Après la récente mise à jour de la documentation sur les contenus utiles, Cyrus Shepard est revenu sur la notion d’effort. Dans une analyse publiée sur Zyppy Signal, le fondateur de Zyppy et ancien évaluateur qualité pour Google confronte les consignes publiques aux données issues de la fuite du Google Content Warehouse.
L’effort ne correspond pas au travail accompli
Dans ses consignes destinées aux évaluateurs qualité, Google définit l’effort comme le degré d’intervention humaine consacré à la création d’un contenu satisfaisant. Cyrus Shepard précise que cette notion ne correspond ni au nombre de mots, ni au temps nécessaire pour produire la page.
L’évaluation porte sur les preuves visibles du travail dans le résultat final. Un contenu peut avoir demandé plusieurs jours sans présenter d’information originale, de sélection éditoriale ou d’expérience identifiable.
L’effort peut prendre la forme d’une intervention humaine directe, comme la traduction d’un poème. Il peut aussi résider dans la conception d’une fonctionnalité ou d’un système utile. À l’inverse, la création automatique de milliers de traductions sans contrôle ni sélection ne répond pas à cette définition.
Une page rédigée par une personne n’obtient donc pas automatiquement une meilleure appréciation qu’un contenu produit par IA. Le résultat publié reste le point examiné.
Les preuves d’effort doivent apparaître dans la page
Cyrus Shepard regroupe les exemples de Google autour de plusieurs caractéristiques. Les pages à fort effort présentent une sélection éditoriale réelle, une organisation pensée pour l’utilisateur et des informations placées selon leur utilité.
Elles peuvent aussi contenir des faits ou données originaux, des observations issues d’une expérience directe, des photographies propres, des tests, des avis authentiques ou une discussion approfondie. Ces éléments ne reposent pas uniquement sur la reprise d’informations déjà disponibles.
À l’opposé, les contenus de remplissage, les résumés de sources tierces, les faits largement connus et les images de stock apportent peu de preuves d’un travail spécifique. La longueur ne compense pas l’absence d’éléments distinctifs.
L’automatisation n’est pas systématiquement associée à un faible effort. Shepard cite l’exemple de pages de recommandations produites automatiquement à partir d’avis réels et de données propriétaires actualisées. Leur valeur provient des informations utilisées et d’une réelle supervision humaine.
Cette distinction rejoint la demande de vérification humaine des contenus IA et la politique de Google contre la production de contenus à grande échelle.
Deux champs techniques mentionnent directement l’effort
La fuite du Google Content Warehouse a révélé deux champs liés à l’effort. Le premier, contentEffort, est décrit comme une estimation de l’effort pour les pages d’articles.
La documentation technique précise qu’il s’agit d’une estimation réalisée par LLM et que sa valeur prend la forme d’un nombre décimal. Le champ apparaît dans la structure compressedQualitySignals, qui rassemble des signaux susceptibles de servir à une notation préliminaire.
Le second, ugcDiscussionEffortScore, concerne les signaux de qualité associés aux pages de contenus publiés par les utilisateurs. Les consignes des évaluateurs tiennent notamment compte du nombre de participants et de la profondeur des échanges dans les forums ou les réseaux sociaux.
Cyrus Shepard souligne qu’aucun usage direct n’est confirmé. La documentation fuitée ne précise ni le poids de ces champs, ni les systèmes qui les consultent, ni leur influence éventuelle sur le classement.
