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Moyen terme (3-6 mois)
l'année dernière, alors que je travaillais sur une refonte complète du référencement SEO pour un client de commerce électronique, quelque chose d'inattendu s'est produit. Nous avons commencé à suivre les mentions dans les réponses générées par l'IA, malgré le fait d'être dans un créneau où l'utilisation des LLM n'était pas courante. Cette découverte m'a conduit dans un dédale qui a complètement changé ma façon de penser la structure du contenu.
La plupart des entreprises optimisent encore leur contenu pour les moteurs de recherche traditionnels, mais les LLM consomment et traitent les informations de manière fondamentalement différente de celle des robots d'exploration de Google. Alors que tout le monde débat de savoir si l'IA tuera le SEO, je teste discrètement comment structurer le contenu pour qu'il soit pris en charge par les deux systèmes.
À travers un travail réel pour des clients dans plusieurs secteurs, j'ai découvert que les anciennes règles de la structure de contenu SEO nuisent en fait à vos chances d'être mentionné par Claude, ChatGPT et d'autres LLM. Voici ce que vous apprendrez de mes expériences :
Pourquoi la structure de contenu SEO traditionnelle confond les LLM
L'approche de la "pensée au niveau des chunks" qui fonctionne vraiment
Métriques réelles du suivi des mentions de LLM à travers différents formats de contenu
Comment préparer votre contenu pour l'avenir tant pour les moteurs de recherche que pour les systèmes IA
La structure de contenu à 5 couches que j'utilise pour une visibilité maximale sur l'IA
Il ne s'agit pas d'abandonner le SEO - il s'agit d'évoluer votre stratégie de contenu pour fonctionner dans un monde axé sur l'IA. Apprenez-en plus sur les stratégies d'IA ou plongez dans ma méthodologie complète ci-dessous.
Réalité de l'industrie
Ce que chaque spécialiste du marketing de contenu pense savoir sur l'optimisation par l'IA
La plupart des équipes de contenu avec lesquelles je travaille abordent l'optimisation des LLM comme si c'était simplement un autre moteur de recherche. Elles appliquent des tactiques de SEO traditionnelles - la densité de mots-clés, l'optimisation des H1, les structures de lien interne - et se demandent pourquoi leur contenu n'est pas pris en compte par les systèmes d'IA.
La sagesse conventionnelle se présente comme suit :
Rédigez pour les extraits en vedette et les LLM prendront naturellement votre contenu
Utilisez des schémas FAQ pour rendre votre contenu plus "compréhensible par l'IA"
Concentrez-vous sur les mots-clés de longue traîne qui correspondent aux requêtes conversationnelles
Optimisez pour la recherche vocale et l'IA suivra
Créez un contenu complet qui couvre tous les aspects d'un sujet
Ce conseil existe parce qu'il a fonctionné pour la dernière génération d'optimisation de recherche. Les algorithmes de Google récompensaient le contenu complet et bien structuré avec des hiérarchies claires et des relations sémantiques. La logique était : si cela fonctionne pour Google, cela devrait fonctionner pour l'IA.
Mais voici où cette sagesse conventionnelle est insuffisante : les LLM ne consomment pas le contenu de la même manière que les moteurs de recherche. Google lit l'intégralité de votre page, comprend le contexte et la classe en fonction de l'autorité et de la pertinence. Les LLM décomposent votre contenu en morceaux, analysent chaque partie indépendamment et synthétisent des réponses à partir de plusieurs sources.
Cette différence fondamentale signifie que la structure de contenu traditionnelle - avec son accent sur l'optimisation au niveau de la page et l'architecture de l'information hiérarchique - crée en réalité des barrières à la compréhension des LLM. Votre contenu SEO parfaitement optimisé pourrait être invisible pour les systèmes d'IA car il est structuré pour le mauvais type de consommation.
Le résultat ? La plupart des entreprises créent un contenu qui se classe bien dans la recherche traditionnelle mais qui est complètement ignoré par les systèmes d'IA que leurs clients utilisent de plus en plus pour trouver des informations.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Mon appel au réveil est venu lors d'un projet de référencement SEO e-commerce où je suivais toutes les mentions sur différentes plateformes. Bien que je travaillais dans un créneau traditionnel où l'utilisation de l'IA n'était prétendument pas courante, nous recevions une douzaine de mentions de LLM par mois. Ce n'était pas une optimisation intentionnelle - cela se produisait naturellement comme un sous-produit de notre approche de contenu.
Le client vendait des équipements spécialisés à un public B2B très spécifique. La sagesse traditionnelle disait que ce n'était pas un marché de "recherche IA". Mais quand j'ai commencé à surveiller les mentions sur ChatGPT, Claude et d'autres plateformes, j'ai découvert que nous étions cités dans des réponses IA concernant les meilleures pratiques du secteur, les comparaisons d'équipements et les spécifications techniques.
Cela m'a rendu curieux. Qu'est-ce qui était différent dans notre contenu qui faisait que les LLM le prenaient en compte ? J'ai commencé à analyser les pages et sections spécifiques qui étaient mentionnées par rapport à celles qui ne l'étaient pas.
Le schéma qui a émergé m'a surpris. Notre contenu SEO traditionnel - des guides complets avec des structures de titres parfaites et une optimisation par mots-clés - était largement ignoré. Mais nos pages de comparaison de produits, nos sections de dépannage et nos tableaux de spécifications techniques étaient constamment référencés.
À travers des conversations avec des équipes de startups axées sur l'IA comme Profound et Athena, j'ai réalisé que tout le monde découvrait cela en temps réel. Il n'y avait pas de manuel définitif car le paysage évoluait trop rapidement.
Mais j'avais des données réelles provenant d'un travail réel avec un client. J'ai donc commencé à tester délibérément différentes structures de contenu à travers plusieurs projets pour voir ce qui était systématiquement pris en compte par les LLM par rapport à ce qui était ignoré. Les idées de ces expériences ont complètement changé la façon dont je structure le contenu pour tous mes clients.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Sur la base de mes tests sur plusieurs projets clients, j'ai développé ce que j'appelle l'"Architecture de Contenu au Niveau des Modules." Au lieu de penser en termes de pages et de hiérarchies, j'ai commencé à penser en unités d'information autonomes qui pouvaient fonctionner seules ou ensemble.
La Structure de Contenu en 5 Couches :
Couche 1 : Unités d'Information Atomiques
Chaque paragraphe ou section devait contenir des pensées complètes qui avaient du sens sans contexte supplémentaire. Au lieu de construire vers une conclusion sur plusieurs paragraphes, j'ai rendu chaque section immédiatement précieuse.
Couche 2 : Ponts de Contexte
Courtes phrases de transition qui reliaient les unités atomiques sans créer de dépendance. Cela a aidé les LLM à comprendre les relations entre les idées sans nécessiter qu'ils traitent l'ensemble du document de manière séquentielle.
Couche 3 : Ancrages Factuels
Déclarations claires, dignes de citation, avec des données ou des affirmations spécifiques que les LLM pouvaient extraire et attribuer. Ceux-ci sont devenus les éléments "citationnables" qui apparaissaient dans les réponses AI.
Couche 4 : Intégration Multi-Modal
Tableaux, graphiques et données structurées qui complétaient le contenu textuel. Les LLM semblaient particulièrement bons pour traiter et synthétiser les informations présentées dans plusieurs formats.
Couche 5 : Regroupement Sémantique
Concepts connexes regroupés ensemble avec des relations sémantiques claires, facilitant la compréhension par les systèmes d'IA de la pertinence thématique et de la profondeur.
Le processus de mise en œuvre était méthodique. Pour chaque projet client, je devais :
Auditer le contenu existant pour identifier les éléments qui recevaient des mentions LLM.
Restructurer les pages prioritaires en utilisant l'approche en 5 couches.
Créer du nouveau contenu spécifiquement conçu pour une consommation au niveau des modules.
Surveiller les mentions LLM sur plusieurs plateformes d'IA pendant 3-6 mois.
Itérer selon la performance pour affiner l'approche.
Le principal enseignement était que les LLM privilégient le contenu qui peut être compris et utilisé au niveau du paragraphe, et non au niveau de la page. Cela signifiait décomposer des sujets complexes en morceaux modulaires tout en maintenant des connexions logiques entre eux.
Pour mon client de commerce électronique, cela s'est traduit par la restructuration des guides produits en paires problème-solution autonomes, la création de tableaux comparatifs fonctionnant indépendamment, et la rédaction d'explications techniques qui ne nécessitaient pas de lire les sections précédentes pour comprendre.
Structure atomique
Chaque section de contenu doit fonctionner comme une unité d'information autonome que les LLM peuvent extraire et citer indépendamment.
Mise en contexte
Éléments de transition brefs qui relient des idées sans créer de chaînes de dépendance entre les sections.
Ancrage factuel
Des points de données clairs et des déclarations citées que les LLM peuvent facilement extraire et attribuer à votre contenu.
Design Multi-Modal
Des tableaux, des graphiques et des données structurées qui complètent le texte, rendant l'information accessible à divers méthodes de traitement.
Les résultats de la mise en œuvre de l'architecture de contenu au niveau des morceaux étaient plus significatifs que ce à quoi je m'attendais. Dans les trois projets clients où j'ai testé cette approche de manière systématique :
Fréquence de mention des LLM : Nous avons constaté une augmentation moyenne de 340 % des mentions sur ChatGPT, Claude et d'autres plateformes d'IA au cours des 6 mois suivant la restructuration du contenu.
Performance SEO traditionnelle : Étonnamment, les classements Google se sont soit améliorés, soit sont restés stables. L'approche au niveau des morceaux n'a pas nuit au SEO traditionnel - elle l'a amélioré en créant des sections de contenu plus spécifiques et ciblées.
Métriques d'engagement : Le temps passé sur la page a augmenté en moyenne de 23 % à mesure que le contenu devenait plus facile à scanner et immédiatement précieux pour les lecteurs humains également.
Le résultat inattendu était que le contenu optimisé pour la consommation des LLM a également mieux performé pour les lecteurs humains. Les unités d'information atomiques ont rendu le contenu plus facile à scanner, tandis que des points d'ancrage factuels ont fourni des éléments à retenir clairs que les gens pouvaient facilement référencer et partager.
Plus important encore, nous avons commencé à voir un trafic qualifié provenant de comportements de recherche alimentés par l'IA - des personnes qui nous avaient découverts grâce aux réponses de ChatGPT ou de Claude et qui ont ensuite visité nos sites pour obtenir des informations plus détaillées.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
La plus grande leçon de ce travail est que l'optimisation des LLM ne consiste pas à remplacer les fondamentaux du SEO - il s'agit de les faire évoluer. Le contenu qui a le mieux performé combinait des principes SEO solides avec une réflexion par morceaux.
Voici les principaux enseignements tirés de 18 mois de tests :
Les sections autonomes gagnent : Le contenu qui nécessite de lire les sections précédentes pour être compris est ignoré par les LLM
La densité factuelle compte : Les systèmes d'IA préfèrent le contenu avec des affirmations claires et spécifiques plutôt qu'un conseil général
La structure aide à la compréhension : Les tableaux, les listes et la hiérarchie visuelle aident à la fois les humains et l'IA à traiter l'information
Les ponts de contexte sont cruciaux : Vous avez besoin de connexions logiques sans créer de dépendances
Le multi-format gagne : Combiner texte, tableaux et données structurées augmente les taux d'engagement
Le SEO traditionnel compte encore : Le trafic Google reste le principal moteur pour la plupart des entreprises
Surveillez plusieurs plateformes : Différents LLM ont des préférences différentes pour la structure du contenu
L'approche fonctionne le mieux pour les entreprises créant du contenu éducatif, technique ou de comparaison. Elle est moins efficace pour le storytelling de marque pur ou le contenu hautement créatif où le contexte et le flux narratif sont essentiels.
Si je devais recommencer ce processus, je me concentrerais beaucoup plus sur la création de données structurées dès le départ plutôt que de les adapter par la suite. L'investissement en temps dans une architecture de contenu appropriée rapporte des dividendes tant dans la découverte traditionnelle que dans celle alimentée par l'IA.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les entreprises SaaS cherchant à mettre en œuvre une architecture de contenu au niveau des chunks :
Structurer les comparaisons de fonctionnalités comme des unités de décision indépendantes
Créer des sections de dépannage autonomes pour les problèmes courants
Diviser les guides d'intégration en composants modulaires et réutilisables
Concevoir des pages de cas d'utilisation avec des paires problème-solution autonomes
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les boutiques en ligne mettant en œuvre une structure de contenu adaptée aux LLM :
Transformer les descriptions de produits en tableaux caractéristiques-avantages
Créer des graphiques de comparaison qui fonctionnent indépendamment du contenu environnant
Structurer les guides d'achat en tant que cadres décisionnels atomiques
Concevoir des sections FAQ avec des réponses complètes et autonomes