Pourquoi google décourage le chunking en SEO alors que cela fonctionne
Google vient de jeter un pavé dans la mare. Le 8 janvier 2026, dans un épisode de Search Off the Record, Danny Sullivan a été catégorique. Il a explicitement déconseillé de transformer vos pages en « bite-sized chunks » pour séduire les IA. Pourtant, et c’est là que le bât blesse, Mike King d’iPullRank vient de publier une réfutation solide, chiffres à l’appui. Sa démonstration est implacable : séparer un paragraphe multi-sujets en deux passages distincts augmente les scores de similarité vectorielle. Sans même toucher à la rédaction. Pas une virgule modifiée. Juste une restructuration. Et les métriques grimpent. Alors qui croire ? La vérité, c’est que la question est mal posée. L’enjeu n’est pas de choisir entre chunking ou pas chunking. Il s’agit de comprendre quelle forme de structure sert simultanément l’utilisateur, les systèmes de compréhension passage-level, et vos objectifs business. Sans tomber dans les artefacts de format. C’est un équilibre subtil. Un équilibre que beaucoup ratent.
Qu’est-ce que le chunking quand nous parlons seo et ia, concrètement ?
Le terme « chunking » recouvre deux réalités distinctes que beaucoup confondent. Première réalité : le chunking « système ». C’est le découpage automatique qu’opèrent les moteurs sur vos documents. Passages, sections, blocs. Tout est atomisé pour l’indexation, les embeddings et le retrieval. Vous n’avez aucun contrôle direct là-dessus. Deuxième réalité : le chunking « éditeur/SEO ». Celui-là, c’est vous qui le pilotez. C’est un design éditorial intentionnel. Chaque section devient une unité sémantique exploitable. Elle doit fonctionner pour l’humain comme pour la machine. Une promesse claire, une réponse identifiable, un périmètre stable. La confusion vient du fait que les deux utilisent le même mot. Mais leurs objectifs divergent radicalement. Mike King l’a parfaitement posé dans sa réfutation. Tant que vous ne faites pas cette distinction, vous naviguerez à vue.
Pourquoi le chunking « marche » si souvent sur les systèmes modernes ?
La réponse est mécanique. La pertinence est désormais évaluée au niveau des passages, pas uniquement au niveau de la page entière. Google a officialisé le passage-based ranking dès 2020. Souvent appelé « passage indexing » par la communauté SEO. Concrètement, le moteur peut mieux comprendre et classer une page en s’appuyant sur ses passages internes pertinents. Google annonçait un impact sur environ 7% des requêtes lors du déploiement global. Ce n’est pas anecdotique. Et quand vous basculez vers les logiques d’embeddings et de recherche vectorielle, un principe revient constamment. Un texte plus « atomique » produit un vecteur plus net. Un seul sujet, une seule entité, une seule relation. Ce vecteur devient plus facilement rapprochable d’une requête ou d’un sous-intent. C’est mathématique.
Quels résultats mesurés montrent que segmenter peut augmenter la « récupérabilité » ?
Mike King a fourni un exemple particulièrement parlant. Prenez un paragraphe qui couvre deux sujets : machine learning et data privacy. Mélangés dans le même bloc. Vous mesurez le score de similarité cosinus. Correct, mais pas optimal. Maintenant, séparez ce paragraphe en deux passages dédiés. Un pour le machine learning, un pour la data privacy. Sans réécrire un seul mot. Résultat ? Le score du passage « machine learning » progresse significativement. Ajoutez un heading dédié, l’effet se renforce encore. Ce n’est pas de la magie. Vous réduisez le bruit sémantique. Vous remplacez un vecteur « moyenné », dilué, par deux vecteurs directionnels. Plus précis. Plus exploitables. Les machines adorent ça.
Quelles stratégies de chunking sont réellement utilisées dans les systèmes rag ?
Les pipelines RAG reposent sur des variantes de découpage. NVIDIA a publié une évaluation expérimentale révélatrice. Le page-level chunking obtient la meilleure précision moyenne : 0,648. Et surtout, la variance la plus faible : 0,107. Stabilité et performance. Mais attention, les arbitrages varient selon la nature des questions. Il n’y a pas de solution universelle.
Tableau comparatif des approches de découpage (vision « retrieval »)
| Stratégie de découpage | Principe | Points forts | Limites typiques | Quand c’est souvent le meilleur choix |
| Taille fixe (tokens) | Coupe tous les N tokens | Simple, stable | Casse le sens, coupe listes/tableaux | Corpus homogènes, logs, textes courts |
| Sémantique | Coupe aux transitions thématiques | Cohérence élevée | Coûteux (analyse), moins déterministe | Contenus éditoriaux, guides, docs |
| Structure HTML | S’appuie sur H2/H3/p/listes | Aligne UX + machine | Dépend de la qualité du balisage | Sites éditoriaux, contenus SEO |
| Page-level | Garde la page (ou section majeure) | Robustesse, variance faible | Peut diluer les intentions multiples | Documents paginés, PDF, contenus denses |
Pourquoi google dit « ne le faites pas » alors que la structure aide aussi les utilisateurs ?
Google ne cible pas la structure en général. Ce serait absurde. Le message vise une dérive spécifique : la fabrication de pages artificiellement fragmentées. Des micro-paragraphes répétitifs. Des répétitions à n’en plus finir. Une sur-optimisation Q/R dont l’objectif principal devient l’extraction par IA. Plus la lisibilité humaine. Les articles qui rapportent l’épisode de janvier 2026 convergent sur le fond. Google refuse que les éditeurs produisent « deux versions » de leur contenu. Une pour les LLM, une pour le web classique. Et Danny Sullivan rappelle une évidence : les systèmes changent. Les gains opportunistes peuvent disparaître du jour au lendemain. Autrement dit, Google combat l’optimisation de format comme hack de surface. Pas l’HTML sémantique. Pas la clarté éditoriale. La nuance est capitale.
Quelles raisons stratégiques peuvent expliquer cette posture publique ?
Il y a au moins trois couches d’explication. Pas besoin de verser dans la théorie du complot. Première couche : la stabilité de l’écosystème. Si tout le web se met à écrire exclusivement pour l’extraction machine, vous obtenez des SERP uniformisées. Des pages pauvres pour la lecture réelle. Et donc plus difficiles à évaluer qualitativement pour Google lui-même. Deuxième couche : la protection contre les abus. Les formats « bite-sized » sont terriblement faciles à industrialiser. Templating plus IA générative. Vous pouvez produire une inflation de pages et de pseudo-sections qui miment la pertinence sans l’incarner. Troisième couche : la préservation du modèle « page ». La page reste l’unité économique et attributionnelle la plus simple. Mesurer, attribuer, monétiser, lutter contre le spam. Historiquement, Google a déjà cherché à orienter les standards du web. L’épisode AMP est un précédent souvent cité. Avant de lever des contraintes comme l’éligibilité Top Stories sans AMP.
Est-ce que « contexte long » et « chunking » se contredisent vraiment ?
Pas vraiment. Les fenêtres de contexte s’allongent, c’est vrai. Mais le coût de calcul et la sélection d’information restent des contraintes majeures. « Tout ingérer » n’implique pas « tout traiter avec la même profondeur ». Les systèmes modernes font des choix. Conséquence pratique : plus un passage est clair, autonome et ancré, plus il a de chances d’être correctement récupéré. Plus il a de chances d’être correctement interprété. Plus il a de chances d’être correctement cité ou résumé. Définitions explicites. Entités nommées. Conditions précisées. Limites posées. C’est ça, un passage « ancré ».
Comment optimiser « embeddings seo » sans tomber dans le micro-contenu artificiel ?
L’objectif est limpide : fabriquer des sections qui se tiennent seules, tout en conservant une lecture naturelle. C’est tout l’art.
Patterns qui fonctionnent (humain + machine) :
Une section égale une intention. Pas trois sous-sujets « pour faire riche ». La réponse arrive tôt dans la section, puis viennent les détails et les nuances. Les entités sont explicites : qui, quoi, quand, pour qui, dans quelles conditions. Les listes interviennent quand il y a énumération réelle : critères, étapes, avantages et limites. Les tableaux servent les arbitrages : quand, pourquoi, risques, coûts.
Anti-patterns à éviter (typiquement visés par Google) :
Les micro-paragraphes répétitifs qui reformulent la même chose en boucle. C’est insupportable à lire. Les headings « PAA » sans substance : une question prometteuse, une réponse creuse. Les sections « FAQ déguisées » partout, avec des réponses génériques copiées-collées. Et la fragmentation extrême qui force le scroll et nuit à la compréhension globale. Si votre lecteur doit scroller vingt fois pour saisir un concept simple, vous avez raté quelque chose.
Quelle taille de sections viser selon l’intention de recherche ?
Les benchmarks RAG sont formels : il n’y a pas de taille universelle. La granularité optimale dépend des requêtes et de la densité d’information. Une définition factuelle n’a pas besoin du même espace qu’une analyse stratégique. C’est du bon sens éditorial, mais quantifié.
Tableau pratique « taille vs intention »
| Intention dominante | Forme recommandée | Taille indicative (hors titres) | Signe que c’est trop long |
| Définition / factuel | Réponse directe + 3-6 points | 80-180 mots | La réponse est « cachée » au milieu |
| Comparatif / choix | Critères + tableau + conclusion | 200-450 mots | Vous mélangez des critères sans hiérarchie |
| Procédure / méthode | Étapes numérotées + pièges | 250-600 mots | Étapes floues, prérequis absents |
| Analyse / stratégie | Thèse → preuves → limites | 450-900 mots | Plusieurs thèses dans la même section |
Comment prouver l’impact sans se raconter d’histoires ?
Vous pouvez tester à deux niveaux complémentaires. Au niveau « machine » (embeddings), mesurez la similarité cosinus entre vos requêtes-cibles et vos sections. Vérifiez que chaque section « gagne » en directionnalité après restructuration. L’exemple de Mike King le démontre : séparer les sujets améliore les scores. Au niveau « surface search » (SEO réel), surveillez vos impressions et clics sur les requêtes longue traîne via la Search Console. Observez la stabilité des positions sur les clusters proches. Suivez l’évolution du CTR par intent. Et quand c’est mesurable, traquez vos apparitions dans les surfaces génératives. Les deux niveaux doivent converger. Sinon, vous optimisez peut-être pour la mauvaise métrique.
Quelle structure d’article maximise la couverture d’intentions proches sans diluer le propos ?
Une structure « embeddings-friendly » ressemble à une carte d’intentions. D’abord les définitions : chunk système versus chunk éditorial. Ensuite les mécanismes : passage ranking, retrieval. Puis les preuves : benchmarks, tests mesurés. Viennent les objections : le contexte long change-t-il la donne ? Les implications stratégiques suivent : Google versus éditeurs, qui gagne quoi. Enfin, le guide opératoire : checklists, tableaux pratiques. Et une FAQ pour le GEO/AEO. C’est exactement la logique de cet article. Un contenu long, mais composé de modules autonomes. Chaque section fonctionne seule. L’ensemble forme une progression logique.
Faq enrichie geo/aeo
Le chunking est-il une technique « black hat » ?
Non, pas en soi. Ce qui devient risqué, c’est la fragmentation artificielle conçue uniquement pour exploiter une surface IA. Au détriment de la lecture. Au détriment de la cohérence.
Google pénalise-t-il le contenu « chunké » ?
Google dit surtout que ce n’est pas une stratégie long terme. Fabriquer du « bite-sized content » pour les LLM n’est pas ce qu’ils veulent encourager. La nuance est importante.
Pourquoi des pages chunkées ressortent mieux dans certains systèmes IA ?
Parce que beaucoup de systèmes récupèrent des passages et comparent des embeddings. Un passage mono-sujet est souvent plus « net » qu’un bloc multi-sujets. Mathématiquement plus exploitable.
Le passage ranking de Google rend-il la structure plus importante ?
Oui. Google peut s’appuyer sur des passages internes pour évaluer la pertinence. Y compris sur des contenus longs. L’impact annoncé lors du déploiement était notable : environ 7% des requêtes concernées.
Faut-il écrire en mode « questions PAA » partout ?
Non. Utiliser des questions en H2 est utile quand elles reflètent de vraies intentions. Si les questions deviennent un habillage sans substance, vous retombez dans le pattern que Google critique.
Une FAQ en bas de page aide-t-elle encore ?
Oui, si elle répond à des objections réelles. Avec des réponses spécifiques, des conditions et des limites. Une FAQ générique « pour faire SEO » se repère vite. Humains comme systèmes la détectent.
Quelle est la meilleure stratégie de chunking pour un RAG ?
Les résultats varient selon les datasets. NVIDIA montre que le page-level chunking est très robuste en moyenne. Avec des ajustements selon factoid versus analytique.
Quels formats augmentent la « citabilité » par les IA ?
Typiquement : définitions courtes, critères explicites, tableaux, listes de conditions, passages autonomes. Évitez les pronoms flous et les références implicites. Chaque bloc doit se suffire.
Comment chunker sans abîmer la conversion ?
En chunkant par intention utilisateur, pas par « format IA ». Pensez parcours de décision. Si la page devient plus scannable, la conversion monte souvent. Si elle devient hachée, elle baisse. Le test est simple.
Dois-je créer une version « LLM » séparée de ma page ?
C’est précisément ce que Google déconseille. Deux versions, une pour LLM et une pour le web ? Mauvaise idée.
Le meilleur compromis, c’est quoi ?
Un contenu long modulaire. Des sections denses, chacune mono-intent. Une réponse rapide en ouverture, puis les détails. Le tout relié par une progression logique. C’est « chunkable » pour les machines, et confortable pour les humains. Tout le monde y gagne.
