ACTUALITÉS / TECHNOLOGIE DE L'AI

3 mars 2020
De nos jours, les moteurs de recherche ne sont plus un simple index de sites web : ils s'améliorent pour comprendre ce que les utilisateurs recherchent. C'est là que l'IA intervient, explique Naguib Toihiri, responsable du référencement et de la croissance chez Artefact MENA.

Le comportement des utilisateurs qui recherchent et découvrent des informations en ligne n'a jamais été aussi complexe. Compte tenu du contexte de la société actuelle et de son abondance d'informations, la satisfaction instantanée est le statu quo. Une étude récente de Sparktoro a révélé que, pour la première fois, plus de 50% des recherches sur Google se terminent sans un clic sur un résultat de recherche organique ou payant.

Aujourd'hui, les moteurs de recherche ne sont plus un simple index de sites web : ils s'améliorent pour comprendre ce que les utilisateurs recherchent. Ils se repositionnent pour devenir des “moteurs de réponse” plutôt que de simples “moteurs de recherche” en fournissant efficacement aux utilisateurs ce dont ils ont besoin. L'intelligence artificielle aidera les moteurs de recherche à comprendre le langage naturel de l'homme en identifiant le sens associé à chaque requête.

Démarrer la recherche avec la voix

Rendues populaires par des fonctionnalités telles que Siri, Google Voice Search et Alexa, les requêtes de recherche vocale sont en train de devenir un pourcentage important des demandes de recherche sur le web. Google a déjà indiqué que 20 % des recherches effectuées via son application mobile et les appareils Android sont désormais des requêtes vocales. La nouvelle génération d'internautes est beaucoup plus disposée à adopter les nouvelles tendances et améliorations technologiques. Selon ComScore, ce chiffre devrait croître rapidement : on prévoit que jusqu'à 50% de toutes les recherches seront des recherches vocales d'ici 2020.

En tant que spécialiste du marketing numérique, la meilleure façon d'aider les utilisateurs à trouver ce dont ils ont besoin est de mieux comprendre leur intention de recherche. Les requêtes de recherche vocale sont de plus en plus longues et conversationnelles ; pour gagner la bataille de la recherche vocale, le contenu du site web doit être construit sous la forme de questions que les gens sont susceptibles de poser et tirer parti de mots-clés à longue traîne.

Les nouvelles technologies telles que l'intelligence artificielle, en particulier le traitement du langage naturel (NLP), peuvent nous aider à valider à la fois la qualité du contenu des sites web et la capacité des moteurs de recherche à traiter ce contenu. Une initiative récente développée par Pragnakalp Techlabs a démontré la capacité d'une machine à répondre à des questions basées sur la nature du contenu dans plusieurs langues, y compris l'arabe.

Comme Artefact avait pour objectif d'être le pionnier de la recherche vocale, nous avons développé l'application première liste de courses prédictive à base vocale pour Monoprix en France. Nous avons réuni des scientifiques et des créatifs de data pour identifier un cas d'utilisation intéressant. Pour lancer la liste de courses intelligente, il suffit de dire à l'assistant Google : “OK Google. Connectez-moi à Monoprix” et commencent à dicter leur liste de courses sur Google Home, puis la complètent sur le site de commerce électronique.

L'essor de la recherche visuelle

L'adage populaire “une image vaut mille mots” s'applique au secteur du marketing de recherche. Bien qu'elle n'en soit qu'à ses débuts, la recherche visuelle, menée par des plateformes telles que Google Lens et Pinterest Lens, est appelée à devenir l'une des plus grandes tendances du marketing de recherche dans un avenir proche. Les utilisateurs peuvent désormais prendre la photo d'un objet physique et la télécharger sur les moteurs de recherche (également appelée recherche inversée) pour commencer leur voyage en ligne. À l'aide d'algorithmes avancés, les moteurs de recherche sont en mesure de récupérer des informations sur le contenu de l'image. En 2018, Snapchat a lancé une fonction de recherche visuelle en partenariat avec Amazon qui permet aux utilisateurs de rechercher un produit en pointant l'appareil photo de leur application vers un produit physique ou son code-barres.

L'une des façons les plus intéressantes dont la recherche visuelle peut aider les spécialistes du marketing numérique est d'influencer la prise de décision des utilisateurs. Étant donné que les visuels peuvent avoir un impact significatif sur la crédibilité d'un site, fournir des images de haute qualité avec toutes les informations nécessaires joue un rôle important lorsqu'un utilisateur prend une décision d'achat. Amazon, Google Shopping et eBay imposent tous des exigences minimales strictes pour que l'image d'un produit soit considérée comme bonne. Ces exigences aideront les moteurs de recherche à comprendre le contenu de ces visuels et à mieux classer les sujets des images grâce à l'intelligence artificielle.

Un cas intéressant est celui d'un expérience récente L'expérience a été menée dans le but de comparer les performances d'une intelligence artificielle capable de distinguer un chihuahua d'un muffin. Plus précisément, l'expérience visait à tester et à comparer les capacités d'étiquetage d'images de divers fournisseurs d'API de vision artificielle, notamment Amazon Rekognition, Microsoft Computer Vision, Google Cloud Vision et IBM Watson Visual Recognition. Google est la seule API à avoir réussi à identifier “muffin” comme l'étiquette la plus probable.

Enfin, Ben Silbermann, PDG de Pinterest, a déclaré : “L'avenir de la recherche sera fait d'images plutôt que de mots-clés”. La recherche visuelle ne devrait pas remplacer complètement les requêtes de recherche et la recherche textuelle dans un avenir proche, mais elle perturbera inévitablement le secteur de la recherche.

Amazon est le nouveau produit de Google

La bataille entre les moteurs de recherche a franchi une nouvelle étape dans le secteur du commerce électronique. Amazon est désormais le point de départ de la recherche de produits en ligne pour les consommateurs - un titre autrefois détenu par Google. Une grande visibilité sur les pages de résultats de recherche d'Amazon est stratégique pour les marques : 70% des utilisateurs restent sur la première page, et 50% des clics proviennent des trois premiers produits.

Pour améliorer son espace de stockage sur les principales requêtes, les marques peuvent exploiter plusieurs canaux : le prix, la rentabilité d'Amazon, la publicité... et la qualité du contenu. Pour gérer la qualité de son catalogue, les marques ont actuellement accès à une liste de modules qui leur permettent de personnaliser et d'enrichir le contenu de leurs pages produits : un exemple de cette fonctionnalité est la Page A + qui permet aux marques d'ajouter des images, des vidéos, des graphiques comparatifs, etc. sur leurs pages produits. Avec ses améliorations, Page A + est un levier de conversion supplémentaire qui permet aux marchands d'atteindre 3 à 10% de conversions en plus par rapport à une page classique, selon Amazon.

Chez Artefact, nous pouvons vous aider à chaque étape de votre parcours sur Amazon, du lancement, en passant par la création de catalogues automatisés, jusqu'à la gestion et au suivi quotidiens grâce à notre Retail Suite.

L'intelligence artificielle jouera un rôle considérable dans la création de contenu pour le commerce électronique. Le NLP peut aider les spécialistes du marketing à travailler efficacement en générant automatiquement du contenu à grande échelle. Récemment, le Institut Allen pour l'IA a publié une démonstration d'un modèle qui génère du contenu automatiquement. Toutes les 30 minutes, l'application récupère les principaux titres des sites web agrégateurs et produit des articles à partir de zéro.

Pensez au-delà de la barre de recherche

Le principal enseignement à tirer est que nous ne sommes plus optimisation pour les moteurs de recherche, mais plutôt pour une meilleure expérience utilisateur. Il est devenu essentiel de comprendre le parcours du client en ligne afin d'identifier quel levier doit être activé dans une stratégie numérique. Il est indispensable d'intensifier les stratégies de recherche au-delà des techniques d'optimisation tactique pour répondre à la demande actuelle en créant une expérience de recherche sur mesure à l'aide de l'intelligence artificielle.

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