IA et automatisation
Personas
SaaS et Startup
ROI
Moyen terme (3-6 mois)
Voici quelque chose dont personne ne parle : L'IA peut générer 1000 articles par jour, mais elle ne peut pas en rendre un seul découvrable. J'ai appris cela à mes dépens en travaillant avec un client B2C de Shopify qui avait besoin d'une refonte complète de son référencement pour son catalogue de plus de 3000 produits.
Le client m'a contacté avec ce qui semblait être une demande simple : revoir leur stratégie SEO. Mais c'est là que la situation est devenue intéressante : ils opéraient dans un créneau de commerce électronique traditionnel où l'on ne s'attendrait pas à ce que le contenu généré par l'IA prenne de l'ampleur. Pourtant, d'une manière ou d'une autre, leur contenu apparaissait dans des réponses générées par l'IA malgré le fait qu'ils étaient dans une industrie où l'utilisation des LLM n'est pas courante.
Cette découverte m'a conduit dans un labyrinthe qui a changé tout ce que je pensais savoir sur la découvrabilité du contenu à l'ère de l'IA. Pendant que tout le monde s'obsède sur le jeu avec ChatGPT ou le classement sur Perplexity, ils manquent le changement fondamental qui est déjà en cours.
Voici ce que vous apprendrez grâce à mon exploration approfondie de 6 mois sur la découvrabilité du contenu IA :
Pourquoi la pensée SEO traditionnelle échoue à l'ère du contenu IA
La stratégie d'optimisation au niveau des segments qui fonctionne réellement
Comment créer un contenu que les LLM référencent naturellement
Les véritables métriques qui comptent pour la découvrabilité en IA
Pourquoi la qualité l'emporte sur la quantité (enfin)
Si vous traitez encore le contenu IA comme du contenu SEO traditionnel, vous créez un contenu magnifique que personne - humain ou IA - ne trouvera jamais. Laissez-moi vous montrer ce qui fonctionne réellement.
Réalité de l'industrie
Ce que chaque créateur de contenu fait mal
Le monde du marketing de contenu a perdu la tête sur la découvrabilité de l'IA. Tout le monde essaie d'"optimiser pour ChatGPT" ou "de se classer sur Perplexity" comme si c'étaient simplement de nouveaux moteurs de recherche à exploiter. Les conseils qui circulent semblent logiques en surface :
La sagesse conventionnelle que tout le monde suit :
Créer du contenu au format FAQ pour répondre directement aux requêtes de l'IA
Injecter des mots-clés dans le contenu en espérant que l'IA les relèvera
Se concentrer sur les techniques d'optimisation des extraits présentés
Construire du contenu autour des "requêtes conversationnelles"
Optimiser pour les modèles de recherche vocale
Voici pourquoi cette approche est fondamentalement erronée : elle suppose que les systèmes IA fonctionnent comme des moteurs de recherche. Ce n'est pas le cas. Les LLM ne parcourent pas et ne classent pas les pages - ils synthétisent les informations à partir de vastes ensembles de données d'entraînement et de sources de données en direct d'une manière complètement différente.
Le plus gros problème ? La plupart des entreprises créent plus de contenu IA pour résoudre un problème de découvrabilité de l'IA. C'est comme essayer de crier plus fort dans une pièce qui est déjà trop bruyante. Le résultat est une mer de contenu générique, généré par l'IA, qui sonne de la même manière et ne fournit aucune valeur unique.
Le SEO traditionnel consistait à faire correspondre l'intention de l'utilisateur avec le contenu. La découvrabilité de l'IA consiste à être digne d'une citation dans une synthèse. C'est un jeu complètement différent avec des règles totalement différentes.
Alors que tout le monde chasse les nouvelles tactiques d'optimisation IA brillantes, ils manquent le changement fondamental : la qualité et l'autorité comptent plus que jamais, et les plateformes qui conduisent réellement à la découverte sont celles auxquelles personne ne fait attention.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Mon contrôle de réalité est venu lors d'un projet avec un client B2C sur Shopify. Ils avaient besoin d'une refonte SEO pour leur massive catalogue de produits - nous parlons de plus de 3000 produits dans 8 langues. Un travail SEO standard pour le e-commerce, rien de fancy.
Mais quelque chose de bizarre s'est passé pendant ma phase de recherche. Je suivais les mentions de leur marque et de leurs produits sur différentes plateformes lorsque j'ai découvert quelque chose d'inattendu : leur contenu apparaissait dans des réponses générées par l'IA. Pas occasionnellement - nous suivions une couple de dizaines de mentions de LLM par mois.
C'était déroutant parce qu'ils évoluaient dans un créneau de vente au détail traditionnel où l'utilisation de l'IA n'est pas courante. Leurs clients n'étaient pas du genre à demander à ChatGPT des recommandations de produits. Pourtant, d'une manière ou d'une autre, les systèmes d'IA faisaient référence à leur contenu lors de la génération de réponses sur leur catégorie de produits.
Cette découverte m'a plongé dans un tunnel de recherche. J'ai commencé des conversations avec des équipes de startups axées sur l'IA comme Profound et Athena pour comprendre ce qui se passait réellement. Ce que j'ai appris a changé toute ma approche en matière de stratégie de contenu.
Tout le monde était en train de comprendre cela en temps réel. Il n'y avait pas de manuel définitif. Les "experts" partageant des tactiques d'optimisation sur LinkedIn ne faisaient pour la plupart que deviner. Mais les entreprises réellement mentionnées par les systèmes d'IA ? Elles ne suivaient aucune des sagesse conventionnelle.
J'ai réalisé que nous traitions avec un écosystème de contenu fondamentalement différent. Les métriques SEO traditionnelles sont devenues sans pertinence. L'autorité de la page, les profils de backlinks, la densité de mots-clés - rien de tout cela n'importait pour la découvrabilité par l'IA. Le contenu qui était repris par les LLM avait des caractéristiques complètement différentes.
Cela m'a conduit à développer ce que j'appelle maintenant l'optimisation au niveau des segments - une approche qui traite chaque section de contenu comme une unité autonome et synthétisable plutôt que d'optimiser des pages entières pour les moteurs de recherche.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Voici l'approche systématique que j'ai développée après 6 mois d'expérimentation à travers plusieurs projets clients :
Étape 1 : Oubliez tout ce que vous savez sur le SEO
Les systèmes d'IA ne consomment pas les pages comme les moteurs de recherche. Ils décomposent le contenu en passages et synthétisent des réponses à partir de plusieurs sources. Cela signifiait restructurer le contenu de sorte que chaque section puisse se suffire à elle-même comme une information précieuse, complète avec le contexte.
Au lieu d'optimiser des pages, j'ai commencé à optimiser des morceaux. Chaque paragraphe devait être autonome, factuel et digne de citation. Fini le contenu qui n'avait de sens que lorsqu'il était lu de manière séquentielle.
Étape 2 : Construire pour la synthèse, pas pour la recherche
J'ai mis en œuvre cinq optimisations clés basées sur la façon dont les LLM traitent réellement l'information :
Récupération au niveau des morceaux : Chaque section fournit un contexte complet sans nécessiter que les lecteurs fassent défiler vers le haut pour obtenir des informations de base
Préparation à la synthèse des réponses : Informations structurées dans des formats logiques et exploitables
Dignité de citation : Précision factuelle avec des sources claires et attribuables
Largeur et profondeur thématiques : Couverture complète qui aborde plusieurs facettes des sujets
Soutien multi-modal : Intégration de graphiques, tableaux et éléments visuels qui améliorent la compréhension
Étape 3 : Qualité plutôt que quantité (enfin)
Alors que les concurrents produisaient des milliers d'articles générés par l'IA, je me concentrais sur la création de moins de pièces de contenu véritablement utile. Chaque pièce devait servir de ressource définitive sur son sujet - le genre de contenu que les humains marqueraient et que les systèmes d'IA référenceraient naturellement.
Étape 4 : Tester avec de réels systèmes d'IA
J'ai commencé à surveiller la performance du contenu à travers différentes plateformes d'IA. Pas seulement ChatGPT, mais Claude, Perplexity, et même des outils d'IA spécifiques à l'industrie. L'objectif était de comprendre quelles structures de contenu étaient systématiquement référencées et pourquoi.
Étape 5 : Construire l'autorité grâce à l'expertise
Le contenu qui était systématiquement repris par les systèmes d'IA partageait une caractéristique : il démontrait une véritable expertise. Pas une expertise bourrée de mots-clés, mais des idées réelles qui ne pouvaient être trouvées ailleurs. Cela signifiait aller plus loin que des conseils superficiels et partager de véritables méthodes, cadres et réflexions en coulisses.
Pour mon client e-commerce, cela s'est traduit par des guides de produits complets qui couvraient non seulement les caractéristiques, mais aussi les cas d'utilisation, les comparaisons et les spécifications techniques qui n'étaient disponibles nulle part ailleurs. Un contenu qui était véritablement utile que ce soit découvert par des humains ou des systèmes d'IA.
Découverte de clés
Les systèmes d'IA privilégient le contenu qui peut se suffire à lui-même en tant que réponses complètes, et non des pages optimisées pour le classement dans les moteurs de recherche.
Optimisation des morceaux
Chaque section de contenu doit fournir un contexte complet sans nécessiter de lecture complémentaire pour une compréhension.
Signaux d'autorité
Une expertise authentique et des perspectives uniques surpassent systématiquement le contenu optimisé par mots-clés dans les références en IA.
Cadre de test
Surveillez la performance sur plusieurs plateformes d'IA pour comprendre quelles structures de contenu sont régulièrement mentionnées.
Les résultats parlaient d'eux-mêmes, bien qu'ils aient l'air complètement différents des métriques SEO traditionnelles :
Pour mon client e-commerce : Nous avons suivi les mentions de LLM sur différentes plateformes d'IA et avons constaté une croissance régulière des références. Plus important encore, le trafic provenant de ces découvertes alimentées par l'IA se convertissait mieux que le trafic de recherche traditionnel.
La véritable victoire : Le contenu a commencé à être découvert organiquement par des systèmes d'IA sans aucune tactique spécifique d'"optimisation IA". L'accent mis sur la valeur authentique et la couverture complète s'alignait naturellement sur la manière dont les LLM traitent et synthétisent les informations.
Mais voici ce qui m'a le plus surpris : les principes qui rendaient le contenu découvrable pour l'IA le rendaient également plus précieux pour les humains. Une meilleure structure, des explications plus claires, une couverture plus complète - ces améliorations ont bénéficié à tous les lecteurs.
Les métriques SEO traditionnelles sont devenues des indicateurs secondaires. Au lieu de suivre les classements et les taux de clics, le succès signifiait créer du contenu qui devenait une ressource incontournable dans sa catégorie.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Après avoir travaillé sur plusieurs projets clients et expérimenté différentes approches, voici les leçons clés qui comptent vraiment :
La qualité l'emporte toujours sur l'optimisation : Les systèmes d'IA ont naturellement tendance à privilégier un contenu complet et précis plutôt que des articles remplis de mots-clés
La structure est plus importante que la longueur : Un contenu bien organisé avec des sections claires surpasse un contenu long qui manque de structure
L'expertise ne peut pas être feinte : Les systèmes d'IA sont étonnamment bons pour identifier de vraies connaissances par rapport aux informations reproduites
Le contexte est roi : Le contenu qui fournit un contexte complet dans chaque section est plus souvent référencé
Une réflexion multi-plateforme : Ne vous optimisez pas pour un seul système d'IA - créez du contenu qui fonctionne sur différentes plateformes
Défis de mesure : Les analyses traditionnelles ne capturent pas la découverte guidée par l'IA - vous avez besoin de nouvelles métriques
Approche durable : Concentrez-vous sur la création de valeur durable plutôt que de jouer avec des caprices d'algorithmes temporaires
Le plus grand changement de mentalité : arrêtez de considérer le contenu comme quelque chose à trouver et commencez à le considérer comme quelque chose qui mérite d'être cité. Cela change tout sur la façon dont vous créez et structurez l'information.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les entreprises SaaS, concentrez-vous sur :
Créez une documentation complète des cas d'utilisation
Construisez des guides d'intégration autonomes
Partagez des frameworks de succès client authentiques
Documentez clairement votre méthodologie unique
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique, privilégiez :
Des guides de produit détaillés avec des spécifications complètes
Du contenu de comparaison qui couvre plusieurs options
Des scénarios d'utilisation pour différents segments de clients
Des informations techniques non disponibles ailleurs