Le 11 septembre 2025, Google a publié une nouvelle version des Search Quality Rater Guidelines, le document de référence utilisé par ses équipes d’évaluateurs humains afin de mesurer la pertinence des résultats du moteur de recherche. Cette itération marque l’introduction de nouveaux exemples concernant la fonctionnalité AI Overview et la révision des définitions liées aux contenus “Your Money or Your Life” (YMYL). Ces adaptations, bien que qualifiées de mineures par la firme, s’inscrivent dans un contexte où IA générative et enjeux d’information sensible prennent une place croissante dans les préoccupations de Google.
La mise à jour aborde aussi l’amélioration du référentiel E-E-A-T — Expertise, Autorité, Fiabilité — et se penche sur la lutte contre la désinformation, en particulier dans les domaines jugés critiques pour l’internaute. Voici ce qu’apporte concrètement ce nouveau guide aux professionnels du web, aux SEO et aux observateurs avertis du search.
Clarifications et ajouts dans les guidelines : quelles nouveautés ?
Dans cette révision, Google insiste sur le caractère limité mais ciblé des changements apportés aux Search Quality Rater Guidelines. Les passages dédiés à l’AI Overview, introduite depuis quelque temps dans certains marchés, sont désormais accompagnés d’exemples concrets permettant aux quality raters d’identifier plus facilement comment évaluer la présentation de résumés IA au sommet des résultats.
Divers correctifs rédactionnels apparaissent également dans le PDF actualisé, contribuant à fiabiliser la compréhension du texte par les évaluateurs. Le choix d’éviter toute modification structurelle majeure souligne la volonté de rassurer sur la continuité des critères centraux du référencement tout en adaptant les outils à l’évolution accélérée de la recherche sémantique et conversationnelle impulsée par l’IA.
Exemples sur l’AI Overview : pourquoi sont-ils importants ?
L’ajout d’exemples liés à l’AI Overview permet aux équipes de disposer de scénarios tangibles pour la notation. Avant cette mise à niveau, peu d’indications précises existaient quant aux spécificités associées à ces condensés automatisés et à leur évaluation dans le cadre des guidelines.
Cette démarche traduit l’effort de Google pour cadrer l’évaluation de l’IA tout en limitant les approximations inévitables lors de la généralisation d’algorithmes génératifs. L’objectif est d’homogénéiser les retours des quality raters et de stabiliser la « qualité perçue » par les utilisateurs finaux sur des requêtes sensibles.
Mise à jour des erreurs et clarifications
Outre les ajouts liés à l’IA, la version septembre 2025 des guidelines signale la correction de diverses coquilles et imprécisions antérieures. Ce travail de détail contribue à limiter les interprétations divergentes chez les évaluateurs, gage d’une analyse plus rigoureuse et reproductible des SERP.
Concrètement, chaque modification visant la clarté impacte positivement la capacité des évaluateurs à discerner les résultats optimaux selon le contexte, notamment lorsque diffèrent sources humaines et synthèses automatiques.
Évolution des définitions YMYL : encadrement et nouveaux axes de vigilance
La section YMYL reste centrale dans les guidelines : Google cherche à préserver la sécurité, la santé ou la stabilité économique des utilisateurs, secteurs particulièrement exposés aux risques de fake news ou d’erreurs techniques. Cette mise à jour consacre une attention accrue à la catégorisation précise des sujets sensibles.
Les ajustements englobent davantage de sous-domaines, y compris les contenus électoraux et ceux relatifs à la vie civique. De plus, la granularité du découpage aide à cerner les sites devant bénéficier d’un audit accru de crédibilité, en mettant l’accent sur l’expertise vérifiable et l’exactitude des informations diffusées.
Nouvelles directions pour le contenu lié aux élections
Avec la montée des enjeux autour de la désinformation en période électorale, Google a inclus des exemples spécifiques portant sur la gestion des résultats politiquement sensibles. Pour étoffer l’analyse, les guidelines illustrent plusieurs situations — discussions de lois, explications de votes — où le respect de la neutralité et la robustesse des sources deviennent impératifs.
Cet apport vise à renforcer la vigilance des évaluateurs face aux risques accrus avec l’expansion des IA génératives, capables de produire des réponses synthétiques sur des thématiques contestées.
Affinement du repérage des sujets de santé et financier
Les indications propres aux sujets médicaux et financiers ont également évolué. Plus détaillées, elles tiennent compte de la diversité récente des formats de pages (forums, avis, vidéos courtes), avec des balises claires sur les critères de réputation et d’exactitude attendus selon le support.
Cette orientation suit l’objectif général d’élever le niveau de prudence sur les requêtes YMYL, indépendamment de la nature humaine ou algorithmique de la réponse affichée en une. La précision des définitions YMYL renforce ainsi la protection des internautes face aux contenus sensibles.
Impact sur le SEO et rapport à l’E-E-A-T face aux innovations IA
À court terme, l’impact direct sur l’algorithme de classement devrait rester marginal puisqu’il ne s’agit pas d’un changement dans le code même du search, mais d’une évolution dans la manière dont sont formés et guidés les évaluateurs humains – lesquels nourrissent ensuite les données utilisées pour améliorer ou affiner les modèles existants.
Sur le fond, la valorisation redoublée du triptyque Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness (E-E-A-T) sur les SOI (Search Overview Index et/ou AI Overviews) confirme l’ancrage de la notion de crédibilité éditoriale dans tous les segments visibles des pages de résultat. Cela concerne particulièrement les contenus générés par l’IA et les réponses proposées dans les domaines YMYL.
Tableau comparatif des axes clés avant/après la mise à jour
| Critère | Avant la mise à jour | Après la mise à jour |
|---|---|---|
| AI Overview | Peu ou pas d’exemples dédiés | Présence de cas concrets pour guider les évaluateurs |
| Définition YMYL | Catégorisation large, moins segmentée | Sous-catégories détaillées (élections, finance, santé) |
| E-E-A-T | Principes E-E-A-T valorisés mais génériques | Accent renforcé sur sources expertes et audits approfondis |
Vers une adaptation continue face à la génération automatique
L’intégration d’exemples sur l’AI Overview s’inscrit dans une stratégie d’encadrement progressif des innovations algorithmiques. La priorité donnée à la lisibilité, à la traçabilité et à la réputation des sources accompagne l’automatisation croissante de la génération de contenu.
Google renforce ainsi les garde-fous destinés à protéger l’utilisateur final contre les dérives informationnelles, tout en assurant un terrain stable d’évaluation pour ses partenaires spécialisés dans le search marketing et le SEO. Cette évolution illustre la volonté de maintenir une expérience fiable face à la montée en puissance des contenus générés par l’IA et des enjeux YMYL.
