RESONEO dissèque Google Maps : 72 signaux de classement et 793 fournisseurs de données

L’essentiel

• RESONEO dit avoir extrait 72 valeurs de l’énumération RankSignalProto.Signal de Google Maps, dont 25 marquées comme dépréciées.
• L’étude recense 793 fournisseurs de données et met en téléchargement une archive de 10 936 déclarations Geostore.
• Les noms des signaux sont connus, pas leurs poids : l’auteur l’écrit lui-même.
• Google n’a pas commenté ces résultats.

Une étude fondée sur un binaire récent et la fuite de 2024

L’analyse, intitulée « Google Map dissected », est en ligne sur le site Think de RESONEO. Elle est datée d’août 2026, sans précision de jour, et signée « Seg », surnom d’Olivier de Segonzac, cofondateur de l’agence. Search Engine Roundtable l’a relayée dans son récapitulatif du 11 août 2026, rubrique Local & Maps.

Point de départ selon RESONEO : un binaire récent qui embarquerait une partie non publique de Geostore. C’est dans cette base que Google tient l’identité et l’état de référence des entités géographiques, des commerces aux routes en passant par les villes et les bâtiments. L’agence a confronté ce matériau aux protocoles de Google Maps, à son trafic réseau, à son index web et à la documentation interne qui avait fuité en 2024 (datée de mars 2024). S’y ajoutent des relevés de terrain : requêtes, réponses capturées, classements comparés selon la localisation et le niveau de zoom, tuiles décodées.

Chaque constat reçoit un niveau de preuve. Soit il est déclaré dans les schémas, soit il a été observé sur le terrain, soit il relève d’une zone inconnue, et c’est le cas des pondérations. Le schéma d’architecture qui clôt l’étude compte dix couches. On y trouve Geostore (aussi désigné en interne sous le nom Oyster), le Knowledge Graph, Webref, qui détermine de quelle entité parle un document, et Oyster Rank, le système de rang de Geostore, où chaque signal reçoit une valeur normalisée entre 0 et 1.

L’étude s’arrête aussi sur Ask Maps, annoncé par Google le 6 août 2026. Sur les six volets présentés, cinq n’auraient aucune contrepartie dans du code nouveau. Seul le service de consentement serait inédit. Pour RESONEO, l’annonce tient donc surtout à l’activation, côté serveur, de briques livrées plus tôt.

72 signaux nommés, aucun coefficient

RESONEO range les signaux en sept familles. La présence web et l’autorité (score web agrégé, articles Wikipédia), la demande (volume de requêtes web sur l’entité), l’engagement sur la fiche (impressions, avis) et les actions (demandes d’itinéraire, clics vers le site). Viennent ensuite la structure commerciale (appartenance à une chaîne), l’environnement physique (accessibilité du lieu, usage des routes voisines) et l’importance du lieu (popularité, notoriété, statut de repère). Parmi les valeurs dépréciées figurent deux signaux Navboost propres à Maps, sur les clics et le taux de clic, un PageRank de page d’autorité et un signal sur les domaines référents d’une page web.

L’auteur pose lui-même les limites. « Nous avons les noms des signaux, pas leurs coefficients » (traduction), écrit-il. Quinze balises supplémentaires de RankDetailsProto, la structure qui contient d’après sa documentation les signaux et leurs poids, ont été retirées du binaire. Autre réserve : le rang stocké dans Geostore n’est pas le classement final d’une requête Maps. Rien de tout cela n’est confirmé par Google, et l’étude dit ne pas vouloir « transformer des noms internes en mythologie SEO » (traduction).

La distance pèse, mais ne décide pas seule

RESONEO a interrogé une surface de recherche expérimentale et non documentée, à ne pas confondre avec l’API Places commerciale, en neutralisant la pondération géographique : 5 083 appels, 86 584 résultats. Quand deux listes de résultats contiennent les mêmes établissements, leur ordre ne bouge presque pas (corrélation de Spearman médiane de +1,000, moyenne de +0,984). L’agence en déduit l’existence d’un ordre non géographique très stable derrière la sélection des résultats. Elle reconnaît ne pas pouvoir le relier formellement au rang de Geostore.

Le rayon des résultats change aussi avec la requête. À Paris, il est de 0,98 km en médiane pour « pharmacie » et de 12,44 km pour « Carrefour ». En Lozère, la même requête « pharmacie » monte à 32,96 km. La distance est « centrale », résume l’étude, mais « pas souveraine » (traduction).

Les signaux sur lesquels une PME a prise

Plusieurs signaux de la liste échappent à un commerce de quartier : la présence sur Wikipédia, l’appartenance à une chaîne, l’usage des routes alentour. Les leviers que l’étude rattache à des éléments du schéma sont moins nombreux.

• Identité : nom, adresse, téléphone, catégorie, URL et marque doivent raconter la même chose partout. Pour RESONEO, « une erreur d’identité est pire qu’un champ mal optimisé » (traduction).
• Catégorie principale : sur 21 magasins d’une même enseigne dans une même métropole, 11 sont classés « pharmacy » et 10 « drugstore ». Le schéma, lui, ne prévoit aucune hiérarchie entre catégories secondaires.
• Site : Webref classe les documents entre eux pour une entité donnée, d’où l’intérêt d’une page locale qui dit sans ambiguïté de quel lieu et de quelle marque elle parle.
• Avis : SIGNAL_GOOGLE_REVIEWS figure dans le vocabulaire de classement, et les avis servent aussi à extraire thèmes et sentiment, voire à nourrir des résumés générés.
• Actions : demandes d’itinéraire et clics vers le site sont des signaux nommés, que RESONEO déconseille de chercher à manipuler.

Ce que j’en retiens

Je lis cette étude comme une carte des données que Google Maps manipule, pas comme une grille de facteurs à cocher. Sans les poids des signaux, impossible de dire si les avis comptent plus que les clics vers le site. Le passage des signaux Navboost de Maps en « déprécié » ne prouve pas non plus que les clics ont cessé de compter, puisque d’autres signaux d’action restent nommés dans le schéma. Ce qui est constaté, c’est l’existence de champs. Leur rôle, lui, reste une interprétation.

Pour une PME, la leçon pratique rejoint ce que l’étude met en avant : la cohérence de l’entité. Je commencerais par comparer champ par champ la fiche Google Business Profile, le site et les principaux annuaires, puis par vérifier la catégorie principale de chaque établissement quand il y en a plusieurs. Doublons et anciennes adresses sont à traquer. Quant aux avis, mieux vaut qu’ils décrivent les services réellement proposés que de simplement accumuler des étoiles.