{"title":"SPAMINDEXING 2.0 : LES MOTEURS DE RECHERCHE FACE AUX DÉFIS DES IA GÉNÉRATIVES","authors":"Robert Viseur","doi":"10.36863/mds.a.25052","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"L’importance croissante des moteurs de recherche sur les performances commerciales des entreprises a conduit au développement de techniques permettant d'optimiser le référencement des sites web (SEO). À côté des techniques encouragées par les moteurs de recherche, plus éthiques, se sont développées des techniques dites « Black Hat SEO » (BH). Régulièrement soumises aux contre-mesures des moteurs de recherche tels que Google, ces techniques ont connu un renouveau avec le développement des outils en ligne d'automatisation de tâches et des IA génératives telles que ChatGPT. Dans cette recherche exploratoire, nous proposons, après avoir présenté les techniques classiques de référencement abusif (spamindexing), l’analyse des techniques promues par un réseau de gestionnaires de sites web et de comptes de réseaux sociaux. Ces techniques sont basées sur la transformation de contenus massivement collectés en ligne à l’aide d’outils no code ou par programmation. Elles posent des questions sur le plan de la propriété intellectuelle mais aussi sur les moyens de lutte des moteurs de recherche permettant de préserver la qualité de leur index, face à la prolifération de contenus générés massivement et automatiquement, sans pour autant handicaper le développement des pratiques légitimes.","PeriodicalId":100353,"journal":{"name":"Data Science and Management","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Data Science and Management","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36863/mds.a.25052","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
L’importance croissante des moteurs de recherche sur les performances commerciales des entreprises a conduit au développement de techniques permettant d'optimiser le référencement des sites web (SEO). À côté des techniques encouragées par les moteurs de recherche, plus éthiques, se sont développées des techniques dites « Black Hat SEO » (BH). Régulièrement soumises aux contre-mesures des moteurs de recherche tels que Google, ces techniques ont connu un renouveau avec le développement des outils en ligne d'automatisation de tâches et des IA génératives telles que ChatGPT. Dans cette recherche exploratoire, nous proposons, après avoir présenté les techniques classiques de référencement abusif (spamindexing), l’analyse des techniques promues par un réseau de gestionnaires de sites web et de comptes de réseaux sociaux. Ces techniques sont basées sur la transformation de contenus massivement collectés en ligne à l’aide d’outils no code ou par programmation. Elles posent des questions sur le plan de la propriété intellectuelle mais aussi sur les moyens de lutte des moteurs de recherche permettant de préserver la qualité de leur index, face à la prolifération de contenus générés massivement et automatiquement, sans pour autant handicaper le développement des pratiques légitimes.