Les chatbots mangeront-ils le référencement ?

Les Large Language Models (LLM) sont basés sur la technologie des transformateurs et leur principe de fonctionnement peut être décrit comme suit :

• Les modèles sont formés sur de grands corpus de données - des collections de documents, ce qui leur permet d'identifier la probabilité qu'un mot apparaisse après l'autre.
• Les modèles utilisent le contexte des mots environnants plutôt que la séquence de mots telle qu'implémentée dans les prédictions de texte conventionnelles telles que T9.
• Le modèle génératif crée du texte en l'extrapolant à une longueur donnée, en essayant de prédire le prochain jeton de la séquence.

Ceci est similaire au fonctionnement de la saisie semi-automatique, des suggestions et d’autres algorithmes similaires. Plus une séquence est fréquente, plus la probabilité que des mots spécifiques apparaissent dans les générations suivantes est élevée. Cependant, il est important de noter que les modèles de langage génératifs n’écrivent pas de texte comme le font les humains : ils émulent uniquement des dépendances probabilistes basées sur des données d’entraînement. Au fil du temps, ils perdent confiance, surtout s’ils sortent de leur contexte, ce qui peut conduire à des résultats ridicules. Cela se remarque par exemple dans les suggestions des moteurs de recherche, où l’ajout de chaque nouveau mot à une chaîne peut conduire à des prédictions inadéquates.

Les principaux problèmes des grands modèles de langage

L'un des principaux défis auxquels sont confrontés les grands modèles de langage est la qualité des données de formation. Les modèles sont formés sur des collections de documents prêtes à l'emploi, telles que Wikipédia, des blogs, diverses archives Internet et les médias de masse. Ces données peuvent-elles être considérées comme idéales ? Bien sûr que non. Ces corpus ne reflètent qu’une petite partie des informations disponibles en ligne et deviennent rapidement obsolètes.

De plus, les données utilisées pour la formation sont souvent biaisées. Cela reflète les intérêts de la partie active de l’audience Internet, et non de l’ensemble de la société. Par conséquent, les informations générées par ces modèles ne reflètent pas toujours une image complète.

Un autre problème est que le modèle ne produit pas de « texte cohérent » au sens habituel du terme. En fait, il ne s'agit que d'une combinaison aléatoire de fragments qui semblent logiques au niveau de la probabilité, mais qui, en réalité, n'ont pas toujours de sens. Les modèles ne comprennent pas le sens des textes qu'ils génèrent et ne reproduisent que des fragments de déclarations d'autrui.

Il convient également de noter que la formation de grands modèles linguistiques nécessite des coûts financiers et environnementaux importants. Cela est particulièrement vrai dans le contexte du programme environnemental actuel, qui peut devenir un sérieux obstacle au développement ultérieur de ces technologies.

Enfin, un autre problème concerne l’effet d’entraînement du contenu généré. Ce qu’un modèle génère devient une partie du matériel de formation d’un autre, et ainsi de suite. Cela conduit à la duplication de l'information et à sa « suppression » du contexte réel, créant une sorte de chaîne fermée.

Comment utiliser le LLM en SEO ?

Vous avez peut-être rencontré des articles affirmant que la génération de contenu à l'aide de LLM génère beaucoup de trafic. Mais, en pratique, il n'est pas recommandé de l'utiliser à des fins commerciales sérieuses :

• Pour des projets sérieux : Le contenu généré par les chatbots est souvent dénué de sens, ce qui peut entraîner une baisse des conversions. Ne comptez pas sur ce type de contenu comme stratégie principale.
• Textes vides : Générer du contenu qui n’apporte aucune valeur sera finalement identifié par les moteurs de recherche comme du spam, ce qui entraînera très probablement des sanctions de la part des moteurs de recherche.

Toutefois, cela ne signifie pas qu’il faille abandonner complètement les nouvelles technologies. Vous devez aborder l'utilisation des LLM avec sagesse, en comprenant leurs capacités et leurs limites. Voyons où de tels modèles peuvent être utiles.

• Génération de textes courts : Plus le texte est court, plus il paraît significatif. Vous pouvez utiliser des chatbots pour rédiger des méta descriptions, des résumés ou des textes courts sur les pages du catalogue. Cependant, ces textes nécessitent encore une révision.
• Analyse du contenu du texte : Pour auditer la sémantique d'un sujet, vous pouvez utiliser des modèles pour analyser des dizaines ou des centaines de pages à partir des résultats de recherche afin d'identifier des mots-clés. Cette approche vous permet de collecter rapidement des données, ce qui permet un gain de temps considérable.
• Textes de synthèse : Les modèles génératifs sont efficaces pour réduire et extraire les informations des textes longs. Si vous devez créer une version condensée d’une grande quantité de matériel, cela peut être un outil utile.

De plus, les réseaux de neurones peuvent être utiles pour la génération d’images. Dans les moteurs de recherche modernes, les algorithmes des réseaux neuronaux fonctionnent sur les mêmes principes. Si vous devez créer une image unique correspondant à certains modèles, utilisez cet outil. Cependant, rappelez-vous que les images générées nécessitent également un certain travail.

En conclusion, à moins d’avoir un contenu ou une idée claire, les algorithmes des machines ne peuvent pas remplacer la communication réelle avec les utilisateurs. Il est important de comprendre qu’un référencement réussi nécessite toujours des personnes capables de transformer les informations en contenu précieux et de haute qualité.

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