer la diversité des opinions.

Positifs et négatifs dans les évaluations

Un document de recherche Google intitulé Modèles structurés pour l'analyse des sentiments fins à grossiers ( PDF 2007 ) indique qu'un" système de réponse aux questions "serait nécessite senti analyse de niveau au niveau du paragraphe.

Un système qui résume les avis devrait comprendre l’opinion positive ou négative au niveau de la phrase ou de la phrase.

Ceci est parfois appelé exploration d’opinion . Le but de ce type d'analyse est de comprendre l'opinion.

Ici "s comment le document de recherche explique l'importance de l'analyse des sentiments:

«La capacité de classer les sentiments à plusieurs niveaux est importante car les différentes applications ont des besoins différents. Par exemple, un système de récapitulation pour les évaluations de produits peut nécessiter une classification de polarité au niveau de la phrase ou de la phrase; un système de réponse aux questions nécessiterait très probablement le sentiment des paragraphes; et un système qui détermine quels articles d'une source d'actualités en ligne sont de nature éditoriale nécessiterait une analyse au niveau du document. "

Le document décrit en outre l'utilité de l'analyse des sentiments:

“analyse syntaxique et extraction de relations (Miller et al., 2000), étiquetage d'entités et extraction de relations (Roth et Yih, 2004), et étiquetage et segmentation d'une partie du discours (Sutton et al.,
2004). Un travail intéressant sur l'analyse des sentiments est celui de Popescu et Etzioni (2005) qui tente de classer le sentiment des phrases par rapport aux caractéristiques possibles du produit. »

Ce qui ressort de cette recherche, c'est que il s'agit strictement de comprendre le sentiment du texte.

• Il n'y a pas de contexte pour l'utiliser pour afficher des résultats de recherche biaisés par le sentiment dans la requête de recherche d'un utilisateur.
• Le contexte ne concerne pas le classement du texte en fonction du sentiment.

Pourtant, même si le contexte ne concerne pas le classement en raison du sentiment , certains référenceurs citeront ce type de recherche, puis insisteront sur le fait qu'il est utilisé pour le classement. Et c'est faux parce que le contexte de ce document et d'autres documents de recherche concerne systématiquement la compréhension du texte, bien en dehors du contexte de classement de ce texte.

L'analyse des sentiments englobe plus que le positif et le négatif

Un autre document de recherche, Ce qui est bien et ce qui ne l'est pas: apprendre à classer la portée de la négation pour une meilleure analyse des sentiments ( PDF 2010 ) présente un moyen de comprendre le sentiment des avis sur les produits.

La portée de la recherche consiste à trouver une meilleure façon de gérer l'ambiguïté dans la façon dont les idées sont exprimées.

Exemples de ce type de langage les expressions de négation sont:

• "Compte tenu de la mauvaise réputation du fabricant, je m'attendais à être déçu de l'appareil. Ce n'était pas le cas."
• "Ne négligez pas de commander leur délicieux pain à l'ail."
• "Pourquoi ne pourraient-ils pas inclure un haut-parleur décent dans ce téléphone?"

Les exemples ci-dessus montrent comment ce document de recherche se concentre sur la compréhension de ce que les humains veulent dire lorsqu'ils structurent leur discours d'une certaine manière. Ceci est un exemple de la façon dont l'analyse des sentiments va au-delà des sentiments positifs et négatifs.

Il s'agit vraiment de la signification des mots, des phrases, des paragraphes et du document s.

Le document commence par énoncer l'utilité de l'analyse des sentiments dans plusieurs scénarios, y compris la réponse aux questions:

«La détection automatique de la portée de la négation linguistique est un problème rencontrés dans une grande variété de tâches de compréhension de documents, y compris, mais sans s'y limiter, l'exploration de données médicales, l'extraction de faits ou de relations générales, la réponse à des questions et l'analyse de sentiments. "

Comment classifier avec précision ces types de phrases aident un moteur de recherche à répondre à une question?

Un moteur de recherche ne peut pas répondre avec précision à une question sans comprendre les pages Web qu'il souhaite classer.

Il ne s'agit pas d'utiliser ces données comme facteurs de classement . Il s'agit d'utiliser ces données pour comprendre les pages afin qu'elles puissent ensuite être classées selon des critères de classement.

Une façon de voir l'analyse des sentiments est de la considérer comme l'obtention de pages Web candidates pour le classement. Un moteur de recherche ne peut pas sélectionner un candidat s'il ne comprend paspage Web.

Une fois qu'un moteur de recherche peut comprendre une page Web, il peut ensuite appliquer les critères de classement sur les pages susceptibles de répondre à la question.

Ceci est particulièrement important pour les requêtes de recherche qui sont ambiguës en raison de choses comme la négation linguistique, comme décrit dans le document de recherche ci-dessus.

Si Google utilise l'analyse des sentiments, une page Web n'est pas classée en raison de l'analyse des sentiments. L'analyse des sentiments permet de comprendre une page Web afin de pouvoir la classer.

Google ne peut pas classer ce qu'elle ne peut pas comprendre. Google ne peut pas répondre à une question qu'il ne peut pas comprendre.

Plus de recherche sur l'analyse des sentiments

SUIT: Un modèle de sujet basé sur un utilisateur supervisé pour l'analyse des sentiments (< un href="https://www.hfrance.fr/google-utilisetil-lanalyse-des-sentiments-pour-classer-les-pages-web/article/404646/" target = "_ blank " rel = "noopener noreferrer "> PDF 2014 )

Ce document de recherche étudie comment mieux comprendre ce que les utilisateurs veulent dire lorsqu'ils laissent des avis en ligne sur des sites Web, des forums, des microblogs, etc.

Voici comment il décrit le problème résolu:

“… la plupart des méthodes de sujet existantes ne modélisent que le texte de sentiment, mais ne tiennent pas compte de l'utilisateur, qui exprime le sentiment et l'élément sur lequel le sentiment est exprimé. Étant donné que différents utilisateurs peuvent utiliser différentes expressions de sentiment pour différents éléments, nous soutenons qu'il est préférable d'incorporer les informations sur l'utilisateur et l'élément dans le modèle de sujet pour l'analyse des sentiments. »

Sentiment de la parole Analyse via les fonctionnalités ASR de bout en bout ( PDF 2020 )

ASR signifie la reconnaissance automatique de la parole. Ce document de recherche vise à comprendre la parole et à faire des choses comme donner plus de poids aux inflexions autres que la parole comme le rire et la respiration.

La recherche partage des exemples d'utilisation de la respiration et du rire comme éléments pondérés pourem comprendre le sentiment dans le contexte de l'analyse du sentiment de la parole, mais pas à des fins de classement.

Voici les exemples:

«1. Oui, donc [RIRE] il appelle maintenant.
2. Oui, bien félicitations, c'est tellement cool. [RESPIRER] Je ne peux pas attendre.
3. Exactement, [RIRE] Je pense que ça ira très bien, n'est-ce pas?
4. Ce serait merveilleux, ce serait très sérieux. "

Le document décrit le contexte dans lequel il est utile:

" L'analyse du sentiment de la parole est un problème important pour l'interactivité systèmes d'intelligence ayant de larges applications dans de nombreuses industries, par exemple, le service client, les soins de santé et l'éducation.

La tâche consiste à classer un énoncé de la parole dans l'une d'un ensemble fixe de catégories, telles que positives, négatives ou neutre. "

Cette recherche est très nouvelle, à partir de 2020 et bien qu'elle ne soit pas clairement spécifique à la recherche, elle indique le type de recherche que Google effectue et comment elle est beaucoup plus sophistiquée que ce que le SEO réducteur moyen voit comme un simple facteur de classement.

Aucun biais d'analyse des sentiments chez Google

Google a toujours déclaré qu'il essayait de ne pas afficher les pages qui reflètent l'intention du chercheur (sont geckos bad pets?)

En fait, Google dit le contraire, qu'il essaie de montrer une diversité d'opinions. Google essaie de ne pas être dirigé par un sentiment exprimé dans la requête de recherche.

Exemple de Google montrant la diversité des opinions

Capture d'écran d'un résultat de recherche Google à partir d'une requête avec une négationve sentiment.

Comme vous pouvez le voir dans la capture d'écran ci-dessus, Google ne permet pas au sentiment négatif exprimé dans la requête de recherche de l'influencer pour afficher une page Web avec un sentiment négatif.

Cela contredit directement l'idée que Google affiche les résultats de recherche avec un biais de sentiment spécifique si ce biais existe dans la requête de recherche.

Vous pouvez fouiller pour la recherche Google et les brevets sur l'analyse des sentiments et vous verra que le contexte consiste à comprendre les requêtes de recherche et les pages Web.

Vous ne verrez aucune recherche qui indique que le sentiment sera utilisé pour classer une page en fonction de son biais.

Si les pages classées par Google ont toutes le même sentiment, ne partez pas du principe que ces pages sont là.

Il ressort clairement des documents de recherche Google, des déclarations de Google et des résultats de recherche Google que Google fait ne pas laisser le sentiment de la requête de recherche des utilisateurs influencer le type de sites que Google classera.