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Moyen terme (3-6 mois)
Tandis que la plupart des spécialistes du marketing s'obsédaient sur les classements Google et les stratégies de backlinks, j'ai découvert quelque chose de fascinant : l'un de mes clients e-commerce recevait des dizaines de mentions dans des réponses générées par IA - malgré le fait qu'il se trouve dans un secteur où l'utilisation des LLM n'est pas courante.
Ce n'était pas quelque chose pour lequel nous avons initialement optimisé. Cela est survenu naturellement comme un sous-produit de solides fondamentaux de contenu. Mais cela m'a ouvert les yeux sur un tout nouveau territoire : l'Optimisation de Moteur Génératif (GEO).
Tout le monde parle de la façon dont l'IA va tuer le SEO, mais que diriez-vous si je vous disais que les mentions IA deviennent les nouveaux backlinks? Que figurer dans les réponses de ChatGPT pourrait générer plus de trafic qualifié que de se classer n°1 sur Google pour certains mots-clés?
Voici ce que vous apprendrez de mon expérience dans le monde réel à optimiser pour les mentions IA :
Pourquoi la réflexion au niveau des chunks l'emporte sur l'optimisation au niveau de la page pour la visibilité IA
La structure de contenu qui fait que les LLM choisissent vos informations plutôt que celles de vos concurrents
Comment suivre et mesurer les mentions IA (indice : ce n'est pas ce que vous pensez)
Les types de contenu surprenants qui fonctionnent le mieux dans les réponses IA
Pourquoi les fondamentaux traditionnels du SEO restent votre fondation pour le succès de GEO
Permettez-moi de vous montrer exactement comment nous sommes passés de zéro mention IA à des extraits enrichis constants dans ChatGPT, Claude et Perplexity - et pourquoi cela compte plus que vous ne le pensez pour l'avenir de votre stratégie de contenu. Découvrez nos autres stratégies de marketing alimentées par IA pour plus d'aperçus.
Réalité de l'industrie
Ce que chaque spécialiste du marketing de contenu pense savoir sur l'optimisation par l'IA
Si vous avez suivi l'industrie du SEO dernièrement, vous avez probablement entendu les mêmes conseils éculés sur la préparation à la "révolution de l'IA" dans la recherche. Voilà ce que la plupart des experts vous disent :
Créez du contenu « compatible avec l'IA » en écrivant sous forme de questions et réponses
Concentrez-vous sur les signaux E-A-T (Expertise, Autorité, Fiabilité)
Optimisez pour les extraits en vedette puisque les modèles d'IA s'en servent
Utilisez les données structurées de manière extensive pour aider l'IA à comprendre votre contenu
Ciblez les « recherches sans clic » avec des réponses complètes
Cette sagesse conventionnelle existe parce que tout le monde essaie de comprendre comment fonctionnent les modèles d'IA en regardant les modèles de recherche traditionnels. La pensée est la suivante : « Si l'IA de Google utilise des extraits en vedette, alors optimiser pour les extraits en vedette aidera avec les mentions de l'IA. »
Mais voici où cette approche échoue en pratique : Les modèles d'IA ne consomment pas le contenu de la même manière que les moteurs de recherche. Ils ne regardent pas votre autorité de page, votre profil de liens retour, ni même votre optimisation d'extraits en vedette. Ils traitent les informations à un niveau beaucoup plus granulaire - découpant le contenu en passages et synthétisant des réponses à partir de multiples sources simultanément.
La plupart des professionnels du SEO pensent encore en termes de « pages » et de « classements » alors qu'ils devraient penser en termes de « morceaux » et de « mentions. » Ils optimisent pour la visibilité dans un système qui fonctionne fondamentalement différemment de celui qu'ils comprennent.
Le plus grand fossé ? Le SEO traditionnel se concentre sur le fait d'être trouvé, tandis que le GEO se concentre sur le fait d'être cité. C'est un défi d'optimisation complètement différent qui nécessite une approche complètement différente.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
L'année dernière, alors que je travaillais sur une révision complète du SEO pour un client B2C sur Shopify, quelque chose d'inattendu s'est produit. Nous avons commencé à suivre les mentions sur différentes plateformes d'IA - non pas parce que nous les optimisions, mais parce que j'étais curieux de cette tendance émergente.
Le client se trouvait dans un créneau de commerce électronique traditionnel où l'on ne s'attendrait pas à beaucoup d'utilisation des LLM. Mais nous avons découvert une couple de dizaines de mentions de LLM par mois se produisant naturellement. Les utilisateurs demandaient aux assistants AI des informations sur des produits dans leur catégorie, et notre contenu était référencé dans les réponses.
Ce n'était pas un moment viral massif - c'étaient des mentions constantes et régulières qui généraient un trafic qualifié. Ce qui m'a fasciné, c'est que ces mentions n'avaient rien à voir avec nos métriques SEO traditionnelles. Des pages qui se classaient mal sur Google étaient citées par ChatGPT. Du contenu avec peu de backlinks apparaissait dans les réponses de Claude.
J'ai commencé à approfondir, ayant des conversations avec des équipes de startups axées sur l'IA comme Profound et Athena. Ce que j'ai appris était révélateur : tout le monde est encore en train de comprendre cela. Il n'y a pas encore de manuel définitif. Le paysage évolue trop rapidement pour que quiconque puisse prétendre avoir "décracké le code".
Mais ce qui est devenu clair, c'est que le contenu de notre client était pris en compte en raison de quelque chose que nous avions bien fait avec les fondamentaux - et non à cause de techniques spécifiques d'"optimisation IA". La question est devenue : comment pourrions-nous reproduire et échelonner cela de manière systématique ?
C'est à ce moment-là que j'ai commencé à développer ce que j'appelle l'approche "d'optimisation au niveau des chunks". Au lieu de penser aux pages, j'ai commencé à réfléchir à la manière dont chaque section de contenu pourrait se tenir seule comme un extrait précieux et citables.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Voici exactement comment j'ai restructuré notre approche de contenu entière pour optimiser les mentions d'IA, étape par étape :
Étape 1 : Audit de contenu à travers le prisme de l'IA
Tout d'abord, j'ai testé manuellement notre contenu existant en posant des questions à ChatGPT, Claude et Perplexity liées au créneau de notre client. J'ai suivi les pièces de notre contenu qui ont été mentionnées et analysé les motifs. Ce que j'ai trouvé était fascinant : les modèles d'IA tiraient de nos sections FAQ, descriptions de produits détaillées et guides "comment faire" - pas de nos pages de destination optimisées.
Étape 2 : Mise en œuvre de l'architecture par morceaux
J'ai restructuré le contenu pour que chaque section puisse fonctionner de manière indépendante. Au lieu d'écrire des articles de blog traditionnels, j'ai créé un contenu où :
Chaque paragraphe répondait complètement à une question spécifique
Chaque section incluait contexte et arrière-plan
L'information était factuelle, spécifique et digne de citation
Les détails techniques étaient expliqués simplement mais en profondeur
Étape 3 : Les cinq optimisations clés
Sur la base de conversations avec des équipes de startups en IA et mes propres tests, j'ai mis en œuvre cinq stratégies fondamentales :
Récupération par morceaux : Rendre chaque section autonome et précieuse
Préparation à la synthèse des réponses : Structurer l'information pour une extraction et une combinaison faciles
Dignité de citation : Assurer l'exactitude factuelle et une attribution claire
Largeur et profondeur thématique : Couvrir tous les aspects des sujets de manière complète
Soutien multimodal : Intégrer des graphiques, tableaux et visuels que l'IA pourrait référencer
Étape 4 : Tests et suivi
Contrairement au SEO traditionnel, le suivi des mentions d'IA nécessitait une surveillance manuelle. J'ai mis en place un système pour :
Tester des requêtes clés sur différentes plateformes d'IA chaque semaine
Capturer des captures d'écran et documenter les mentions avec des horodatages
Suivre quels types de contenu ont mieux performé
Surveiller les changements de fréquence des mentions au fil du temps
L'idée clé ? Cela ne concernait pas l'abandon du SEO traditionnel pour de nouvelles tactiques geo brillantes. Il s'agissait de superposer des stratégies geo sur de solides fondamentaux SEO. Le contenu qui performait le mieux dans les réponses d'IA était déjà bien structuré, complet et précieux pour les humains.
Structure du contenu
Chaque section doit fonctionner comme une pièce d'information autonome et citable que l'IA peut extraire et utiliser indépendamment.
Protocole de test
Requêtes manuelles hebdomadaires à travers ChatGPT, Claude et Perplexity pour suivre les mentions et documenter les tendances de performance.
Fondation Factuelle
Les modèles d'IA privilégient des informations précises et spécifiques avec une attribution claire plutôt que du contenu promotionnel ou vague.
Intégration SEO
GEO fonctionne mieux lorsqu'il est superposé sur des bases solides de SEO traditionnel, et non comme une stratégie de remplacement.
Les résultats n'étaient pas des changements dramatiques du jour au lendemain, mais des améliorations cohérentes et mesurables :
Fréquence des Mentions : Nous sommes passés de mentions sporadiques et accidentelles à des citations cohérentes chaque semaine sur plusieurs plateformes AI. Le contenu de notre client a commencé à apparaître dans des réponses à des requêtes spécifiques à l'industrie où nous n'avions même pas bien classé sur Google.
Qualité du Trafic : Le trafic provenant de recherches influencées par l'IA était notablement de meilleure qualité. Les utilisateurs qui ont trouvé le client par des recommandations AI avaient déjà été "préqualifiés" par la compréhension des besoins par l'IA.
Performances du Contenu : Des types de contenu spécifiques ont émergé comme des gagnants évidents. Les guides de comparaison détaillés, les tutoriels étape par étape et les sections FAQ complètes ont systématiquement surpassé le contenu promotionnel pour les mentions AI.
Avantage Concurrentiel : Alors que les concurrents se concentraient sur le SEO traditionnel, nous construisions de la visibilité dans un canal émergent. Lorsque les clients potentiels demandaient des recommandations aux assistants AI, le contenu de notre client était de plus en plus référencé.
Ce qui m'a le plus surpris, c'est que certains de nos contenus AI les plus performants avaient des métriques SEO traditionnelles médiocres. Cela a renforcé que nous optimisions pour un système fondamentalement différent avec des facteurs de classement différents.
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 six mois d'expérimentation GEO :
Fondation d'abord : N'abandonnez pas le SEO traditionnel. Le meilleur contenu mentionné par l'IA était déjà bien structuré et précieux pour les humains.
Patience requise : Contrairement aux annonces payantes, les résultats GEO s'accumulent lentement. La construction de mentions cohérentes prend des mois, pas des semaines.
Suivi manuel essentiel : Il n'existe pas encore d'outils automatisés pour le suivi complet des mentions d'IA. Une surveillance manuelle est actuellement nécessaire.
Qualité plutôt que quantité : Les modèles d'IA privilégient les informations utiles et précises par rapport au volume de contenu ou à la densité de mots-clés.
Le contexte compte : Le contenu qui fournit un contexte complet dans chaque section fonctionne mieux que le contenu nécessitant des liens externes pour être compris.
Approche multi-plateforme : Différents modèles d'IA ont différentes préférences. Ce qui fonctionne pour ChatGPT peut ne pas fonctionner pour Claude ou Perplexity.
Stratégie de protection contre l'avenir : Alors que la recherche par IA devient plus répandue, une optimisation précoce offre un avantage concurrentiel significatif.
La plus grande erreur que je vois les entreprises faire est de traiter le GEO comme une stratégie distincte de leur marketing de contenu global. L'approche la plus réussie intègre l'optimisation de l'IA dans les flux de travail de contenu existants plutôt que de créer des processus entièrement nouveaux.
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 la géolocalisation :
Concentrez-vous sur une documentation complète des fonctionnalités et des exemples de cas d'utilisation auxquels l'IA peut facilement se référer et citer
Créez des guides d'intégration détaillés qui fonctionnent comme des ressources autonomes
Développez du contenu de comparaison qui positionne votre solution contextuellement par rapport aux alternatives
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les boutiques de commerce électronique optimisant les mentions d'IA :
Élaborez des guides de produits détaillés et des conseils d'achat qui fournissent un contexte d'achat complet
Créez des explications de catégorie complètes qui aident l'IA à comprendre les relations entre les produits
Développez du contenu de dépannage et de support qui répond aux questions complètes des clients