Le brevet Panda de Google : pourquoi vos liens SEO doivent suivre vos recherches de marque

Le brevet Panda note un site entier, et non une page isolée, en comparant les liens indépendants qu'il obtient aux recherches qui le visent. Google a obtenu le brevet US 8,682,892 B1, « Ranking search results », le 25 mars 2014. Son premier inventeur, Navneet Panda, est l'ingénieur qui a donné son nom à la mise à jour Panda de Google.

Qu'est-ce que la mise à jour Panda ?

La mise à jour Panda est un changement de classement de Google qui rétrograde les sites de faible qualité dans leur ensemble. Google l'a lancée en février 2011, et elle a modifié les résultats de 11,8 % des requêtes aux États-Unis. En janvier 2016, Google a confirmé que Panda faisait désormais partie de son algorithme de classement principal.

Amit Singhal et Matt Cutts ont expliqué ce nom dans un entretien accordé à Wired en mars 2011 : Navneet Panda est l'ingénieur de Google dont les travaux ont rendu la mise à jour possible.

Le brevet a été déposé le 28 septembre 2012, 19 mois après le premier lancement de Panda. Google n'a jamais déclaré que ce brevet constitue l'algorithme Panda. Il décrit une méthode de qualité à l'échelle du site signée par le même ingénieur, d'où son surnom de « brevet Panda » dans le milieu SEO.

Comment Panda a-t-il évolué entre 2011 et 2016 ?

Panda est passé d'un filtre périodique à une composante de l'algorithme principal en 5 ans. Les 4 étapes clés sont :

1. Février 2011 : le premier lancement, en anglais aux États-Unis, vise les fermes de contenu et les pages pauvres.
2. Mai 2014 : Panda 4.0, une mise à jour majeure annoncée par Matt Cutts.
3. Juillet 2015 : Panda 4.2, la dernière mise à jour confirmée, déployée sur plusieurs mois.
4. Janvier 2016 : Google confirme que Panda fonctionne au sein de l'algorithme principal et ne fait plus l'objet de mises à jour séparées.

Entre deux mises à jour, un site rétrogradé le restait jusqu'au passage suivant, même après un nettoyage. Depuis 2016, Panda fait partie de l'algorithme principal, mais Gary Illyes, de Google, a précisé qu'il ne fonctionne pas en temps réel.

Que juge Panda sur un site ?

Panda juge la qualité globale des contenus d'un site, du point de vue du lecteur. En mai 2011, Amit Singhal a publié 23 questions sur le blog Google Webmaster Central pour décrire ce que Google entend par un site de qualité. 7 d'entre elles résument la logique :

1. La confiance : « Feriez-vous confiance aux informations présentées dans cet article ? »
2. L'expertise : l'article est-il écrit par un expert ou un passionné qui maîtrise le sujet, ou reste-t-il superficiel ?
3. La redondance : « Le site contient-il des articles en double, qui se recoupent ou se répètent sur des sujets identiques ou proches, avec de légères variations de mots-clés ? »
4. L'originalité : « Cet article apporte-t-il un contenu ou des informations originales, un reportage, une recherche ou une analyse originale ? »
5. L'intention : les sujets répondent-ils aux intérêts réels des lecteurs, ou à des suppositions sur ce qui pourrait se positionner dans les moteurs de recherche ?
6. Le soin éditorial : « Cet article contient-il des fautes d'orthographe, de style ou des erreurs factuelles ? »
7. La publicité : « L'article contient-il un nombre excessif de publicités qui détournent du contenu principal ou le gênent ? »

Le même article énonce clairement l'effet à l'échelle du site : « un contenu de faible qualité sur certaines parties d'un site peut affecter le classement du site entier ». Le facteur de groupe du brevet suit la même logique : un score pour le domaine, appliqué à chaque page.

Que décrit le brevet US 8,682,892 ?

Le brevet US 8,682,892 décrit un facteur de modification calculé pour chaque groupe de ressources et appliqué au score de chaque page du groupe. Dans les exemples du brevet, un groupe réunit toutes les pages d'un nom de domaine (example.com/*) ou d'un nom d'hôte (blog.example.com/*), et les pages sont regroupées de sorte qu'une ressource « ne peut pas appartenir à plus d'un groupe de ressources ». Les 2 inventeurs sont Navneet Panda et Vladimir Ofitserov. Le brevet a été déposé le 28 septembre 2012 et compte 46 revendications et 5 planches de dessins.

Le brevet énonce clairement son objectif : « les résultats de recherche qui identifient des ressources de faible qualité peuvent être rétrogradés dans l'ordre de présentation des résultats ».

La méthode fonctionne en 4 étapes :

1. Compter les liens indépendants qui pointent vers le groupe.
2. Compter les requêtes de référence qui visent le groupe.
3. Combiner les 2 décomptes pour obtenir le facteur de modification du groupe. Dans l'exemple du brevet, le facteur est le nombre de liens divisé par le nombre de requêtes.
4. Appliquer le facteur au score initial de chaque page du groupe pour les recherches futures. Le score initial peut être « une mesure de la pertinence de la ressource pour la requête, une mesure de la qualité de la ressource, ou les deux », et le facteur lui est généralement multiplié.

Qu'est-ce qu'un lien indépendant ?

Un lien indépendant est un lien provenant d'une ressource sans relation avec le site cible. Le brevet exclut 3 types de liens du décompte :

• Les liens internes : la source et la cible appartiennent au même groupe.
• Les liens entre sites liés : des groupes « détenus, hébergés ou créés par la même entité ».
• Les liens entre pages semblables : contenu, images ou mise en forme identiques ou similaires, jusqu'à des « feuilles de style CSS identiques ou similaires ».

Le brevet décrit 2 façons de trancher. Dans certaines mises en œuvre, chaque critère doit indiquer que les 2 pages sont indépendantes. Dans d'autres, le système calcule un score d'indépendance et le compare à un critère.

Dans certaines mises en œuvre, le système compte au plus un lien par groupe source : 500 liens venant d'un même site partenaire pèsent autant qu'un seul. Le décompte peut aussi être le nombre total de liens venant de ce groupe source, son logarithme « ou une autre fonction non décroissante du nombre réel ». La définition du lien dans le brevet couvre aussi les liens implicites : « une référence à une ressource cible, par exemple une citation de la ressource cible », qui n'est pas un lien hypertexte que l'utilisateur peut suivre. La même règle d'un lien par hôte limite, dans le brevet LocalRank, les liens venus des pages déjà classées sur la requête.

Qu'est-ce qu'une requête de référence ?

Une requête de référence est une recherche qui désigne le site lui-même. Le brevet en décrit 2 types : les requêtes qui contiennent un terme désignant le site, comme son nom de domaine, et les requêtes de navigation, saisies « pour atteindre un site web ou une page web unique et précis d'une entité donnée ». Le terme n'a pas besoin d'être l'URL : si les internautes appellent couramment sf.example.com « example sf » ou « esf », les requêtes « example sf news » et « esf restaurant reviews » comptent pour ce groupe.

Dans certaines mises en œuvre, le système ne compte que les requêtes d'utilisateurs uniques, identifiés par un cookie ou un identifiant de connexion. Le décompte peut couvrir une période donnée ou toutes les requêtes de référence enregistrées.

Les requêtes de référence mesurent la demande pour le site. Ces recherches de navigation sont le même type de requête que traite le brevet des clics de Google, avec ses propres seuils de clics.

Comment le ratio modifie-t-il le classement ?

Dans l'exemple du brevet, le facteur de modification est M = IL / RQ : les liens indépendants divisés par les requêtes de référence. Il découle de ce ratio qu'un site très recherché mais peu cité par des sites indépendants obtient un facteur faible.

Le brevet n'applique pas M tel quel. Pour chaque page des résultats, il examine d'abord la requête, puis le score initial (IS) de la page :

1. La requête est une requête de navigation vers la page : le facteur est fixé pour ne pas modifier le score (un facteur multiplicatif de 1).
2. Sous un premier seuil T1 : le score reste inchangé.
3. Entre T1 et un second seuil T2, plus élevé : le facteur est imprimé sous la forme f1 = T1 + (IS - T1) · M / IS, et le brevet précise que le système « applique un facteur de modification qui diminue à mesure que le score initial augmente ».
4. Au-dessus de T2 : un second facteur f2 est calculé à partir de f1, avec un logarithme du score initial en base T2 et une fonction de lissage g(f1). Quand f1 dépasse un seuil prédéterminé Q, le facteur a « un effet atténué ou nul » sur le score.

Comment le brevet normalise-t-il le facteur ?

Le brevet normalise le facteur au sein de groupes qui reçoivent un nombre comparable de requêtes de référence, « car les facteurs de modification peuvent mal évoluer à mesure que le nombre de requêtes de référence augmente ». Le système répartit les groupes en partitions par tranche de requêtes de référence, calcule une mesure statistique m des facteurs de chaque partition (une moyenne, la médiane, le mode, ou un maximum ou un minimum), puis enregistre un facteur normalisé NM = (M - m) / m. Un petit site est alors comparé à des sites de demande comparable, pas aux sites les plus recherchés du web.

Que change le brevet Panda pour votre SEO ?

Le brevet Panda récompense les sites dont la réputation extérieure suit leur popularité. 5 conséquences en découlent :

1. Obtenez des liens de sites sans lien avec vous. Les liens de vos autres domaines, du réseau de votre hébergeur ou de sites jumeaux sur le même gabarit ne comptent pas comme indépendants.
2. Faites croître les citations avec la demande de marque. Une marque dont les recherches augmentent sans que les citations suivent fait baisser son propre ratio. Associez chaque campagne de notoriété à des retombées sur des sources indépendantes.
3. Diversifiez les sources plutôt que le volume. Dans une mise en œuvre, un seul lien par groupe source compte, et dans les autres, les liens supplémentaires d'une même source pèsent de moins en moins : 50 sites qui vous citent une fois valent mieux qu'un site qui vous cite 500 fois.
4. Raisonnez à l'échelle du domaine. Le facteur s'applique à chaque page du groupe : un domaine porte un seul ratio, et un ratio faible limite même votre meilleure page.
5. Attendez l'effet sur les requêtes génériques, pas sur votre nom. Quand une requête est une requête de navigation vers votre page, le brevet laisse le score inchangé, et les pages sous le premier seuil ne sont pas touchées non plus. Le facteur pèse sur les requêtes où vous êtes en concurrence avec d'autres sites.

Comment sortir d'une rétrogradation Panda ?

Sortir d'une rétrogradation Panda consiste à élever la qualité moyenne du domaine entier, pas à corriger une page. Les recommandations de Google de mai 2011 citent 3 options pour les pages faibles : « supprimer les pages de faible qualité, fusionner ou améliorer les pages pauvres pour en faire des pages plus utiles, ou déplacer les pages de faible qualité vers un autre domaine ». Un plan de sortie se déroule en 4 étapes :

1. Inventoriez chaque URL indexée avec ses clics organiques, ses liens et son nombre de mots sur les 12 derniers mois.
2. Supprimez ou passez en noindex les pages qui n'apportent ni trafic, ni liens, ni valeur au lecteur.
3. Fusionnez les pages qui se recoupent sur un même sujet avec des variantes de mots-clés, et redirigez-les vers une page complète.
4. Réécrivez les pages conservées à l'aune des 23 questions : faits sourcés, analyse originale, aucune faute, publicités qui ne couvrent jamais le contenu principal.

Un audit technique de notre agence SEO applique l'étape 1 à tout l'index : chaque URL indexée avec ses clics, ses liens et son nombre de mots, pour que les listes de suppression et de fusion reposent sur des données.

Une sortie peut prendre des mois, car Google a besoin de temps pour réexplorer et réévaluer le domaine entier.

Le brevet décrit une méthode de qualité à l'échelle du site. Google confirme que Panda existe et fonctionne au sein de son algorithme principal, pas qu'il utilise exactement ce ratio.