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Moyen terme (3-6 mois)
Lorsque chaque "expert" en SEO a commencé à parler d'obtenir des backlinks de ChatGPT, j'ai vu la plupart d'entre eux s'y prendre complètement mal. Ils essayaient de tromper le système, créant du contenu indésirable juste pour obtenir des mentions dans les réponses de l'IA. Pendant ce temps, je travaillais avec mes clients B2B SaaS qui avaient du mal avec la construction de liens traditionnelle – vous savez, les interminables emails de prospection qui sont ignorés et les outils coûteux qui promettent monts et merveilles mais donnent des résultats médiocres.
Voici ce que j'ai découvert : la plupart des entreprises posent la mauvaise question. Au lieu de "Comment puis-je tromper ChatGPT pour qu'il me lie ?", elles devraient demander "Comment puis-je devenir vraiment digne de mention lorsque les gens demandent des recommandations à l'IA ?"
Après avoir travaillé sur ce défi avec plusieurs clients et testé différentes approches, j'ai développé une stratégie qui ne repose pas sur le contournement des algorithmes ou la création de contenu spécifiquement pour la consommation de l'IA. Il s'agit de construire une véritable autorité qui est reconnue à la fois par les humains et les systèmes d'IA.
Voici ce que vous apprendrez de mon expérience :
Pourquoi les tactiques de backlink traditionnelles échouent à l'ère de l'IA
Le cadre de contenu qui vous fait mentionner dans les réponses de ChatGPT
Comment suivre et mesurer les mentions générées par l'IA
L'effet cumulatif de construire à la fois pour les moteurs de recherche et l'IA
Exemples réels d'implémentations marketing SaaS
Vérifier la réalité
Ce que l'industrie du SEO se trompe sur les mentions d'IA
L'industrie du SEO parle de "ChatGPT SEO" depuis que l'IA est devenue courante, mais la plupart des conseils que je vois sont fondamentalement erronés. Les experts en création de liens traditionnels essaient d'appliquer des tactiques d'ancienne école à un jeu complètement différent.
Voici ce que la plupart des agences et des consultants disent à leurs clients :
Créer un contenu optimisé pour l'IA – Écrire spécifiquement pour la consommation par l'IA avec un bourrage de mots-clés non naturel
Manipuler les données d'entraînement – Essayer de déduire sur quoi ChatGPT a été formé
Se concentrer sur les extraits en vedette – Supposer que se classer pour les extraits garantit des mentions par l'IA
Utiliser l'injection d'invite AI – Tenter de manipuler les réponses par une ingénierie d'invite astucieuse
Écalez la production de contenu – Produire d'énormes quantités de contenu généré par IA en espérant que quelque chose fonctionne
Cette sagesse conventionnelle existe parce que l'industrie essaie d'appliquer des cadres familiers à un territoire peu familier. Les professionnels du SEO comprennent les backlinks, donc ils essaient de recréer des stratégies de backlinks pour l'IA. Le problème ? L'IA ne pense pas comme l'algorithme de Google.
Où cela échoue dans la pratique est simple : les modèles d'IA sont formés sur un contenu de qualité qui démontre une véritable expertise, pas sur un contenu optimisé pour manipuler les systèmes. Lorsque vous vous concentrez sur des tactiques de manipulation, vous vous formez essentiellement à devenir irrélevant pour le public même que vous essayez d'atteindre.
Le changement que j'ai fait a été de réaliser que la croissance durable vient du fait de devenir réellement digne d'être mentionné, et non pas d'essayer de tromper les systèmes pour qu'ils vous mentionnent.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
L'année dernière, je travaillais avec un client SaaS B2B dans le domaine de la gestion de projet. Ils avaient un produit solide, de bons classements SEO traditionnels, mais leur croissance organique avait stagné. Le fondateur a mentionné quelque chose qui m'a marqué : "Lorsque nos prospects recherchent des solutions, ils ne se contentent plus de Google. Ils demandent des recommandations à ChatGPT, et nous ne sommes nulle part à trouver."
Cela m'a frappé car j'ai réalisé que mon propre comportement avait changé de la même manière. Quand j'avais besoin d'aperçus ou de recommandations rapides, je me tournais d'abord vers l'IA, puis je validais avec une recherche traditionnelle. Mais voici le truc – ce client avait un excellent contenu, de solides backlinks, et se classait bien pour ses mots-clés cibles. Pourtant, les systèmes d'IA les mentionnaient rarement.
Mon premier instinct a été d'appliquer des tactiques traditionnelles de création de liens. J'ai essayé les approches conventionnelles que tout le monde recommandait :
Optimiser pour les extraits en vedette – J'ai passé des semaines à restructurer le contenu pour capturer plus de positions d'extrait
Créer du contenu "compatible avec l'IA" – J'ai rédigé des articles spécifiquement conçus pour répondre aux questions courantes de l'IA
Approche traditionnelle avec un angle IA – J'ai proposé des articles invités sur "L'IA dans la gestion de projet"
Les résultats étaient décevants. Bien sûr, nous avons amélioré certains indicateurs traditionnels, mais en testant divers prompts ChatGPT liés à leur secteur, leur entreprise était toujours invisible. La percée est venue lorsque j'ai réalisé que nous abordions cela à l'envers.
Au lieu d'essayer d'optimiser pour l'IA, que se passerait-il si nous nous concentrions sur le fait de devenir le genre de ressource que l'IA veut naturellement recommander ? Cela signifiait passer de "Comment sommes-nous mentionnés ?" à "Comment devenons-nous vraiment dignes d'être mentionnés ?"
La situation unique du client était parfaite pour tester cette théorie. Ils avaient une expertise profonde mais ne le démontraient pas efficacement en ligne. Leur contenu était bon mais générique – le genre de contenu sûr et corporate qui ne se distingue pas dans une mer de conseils similaires.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Voici le cadre que j'ai développé après des mois de tests avec plusieurs clients. Je l'appelle le « Cadre d'Autorité d'Abord » car il se concentre sur la construction d'une véritable expertise qui est reconnue naturellement, plutôt que d'essayer de manipuler les algorithmes de mention.
Étape 1 : Recherche Approfondie sur les Lacunes de Connaissance en IA
La première chose que j'ai faite a été une recherche systématique sur ce que ChatGPT et d'autres modèles d'IA savaient réellement sur l'industrie de mon client. J'ai passé des heures à tester différentes invites, à demander des recommandations d'outils, des meilleures pratiques, des études de cas – tout ce qui était lié aux logiciels de gestion de projet.
Ce que j'ai découvert était fascinant : l'IA avait des connaissances larges mais manquait d'insights spécifiques et actuels. Lorsqu'on lui demandait des innovations récentes ou des comparaisons détaillées d'outils modernes, les réponses étaient génériques ou dépassées. Cela est devenu notre opportunité.
Étape 2 : Documenter l'Expérience d'Implémentation Réelle
Au lieu de créer un contenu théorique, nous avons commencé à documenter les mises en œuvre réelles des clients. Chaque projet réussi est devenu une étude de cas détaillée. Chaque échec est devenu une leçon apprise. Chaque solution unique est devenue un cadre que d'autres pouvaient appliquer.
La clé était la spécificité. Plutôt que d'écrire « Comment Choisir un Logiciel de Gestion de Projet », nous avons écrit « Comment Nous Avons Aider une Agence de Design de 50 Personnes à Réduire les Retards de Projet de 40 % en Utilisant Ce Flux de Travail Spécifique. » Des métriques réelles, des résultats réels, des entreprises réelles.
Étape 3 : Construire la Bibliothèque de Contenus
Nous avons créé trois types de contenu que les systèmes d'IA référencent naturellement :
Guides d'implémentation avec des données réelles avant/après
Cadres de comparaison basés sur des tests en conditions réelles
Carnets de jeux de résolution de problèmes pour des scénarios spécifiques
Étape 4 : Construction d'Autorité Multi-Plateforme
Voici où la plupart des gens s'arrêtent, mais c'est là que la magie opère. Nous n'avons pas seulement publié du contenu sur leur blog. Nous avons distribué des insights sur des plateformes où les systèmes d'IA pouvaient les découvrir :
Publications détaillées sur LinkedIn partageant des leçons spécifiques apprises
Dépôts GitHub avec du code d'implémentation réel
Contributions sur des forums industriels résolvant de vrais problèmes
Apparitions dans des podcasts partageant une expertise concrète
Étape 5 : La Boucle de Rétroaction
Chaque mois, je testais nos progrès en posant aux systèmes d'IA diverses questions liées à leur industrie. L'objectif n'était pas seulement d'être mentionné – il s'agissait de devenir la recommandation par défaut pour des cas d'utilisation spécifiques.
Nous avons suivi quels éléments de contenu étaient référencés, quels contextes déclenchaient des mentions, et comment notre positionnement évoluait au fil du temps. Ce retour d'expérience a informé notre stratégie de contenu et nous a aidés à nous concentrer sur ce qui fonctionnait.
L'approche a fonctionné car nous n'essayions pas de tromper les systèmes d'IA. Nous devenions de véritables ressources utiles qui méritaient d'être recommandées. Lorsque quelqu'un demandait des conseils sur la gestion de projet à ChatGPT, notre client devenait digne d'être mentionné parce qu'il avait les meilleures, les plus spécifiques et les plus concrètes perspectives disponibles.
Cette stratégie s'aligne parfaitement avec ce que j'ai appris sur la croissance axée sur le contenu – les résultats durables viennent de la création de valeur constante, et non d'astuces d'optimisation.
Documentation d'expertise
Documentez chaque mise en œuvre réelle avec des métriques et des résultats spécifiques.
Distribution de Contenu
Partagez des idées sur plusieurs plateformes où les systèmes d'IA peuvent les découvrir.
Cadre de test
Tests mensuels de requêtes IA pour mesurer la fréquence de mention et le contexte
Signaux d'autorité
Développez une véritable expertise grâce à des études de cas, des cadres et des guides de résolution de problèmes.
Les résultats n'étaient pas immédiats, mais ils étaient cumulatifs. En l'espace de trois mois, nous avons commencé à voir des mentions dans les réponses de ChatGPT pour des scénarios spécifiques de gestion de projet. Au bout de six mois, elles étaient devenues une recommandation par défaut pour certains cas d'utilisation.
Voici ce que nous avons mesuré :
Fréquence des mentions d'IA – Passant de 0 mentions à apparaître dans 15-20% des invites pertinentes
Croissance du trafic organique – Augmentation de 40% du trafic organique qualifié
Volume de recherche de marque – Augmentation de 60% des recherches de marque
Leads qualifiés pour les ventes – Augmentation de 25% des demandes de démonstration mentionnant la recherche en IA
Le résultat inattendu a été la façon dont cette stratégie a également renforcé leur SEO traditionnel. L'approche axée sur l'autorité a amélioré la qualité de leur contenu, obtenu des backlinks naturels et les a positionnés comme des leaders d'opinion de manière que l'optimisation générique n'aurait jamais pu.
Plus important encore, les mentions n'étaient pas que des indicateurs de vanité. Nous avons suivi les leads qui ont mentionné les avoir trouvés grâce à la recherche en IA, et ces prospects avaient une intention plus forte et de meilleurs taux de conversion que les canaux traditionnels.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Après avoir mis cela en œuvre chez plusieurs clients, voici les sept leçons critiques que j'ai apprises :
La spécificité l'emporte sur la généralisation – Les systèmes d'IA recommandent des solutions spécifiques à des problèmes spécifiques, pas des conseils génériques
La récence compte plus que le volume – Des idées fraîches et actuelles sont mentionnées plus que des archives étendues
La présence multiplateforme s'accumule – Être mentionné dans plusieurs sources autorisées augmente la confiance de l'IA
Les données réelles l'emportent sur les opinions – Les études de cas avec des métriques réelles sont référencées plutôt que des cadres théoriques
Le contenu axé sur la résolution de problèmes performe le mieux – "Comment nous avons résolu X pour Y" surpasse "Meilleures pratiques pour X"
Le contexte détermine les mentions – Différents incitatifs entraînent différentes recommandations, donc une large autorité est clé
La patience porte ses fruits – Il s'agit d'une stratégie de 6 à 12 mois, pas d'une approche de gains rapides
Ce que je ferais différemment : Commencer par un focus plus étroit. Nous avons essayé de construire une autorité sur trop de sujets au départ. Se concentrer d'abord sur 2 à 3 problèmes spécifiques aurait accéléré les résultats.
Cette approche fonctionne le mieux pour les entreprises ayant une expertise réelle et des idées uniques à partager. Cela ne fonctionne pas pour les entreprises essayant de simuler une autorité ou celles sans expérience réelle d'implémentation à documenter.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS cherchant à mettre en œuvre cette stratégie :
Documentez chaque histoire de succès client avec des métriques spécifiques
Partagez des guides de mise en œuvre sur des plateformes comme GitHub et les communautés de développeurs
Construisez des cadres de comparaison basés sur les retours d'expérience réels des utilisateurs
Participez aux discussions de l'industrie avec des informations étayées par des données
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique mettant en œuvre ce guide :
Créez des guides d'achat détaillés basés sur les modèles d'achat réels des clients
Documentez les comparaisons de produits avec des données d'utilisation réelles
Partagez des insights sur les tendances du secteur à partir de vos analyses de ventes
Créez du contenu éducatif autour des applications et des cas d'utilisation des produits