Définition
Le Vector Search (recherche vectorielle) utilise des embeddings - des representations numeriques du sens des textes - pour trouver du contenu semantiquement similaire. Contrairement a la recherche par mots-cles, le vector search comprend le sens : 'acheter un lien' et 'acquisition de backlink' sont reconnus comme semantiquement proches. Cette technologie est au coeur des moteurs IA, des systemes RAG et des nouvelles fonctionnalites de recherche Google. Pour le SEO, elle renforce l'importance de la couverture semantique et de l'intention de recherche par rapport a la simple optimisation par mots-cles.
Points clés à retenir
- Recherche par sens plutot que par mots-cles exacts
- Technologie au coeur des moteurs IA et du RAG
- Renforce l'importance de la couverture semantique pour le SEO
Exemples concrets
Recherche semantique Google
Google utilise les embeddings pour comprendre qu'une page sur 'comment obtenir des liens entrants de qualite' repond a la requete 'strategie de netlinking efficace', meme sans correspondance exacte de mots-cles.
RAG avec vector search
Un systeme RAG utilise une base de donnees vectorielle pour trouver les passages les plus semantiquement pertinents d'un corpus avant de generer une reponse.
Questions fréquentes
Non, les deux coexistent. Les moteurs modernes combinent recherche vectorielle (semantique) et recherche par mots-cles (lexicale) pour des resultats optimaux. C'est ce qu'on appelle la recherche hybride.
Couvrez un sujet en profondeur avec un vocabulaire riche et varie. Utilisez des synonymes naturels et concentrez-vous sur l'intention de recherche plutot que sur la repetition de mots-cles exacts.
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Dernière mise à jour : 2026-02-07