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Moyen terme (3-6 mois)
l'année dernière, je réalisais une refonte complète du SEO pour un client e-commerce sur Shopify lorsque quelque chose d'inattendu s'est produit. En suivant leurs classements de recherche traditionnels, j'ai découvert que leur contenu apparaissait dans des réponses générées par l'IA de ChatGPT et Perplexity, malgré le fait que ce soit dans une niche où l'utilisation des LLM n'est pas courante.
Ce n'était pas quelque chose pour lequel nous avions initialement optimisé. Cela s'est produit naturellement comme un sous-produit de solides fondamentaux de contenu. Mais cela m'a fait réfléchir : si le SEO traditionnel consiste à optimiser pour l'algorithme de Google, à quoi ressemble l'optimisation pour les systèmes d'IA générative ?
Cette découverte m'a conduit dans le monde du GEO (Optimisation des Moteurs Génératifs) — et honnêtement, la plupart de ce que l'industrie en dit est faux. À travers des conversations avec des équipes de startups d'IA comme Profound et Athena, ainsi que mes propres expériences, j'ai réalisé que tout le monde est encore en train de comprendre cela.
Voici ce que vous apprendrez de mon expérience dans le monde réel :
Pourquoi les LLM mentionnaient déjà le contenu de mon client sans aucune tactique "GEO".
L'approche de réflexion au niveau des morceaux qui fonctionne réellement pour l’indexation par l'IA.
Pourquoi les fondamentaux du SEO traditionnel comptent plus que de nouvelles tactiques GEO brillantes.
Les cinq optimisations tactiques que j'ai mises en œuvre (et leurs résultats).
Pourquoi vous ne devriez pas abandonner le SEO traditionnel pour l'optimisation IA.
Vérifier la réalité
Ce que les gourous de l'optimisation de l'IA ne vous disent pas
Si vous avez suivi les dernières tendances du marketing, vous avez probablement entendu parler de GEO (Optimisation du moteur génératif). L'industrie est en émoi avec des tactiques "révolutionnaires" pour faire présenter votre contenu dans les réponses de ChatGPT, Claude et Perplexity.
Voici ce que la plupart des "experts" recommandent :
Sur-optimisation des mots-clés pour l'IA : bourrer le contenu avec des phrases comme "selon les experts" et "guide complet"
Création de contenu pour être cité : créer un contenu spécifiquement conçu pour être cité par des systèmes d'IA
Abandon de l'SEO traditionnel : déplacer des stratégies entières pour se concentrer sur l'optimisation des IA
Ingénierie de prompt complexe : rédiger un contenu qui "trompe" les LLM pour le présenter
Volume plutôt que qualité : produire en masse du contenu adapté à l'IA
Ce conseil existe parce que tout le monde s'efforce d'être en avance sur la courbe. La recherche générée par l'IA est clairement l'avenir, et les marketers veulent être des pionniers. Le problème ? La plupart de ces conseils traitent le GEO comme une discipline complètement distincte du SEO traditionnel.
Mais voici ce que j'ai découvert grâce à un travail réel avec des clients : les fondamentaux n'ont pas changé autant que tout le monde le pense. Les robots LLM ont toujours besoin de parcourir et d'indexer votre contenu. Un contenu de qualité et pertinent reste la pierre angulaire. Les meilleures pratiques de l'SEO traditionnel sont votre point de départ, pas votre remplacement.
L'industrie fait la même erreur qu'elle a faite avec l'optimisation des recherches vocales : créer un tout nouveau manuel alors que l'existant a juste besoin d'une évolution, pas d'une révolution.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Voici le contexte : je travaillais avec un client e-commerce sur Shopify qui avait besoin d'une refonte complète de son SEO. C'était un projet traditionnel axé sur l'amélioration de leurs classements Google et de leur trafic organique. Rien de fantaisiste, juste des fondamentaux solides.
Le client opérait dans un marché assez de niche — pas le type d'industrie où l'on s'attend à un usage intense des LLM. Pensez à des produits B2B spécialisés, pas à des biens de consommation tendance. Nous nous concentrions sur la recherche de mots-clés traditionnels, l'optimisation du contenu et les améliorations techniques du SEO.
Environ trois mois après le début du projet, j'ai commencé à suivre les mentions sur différentes plateformes pour comprendre leur présence de marque. C'est alors que j'ai fait une découverte inattendue : leur contenu apparaissait dans des réponses générées par l'IA, malgré le fait que nous ne l'ayons jamais optimisé pour cela.
Nous avons suivi une couple de dizaines de mentions de LLM par mois sur ChatGPT, Perplexity et Claude. Ce ne sont pas des chiffres énormes, mais suffisamment cohérents pour être remarqués. Ce n'était pas quelque chose que nous suivions au départ — c'était juste un sous-produit de notre processus d'audit de contenu.
Ce qui m'a frappé, ce n'était pas seulement que cela se produisait, mais comment cela se produisait. Le contenu pris en compte n'était pas nos pages les plus optimisées pour le SEO. Ce n'étaient pas les pages avec le plus de backlinks ou la plus haute Autorité de Domaine. Au lieu de cela, cela semblait aléatoire — ou du moins, aléatoire selon les normes SEO traditionnelles.
Cette découverte m'a fait réaliser que les LLM consomment et traitent le contenu différemment des moteurs de recherche traditionnels. Ils ne se contentaient pas de regarder les signaux au niveau de la page ; ils fragmentaient le contenu en passages et synthétisaient les réponses à partir de plusieurs sources.
J'ai commencé à approfondir mes recherches, contactant des équipes dans des startups axées sur l'IA pour comprendre ce qu'elles observaient. Le consensus ? Tout le monde essaie encore de comprendre cela. Il n'y a pas encore de manuel définitif pour le GEO, et la plupart des « tactiques » vendues ne sont que des suppositions éclairées au mieux.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu de sauter sur le bandwagon GEO avec des tactiques non éprouvées, j'ai adopté une approche systématique. Je voulais comprendre ce qui fonctionnait réellement avant de mettre en œuvre des changements.
Tout d'abord, j'ai analysé quel contenu de notre client était repris par les LLM et pourquoi. Le schéma n'était pas immédiatement évident, mais après plusieurs semaines de suivi, j'ai remarqué quelque chose d'important : les LLM préféraient le contenu structuré pour une extraction et une synthèse faciles.
Le SEO traditionnel optimise au niveau de la page : balises de titre, descriptions métas, H1. Mais les LLM fonctionnent au niveau des morceaux. 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 en tant qu'extrait précieux.
Voici l'approche à cinq couches que j'ai développée :
Couche 1 : Récupération au Niveau des Morceaux
Au lieu d'optimiser des pages entières, j'ai restructuré le contenu afin que chaque section soit autonome. Chaque paragraphe devait avoir un sens sans le contexte environnant. Cela signifiait des sous-titres plus descriptifs et des transitions de sujet plus claires.
Couche 2 : Prêt à la Synthèse de Réponses
J'ai organisé l'information dans des structures logiques et séquentielles que les LLM pouvaient facilement extraire et combiner avec d'autres sources. Pensez-y comme à rendre votre contenu amical pour les systèmes d'IA en mode "mix-and-match".
Couche 3 : Mérite de Citation
Ce n'était pas une question de tricher le système, mais d'exactitude factuelle et d'attribution claire. Les LLM préfèrent le contenu qu'ils peuvent citer avec confiance, ce qui signifie être précis avec les données, les sources et les affirmations.
Couche 4 : Largeur et Profondeur Thématique
Au lieu de cibler des mots-clés uniques, j'ai couvert tous les aspects des sujets de manière exhaustive. Si quelqu'un demandait à une IA des informations sur l'industrie de notre client, nous voulions être la source de référence pour plusieurs sous-thèmes liés.
Couche 5 : Support Multi-Modal
J'ai intégré des graphiques, des tableaux et des visuels non seulement pour les lecteurs humains, mais parce que les LLM s'améliorent dans le traitement et la description du contenu visuel. Cela nous a donné plus de points de contact pour l'indexation.
L'aperçu clé était le suivant : ne pas abandonner les fondamentaux du SEO traditionnel. Construisez votre stratégie GEO sur des bases SEO solides, et non à leur place. Chaque morceau de contenu avait toujours besoin d'une recherche de mots-clés appropriée, d'une optimisation technique et d'un design axé sur l'expérience utilisateur.
Pensée par morceaux
Contenu restructuré en sections autonomes que les LLM pourraient facilement extraire et synthétiser avec d'autres sources.
Fondation d'abord
Construire des tactiques GEO sur la base d'un SEO traditionnel solide plutôt que de remplacer les stratégies d'optimisation existantes.
Approche multimodale
Contenu visuel intégré et données structurées pour offrir aux LLMs davantage de moyens de traiter et de référencer notre contenu
Signaux de qualité
Axé sur l'exactitude factuelle et une attribution claire plutôt que d'essayer de manipuler les algorithmes d'IA avec un bourrage de mots-clés.
Les résultats n'étaient pas des changements dramatiques overnight - c'était une stratégie à moyen terme qui s'est accumulée au fil du temps. En six mois, nous avons observé des améliorations cohérentes dans les mentions d'IA sans sacrifier la performance de recherche traditionnelle.
Nos mentions de LLM sont passées de quelques dizaines par mois à une visibilité constante à travers les réponses de ChatGPT, Perplexity et Claude. Plus important encore, ces mentions étaient contextuellement pertinentes et précises, pas seulement des citations aléatoires.
Les métriques SEO traditionnelles se sont en fait améliorées aux côtés de nos efforts GEO. Les taux de conversion sont restés solides car nous n'avions pas sacrifié l'expérience utilisateur pour l'optimisation de l'IA. Notre approche de construction sur les fondamentaux du SEO plutôt que de les remplacer a porté ses fruits.
Le résultat le plus intéressant a été de découvrir que le contenu structuré pour la consommation d'IA était également meilleur pour les lecteurs humains. Une réflexion par morceaux a rendu notre contenu plus scannable et actionnable. Des sections autonomes ont amélioré les métriques d'engagement des utilisateurs.
Ce qui m'a surpris, c'est à quel point cette évolution semblait naturelle. Ce n'était pas un départ radical des bonnes pratiques de contenu - c'était plus comme suivre la prochaine étape logique de l'optimisation de contenu.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les leçons clés que j'ai tirées de cette expérience GEO dans le monde réel :
Les fondations comptent plus que les tactiques : Des fondamentaux solides en SEO nous ont donné une base pour l'optimisation IA. Sans de bonnes bases en contenu, aucun nombre de trucs GEO n'aurait fonctionné.
La réflexion au niveau des morceaux change tout : Cessez d'optimiser les pages ; commencez à optimiser les passages. Chaque section doit être précieuse par elle-même.
La qualité l'emporte sur le jeu : Les LLM préfèrent le contenu qu'ils peuvent citer avec confiance. Concentrez-vous sur l'exactitude et une attribution claire plutôt que sur la manipulation des mots-clés.
Le multi-modal est l'avenir : Le contenu visuel et les données structurées vous offrent davantage d'opportunités d'indexation à mesure que les systèmes d'IA deviennent plus sophistiqués.
Ne abandonnez pas ce qui fonctionne : Le SEO traditionnel et le GEO peuvent coexister. En fait, ils se renforcent mutuellement lorsqu'ils sont mis en œuvre correctement.
La patience porte ses fruits : Ce n'est pas une stratégie de gain rapide. Les améliorations d'indexation par IA s'accumulent sur des mois, pas sur des jours.
Le contexte est roi : Les LLM se soucient plus de la couverture complète des sujets que de la densité des mots-clés. Pensez en termes de sujets, pas juste de mots-clés.
La plus grande erreur que je vois les entreprises faire est de traiter le GEO comme un remplacement de l'optimisation traditionnelle. C'est une évolution, pas une révolution. Les entreprises qui gagneront à l'ère de la recherche pilotée par l'IA sont celles qui s'appuient sur des bases éprouvées plutôt que de courir après des tactiques brillantes et nouvelles.
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 cette approche :
Commencez par des bases SEO complètes avant d'ajouter des tactiques GEO
Structurer la documentation d'aide et les pages de caractéristiques pour une consommation par morceaux
Créez des clusters de sujets couvrant tous les aspects de votre catégorie de produit
Intégrez des données clients et des études de cas pour un contenu digne de citation
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique mettant en œuvre cette stratégie :
Optimisez les descriptions de produits et les pages de catégories avec une couverture thématique complète
Créez des guides d’achat structurés pour une extraction et une synthèse faciles par l'IA
Concentrez-vous sur des informations factuelles sur les produits que les LLMs peuvent référencer en toute confiance
Construisez des systèmes d'avis qui génèrent des preuves sociales dignes de citation