C’est en 2012 que le géant du numérique Google a introduit le Knowledge Graph. Il s’agit d’une extension des résultats de recherche présentée sous la forme d’un widget dans une infobox séparée. L’infobox contient des données introductives, des définitions du terme de recherche ou d’autres informations complémentaires.
Ce widget de Google fonctionne comme une base de connaissances et apporte aux utilisateurs toutes les informations pertinentes sur le thème recherché de façon transparente et concise. Dès que Google identifie une entité sémantique – c’est-à-dire un nœud d’informations en lien direct avec des sujets apparentés –, les informations pertinentes sont affichées dans le widget. Les contenus sémantiquement proches proposés par le Google Knowledge Graph pour une recherche peuvent être les informations suivantes :
Pour près de huit pour cent des recherches, le Google Knowledge Graph est affiché aux utilisateurs d’ordinateurs sous forme d’infobox sur la page de résultats. Le widget du Google Knowledge Graph est généralement affiché aux utilisateurs lorsque la recherche est plutôt d’ordre général et que Google a identifié de nombreux liens avec le contenu proche sémantiquement. Pour Google, un grand environnement sémantique implique de nombreux liens possibles. Les lieux et les sites touristiques sont pour Google des résultats de recherche parfaits pour ce qui est de présenter des informations complémentaires pertinentes sur la page de résultats. En effectuant une recherche Google avec le terme « France », l’internaute trouvera des conseils de voyage, le prix des vols et des hôtels, des sites touristiques, des données Wikipédia et d’autres propositions concernant des recherches similaires. Toutes ces informations complémentaires ont été identifiées par Google dans le Knowledge Graph.
Le Knowledge Graph existe déjà depuis 2012 et a permis à Google de consolider sa position de plus grand fournisseur d’informations pertinentes pour les utilisateurs d’Internet. Avec le Knowledge Graph, Google a souhaité offrir à l’utilisateur une recherche encore plus agréable et lui fournir les informations de façon encore plus visible. En 2013, les fonctionnalités du Knowledge Graph ont été une nouvelle fois étendues dans le cadre de la mise à jour de Google « Hummingbird ». Cette mise à jour permet d’obtenir des réponses à des questions concrètes à l’aide de l’algorithme Hummingbird. Ces réponses sont affichées dans le cadre d’une recherche sur un ordinateur ou un appareil mobile. Toutes les autres fonctionnalités de base ont été maintenues.
La plupart du temps, le Knowledge Graph affiche un ou plusieurs de ces éléments en fonction de la recherche :
Ces éléments affichés en dessous de la fenêtre de recherche dans un encadré de réponse permettent d’apporter une réponse aux questions directes. La question « Quelle est la hauteur de la tour Eiffel ? » est ici un exemple typique.
Cet encadré de réponse est affiché au-dessus des résultats de recherche normaux (abrégés en SERP, de l’anglais Search Engine Result Pages). Pour que Google puisse fournir les réponses correspondantes dans un encadré de réponse, les informations permettant de répondre précisément à la question posée doivent être connues et ne doivent pas juste avoir un vague rapport avec le sujet. Les informations concernant les entreprises ou les personnes sont en revanche affichées uniquement dans le Knowledge Panel situé à droite des résultats de la recherche. Ce panneau constitue en quelque sorte le cœur du Google Knowledge Graph. Vous y trouverez toutes les informations concernant la recherche, résumées de façon à la fois claire et concise.
La mosaïque, qui fait partie du Knowledge Graph, est généralement accessible en cliquant sur l’un des liens en dessous de l’encadré de réponse sous le titre « Recherches associées ». Vous y trouverez des images sur des sujets proches. Google met ainsi à disposition des informations supplémentaires au cas où la réponse ne correspondrait pas à ce que vous souhaitiez.
Google utilise des données sérieuses et publiques ainsi que des informations issues de collections de données. Pour être utilisées par le Google Knowledge Graph, les données doivent être fiables et solides. Ces informations vérifiées peuvent par exemple provenir de Wikipédia ou de publications fiables de gouvernements ou d’organisations. Par ailleurs, Google utilise les informations de sites internet qui se sont avérées être des sources fiables. Le Knowledge Graph affiche par exemple régulièrement des définitions ayant été vérifiées par plusieurs sites internet et utilisées de façon générale.
Le seul point sur lequel Google ne fournit pas d’informations suffisantes au lecteur est la provenance des données. Par conséquent, la notoriété des sites correspondants ne s’en trouve pas accrue. Par ailleurs, les utilisateurs doivent faire une confiance aveugle à Google, car il n’est pas toujours possible de vérifier les sources directement.
Le Google Knowledge Graph est principalement utilisé par les entreprises comme outil de SEO et de marketing. Les entreprises peuvent essayer d’influencer les informations qui apparaîtront sur leurs marques et leurs produits dans le Knowledge Graph afin d’attirer activement les utilisateurs sur leur site Internet. Comme Google utilise les informations de Wikipédia et du site Internet de l’entreprise pour le Knowledge Graph, il est possible d’influencer dans une large mesure les contenus qui apparaîtront dans le Google Knowledge Graph. La même valeur est accordée aux deux sources dans ce cadre. Il est ainsi possible d’utiliser cet élément du moteur de recherche pour diriger le trafic vers une page. Cependant, cela fonctionne uniquement si les informations mises à disposition par le Knowledge Graph sont attractives, factuelles et bien structurées.
Du point de vue de l’entreprise, cette fonctionnalité de Google comporte toutefois également un inconvénient considérable : si les informations de l’infobox suffisent à l’utilisateur, il ne prendra pas la peine de visiter le site Internet ce qui peut entraîner une perte de trafic. Pour la même raison, la communauté Wikipédia est également plutôt mécontente du développement actuel.
Tout d’abord, précisons une chose : l’optimisation du référencement n’a aucune influence directe sur les contenus du Knowledge Graph, mais c’est le cas d’une multitude d’autres options. Les principales options sont de mettre à jour la page Wikipédia et de bien gérer le contenu du site Internet. Avec une présentation efficace et bien structurée des principaux contenus sur votre entreprise aussi bien sur Wikipédia que sur le site internet, vous aurez déjà effectué la majeure partie du travail pour optimiser l’affichage du Knowledge Graph. Cependant, il est inutile de réviser tous les contenus à la hâte et de faire la promotion de l’entreprise en utilisant tous les superlatifs possibles. La meilleure approche consiste sans conteste en une optimisation prudente mettant objectivement l’accent sur les forces de l’entreprise aussi bien sur Wikipédia que sur le site Internet.
Les personnes responsables devront accorder une importance toute particulière à une structure pertinente des données, car c’est sur cet élément que le Google Knowledge Graph s’appuiera. Pour cela, le mieux est d’utiliser le formatage Markup de Schema.org. Avec Google Lighthouse, le géant du numérique a mis à disposition un outil d’analyse gratuit assistant l’utilisateur dans la détection des potentiels d’optimisation du site Internet et de présentation de l’entreprise.
Les applications Web ont besoin d’interfaces pour pouvoir échanger des données. Si vous gérez un projet Web, et que vous souhaitez accorder à d’autres programmes un accès à certaines de vos données, une API () est indispensable. De nombreux développeurs ont alors recours à des concepts bien établis comme REST ou SOAP. Il existe cependant d’autres options, comme par exemple GraphQL.
Tout exploitant de site Internet est généralement satisfait de voir ses contenus partagés sur les réseaux sociaux. Mais parfois, la présentation du site sur les réseaux sociaux laisse à désirer. Le protocole Open Graph (OGP) vous permet d’optimiser l’aperçu de votre site Internet. L’utilisation de balises Open Graph peut ainsi contribuer à générer davantage de likes et de clics !
Il existe de nombreux modèles pour le traitement et le stockage de grandes quantités de données. Cependant, les bases de données traditionnelles, avec des structures de tables rigides, atteignent rapidement leurs limites quand il s’agit de représenter des relations complexes. Les bases de données orientées graphe ( en anglais) se sont révélées particulièrement efficaces pour traiter des données...
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