RESONEO a publié la liste de 305 groupes de signaux que Google enregistre dans RankLab, l’outil où le moteur consigne les variables calculées par ses systèmes de classement, appelées « features ». Selon l’agence, 167 de ces groupes s’appliquent à chaque résultat et 138 à chaque requête. Les schémas donnent le nom des systèmes, mais pas leur poids.
- RESONEO publie une liste de 305 groupes de signaux que Google enregistre dans RankLab.
- Google organise ces signaux par système, mais la liste ne révèle pas leur poids.
- Le calcul de pertinence passe par quatre étapes, de RankEmbed aux twiddlers.
- L’agence conseille de viser la qualité adaptée à chaque page, puis de se classer avant de viser une citation par l’IA.
Olivier de Segonzac a présenté la liste le 11 novembre 2026, dans un post LinkedIn et dans un article publié sur think.resoneo.com. Ce texte est la onzième partie de la série « Comprendre Google » de l’agence. Selon lui, la liste provient du code interne de Google que RESONEO a analysé, et il écrit ne l’avoir « vue publiée nulle part ailleurs ».
L’auteur part d’un chiffre connu de tous les référenceurs. En 2008, Hal Varian, économiste en chef de Google, évoquait « plus de 200 signaux » utilisés par les algorithmes de classement. En septembre 2021, John Mueller expliquait que Google s’en était éloigné, car ce chiffre laissait imaginer un tableur où les signaux seraient classés par importance.
D’après RESONEO, Google organise au contraire ses signaux par système, comme RankBrain, SafeSearch, l’autorité thématique, les vidéos YouTube ou les réponses d’AI Mode. Selon la documentation du leak de 2024, Google relève ces features en production et s’en sert pour ses « ranklab models », ses modèles de classement. L’agence signale toutefois des limites : les schémas proviennent de plusieurs packages datés de 2025 et de 2026, et seuls trois groupes par résultat détaillent leurs champs. Les libellés en français et les catégories ont été établis par RESONEO.
La page web concentre 48 groupes, l’IA générative en compte 34
Par résultat, 48 groupes concernent une page web, dont 31 servent à la noter : qualité, démotions, fraîcheur, personnalisation. L’IA générative vient en deuxième position avec 34 groupes (AI Overviews, AI Mode, Web Guide), devant Discover et l’actualité (19), les images et Lens (17), ou encore la vidéo et YouTube (14). Chaque format a ses propres systèmes : une vidéo passe par Toledo, qui la classe par type (apprentissage, divertissement, recherche d’information).
RESONEO décrit ensuite le calcul de la pertinence en quatre étapes. RankEmbed récupère les documents candidats par proximité sémantique, y compris quand la requête ne contient pas certains de leurs termes. Ascorer, le scorer de Mustang, le système de classement des pages web, attribue un score de base. RankBrain reclasse les premiers résultats, puis DeepRank, c’est-à-dire BERT appliqué au classement, note l’ensemble. Enfin, les twiddlers, des programmes qui modifient des résultats déjà notés, interviennent en dernier. L’agence cite le témoignage de Pandu Nayak, alors vice-président de Google Search, lors du procès antitrust américain du 18 octobre 2023 : RankBrain examine les 20 ou 30 premiers documents.
Google a aussi cité plusieurs notions de qualité, et RESONEO leur associe un groupe de signaux distinct : expertise, autorité thématique, contenus de première main, « hidden gems », points de vue authentiques, sujets YMYL (santé, argent, sécurité) ou discussions et forums. Dix-sept systèmes notent à la fois la page et la requête. L’autorité thématique, présentée par Google en mai 2023 pour l’actualité, s’applique en réalité à toute page web. Google mesure donc l’autorité sujet par sujet : un site de course à pied fait autorité sur une blessure de coureur, pas sur un crédit immobilier.
Les pistes de RESONEO pour les SEO
L’agence en tire trois recommandations, qu’elle présente comme relevant de son analyse et non des schémas eux-mêmes. Elle conseille d’abord de viser la notion de qualité qui correspond à la page, et de montrer l’expertise sur les sujets YMYL, avec un auteur identifié, des sources et un site spécialisé. Elle suggère ensuite de mettre à jour en priorité les pages visant des requêtes qui demandent de la fraîcheur. Enfin, elle estime qu’il faut d’abord se classer dans les résultats avant de viser une citation par l’IA : sur « douleur au genou en courant », cinq des sept sources de l’AI Overview figurent aussi parmi les liens bleus de première page.
La liste ne dit pas quel poids accorder à chaque système. RESONEO le précise dans sa méthode : la page décrit ce que fait chaque système, pas l’importance qu’il prend dans le classement. Il reste donc impossible de savoir, par exemple, quelle place occupe la corroboration dans AI Mode par rapport aux autres signaux.
