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Moyen terme (3-6 mois)
Le mois dernier, je travaillais sur une refonte complète du SEO pour un client de startup B2B lorsque quelque chose d'inattendu s'est produit. En recherchant des mots-clés avec mes outils habituels comme Ahrefs et SEMrush, j'ai découvert que leur contenu apparaissait déjà dans des réponses générées par IA sur Perplexity AI – malgré le fait d'être dans une niche où l'utilisation des LLM n'est pas courante.
Cette découverte m'a conduit dans le terrier du lapin de ce que j'appelle maintenant GEO (Optimisation de Moteur Génératif) – et cela a complètement changé ma façon de penser à la visibilité du contenu en 2025.
Voici la vérité inconfortable : pendant que tout le monde s'obsède sur les classements Google, des moteurs de recherche IA comme Perplexity deviennent discrètement la nouvelle porte d'entrée à l'information. Même dans des industries traditionnelles, je suis des dizaines de mentions de LLM chaque mois pour des clients qui ne l'ont jamais optimisé.
Dans ce playbook, vous découvrirez :
Pourquoi les tactiques de SEO traditionnelles échouent spectaculairement sur Perplexity AI
La stratégie de contenu au niveau des morceaux qui vous permet réellement d'être mentionné
Comment structurer le contenu afin que les systèmes IA puissent l'extraire et le citer facilement
Les 5 couches d'optimisation qui rendent votre contenu digne d'être cité
Des mesures réelles de l'implémentation de GEO avec le SEO traditionnel
Plongeons dans ce que tout le monde se trompe à propos du classement sur les plateformes de recherche IA.
Réalité de l'industrie
Ce que chaque marketer pense savoir sur la recherche AI
Entrez dans n'importe quelle conférence de marketing aujourd'hui, et vous entendrez les mêmes conseils éculés sur la "protection de votre stratégie SEO contre l'IA". Le consensus semble être : continuez à faire du SEO traditionnel, mais ajoutez peut-être des sections FAQ.
Voici ce que l'industrie recommande typiquement pour l'optimisation de recherche avec l'IA :
Concentrez-vous sur les extraits en vedette – car si Google le montre, l'IA l'utilisera
Ajoutez des données structurées – le balisage schema aidera l'IA à comprendre votre contenu
Créez des pages FAQ complètes – l'IA adore les formats question-réponse
Optimisez pour la recherche vocale – les requêtes conversationnelles sont l'avenir
Écrivez pour l'E-A-T – l'expertise, l'autorité et la confiance comptent pour l'IA
Cette sagesse conventionnelle existe parce que la plupart des marketeurs appliquent une pensée SEO à l'ancienne aux systèmes d'IA modernes. Ils traitent Perplexity comme si c'était juste "Google avec une interface de chatbot".
Mais voici où cette approche échoue : les systèmes d'IA ne consomment pas le contenu de la même manière que les moteurs de recherche. Alors que Google explore les pages et les classe en fonction de centaines de facteurs, les modèles d'IA décomposent le contenu en passages, analysent le contexte et synthétisent des réponses à partir de plusieurs sources simultanément.
Le résultat ? Des entreprises passant des mois à optimiser pour des extraits en vedette tandis que leurs concurrents sont mentionnés dans les réponses de l'IA grâce à des stratégies de contenu complètement différentes. Les métriques SEO traditionnelles deviennent insignifiantes lorsque votre contenu est cité sans que personne ne visite jamais votre site.
Ce que j'ai découvert en travaillant avec cette startup B2B était quelque chose de complètement différent – une approche de contenu qui s'aligne sur la façon dont l'IA traite et récupère réellement l'information.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Le client était une startup B2B dans le domaine de la gestion de projet – pas exactement ce qu'on pourrait appeler une industrie "axée sur l'IA". La plupart de leurs prospects utilisaient encore des tableurs et des chaînes d'emails pour gérer des projets. Et pourtant, leur contenu apparaissait dans les réponses de Perplexity.
Je vais être honnête – ce n'était pas intentionnel. En faisant des recherches de mots-clés en utilisant Perplexity au lieu d'outils SEO coûteux, j'ai commencé à remarquer leur entreprise mentionnée dans des réponses à des requêtes telles que "meilleur workflow de gestion de projet pour les équipes à distance." Cela se produisait malgré zéro effort d'optimisation pour l'IA.
Ma curiosité a été piquée. Comment leur contenu était-il intégré dans les réponses de l'IA alors qu'ils ne s'étaient pas optimisés pour cela ? Plus important encore, pouvions-nous répliquer et étendre ce succès accidentel ?
J'ai commencé à suivre les mentions de LLM sur différentes plateformes d'IA – Perplexity, Claude, ChatGPT, et d'autres. Même dans ce créneau traditionnel, nous observions une douzaine de mentions par mois. Celles-ci ne provenaient pas de tactiques GEO agressives mais de solides fondamentaux de contenu qui s'aligenaient naturellement avec la façon dont les systèmes d'IA traitent l'information.
Cette découverte m'a conduit à des conversations avec des équipes de startups axées sur l'IA, et j'ai réalisé que tout le monde était en train de comprendre cela en temps réel. Il n'y avait pas encore de manuel définitif. Ce que nous savions, c'était que la fondation n'avait pas changé – les robots LLM doivent toujours explorer et indexer le contenu, et la pertinence de qualité reste la pierre angulaire.
Mais il y avait une nouvelle couche : la pensée par morceaux. Contrairement aux moteurs de recherche traditionnels qui évaluent des pages entières, les modèles d'IA décomposent le contenu en passages et synthétisent des réponses provenant de plusieurs sources. Cela signifiait retravailler le contenu de sorte que chaque section puisse se tenir seule comme un extrait précieux.
La percée est venue lorsque j'ai cessé d'essayer d'optimiser les "pages" et commencé à optimiser les "morceaux d'information" à la place.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu d'abandonner le SEO traditionnel pour de nouvelles tactiques brillantes, j'ai développé une approche par couches qui construit le GEO sur des fondations SEO solides. Voici le cadre exact que j'ai mis en œuvre :
Couche 1 : Fondement du contenu (SEO traditionnel d'abord)
Avant toute optimisation par IA, nous avons mis l'accent sur la création d'un contenu réellement utile pour les humains. Cela reste la priorité n°1. Les robots LLM doivent encore explorer et indexer votre contenu, donc les meilleures pratiques SEO traditionnelles sont votre point de départ. Un contenu de qualité, pertinent et répondant à l'intention de l'utilisateur est non négociable.
Couche 2 : Optimisation au niveau des sections
C'est là que les choses deviennent différentes. J'ai restructuré le contenu existant pour que chaque section puisse se suffire à elle-même en tant qu'extrait précieux. Au lieu de récits fluides, nous avons créé des blocs de contenu modulaires. Chaque paragraphe devait être autonome avec suffisamment de contexte pour être extrait et cité indépendamment.
Par exemple, au lieu d'écrire : "Comme mentionné ci-dessus, cette approche aide également à la rétention des utilisateurs..." nous écririons : "La stratégie de contenu au niveau des sections améliore la rétention des utilisateurs de 40 % car chaque section apporte une valeur immédiate sans nécessiter de contexte d'autres sections."
Couche 3 : Préparation à la synthèse des réponses
Nous avons structuré le contenu avec une hiérarchie logique qui facilite l'extraction et la synthèse par l'IA. Cela signifiait utiliser des titres clairs, des listes numérotées et des processus étape par étape. Mais surtout, nous avons veillé à ce que chaque section puisse se connecter logiquement à des sujets connexes.
Couche 4 : Valeur de citation par l'exactitude factuelle
Les systèmes d'IA préfèrent citer du contenu factuel et autoritaire. Nous nous sommes concentrés sur l'inclusion de métriques spécifiques, d'études de cas et de points de données que l'IA pourrait référencer avec confiance. Des déclarations vagues telles que "de nombreuses entreprises constatent des améliorations" sont devenues "73 % des startups B2B mettant en œuvre ce cadre constatent une amélioration de 40 % de la rétention des utilisateurs dans les 90 jours."
Couche 5 : Intégration de contenu multimodal
Nous avons enrichi le contenu textuel avec des graphiques, des tableaux et des éléments visuels que l'IA pourrait référencer aux côtés du contenu écrit. Cela a créé un contexte plus riche pour les systèmes d'IA afin de comprendre et de citer nos informations.
L'idée clé ? Ne laissez pas tomber ce qui fonctionne. Construisez votre stratégie GEO sur des fondations SEO solides, et non à la place d'elles. Le paysage évolue trop rapidement pour parier sur des tactiques d'optimisation qui pourraient être obsolètes dans six mois.
Ce qui a réellement fait la différence, ce n'était pas des tactiques GEO agressives - c'était de se concentrer d'abord sur le SEO traditionnel, puis d'ajouter la couche d'IA par-dessus.
Pensée par morceaux
Divisez le contenu en passages autonomes et citables qui fonctionnent indépendamment.
Structure de réponse
Utilisez des hiérarchies claires et des flux logiques que l'IA peut facilement suivre et extraire.
Données de citation
Inclure des mesures spécifiques et des déclarations factuelles auxquelles les systèmes d'IA peuvent se référer en toute confiance.
Multi-Modal
Améliorez le texte avec des graphiques et des visuels qui fournissent un contexte plus riche pour la compréhension de l'IA.
Les résultats de cette approche stratifiée étaient encourageants, bien que non révolutionnaires. Nos mentions de LLM suivies sont passées d'une petite dizaine à une visibilité mensuelle constante sur plusieurs plateformes d'IA. Plus important encore, le contenu mentionné était désormais intentionnel plutôt qu'accidentel.
Ce qui m'a surpris, c'est le calendrier. Contrairement aux SEO traditionnels qui peuvent prendre 3-6 mois pour montrer des résultats, les mentions d'IA ont commencé à apparaître dans les 4-6 semaines suivant la mise en œuvre de l'optimisation au niveau des morceaux. Ce retour d'information plus rapide a facilité l'itération et l'amélioration.
Le résultat le plus précieux n'était pas les mentions elles-mêmes – c'était d'apprendre à penser au contenu différemment. Chaque morceau de contenu est devenu une bibliothèque d'informations citable plutôt qu'une page unique en concurrence pour le classement.
Nous avons également découvert que le contenu optimisé pour l'IA performait mieux dans la recherche traditionnelle. La structure claire, l'exactitude factuelle et la couverture complète que les systèmes d'IA privilégient s'alignent également sur les directives de qualité de contenu de Google. C'était une approche d'optimisation gagnant-gagnant.
Cependant, le paysage évolue rapidement. Ce qui fonctionne aujourd'hui pourrait être obsolète dans six mois, c'est pourquoi s'appuyer sur des fondamentaux SEO solides reste crucial.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les leçons clés tirées de la mise en œuvre de la GEO aux côtés du SEO traditionnel :
Fondation d'abord – L'optimisation par IA sans fondamentaux solides de SEO est comme construire sur du sable
Pensée par morceaux – Structurez le contenu de sorte que chaque section apporte de la valeur indépendamment
Préparation à la synthèse – Facilitez l'extraction et la combinaison de vos informations par l'IA
Précision digne de citation – Incluez des points de données spécifiques que l'IA peut référencer en toute confiance
Intégration multimodale – Enrichissez le texte avec des éléments visuels pour un contexte plus riche
Itération rapide – Les mentions de l'IA apparaissent plus rapidement que les classements traditionnels, permettant des cycles d'optimisation plus courts
Anticipation de l'avenir – Construisez des stratégies de contenu flexibles qui fonctionnent sur plusieurs plateformes d'IA
La plus grande erreur que je vois les entreprises commettre est de traiter cela comme une stratégie complètement séparée. La GEO fonctionne mieux comme un complément aux pratiques de SEO éprouvées, pas comme un remplacement.
Ce que je ferais différemment : commencer à suivre les mentions de l'IA dès le premier jour, même avant l'optimisation. Comprendre votre base de référence aide à mesurer l'amélioration et à identifier quel contenu résonne naturellement avec les systèmes d'IA.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS mettant en œuvre ce guide :
Concentrez-vous sur la documentation des fonctionnalités avec des explications claires et autonomes
Créez du contenu de comparaison avec des indicateurs spécifiques et des données factuelles
Structurez les guides d'intégration en tant que morceaux d'informations modulaires prêts à être cités
Suivez les mentions sur plusieurs plateformes d'IA pour comprendre la portée
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les boutiques de commerce électronique mettant en œuvre cette approche :
Optimisez les descriptions des produits avec des spécifications factuelles autonomes
Créez des guides d'achat avec des critères de décision clairs et extrayables
Structurez le contenu des catégories en tant que ressources d'information complètes et citables
Utilisez les données et les avis des clients comme contenu autoritaire et digne de citation