Sommaire
Note préalable — Les éléments présentés ci-dessous s’appuient sur des informations issues de la fuite de mai 2024 (documentation interne Google). Les interprétations (rôle, portée et liens entre signaux) relèvent d’une lecture personnelle d‘Hobo, Google n’ayant pas confirmé officiellement ces détails et ses systèmes évoluant régulièrement.
Selon l’idée d’Hobo, les indices convergent vers un tournant : Google chercherait à passer de signaux indirects (backlinks, engagement…) à une estimation directe, par modèles LLM, du travail humain investi dans une page.
Au cœur de ce paradigme, contentEffort : une “estimation de l’effort basée sur LLM” (pour les pages d’articles), intégrée au cadre pageQuality (module QualityNsrPQData). Cette métrique pourrait jouer un rôle clé dans le Helpful Content System (HCS/HCU), en opérationnalisant les principes EEAT (Expérience, Expertise, Autorité, Confiance).
L’objectif serait de démarquer le contenu d’effort élevé (recherche originale, profondeur et médias uniques) du contenu à faible effort (génératif standardisé, reformulations et synthèses superficielles) — particulièrement à l’ère de l’IA.
contentEffort : principe et facteurs présumés
Définition technique
ContentEffort est un attribut identifié dans la documentation interne de Google, positionné dans le module QualityNsrPQData / pageQuality.
Son objectif est de mesurer, via un Large Language Model (LLM), la qualité perçue d’une page non plus à travers des signaux de surface (comme la longueur du texte ou le nombre d’images), mais à travers une analyse qualitative :
- Organisation et structure,
- Complexité linguistique,
- Richesse sémantique.
Les facteurs qui peuvent améliorer le score
Google semble privilégier tout ce qui témoigne d’un effort réel et mesurable dans la production de contenu :
- Multimédia original
- Photos propriétaires,
- Infographies sur-mesure,
- Vidéos explicatives,
- Outils ou éléments interactifs,
- Données et recherches inédites
- Enquêtes internes,
- Analyses statistiques originales,
- Données propriétaires ou exclusives,
- Structure et complexité
- Hiérarchie des titres (H1, H2, H3),
- Vocabulaire précis et spécialisé,
- Citations de sources reconnues.
- Difficulté de reproduction
- Interviews d’experts,
- Études de cas uniques,
- Ressources coûteuses à produire (temps, expertise, outillage).
Avec ContentEffort, Google ne se contente pas de déduire la qualité via des signaux indirects, mais tente plutôt d’en mesurer une composante essentielle — l’effort investi.
Cela signifie que les stratégies “volume / low-cost” (textes générés en masse par IA et réécritures superficielles) se trouvent mécaniquement pénalisées, au profit d’approches qui misent sur l’originalité, l’expertise et la valeur ajoutée tangible.
Un écosystème de signaux interconnectés
L’attribut contentEffort n’agit pas de façon isolée. La fuite met en évidence un véritable graphe de signaux stockés dans différents modules (PerDocData, CompressedQualitySignals, QualityNsrNsrData, etc.), qui ensemble construisent un profil de qualité à la fois au niveau de la page et du domaine.
Signaux au niveau du document (page)
Chaque URL est évaluée selon plusieurs axes :
- Originalité :
- OriginalContentScore (PerDocData) mesure l’unicité du texte, notamment sur les pages courtes (produits, catégories ou fiches locales).
- Qualité multi-modèles :
- chard, tofu, keto, rhubarb (QualityNsrPQData) sont autant de prédicteurs parallèles qui analysent différentes facettes du contenu.
- Spam et tromperie :
- scamness, uacSpamScore, spamtokensContentScore (UGC), spamMuppetSignals (sites piratés), GibberishScore, copycatScore et spamScore (BlogPerDocData).
- Typologie et intention :
- commercialScore distingue pages à vocation commerciale et pages purement informatives.
- Liens de page :
- linkIncoming et linkOutgoing complètent l’analyse site-wide en observant le profil de liens d’une URL précise.
Signaux au niveau du site (domaine)
La qualité d’une page dépend aussi du domaine qui l’héberge :
- Autorité globale :
- siteAuthority (CompressedQualitySignals), influencé par des métriques de liens (sitePr, siteLinkIn et siteLinkOut).
- Autorité thématique :
- siteFocusScore (spécialisation d’un site sur un sujet) et siteRadius (écart d’une page par rapport au thème central).
- Cohérence et propreté :
- lowQuality, clutterScore (pub intrusive et interstitiels) et siteQualityStddev (homogénéité de la qualité globale).
- Cas particuliers :
- smallPersonalSite (promotion des blogs persos), spambrainLavcScore (IA anti-spam), signaux d’autorité catégoriels (isCovidLocalAuthority, isElectionAuthority) et localityScore pour l’autorité locale.
- Effet “sandbox” :
- hostAge confirme un traitement différencié des nouveaux sites, mis en observation avant d’être pleinement valorisés.
Signaux mobiles et UX
Google évalue aussi spécifiquement l’expérience mobile :
- SmartphonePerDocData : stockage de données dédiées aux versions mobiles.
- Sanctions pour interstitiels intrusifs ou publicités masquant le contenu.
- Contenu masqué (onglets et accordéons) potentiellement moins pris en compte.
Validation par l’utilisateur & fraîcheur
Les signaux “prédictifs” comme contentEffort doivent être confirmés par les comportements réels :
Comportement de clics (NavBoost via Craps) :
- goodClicks, badClicks et lastLongestClicks servent à mesurer la satisfaction post-clic.
Données Chrome :
- chromeInTotal agrège les visites et vues captées depuis le navigateur Chrome.
Fraîcheur :
- bylineDate, syntacticDate et semanticDate. Le contenu mis à jour de façon irrégulière reçoit une priorité de traitement plus basse.
En pratique :
contentEffortetOriginalContentScoreprédisent la valeur ; NavBoost/Chrome valident (ou non) auprès des utilisateurs. Un bon score d’effort qui déçoit l’intention finira rétrogradé.
EEAT, HCU : cartographie des signaux techniques
Les fuites confirment que Google n’utilise pas un score EEAT unique, mais un ensemble de signaux granulaires qui, combinés, donnent une mesure émergente de l’Expérience, de l’Expertise, de l’Autorité et de la Confiance.
Expérience & Expertise (EE)
Google évalue directement l’effort, l’originalité et la compétence derrière un contenu :
- Effort & rigueur :
- contentEffort mesure la profondeur, l’originalité des données et la complexité rédactionnelle.
- Unicité :
- OriginalContentScore valorise la création de contenu réellement unique, notamment sur les pages courtes (produits, locales et catégories).
- Auteur & éditeur :
- Signal isAuthor pour identifier l’entité créatrice.
- Distinction entre qualité du contenu (docQualityScore) et qualité de l’auteur (userQualityScore) dans BlogPerDocData.
- Réputation externe :
- Analyse de sentiment autour d’entités (ex. commentaires YouTube) pour mesurer la perception publique et la crédibilité.
Autorité (A)
L’autorité reste un axe central, mais mesurée de façon plus fine :
- Autorité de domaine :
- siteAuthority confirmé, modulé par authorityPromotion (boost explicite pour les sites jugés crédibles).
- Qualité des liens :
- Non seulement l’autorité du domaine référent, mais aussi le trafic et les clics générés par ces liens sont pris en compte.
Confiance (T – Trust)
La dimension “fiabilité” repose surtout sur des signaux négatifs et des critères YMYL :
- Signaux négatifs :
- scamness (risque d’arnaque), spamMuppetSignals (sites piratés), GibberishScore (contenu incohérent) et badSslCertificate.
- YMYL (Your Money, Your Life) :
- Scores spécifiques comme ymylNewsV2Score (actualité sensible) et healthScore (contenu santé).
- Consensus :
- Google mesure le niveau d’accord ou de contradiction avec le consensus établi sur un sujet factuel.
- But de la page :
- commercialScore permet d’identifier si une page commerciale se présente faussement comme informationnelle.
À retenir : l’EEAT n’est pas une métrique unique mais une propriété émergente. Chaque signal joue un rôle discret, et c’est leur combinaison (effort, unicité, réputation, autorité thématique et confiance technique) qui détermine le classement final.
Twiddlers & mécanismes de reclassement
La fuite confirme l’existence de “Twiddlers”, des fonctions de reclassement appliquées juste avant l’affichage des résultats.
Parmi elles :
- authorityPromotion : boost pour les sites jugés crédibles.
- productReviewPPromoteSite / productReviewPDemoteSite : ajustements selon la qualité des avis produits.
- navDemotion : rétrogradations basées sur des signaux de navigation.
- FreshnessTwiddler : reclassement spécifique lié à la fraîcheur du contenu.
Effet attendu
Ces ajustements s’additionnent (boosts et pénalités) et peuvent se contredire, ce qui explique la volatilité fréquente des classements. Une même page peut bénéficier d’un signal positif (ex. fraîcheur) tout en subissant une rétrogradation sur un autre (ex. mauvaise réputation produit), avec un résultat global instable.
Implications stratégiques pour les SEO (ère IA & HCU)
1. Une véritable course à l’effort
Le classement ne se gagne plus au volume, mais à l’effort démontrable. Les pages qui s’imposent sont celles qui apportent une valeur difficile à répliquer :
- Données ou enquêtes originales,
- Interviews et témoignages d’experts,
- Multimédias propriétaires (photos, infographies, vidéos et outils interactifs),
- Analyses poussées et non triviales.
2. Cohérence et alignement thématique du site
Google valorise les sites avec un focus clair et cohérent :
- Renforcer le siteFocusScore en construisant un thème central solide,
- Limiter la dispersion avec un siteRadius maîtrisé,
- Assainir régulièrement les pages faibles (lowQuality),
- Réduire la “clutter” (publicités ou interstitiels intrusifs).
3. Qualité validée par les utilisateurs
Les signaux d’interaction valident ou infirment les prédictions algorithmiques. Pour générer davantage de goodClicks et réduire les badClicks, il faut :
- Répondre pleinement à l’intention de recherche,
- Optimiser l’UX (vitesse, mobile et clarté de navigation),
- Améliorer la structure interne pour guider vers d’autres contenus pertinents,
- Prolonger les sessions (lastLongestClicks).
4. Une autorité devenue composite
L’authority ne se résume pas aux backlinks : elle s’appuie sur un faisceau de signaux :
- liens éditoriaux pertinents et réellement cliqués,
- force de la marque (recherches brandées et trafic direct mesuré via chromeInTotal),
- rôle central de la page d’accueil dans le calcul de l’siteAuthority.
Cadre pratique : transformer les signaux en exécution SEO
Les fuites confirment que Google mesure désormais l’« effort » et la cohérence thématique à une granularité fine. Pour transformer ces signaux en avantages compétitifs, les équipes SEO doivent revoir leur approche de bout en bout.
Avant la production : un brief “effort-first”
- Question pivot : « Quelle contribution originale allons-nous apporter ? »
- Formaliser dans chaque brief :
- Données inédites (enquêtes et études internes).
- Sources expertes nommées (citations et interviews).
- Médias propriétaires (schémas, photos et dataviz).
- Plan détaillé et hiérarchie Hn pour garantir profondeur et clarté.
Pendant la production : matérialiser l’effort
- Recherche originale : analyses internes, croisements de jeux de données et synthèses inédites.
- Multimédia exclusif : bannir le stock générique, privilégier visuels, vidéos et outils interactifs créés pour l’article.
- Signature éditoriale : auteur identifié, biographie détaillée et balisage schema renforçant l’expertise.
- Couverture exhaustive : traiter le sujet dans toute sa largeur et sa profondeur et anticiper questions connexes et objections.
Après la mise en ligne : audit et consolidation
- Contrôle qualité continu : détecter et traiter les pages à faible effort/unicité (fusion, réécriture et suppression).
- Élagage thématique : supprimer ou noindexer les contenus hors-périmètre qui diluent le siteFocusScore.
- Maillage interne stratégique : orienter le trafic et le PageRank interne vers les pages piliers.
- Expérience utilisateur : optimiser Core Web Vitals, supprimer les interstitiels intrusifs, garantir la lisibilité et l’accessibilité mobile (éviter le contenu “caché” critique).
Conclusion : vers une nouvelle hiérarchie de l’effort en SEO
Cette fuite confirme donc une tendance structurelle : Google cherche à mesurer directement l’effort investi dans le contenu, et non plus seulement à l’inférer par des signaux indirects. Avec contentEffort et son écosystème de signaux, la logique SEO bascule.
Le modèle « produire beaucoup, à moindre coût » est mécaniquement sanctionné. Le succès dépend désormais de trois leviers :
- L’effort démontrable : données inédites, analyses originales, multimédia propriétaire et expertise humaine validée.
- La cohérence site-wide : un domaine thématiquement clair, et débarrassé des contenus faibles ou hors-sujet.
- La validation utilisateur : satisfaction de l’intention, clics longs, et expérience agréable sur desktop et mobile.
Pour les SEO, l’enjeu est de passer d’une logique d’optimisation granulaire (mots-clés et pages isolées) à une orchestration où chaque contenu contribue à un signal de qualité global.
Dans ce cadre, l’IA n’est pas à bannir, mais à repositionner : non pas comme une fabrique de texte, mais comme un levier pour renforcer la créativité, l’analyse et la production de valeur difficilement réplicable.
ContentEffort n’est pas un simple facteur de ranking. C’est le socle d’une nouvelle hiérarchie de l’effort en SEO : la course n’est plus à la quantité, mais à la qualité perçue et mesurée par l’algorithme. Les équipes capables d’intégrer cette logique dans leurs workflows auront un avantage compétitif durable.
