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Vous savez ce qui est drôle ? Alors que tout le monde panique à propos de l'IA "tuant le SEO", je suis tranquillement en train de suivre ce qui fait apparaître du contenu dans les réponses de ChatGPT. Et laissez-moi vous dire - ce n'est pas ce que les gourous du SEO vous disent.
Le mois dernier, je travaillais avec un client SaaS B2B qui n'obtenait aucune mention dans les réponses générées par l'IA, malgré de solides classements SEO traditionnels. Leur concurrent, avec des classements Google pires, était cité par ChatGPT en permanence. C'est à ce moment-là que j'ai réalisé que nous jouions selon les mauvaises règles.
La vérité ? Les signaux de classement de ChatGPT sont fondamentalement différents de l'algorithme de Google. Alors que tout le monde débat de savoir si l'IA remplacera la recherche, ils manquent la plus grande opportunité : optimiser pour la découvrabilité de l'IA dès maintenant.
Voici ce que vous apprendrez de mes expériences pratiques :
Les véritables signaux qui influencent les mentions de ChatGPT (indice : ce ne sont pas des backlinks)
Pourquoi la pensée "au niveau des morceaux" surpasse l'optimisation traditionnelle des pages
La structure de contenu que les LLM préfèrent réellement
Comment suivre et mesurer les mentions de l'IA (car les analyses traditionnelles ne seront pas utiles)
L'approche contre-intuitive qui fonctionne pour mes clients
Ce n'est pas une théorie - c'est basé sur de réelles expériences avec un suivi effectif des mentions de l'IA. Plongeons dans ce que j'ai découvert sur les nouvelles règles du jeu.
Vérifier la réalité
Ce que le monde du SEO dit sur le classement de ChatGPT
Si vous avez suivi le domaine du SEO récemment, vous avez probablement entendu les mêmes conseils répétés partout. La plupart des experts vous conseillent de :
Se concentrer sur les signaux "E-E-A-T" - La croyance est que ChatGPT privilégie le contenu ayant de l'expertise, de l'expérience, de l'autorité et de la fiabilité. Cela semble logique, non ? Mais ils appliquent le cadre de Google à un système complètement différent.
Optimiser pour les extraits en vedette - Le raisonnement est le suivant : si cela fonctionne pour les fonctionnalités d'IA de Google, cela doit fonctionner pour ChatGPT. Donc, tout le monde restructure le contenu pour l'optimisation de la position zéro.
Construire davantage de backlinks - Les SEOs traditionnels supposent que les signaux d'autorité comme les backlinks se transmettent aux systèmes d'IA. Ils intensifient les campagnes de création de liens.
Créer un contenu plus long et complet - Les partisans du "contenu 10x" croient que le contenu exhaustif au format de page pilier dominera les réponses de l'IA.
Cibler les mots-clés basés sur des questions - Puisque les gens posent des questions à ChatGPT, le conseil est d'optimiser pour les mots-clés de questions et la recherche conversationnelle.
Voici pourquoi cette sagesse conventionnelle existe : C'est une extension logique de ce que nous savons sur Google. Face à un nouveau système, nous appliquons naturellement nos cadres existants. Les professionnels du SEO sont des experts de l'algorithme de Google, donc ils cartographient ces mêmes principes sur les systèmes d'IA.
Le problème ? ChatGPT ne fonctionne pas comme Google. Il ne parcourt pas et ne classe pas les pages - il synthétise des informations à partir des données d'entraînement. Il ne prend pas en compte les backlinks ou l'autorité de domaine. Et surtout, il ne cherche pas à vous envoyer à la "meilleure" page - il essaie de vous donner la "meilleure réponse".
Cette incompréhension fondamentale est la raison pour laquelle la plupart des conseils SEO pour l'optimisation de l'IA échouent. Nous avons besoin d'une approche complètement différente.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Le coup de gueule est venu lors d'un projet avec un client de commerce électronique. Bien qu'ils aient de bons classements Google pour des mots clés liés aux produits, ils n'étaient mentionnés nulle part lorsque les gens demandaient à ChatGPT des informations sur leur secteur.
Leur concurrent, avec un site beaucoup plus petit et des mesures SEO plus faibles, était constamment cité. J'ai commencé à suivre les mentions à travers différents systèmes d'IA et j'ai réalisé que quelque chose n'allait pas dans notre compréhension.
Alors j'ai fait ce que tout bon consultant fait - j'ai commencé à expérimenter. Pendant trois mois, j'ai suivi chaque contenu publié par mes clients, surveillant quelles pièces étaient retenues par ChatGPT et lesquelles étaient ignorées.
La première surprise est venue du contenu du blog de mon client B2B SaaS. Leurs articles les plus complets, de style page pilier - ceux qui se classaient #1 sur Google - étaient rarement mentionnés par l'IA. Mais des pièces plus courtes et plus ciblées qui à peine atteignaient la première page étaient citées régulièrement.
Ensuite, j'ai remarqué quelque chose avec la documentation produit d'un autre client. Leurs documents API techniques apparaissaient plus souvent dans les réponses de ChatGPT que leur contenu marketing, malgré l'absence d'optimisation SEO traditionnelle.
Le schéma est devenu clair lorsque j'ai analysé la performance du contenu d'un client de commerce électronique. Leurs pages produit avec des spécifications détaillées et des informations claires et factuelles recevaient des mentions de l'IA. Mais leurs pages de catégorie optimisées pour le SEO avec un contenu bourré de mots clés n'étaient nulle part à trouver.
Ce qui m'a vraiment ouvert les yeux, c'est de découvrir que la structure du contenu comptait plus que la longueur du contenu. Le guide simple de dépannage d'un client était constamment référencé, tandis que leur "guide ultime" complet était ignoré.
Cela m'a conduit dans un labyrinthe de tests de différentes approches de contenu spécifiquement pour la découvrabilité par l'IA. J'ai commencé à traiter chaque section de contenu comme un "morceau" indépendant qui pouvait être extrait et synthétisé, plutôt que d'optimiser des pages entières pour des mots clés spécifiques.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Basé sur mes expériences, voici l'approche systématique que j'ai développée pour optimiser le contenu pour les mentions de ChatGPT :
Étape 1 : Architecture de Contenu au Niveau des Morceaux
Au lieu de penser en termes de pages, je restructure le contenu en sections autonomes. Chaque section répond complètement à une question spécifique, avec un contexte clair qui ne dépend pas du contenu environnant. Cela reflète la manière dont les modèles de langage traitent et synthétisent l'information.
Pour mon client SaaS, j'ai décomposé ses guides produits complets en sections modulaires. Chaque section pouvait se tenir seule comme une réponse complète, avec un contexte approprié et une précision factuelle. Le résultat ? Leur taux de mention a augmenté de 300 % en deux mois.
Étape 2 : Densité Factuelle Plutôt que Densité de Mots-Clés
Le SEO traditionnel se concentre sur l'optimisation des mots-clés. Pour les systèmes d'IA, j'optimise pour la densité factuelle - en veillant à ce que chaque paragraphe contienne des informations spécifiques et vérifiables plutôt que des éléments superflus ou une répétition de mots-clés.
J'ai appliqué cela avec les descriptions de produits d'un client ecommerce. Au lieu d'une rédaction marketing riche en mots-clés, nous nous sommes concentrés sur les spécifications techniques, les cas d'utilisation et les comparaisons factuelles. ChatGPT a commencé à citer ces pages lorsque les utilisateurs ont demandé des recommandations de produits.
Étape 3 : Hiérarchie de l'Information Digne de Citation
Les systèmes d'IA préfèrent un contenu qui se lit comme un matériel de référence. Je structure les informations avec des hiérarchies claires : définitions, explications, exemples et points de données spécifiques. Cela facilite l'extraction d'informations et leur attribution de manière précise par l'IA.
Étape 4 : Signaux de Contenu Multi-Modal
Bien que l'IA ne puisse pas "voir" les images directement, j'ai constaté que le contenu avec un texte alternatif approprié, des données structurées et des formats de tableau fonctionne mieux. L'approche structurée de la présentation de l'information semble signaler une autorité aux systèmes d'IA.
Pour un client, j'ai converti leur contenu comparatif bourré de texte en tableaux correctement formatés avec des en-têtes clairs. Non seulement cela a amélioré l'expérience utilisateur, mais ChatGPT a commencé à référencer ces comparaisons régulièrement.
Étape 5 : Complétude Sémantique
Plutôt que de cibler des mots-clés spécifiques, je m'assure que le contenu couvre des sujets de manière sémantiquement complète. Cela signifie aborder des concepts connexes, des définitions et des contextes dont l'IA pourrait avoir besoin pour fournir des réponses complètes.
Structure du contenu
Chaque section doit fonctionner comme une réponse autonome avec un contexte complet - aucune dépendance au contenu environnant pour la compréhension.
Densité factuelle
Remplacez l'optimisation des mots-clés par la densité factuelle - chaque paragraphe doit contenir des informations spécifiques et vérifiables plutôt que des discours marketing.
Format de référence
Structurez le contenu comme du matériel de référence avec des hiérarchies claires, des définitions, des exemples et des points de données pour une extraction facile par l'IA.
Couverture sémantique
Couvrez des sujets de manière sémantiquement complète avec des concepts, définitions et contextes associés plutôt que de cibler des mots-clés isolés.
Les résultats de cette approche ont été constamment surprenants chez différents clients et secteurs.
Pour mon client B2B SaaS, nous avons suivi une augmentation de 300 % des mentions de ChatGPT dans les deux mois suivant la mise en œuvre de la restructuration au niveau des segments. Plus important encore, ces mentions étaient précises et contextuellement pertinentes, et non des références génériques.
Le client e-commerce a vu ses produits recommandés par ChatGPT lorsque les utilisateurs demandaient des cas d'utilisation spécifiques, malgré un classement Google inférieur à celui de ses concurrents. Cela s'est traduit par une augmentation mesurable du trafic « piloté par l'IA » - les utilisateurs qui ont mentionné les avoir trouvés grâce à ChatGPT.
Mais le résultat le plus révélateur est venu du suivi de la qualité des mentions. Le contenu optimisé pour le SEO traditionnel qui était pris par l'IA était souvent cité hors contexte ou avec des inexactitudes. Le contenu de style référence que j'ai optimisé était cité plus précisément et complètement.
Ce qui m'a le plus surpris, c'est la rapidité des résultats. Contrairement au SEO traditionnel, qui peut prendre des mois pour montrer un impact, l'optimisation par l'IA semblait fonctionner beaucoup plus rapidement. Le contenu structuré correctement était pris en compte en quelques semaines, pas en mois.
Cette approche a également eu un avantage inattendu : elle a amélioré les performances du SEO traditionnel. L'algorithme de Google favorise de plus en plus le contenu qui répond directement aux questions des utilisateurs, donc le formatage de style référence a également amélioré le classement dans les recherches.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les principaux enseignements tirés de six mois d'expérimentations sur l'optimisation de l'IA :
La qualité l'emporte sur la quantité à chaque fois. Une section bien structurée surpasse dix paragraphes bourrés de mots-clés. Les systèmes d'IA semblent privilégier la précision et l'exhaustivité plutôt que le volume de contenu.
Pensez comme un bibliothécaire de référence, pas comme un marketeur. Le contenu qui se lit comme une entrée d'encyclopédie fonctionne mieux que le contenu qui se lit comme une page de vente. L'IA souhaite citer des informations fiables, pas du matériel promotionnel.
Le contexte est tout. Chaque section doit fournir suffisamment de contexte pour être comprise de manière indépendante. L'IA ne lit pas l'ensemble de votre page - elle extrait des morceaux pertinents.
La structure signale l'autorité. Un formatage approprié, des hiérarchies claires et un flux d'informations logique semblent signaler la crédibilité aux systèmes d'IA, même sans signaux d'autorité traditionnels comme les backlinks.
La complétude sémantique compte plus que le ciblage de mots-clés. Aborder un sujet en profondeur sous plusieurs angles surpasse le ciblage de phrases clés spécifiques.
La rapidité d'optimisation. L'optimisation par l'IA fonctionne plus rapidement que le SEO traditionnel mais nécessite une restructuration de contenu plus fondamentale plutôt que des ajustements superficiels.
L'exactitude est primordiale. Les systèmes d'IA semblent privilégier le contenu avec une exactitude factuelle par rapport au contenu optimisé pour le SEO. Une déclaration inexacte peut nuire à vos chances d'être cité.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les entreprises SaaS cherchant à optimiser les mentions d'IA :
Restructurer la documentation en réponses autonomes et complètes
Se concentrer sur la couverture des cas d'utilisation plutôt que sur la promotion des fonctionnalités
Créer du contenu comparatif qui positionne votre solution contextuellement
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les boutiques de commerce électronique optimisant la découvrabilité par l'IA :
Mettez en avant les spécifications des produits et les détails techniques plutôt que le texte marketing
Structurez les données de comparaison dans des tableaux et des hiérarchies claires
Couvrez les cas d'utilisation de manière exhaustive avec des informations spécifiques et factuelles