La réponse courte est « non ».
Une question peut-être plus pertinente est la suivante : l’IA pourrait-elle rendre redondantes l’analyse et les actions humaines en matière de référencement ? Autrement dit, l’IA finira-t-elle par remplacer votre métier ?
Les premières analyses suggèrent que l’IA est encore insuffisante, en particulier dans l’analyse technique du référencement. Bien que cette étude ait principalement utilisé des invites de base, certains utilisateurs signalent de meilleurs résultats avec une création d’invites plus détaillée.
Cela soulève un point intéressant : si un responsable SEO généraliste devait vous remplacer par l’IA, il aurait besoin de développer des compétences avancées en matière de création d’invites, éliminant potentiellement le besoin d’analystes spécialisés.
Actuellement, il semble peu probable que votre manager puisse facilement vous remplacer par l’IA, du moins à court terme.
Bien que l’IA puisse effectuer une analyse technique du référencement avec des invites détaillées, les connaissances requises pour créer de telles invites favorisent les analystes techniques comme vous.
Vous pourriez être mieux placé pour tirer parti de l’IA à votre propre bénéfice, réduisant ainsi potentiellement le besoin de certains rôles de direction.
Cependant, ne vous réjouissez pas trop tôt : à mesure que l’IA continue d’évoluer et d’absorber davantage d’informations, cet avantage pourrait être temporaire.
Pourquoi l’IA nécessite-t-elle une expertise technique en matière d’incitation ?
L’IA vise à éliminer le besoin d’expertise semi-technique. Là où les données sont généralement très structurées (par exemple, le codage d’un script Python), l’IA présente un avantage.
Mais même dans ce cas, l’expertise technique d’un opérateur humain reste nécessaire. Même si l’IA peut créer un script pour effectuer une tâche, sans instructions détaillées ni corrections de bugs de la part d’un humain, le résultat ne sera pas utilisable.
Actuellement, l’IA générative comble une lacune en produisant des fonctions fonctionnelles lorsqu’on lui donne des invites détaillées. Puisque l’IA « pense » toujours comme une machine, les techniciens sont les mieux placés pour exploiter tout son potentiel.
Des connaissances techniques sont toujours nécessaires pour les tâches de référencement sur page assistées par l’IA, telles que la génération de descriptions de produits ou de texte alternatif à grande échelle. Et même si vous connaissez l’API d’OpenAI, des outils comme Microsoft Excel sont toujours nécessaires pour créer des milliers d’invites.
L’IA a besoin d’instructions humaines pour fonctionner et la qualité de ces instructions est cruciale pour un bon résultat. Penser comme une machine (en utilisant des identifiants, des classes et des entités distinctes) est la clé du succès des résultats générés par l’IA. L’IA améliore l’efficacité des travailleurs techniques, il est donc important de l’adopter plutôt que de la rejeter.
Alors que l’IA générative nécessite une contribution humaine pour produire quoi que ce soit (comme une analyse, du texte ou des images), l’élaboration de ces instructions est une compétence essentielle. Les employeurs devraient tenir compte de l’expertise technique de leurs employés lorsqu’ils utilisent l’IA pour gagner en efficacité.
Pourquoi l’IA fonctionne-t-elle mal sur les tâches de référencement avec des instructions de base ?
Les données sont à la fois la force et la faiblesse de l’IA.
Par exemple, Google Gemini et GPT-4o d’OpenAI, qui peuvent accéder à de vastes données Web, n’ont pas égalé les performances de GPT-4, qui utilise un modèle de données organisé. On pensait que donner plus de données à l’IA améliorerait ses performances, un principe clé de l’apprentissage automatique.
Mais c’est aussi ainsi que nous comprenions les algorithmes de base, qui utilisent des informations pures pour produire des résultats. Par exemple, Google a récemment tenté de minimiser l’importance du PageRank.
Bien que cela soit vrai d’un point de vue idéologique, Google s’appuie toujours sur ces données pour les classements de recherche. De même, l’IA a du mal à gérer les apports humains subjectifs, même lorsqu’ils sont convertis en données numériques, produisant souvent des résultats inattendus.
Cela soulève la question suivante : plus d’informations sont-elles toujours bénéfiques à l’IA ? Le Web ouvert contient à la fois des données empiriques et des opinions subjectives. L’IA a du mal à faire la distinction entre réalité et fiction. Récemment, donner à l’IA l’accès à des données non conservées a provoqué davantage d’erreurs.
Trouver le point idéal pour la saisie des données est le prochain défi pour les développeurs d’IA. Quelle quantité de données aide ou nuit à l’IA, et quel degré de conservation est nécessaire ?
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Sommes-nous en sécurité ? L’IA est-elle limitée ?
Il y a du vrai dans cet argument, même s’il y a aussi un certain degré de fausse représentation.
Comme toute technologie, l’IA présente des limites dans sa forme actuelle.
L’IA générative ne peut agir qu’avec la participation humaine. Même si ce n’est pas le cas (comme cela pourrait bientôt l’être), l’IA a du mal à faire la différence entre réalité et fiction.
Certains algorithmes ont atteint leur valeur en termes de viabilité commerciale. C’est sans doute la raison pour laquelle Google essaie de nous convaincre que les liens sont redondants avant qu’ils ne le soient réellement.
Considérez l’IA comme une évolution de la production algorithmique. Désormais, ces technologies peuvent tenter de réaliser des déterminations analytiques basées sur leurs données d’entrée. Cependant, l’idée selon laquelle fournir toujours plus de données à l’IA constitue une voie sans restriction vers le succès se heurte déjà à d’importantes limites.
Cela ne signifie pas que les analystes techniques sont en sécurité. L’ambition de l’humanité d’obtenir des informations plus rapides se poursuivra. Dans un premier temps, l’IA sera considérée comme la solution à tout. Si une IA échoue, une autre peut critiquer ses résultats.
Cependant, l’IA nécessite une puissance de traitement importante. Le véritable défi sera de trouver l’équilibre entre l’IA et des algorithmes plus simples. Les algorithmes doivent gérer les tâches de base, tandis que l’IA doit être utilisée pour l’analyse et la compréhension.
Cet équilibre entre l’IA et l’efficacité algorithmique est encore à quelques années (voire décennies) de sa réalisation. Ce n’est qu’alors que l’IA nous testera véritablement en tant que professionnels du référencement et créera des opportunités de licenciements.
L’apprentissage de l’IA est entravé par la désinformation du Web, offrant aux professionnels du référencement une isolation temporaire. Cet avantage ne durera pas éternellement, mais il offre une longueur d’avance précieuse.
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Limites de l’IA : facteurs de société
Il existe également des limites en termes d’acceptation sociétale de l’IA. De nombreuses innovations technologiques (Internet, la calculatrice) étaient à l’origine considérées comme de la « triche » par la société au sens large.
Les calculatrices étaient interdites dans les salles d’examen et Internet était considéré comme un aide-mémoire simple pour faire des recherches plutôt que pour visiter sa bibliothèque locale. Et pourtant, combien de temps de telles perspectives peuvent-elles rester rentables ?
La plupart des technologies, malgré des progrès rapides, ne sont pas rapidement acceptées par la société en raison de leur coût et de facteurs sociologiques. Nous valorisons notre perspective humaine unique et résistons à la technologie qui menace notre façon de penser ou nos moyens de subsistance.
Le principal obstacle au remplacement de l’IA est notre propre perception de celle-ci. Tant que nous considérons l’IA comme une menace à notre capacité à fournir, nos emplois ne seront pas supprimés. Cependant, cette perspective évoluera avec le temps.
Lorsque ces technologies seront normalisées, nous assisterons à des changements. D’ici là, les gouvernements se seront adaptés, continuant de remettre en question la créativité humaine.
Les algorithmes et Google n’ont pas mis fin aux interactions humaines sur le Web, et l’IA n’éliminera pas les contributions des individus volontaires.
Bref, il faudra s’adapter à moyen et long terme.
Le référencement à l’ère de l’IA : l’expertise technique compte toujours
Alors que nous nous adaptons à l’évolution du paysage du référencement grâce à l’IA, voici quelques informations clés sur l’avenir de notre profession :
Intégration de l’IA avec le SEO : Contrairement aux craintes, l’IA ne rendra pas le SEO obsolète. Au lieu de cela, cela remodèlera notre approche des pratiques de référencement. L’IA aide à automatiser les tâches de routine telles que la génération de descriptions de produits sur la page et de textes alternatifs pour les images. Cependant, son efficacité dépend (actuellement) de la précision et de la profondeur technique de la contribution humaine. Importance de l’expertise technique : la capacité à rédiger des invites détaillées et techniquement solides devient de plus en plus vitale. Cet ensemble de compétences garantit que les outils d’IA sont exploités efficacement, renforçant ainsi la valeur irremplaçable des professionnels du référencement chevronnés dans un paysage axé sur l’IA. Sensibilité des données dans les performances de l’IA : des expériences ont montré que l’efficacité de l’IA en matière de référencement varie considérablement en fonction des données qu’elle traite. Les systèmes qui utilisent des ensembles de données organisés comme GPT-4 présentent des comportements différents de ceux ayant un accès Web illimité. Cela souligne la nécessité d’une gestion stratégique des données et met en évidence les limites de l’IA sans surveillance humaine structurée. Évolution des rôles dans le référencement : à mesure que les technologies d’IA progressent, le rôle des professionnels du référencement ne diminue pas mais se transforme. À l’avenir, les experts SEO se concentreront probablement davantage sur la gestion des opérations d’IA et sur l’affinement des résultats de l’IA plutôt que d’être remplacés par l’IA. Acceptation sociétale et adaptation technologique : L’intégration et l’acceptation généralisées de l’IA dans le référencement dépendent de la rapidité avec laquelle la société s’adapte à ces technologies. À mesure que l’IA se normalise et que les réglementations évoluent, nos rôles devront s’adapter en conséquence. Perspectives d’avenir : malgré les capacités croissantes de l’IA, les éléments nuancés, créatifs et complexes du référencement continueront de nécessiter la perspicacité et l’expertise humaines. L’IA n’est pas un substitut mais un outil qui, lorsqu’il est utilisé correctement, peut amplifier notre efficacité et notre efficience.
L’intégration de l’IA dans le référencement est inévitable et transformatrice. C’est pour nous l’occasion d’affiner nos compétences et d’adapter nos stratégies.
L’avenir du référencement ne sera pas dépourvu d’apport humain. Il s’agira plutôt d’une interaction collaborative entre l’ingéniosité humaine et l’efficacité des machines.
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