Contenu original exclu du classement, sites copiés dans le TOP10 丨 L’algorithme Google contre les fermes de contenu a-t-il échoué

Au cours des trois dernières années, la fréquence des mises à jour de l’algorithme principal de Google a augmenté de 47 %, mais cela n’a pas empêché l’expansion rapide des fermes de contenu (Content Farms). Ces sites utilisent l’IA pour réécrire des articles, manipuler des réseaux de sites et simuler le comportement des utilisateurs, pillant chaque jour plus de 2 millions de contenus originaux pour créer une chaîne illégale de trafic.

Lorsque la valeur des contenus originaux continue de se déprécier dans le poids de l’algorithme, nous devons nous interroger : le système d’évaluation « EEAT » (Expertise, Autorité, Crédibilité) annoncé par Google est-il devenu un outil permettant aux fermes de contenu de réaliser des profits massifs ?

Le principe de “la mauvaise monnaie chasse la bonne” dans l’écosystème des contenus

En août 2023, le blog technologique « CodeDepth » a publié un article de 6000 mots sur l’analyse approfondie de l’architecture du modèle Transformer. L’auteur a consacré trois semaines à l’élaboration des déductions algorithmiques et à la validation expérimentale.
Après la publication, l’indexation par Google a pris 11 jours, et la meilleure position n’a été que sur la page 9. Cependant, le site agrégateur « DevHacks » a récupéré l’article via des crawlers distribués, a réorganisé les paragraphes avec l’IA et ajouté 30 mots-clés populaires, et l’article a été indexé par Google en 2 heures, atteignant la 3e position dans les résultats de recherche pour les mots-clés ciblés en 48 heures.

Ironiquement, lorsque l’article original a été pénalisé par Google pour « contenu dupliqué », le site agrégateur a, quant à lui, continué à dominer les résultats de recherche grâce à un taux de clics plus élevé (CTR de 8,7 % contre 2,1 % pour l’original) et un temps de chargement plus rapide (1,2 secondes contre 3,5 secondes), ce qui a été jugé par l’algorithme comme offrant « une meilleure expérience utilisateur ».

Les sites mentionnés « CodeDepth » et « DevHacks » sont des exemples fictifs utilisés pour illustrer la lutte algorithmique entre les fermes de contenu et les auteurs originaux, mais le phénomène lui-même est bien réel.

En raison de l’implication dans des marchés gris et des litiges liés aux droits d’auteur, la plupart des sites victimes réels préfèrent rester anonymes pour éviter les représailles.

Une analyse avec l’outil Ahrefs a révélé que le contenu original met en moyenne 14,3 jours pour atteindre le TOP 100, tandis que les sites d’agrégation n’ont besoin que de 3,7 jours ; en ce qui concerne la construction de liens externes, les articles originaux obtiennent en moyenne 2 à 3 liens externes par semaine, tandis que les sites d’agrégation achètent massivement des domaines expirés et injectent plus de 500 liens de spam par jour.

Ce qui est encore plus alarmant, c’est que selon les observations de SEMrush, les fermes de contenu ont réussi à tromper l’algorithme de Google en falsifiant la « date de publication » (en marquant du contenu plagié comme étant publié 1 à 2 semaines avant l’original), ce qui a entraîné l’étiquetage de 70 % des articles originaux comme « contenu dupliqué potentiel » dans les résultats de recherche.

Comment Google définit-il le “contenu de qualité” ?

En 2022, Google a officiellement inscrit le « EEAT » (Expertise, Autorité, Crédibilité, Expérience) dans le Guide de l’évaluation de la qualité des recherches, affirmant que c’était la norme d’or pour évaluer la qualité du contenu.
Cependant, dans la pratique, l’algorithme est tombé dans les pièges suivants :

1. Le piège du culte du certificat : Une ferme de contenu médical, « HealthMaster », a embauché des rédacteurs sans qualification médicale mais a ajouté un badge fictif « Certifié par l’American Medical Association » en bas de la page (falsifié via le balisage Schema), trompant ainsi le système d’évaluation E-A-T de Google et augmentant le trafic de 320 % (données de SimilarWeb).
2. Le paradoxe de l’autorité : Les brevets de Google (US2023016258A1) montrent que l’algorithme considère le « nombre de liens externes » comme un indicateur clé de l’autorité, ce qui a conduit les sites d’agrégation à acheter massivement des liens provenant de sites zombies (comme des domaines d’éducation expirés), ce qui a permis d’augmenter rapidement leur poids.
3. La mécanisation de la crédibilité : Les fermes de contenu utilisent des outils (comme ClearScope) pour générer en masse des contenus conformes aux « normes de lisibilité » (longueur des paragraphes, densité des titres), et ajoutent même des blocs de « références » falsifiés pour faire passer les évaluations automatiques au-dessus de la profondeur des articles originaux.

Abus systématique des règles de l’algorithme

1. L’industrialisation du contenu pseudo-original

• Réécriture IA : Utilisation des outils GPT-4 + Undetectable.ai pour reformuler sémantiquement les contenus originaux et contourner les détections de plagiat Exemple : Le site d’agrégation « TechPulse » a utilisé cette méthode pour réécrire un article technologique du « New York Times », avec un score de 98 % pour le test d’originalité via l’outil Originality.ai, bien que le contenu ait été en réalité assemblé par des machines.
• Le piratage multilingue : Traduire des contenus originaux en anglais → en allemand → en russe → en chinois → et revenir à l’anglais pour créer des textes « pseudo-originaux » Données : Selon W3Techs, 23 % des « sites multilingues » parmi les 1000 meilleurs sites en 2023 sont en réalité des fermes de contenu déguisées.

2. Effet d’échelle de la manipulation des réseaux de sites

• Réseau de liens parasitaires : Inscription de centaines de domaines expirés (comme des sites de journaux locaux fermés), publication de contenus récupérés sur ces domaines, puis injection de liens externes vers le site principal via un Private Blog Network (PBN) Outils : Ahrefs a observé qu’une ferme de sites d’agrégation, « AI Content Alliance », possède 217 domaines et génère 127 000 liens externes par mois.

3. Ingénierie de la tromperie du comportement utilisateur

• Manipulation du taux de clics : Utilisation de pools d’IP proxy (BrightData Platform) pour simuler des clics utilisateurs et augmenter le CTR des mots-clés ciblés de 3 % à 15 %.
• Falsification du temps de séjour : Utilisation de l’outil Puppeteer Extra pour faire défiler automatiquement la page et cliquer sur des boutons, ce qui trompe Google en faisant croire que le contenu est attrayant.

Lisible par machine ≠ Utile pour l’humain

Conception de l’expérience :

Créer deux articles sur le même sujet :

• Article A : Analyse technique approfondie rédigée par un expert (avec exemples de code, validation des données)
• Article B : Contenu optimisé par une ferme de contenu avec SurferSEO (intégration de 20 mots-clés LSI, ajout d’un module FAQ)

Publier sur un nouveau domaine ayant la même autorité, sans création de backlinks

Résultats :

• Après 3 jours, l’article B a classé en moyenne 8,2 positions plus haut que l’article A pour 10 mots-clés ciblés
• La console de recherche Google montre que le score des « Core Web Vitals » de l’article B est supérieur de 34 % à celui de l’article A (grâce au lazy loading et au pré-rendu CDN)

Le dilemme de l’algorithme de Google

Bien que Google ait mis à jour son système anti-spam « SpamBrain » en 2023, les équipes de cybercriminalité continuent de franchir les barrières grâce aux méthodes suivantes :

• Entraînement de l’IA contradictoire : Utiliser les règles anti-spam de Google comme données d’entraînement pour amener GPT-4 à générer des contenus qui contournent la détection
• Stratégies d’évasion dynamiques : Lorsqu’un site est pénalisé, d’autres domaines du réseau ajustent automatiquement leur fréquence de crawl et leurs combinaisons de mots-clés
• Zones grises légales : Héberger les serveurs dans des juridictions comme le Cambodge, Saint-Christophe, etc., pour contourner les plaintes DMCA

Un fait réel :

En septembre 2023, Google a interdit la ferme de contenu bien connue « InfoAggregate », mais ses opérateurs ont migré tout le contenu vers un nouveau domaine, « InfoHub », en 72 heures, en utilisant Cloudflare Workers pour changer dynamiquement l’empreinte de la domain, réduisant ainsi l’efficacité de la censure de 90 %.

Les 7 stratégies de contournement des fermes de contenu

Selon une enquête du « Wall Street Journal », la taille du marché mondial des fermes de contenu a atteint 7,4 milliards de dollars en 2023, et leur système de triche industrialisé injecte 4,7 millions de contenus plagiés dans l’index de Google chaque jour, ce qui équivaut à 5 « copies légalisées » par milliseconde.

1. Serveurs distribués + Accélération CDN

Principe : Louer des centaines de serveurs à travers le monde et les combiner avec un réseau de diffusion de contenu (CDN) pour faire croire aux crawlers de Google que le site est un « site populaire »

Exemple : Un voleur utilise 100 autoroutes pour transporter des objets volés, et la police (Google) se trompe en pensant qu’il s’agit d’une entreprise logistique légale

2. Abus de données structurées

Principe : Falsifier la date de publication et le titre de l’auteur (par exemple « Ingénieur en chef chez Google ») dans le code HTML de la page pour tromper l’algorithme sur la pertinence temporelle

Exemple : Un article plagié de 2023 est marqué comme « publié en 2020 », ce qui fait que le contenu original est jugé comme « plagié »

3. Prise en otage des mots-clés tendance

Principe : Utiliser des crawlers pour surveiller des plateformes comme Reddit, Zhihu, etc., pour repérer les mots-clés populaires émergents, puis créer rapidement une masse de « faux contenus populaires »

Données : Une ferme de contenu a dominé le mot-clé « Analyse de l’intérieur de Sora » 24 heures avant que OpenAI ne le rende public

4. Simulation du comportement des utilisateurs

Principe : Utiliser des bots pour simuler le comportement des utilisateurs réels (faire défiler la page, cliquer sur des boutons) et augmenter ainsi le taux de clics et le temps passé sur le site

Outil : Proxy IP BrightData + Scripts d’automatisation Chrome, 10 000 « interactions utilisateurs » simulées en une heure

5. Usines de backlinks

Principe : Acheter des domaines abandonnés d’institutions gouvernementales/éducatives (par exemple, un site web d’un laboratoire universitaire fermé) et y ajouter des backlinks vers la ferme de contenu

Effet : En utilisant l’autorité historique du domaine .edu de l’Université de Harvard, une ferme de contenu nouvellement créée a obtenu une « légitimité » en 3 jours

6. Camouflage multilingue

Principe : Traduire un article original en anglais en allemand → arabe → japonais → le retraduire en anglais pour générer des « contenus pseudo-originaux » que les systèmes de détection de plagiat ne peuvent pas repérer

Test : Après 3 traductions successives sur Google Translate, un article plagié a atteint 89 % d’originalité dans le test Originality.ai

7. Technique de collage IA

Principe : Réécriture par GPT-4 + Correction grammaticale Grammarly + Génération d’images, produire en une heure des « articles de type patchwork » qui semblent professionnels

Structure typique : 30 % résumé de contenu original + 40 % termes de Wikipédia + 30 % liens affiliés Amazon

Pourquoi ces stratégies peuvent-elles surpasser les contenus originaux ?

Parce que la combinaison de ces 7 méthodes forme une chaîne de production industrielle « Crawler → Paraphraser → Augmenter le poids → Monétiser ».

5 principales causes d’erreurs de l’algorithme

Cause 1 : La « guerre des données » des petits et moyens sites

Conflit principal : Google exige l’implémentation de données structurées (Schémas de balisage, Graphes de connaissances), mais les plateformes CMS (comme WordPress) sont mal compatibles avec les plugins, rendant difficile la transmission d’informations importantes par les blogueurs indépendants.

Données probantes :

• Auteurs originaux : seulement 12 % des blogs personnels utilisent correctement les données structurées Article ou HowTo (enquête de Search Engine Journal)
• Fermes de contenu : 100 % abusent des balises NewsArticle et Speakable pour simuler une autorité (résultats de scan SEMrush)

Conséquences : L’algorithme ne peut pas reconnaître le type de contenu des auteurs originaux et le considère comme « faible en densité d’informations ».

Cause 2 : Manipulation de la fréquence des mises à jour

Préférence de l’algorithme : Google donne un poids de classement 2,3 fois plus élevé aux sites mis à jour quotidiennement (en raison de la « fraîcheur » du contenu, selon une étude de Moz)

Comparaison avec la réalité :

• Auteurs originaux : Un article technique approfondi prend 2-3 semaines (y compris la validation du code et la création de graphiques)
• Fermes de contenu : Avec Jasper.ai + Canva, 20 articles « Apprendre XX en 10 minutes » sont produits chaque jour

Exemple : L’article de la chercheuse en IA Lynn sur les « Principes mathématiques des modèles de diffusion » a été pénalisé pour des mises à jour mensuelles, tandis que la ferme de contenu « AIGuide » a mis en ligne 50 articles par jour, avec un trafic multiplié par 4.

Facteur 3 : Abus du mécanisme de vote des liens externes

Failles du mécanisme : Google considère les liens externes comme des « droits de vote », mais ne peut pas différencier les recommandations naturelles des liens externes créés par des pratiques SEO douteuses.

La vérité des données :

• Liens externes naturels : Un contenu original nécessite en moyenne 6,7 mois pour accumuler 30 liens externes de qualité (selon les statistiques d’Ahrefs)
• Liens externes frauduleux : Des sites de collecte utilisent des PBN (réseaux de blogs privés) pour insérer plus de 500 liens externes par jour, dont 87 % proviennent de sites gouvernementaux/éducatifs fermés (selon le monitoring de Spamzilla)

Ironie de la réalité : Le site web d’un laboratoire universitaire a été racheté par des hackers, devenant un « réservoir de votes » pour 50 sites de collecte.

Facteur 4 : Le piège de la certification d’autorité

Biais algorithmique : Google indexe en priorité les auteurs ayant une adresse e-mail institutionnelle (.edu/.gov), tandis que les créateurs individuels sont systématiquement considérés comme ayant un « niveau de source faible ».

Validation expérimentale :

Analyse d’un même article sur l’IA :

1. Publié sur un blog personnel (auteur : doctorant à Stanford) : classé à la 2ème page des résultats
2. Publié sur un site de collecte (auteur fictif « Chercheur au MIT AI Lab ») : classé à la 3ème page

Conséquences : La valeur des contenus des développeurs anonymes et des chercheurs indépendants est systématiquement sous-estimée.

Facteur 5 : « La réflexion profonde » devient l’ennemi de l’algorithme

Mécanisme illogique :

• Google considère un « taux de rebond élevé » et un « temps de séjour court » comme des signaux négatifs
• Cependant, les articles techniques profonds nécessitent plus de 15 minutes de lecture, ce qui entraîne une augmentation du taux de fermeture prématurée des utilisateurs

Comparaison des données :

• Sites de collecte : Temps moyen de séjour de 1 minute et 23 secondes (les utilisateurs scannent rapidement les mots-clés puis quittent la page) → évalué comme « satisfaisant efficacement les besoins »
• Sites originaux : Temps moyen de séjour de 8 minutes et 17 secondes (les utilisateurs lisent attentivement et prennent des notes) → l’algorithme juge cela comme « contenu peu attrayant »

Exemple : Les questions techniques sur Stack Overflow avec un « taux de rebond élevé » sont souvent éclipsées par les « articles de type liste » des fermes de contenu.

Les contre-mesures de Google et leurs limites

En 2023, Google a déclaré avoir supprimé 2,5 milliards de pages de spam, mais selon SEMrush, le trafic global des fermes de contenu a augmenté de 18 %, ce qui montre l’échec progressif de Google.

Mise à jour du système anti-spam SpamBrain

Principe technique :

• Utilisation de réseaux neuronaux graphiques (GNN) pour identifier les liens entre les sites, avec l’ajout en 2023 d’un module de « détection des modèles de trafic anormaux »
• Google affirme pouvoir détecter 90 % des contenus générés par l’IA comme du spam (selon le blog officiel de Google)

Effets réels :

Contournement : Les équipes de SEO black hat entraînent GPT-4 avec les règles de détection de SpamBrain pour générer des « spams légaux » échappant à la détection.

Exemple : Un site de collecte a utilisé un « générateur d’exemples adverses » pour créer du contenu, ce qui a fait que le taux d’erreur de SpamBrain a atteint 74 % (test SERPstat)

Coûts des faux positifs : Lors de la mise à jour de l’algorithme d’août 2023, 12 % des blogs académiques ont été faussement classés comme des sites de spam (augmentation des plaintes sur le forum WebmasterWorld)

Évaluateurs manuels de la qualité (QRaters)

Fonctionnement :

• Plus de 10 000 travailleurs contractuels dans le monde entier examinent manuellement les contenus suspects selon les « lignes directrices d’évaluation de la qualité »
• Critères d’évaluation : Conformité EEAT, exactitude des faits, expérience utilisateur

Limites :

• Zone aveugle culturelle : Les QRaters viennent principalement de pays anglophones et ne peuvent pas évaluer efficacement les contenus non-latins (par exemple, le taux de détection du SEO black hat chinois est supérieur à 60 %)
• Limite d’efficacité : Chaque évaluateur examine en moyenne 200 éléments par jour, couvrant seulement 0,003 % des nouveaux contenus (selon des documents internes de Google)
• Dépendance aux modèles : Les fermes de contenu peuvent obtenir 82 points sur 100 dans les évaluations des QRaters en ajoutant des sections comme « clause de non-responsabilité » et « biographie de l’auteur »

Outils juridiques et plaintes DMCA

Situation de mise en œuvre :

• Google s’engage à « traiter les plaintes DMCA en 6 heures », mais le temps de réponse moyen en 2023 a augmenté à 9,3 jours (selon le suivi de Copysentry)
• Les fermes de contenu exploitent les « failles légales » : en remplaçant seulement 10 % du texte, elles peuvent contourner les réclamations pour violation de droits d’auteur

Humour noir :

Un site de collecte a réécrit un article du New York Times et a soumis une plainte DMCA pour accuser l’article original de plagiat, entraînant une baisse temporaire du classement de la page du New York Times (données de SimilarWeb)

Blocus régional

Stratégie régionale :

• En Europe et aux États-Unis, les sites Web sont obligés de vérifier la géolocalisation de leurs serveurs, avec interdiction d’accès via VPN
• Collaboration avec des services CDN tels que Cloudflare pour bloquer les trafics suspects

Réalisations pratiques :

• Les équipes de SEO black hat louent des ressources de calcul en cloud auprès des gouvernements du Cambodge et du Zimbabwe (.gov.kh exempté de contrôle)
• Utilisation de liens satellites (comme Starlink) pour changer dynamiquement d’IP, rendant les listes d’IP bannies incapables de suivre la vitesse de génération des nouvelles IP

Merci d’avoir lu cet article jusqu’à la fin. Rappelez-vous une vérité importante : tant que vous continuez à fournir de la valeur réelle aux utilisateurs, les moteurs de recherche ne vous abandonneront pas, et par « moteurs de recherche », je ne parle pas seulement de Google.

Cette fois, avez-vous vu clair ?