Formation : Algorithmie des moteurs de recherche

1. Présentation du chapitre
2. De 1945 à 1990 : la recherche d’information documentaire et le web
3. 1990 et après : les moteurs de recherche
4. Des technologies qui ne viennent pas de nulle part

QCM (10 questions)

1. Introduction
2. Mécanisme et monétisation
3. Les verticales de Google
4. Schéma global de fonctionnement d’un moteur de recherche

+ QCM (10 questions)

1. Introduction
2. Schéma général du crawler
3. Comment faire un crawl efficace
4. Quota de crawl et vitesse
5. Vitesse d’un site : ce que l’on sait
6. Vitesse d’un site : les bonnes pratiques
7. Vitesse d’un site : exemple d’analyse (Google Pagespeed Insight)
8. Vitesse d’un site : l’outil sitespeed.io
9. Vitesse d’un site : comment lancer une analyse avec sitespeed.io
10. Vitesse d’un site : découverte d’un audit sitespeed.io
11. Utiliser les logs pour comprendre ce que fait le robot

QCM (10 questions)

1. Introduction
2. Histoire et principe du learning-to-rank
3. Le learning-to-rank : exemple d’un moteur avec deux signaux
4. La réalité : apprendre des classements
5. Comment déterminer la qualité perçue ?
6. Optimiser les snippets de la SERP
7. Optimiser l’UX pour la rétention
8. Mesurer la qualité perçue côté SEO

+ QCM (10 questions)

1. Introduction
2. L’intention de recherche
3. Comprendre un texte quand on est une machine
4. Comprendre un texte quand on est une machine moderne : les vecteurs de contexte
5. L’algorithme de Rocchio
6. À propos de BERT
7. Manipuler des vecteurs de contexte : Fasttext
8. Manipuler des vecteurs de contexte : Bert avec Mindreader.ai
9. Manipuler des vecteurs de contexte : keywords.gg
10. La duplication des contenus : l’algorithme de base
11. Le calcul de la duplication des contenus
12. Faire une suggestion, comment fait Google ?

+ QCM (10 questions)

1. Introduction
2. Le pagerank : la définition « besogneuse »
3. Le pagerank : le surfeur aléatoire et son importance en SEO
4. Le pagerank : les trois manières de faire du netlinking
5. Le pagerank : le surfeur raisonnable
6. Le pagerank : utiliser Gephi pour le calculer
7. Le pagerank : calculer celui de son site
8. Vers un pagerank sémantique
9. Le pagerank thématique
10. Formalisons un peu plus le pagerank thématique
11. Cocon sémantique

+ QCM (10 questions)

1. Introduction
2. Détecter le webspam à travers l’analyse des contenus : l’idée
3. Détecter le webspam à travers l’analyse des contenus : l’étude 2014 (partie 1)
4. Détecter le webspam à travers l’analyse des contenus : l’étude 2014 (partie 2)
5. Les filtres : Penguin

+ QCM (10 questions)

1. Introduction
2. Le transition rank
3. Comment reconnaître les liens sans valeur ?
4. Le trustrank
5. L’algorithme de choix des publicités

+ QCM (10 questions)

1. Introduction
2. Le knowledge graph : histoire et définition
3. Le knowledge graph : comment est-il construit ?
4. Le knowledge graph : Que fait-on avec ?
5. Le knowledge graph : Que fait-on avec quand on est SEO ?
6. Le knowledge graph : les outils de Google pour les SEO
7. Conclusion

+ QCM (10 questions)

1. A propos de l’arbitrage et des critères de classement
2. La data pour arbitrer sur les critères de classement
3. Focus sur la data
4. La data, l’oeil collé à l’objectif

+ QCM (10 questions)

+ Examen/QCM final (20 questions)