Contextes de recherche, Personnalisation et Multi-modalité
Google et les moteurs de recherche ont la capacité de comprendre et d’interpréter les variations dans la recherche d’information en ligne, en prenant en compte les tendances, qu’elles soient saisonnières ou uniques (événements, actualité). La prise en compte du ou des contexte(s) de recherche influence la réponse et la mise en avant de certains résultats. Selon la temporalité, le caractère événementiel, les tendances du moment ou le lieu, le moteur de recherche vous renverra un résultat différent et adapté.
Il est possible de mettre en place des stratégies visant à préempter votre visibilité en répondant au plus vite à ces demandes émergentes et parfois ponctuelles, notamment via l’analyse des éléments de désambiguïsation proposés par Google comme les PAA (People Also Ask), les Related Searches, ou les suggestions de Google Ads ou Google Trends.
La conséquence la plus fine de cette capacité à traiter les contextes de recherche se matérialise via des outils comme Google Discover, véritable « Home Page personnelle ». Google y fournit des résultats « no clic » basés sur vos préférences et habitudes, et joue un rôle d’assistant personnel dans le but d’anticiper vos recherches.
Par ailleurs, la multi-modalité prend une part toujours plus importante dans les outils d’Intelligence Artificielle. Les IA multimodales peuvent travailler à partir de différents types de sources d’information en entrée (Input) images, documents, vidéos, texte, code source, etc. et en extraire le sens pour répondre à des besoins de transformation sous différents formats de sortie (Output). C’est l’une des fonctions importantes d’outils comme Google Lens ou Gemini : détecter du texte ou du sens dans une image, ou reconnaitre le contenu d’une image et la convertir en texte. Ces usages seront de plus en plus intégrés dans la recherche, notamment pour la recherche visuelle (visual search).