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Andrea Volpini (WordLift) a analysé le trafic réseau de Web Guide, la nouvelle fonctionnalité IA de Google dans Search Labs. En décortiquant un fichier HAR, il révèle comment Google transforme la recherche traditionnelle.
Query fan-out côté serveur comme AI Mode
Andrea Volpini (CEO de WordLift) a levé le voile sur le fonctionnement réel de Web Guide, la nouvelle expérience de recherche IA testée par Google dans Search Labs.
En analysant un fichier HAR — c’est-à-dire le détail du trafic réseau entre le navigateur et les serveurs de Google — il montre que Web Guide ne se contente pas d’afficher des liens, mais reconstruit la recherche de A à Z à l’aide de l’intelligence artificielle.
Comment ? Grâce à une architecture en “fan-out” côté serveur, identique à celle d’AI Mode.
Autrement dit, quand un utilisateur tape une requête générale (ex. « apprendre la photo »), Google ne traite pas une seule recherche, mais décompose automatiquement la demande en plusieurs sous-thèmes plus précis (“réglages de l’appareil”, “techniques de composition”, “gestion de la lumière”)… avant même que la page ne s’affiche.
Personnalisation multi-vectorielle selon l’expert
Selon Andrea Volpini, la grande force de Web Guide réside dans sa capacité à personnaliser la recherche en profondeur. Contrairement à une requête traitée de façon universelle, chaque recherche est adaptée à l’utilisateur grâce à une combinaison de signaux spécifiques.
Il identifie trois vecteurs principaux de personnalisation :
- Votre compte Google : l’IA utilise l’historique de recherche et vos centres d’intérêt pour déterminer les sous-thèmes les plus pertinents à développer pour vous.
- Votre position géographique : Google est capable d’inférer votre localisation, même sans activation explicite, et d’en tenir compte pour vous proposer des résultats locaux (ex. “cours de photo à New York”).
- Votre appareil : Web Guide détecte le type d’appareil utilisé (ex. un téléphone Pixel) et peut adapter l’affichage ou les conseils proposés en fonction du support.
Résultat : deux utilisateurs posant la même question générique peuvent recevoir des sous-questions, des angles et des résultats complètement différents.
Architecture asynchrone pour l’expérience utilisateur
Andrea Volpini souligne que Google a conçu Web Guide pour offrir une expérience rapide et personnalisée à la fois.
Au lieu de charger l’intégralité des résultats en une seule fois, la structure de la page s’affiche d’abord rapidement, puis les contenus IA détaillés (catégories, recommandations ou liens enrichis) s’ajoutent progressivement en arrière-plan.
Ce fonctionnement asynchrone repose sur un traitement serveur complexe : c’est sur les serveurs de Google que l’IA segmente la requête, agrège les sous-résultats et organise leur présentation avant de les envoyer par blocs au navigateur.
L’objectif ? Réduire le temps de chargement perçu tout en laissant à l’IA le temps de construire un résultat riche et personnalisé.
Vers la fin du « rank tracking » tel qu’on le connaît
Pour Andrea Volpini, Web Guide marque un tournant dans la façon dont la visibilité en ligne doit être pensée.
Jusqu’ici, le SEO s’appuyait largement sur le « rank tracking » : on mesurait la performance d’un contenu en suivant sa position sur une requête précise (ex. être #1 sur “cours de photo”).
Mais avec Web Guide, cette logique devient obsolète. Pourquoi ? Parce que les résultats sont désormais différents d’un utilisateur à l’autre, en fonction de son historique, de sa localisation et de son profil.
Il n’y a plus un seul résultat universellement classé #1, mais des résultats variables générés par l’IA, adaptés à chaque contexte. Le rang moyen sur une requête devient une donnée « fantôme », qui ne reflète plus la réalité de ce que voient les internautes.
Le nouveau paradigme stratégique, selon lui :
Ne plus chercher à être premier sur une requête donnée, mais s’assurer que son contenu est présent dans un maximum de clusters thématiques générés dynamiquement par l’IA.
On passe d’un SEO « positionnel » à un SEO « contextuel et sémantique ».
Occurrences, sémantique, et la fin du SEO figé
Selon Andrea Volpini, le SEO doit désormais se mesurer autrement. Le suivi de position classique n’a plus de sens.
Deux nouvelles métriques deviennent importantes :
- Les occurrences : il ne s’agit plus d’être « premier » sur un mot-clé, mais d’apparaître le plus souvent possible dans les clusters thématiques générés par l’IA, en réponse à des requêtes variées mais proches.
- La richesse sémantique : pour cela, le contenu doit être profond, structuré, et riche en signaux sémantiques (entités, relations et concepts), afin que l’IA reconnaisse sa valeur et l’intègre dans plusieurs thématiques pertinentes.
En clair, le SEO glisse d’une logique de rang statique vers une logique de présence dynamique, où l’autorité thématique devient le nouveau levier de visibilité.
Cette analyse confirme un basculement structurel : Google construit une recherche « post-SERP », où la liste universelle de liens est remplacée par une expérience IA, fluide, contextuelle et orientée utilisateur.
