400 événements trackés par Google sur ses pages de résultats

C'est en inspectant le code JavaScript des pages de Google que Olivier de Segonzac, fondateur de l'agence RESONEO, a mis en évidence un vaste plan de marquage d'interactions utilisateur. Il ne s'agit pas d'une documentation officielle, mais d'une observation faite en mode debug, similaire à un audit analytics.

Tracking des interactions utilisateur sur les services Google

Google intègre dans ses JS plus de 400 événements de suivi : clics, scrolls, focus, ouvertures de modales... Chacun est identifié par un code unique (ex : FLsy8, OXD6tc, TPhhUb) et un nom explicite (expand, submit_form, close_immersive).

Ce qu'il faut retenir :

Google suit plus de 400 types d'interactions utilisateur (clics, scrolls, focus...)
La nomenclature des événements permet de lire le comportement des internautes
Certains événements révèlent des signaux utilisés par les algorithmes comme Navboost
Les signaux comportementaux influencent directement l’évaluation des pages par Google

Une nomenclature structurée et révélatrice

Les noms d'événements suivent une logique fonctionnelle :

Actions de base : click, select, expand, submit_form
Interactions spécifiques : carousel_scrolled, click_view_answer, focus_begin_sentinel
Comportements système : beforeunload, resize, hover

Ce classement rend possible une lecture comportementale des SERP : chaque mouvement de l'utilisateur peut potentiellement être exploité.

Les événements trackés par Google visibles dans un fichier JS

Ce que certains événements racontent

1. "carousel_scrolled" : l'engagement par le visuel

Google mesure si un utilisateur interagit avec un carrousel de contenus. Cela implique que l'attractivité visuelle des images ou extraits affichés devient un levier de performance SEO. Un scroll signale un intérêt, donc un contenu qui reste visible ou qui suscite une action.

2. Des traces proches de Navboost et Glue

Certains événements illustrent ce que les modèles comportementaux de Google exploitent :

Vue ou visibilité : visible, z0tx3, pt_visible, YQoRed
Clics sur résultats : click_answer, click_view_answer, clickOverviewTile
Focus utilisateur : focus_begin_sentinel, focus_end_sentinel

Ces signaux suggèrent que Google évalue la durée et la profondeur d'interaction avec les contenus.

3. Scraping et détection automatisée

Le code JS embarque également des mécanismes anti-bot :

Détection de mouvements non humains : hover, mouseenter, mouseleave
Événements système : beforeunload, resize, _pms, set(_id), xsrf
Blocages : redirection vers /sorry/index?, usage du code 429, cookies d'exemption

Cela explique pourquoi les outils de scraping doivent simuler des comportements réalistes pour ne pas être bloqués.

4. Un bouton de debug interne

L'événement debugDocButtonPress laisse penser à un outil réservé aux équipes Google. Ce bouton donnerait accès à des informations de qualité sur la page, son contenu ou ses liens, à des fins d'évaluation manuelle ou automatique.

5. Logging partiel des sessions

Une ligne comme Math.random()<.05&&a.mj.log() indique que seules 5% des sessions seraient logguées avec détail. Vu le volume global des requêtes Google, cela représente tout de même des milliards d'interactions quotidiennement analysées.

Types d'événements trackés par Google

🔍 Interactions avec la recherche

Ces événements capturent les actions liées à la formulation et à l'affinage des requêtes.

Résultats : click_answer, click_view_answer, clickOverviewTile
Suggestions & autocomplétion : click_suggested_fact, ac_ir, clickMic (recherche vocale)
Refinements : clear_filter, select_filter, apply_filter
Navigation dans les résultats : pagination_click, go_next, go_previous

🖱️ Interactions avec l’interface

Suivi précis des gestes de navigation dans l'interface utilisateur.

Clics & boutons : buttonClick, expand_click, submit_form, toggle
Dialogues et modales : open_dialog, closeDialog, dialog_ok_button_clicked
Menus & overlays : menu_item_select, dropdown_show, carousel_scrolled, lightbox_opened
Fermetures : close_immersive, closeModal, close_button_clicked

📈 Mesure de performance et de rendu

Permet à Google de mesurer la fluidité et le bon fonctionnement des interfaces.

Chargements : asyncLoading, rendered, sg_render
Terminé / Erreurs : asyncComplete, asyncError, errorRetry
Images & médias : hlthumbloaded, video_end, ampview
Rendu dynamique : sg_scroll, sg_force_render, sg_resize

🧭 Comportement utilisateur

Capture des micro-comportements réels pour analyser l'engagement et détecter les bots.

Scroll et navigation : sg_scroll, listScroll, carousel_scrolled
Focus clavier/souris : focus_begin_sentinel, focus_end_sentinel, hover
Temps / Engagement : visible, pause, play, interaction_time
Sorties & abandons : cancel, beforeunload, dismiss

🧪 Actions système et internes

Utilisées pour le debugging, la sécurité et le fonctionnement technique global.

Debugging interne : debugDocButtonPress, logInteraction, handlelog
Détection bot & sécurité : xsrf, set(_id), mousemove, redirect
Logs partiels : Math.random()<.05&&a.mj.log() (échantillonnage à 5%)

🧩 Fonctions avancées & verticales Google

Événements liés aux services spécialisés comme Maps, Flights, GMB, etc.

Maps : mapResultClicked, switch_to_map
Voyages : view_selected_destination_flights, gws_travel_header_date_change
My Business : bd_redirect_to_GMB, bd_cancel_business
Calculatrices et outils : calculator_switch_to_home_budget, select_date

En conclusion

Cette cartographie des événements permet de mieux comprendre ce que Google observe vraiment : l'engagement, la lisibilité, les micro-comportements. Elle confirme ce que de nombreux SEO pressentaient déjà :

Il faut proposer des contenus vraiment utiles, engageants, pensés pour être consultés et manipulés
Les signaux comportementaux ne sont pas secondaires, ils sont intégrés en profondeur dans la façon dont Google évalue une page

Google ne se contente plus de crawler du texte. Il observe, mesure, enregistre des milliers d'interactions par seconde. Tout est tracké, rien n'est laissé au hasard.

Avec plus de 400 événements suivis et une capacité de logging massive, Google dispose d'une donnée comportementale à laquelle personne d'autre n'a accès. Un avantage compétitif décisif dans sa compréhension des intentions utilisateurs et dans la finesse de ses classements.