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Moyen terme (3-6 mois)
L'année dernière, je travaillais avec un client e-commerce sur Shopify qui avait besoin d'une refonte complète de son référencement. Ce qui a commencé comme un projet de référencement traditionnel s'est rapidement transformé en quelque chose de plus complexe lorsque nous avons découvert que leur contenu commençait à apparaître dans des réponses générées par l'IA - malgré le fait d'être dans une niche où l'utilisation des LLM n'est pas courante.
Même dans une niche e-commerce traditionnelle, nous avons enregistré une vingtaine de mentions de LLM par mois. Ce n'était pas quelque chose que nous avions initialement optimisé - cela s'est produit naturellement comme un sous-produit de solides fondamentaux de contenu. Cette découverte m'a conduit dans le terrier du lapin de la GEO (Optimisation des Moteurs Génératifs).
Au cours de conversations avec des équipes de start-ups axées sur l'IA comme Profound et Athena, j'ai réalisé que tout le monde essaie encore de comprendre cela. Il n'existe pas encore de manuel définitif. Mais des tendances émergent, et j'ai testé ce qui fait réellement la différence.
Voici ce que vous apprendrez de mon expérience à optimiser pour Perplexity AI et d'autres modèles linguistiques :
Pourquoi les fondamentaux traditionnels du SEO restent votre point de départ pour l'optimisation de l'IA
La restructuration spécifique du contenu qui vous permet d'être mentionné dans les réponses de l'IA
Comment suivre et mesurer votre visibilité en IA sur différentes plateformes
L'approche tactique qui a fonctionné pour mon client (et ce qui n'a pas fonctionné)
Pourquoi tous ceux qui parient tout sur les tactiques de GEO font une erreur
Avant de plonger dans les tactiques, abordons ce que l'industrie prêche actuellement sur le classement sur Perplexity AI et pourquoi la plupart de cela manque la cible.
Réalité de l'industrie
Ce que les gourous de la géo vous disent
La plupart du contenu concernant le classement sur Perplexity AI et d'autres modèles linguistiques tombe dans l'un des deux camps : soit c'est trop théorique, soit cela pousse des tactiques d'optimisation agressives qui pourraient être obsolètes dans six mois.
Les conseils typiques que vous trouverez incluent :
Rédigez directement pour la consommation par l'IA - Créez du contenu spécifiquement formaté pour le parsing par les LLM
Concentrez-vous sur l'optimisation des extraits présentés - Structurez tout comme si vous essayiez de gagner la position zéro
Abandonnez le SEO traditionnel - Déplacez toutes les ressources vers des stratégies de contenu « AI-first »
Utilisez des en-têtes au style de prompt spécifique - Rédigez des titres qui reflètent comment les gens interrogent les outils d'IA
Optimisez pour la « récupération au niveau des morceaux » - Divisez tout en extraits digestibles pour les systèmes d'IA
Cette sagesse conventionnelle existe parce que tout le monde essaie de rétroconcevoir comment ces systèmes fonctionnent. Le problème ? Nous considérons le GEO comme s'il s'agissait d'un jeu complètement différent alors qu'il s'agit en réalité d'une évolution des principes existants.
Voici où cette approche faillit : la plupart des entreprises suivant ce conseil abandonnent ce qui fonctionne déjà (les fondamentaux du SEO traditionnel) pour des tactiques qui pourraient changer du jour au lendemain. Le paysage évolue trop rapidement pour parier tout sur des techniques d'optimisation qui pourraient devenir obsolètes.
Mon approche ? Construisez votre stratégie GEO sur des fondamentaux solides de SEO, et non à leur place. Laissez-moi vous montrer à quoi cela ressemble en pratique.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Lorsque j'ai commencé à travailler avec ce client e-commerce sur Shopify, le brief était simple : rafraîchir leur stratégie SEO et améliorer la visibilité organique. Ils avaient des produits solides mais pratiquement aucune présence dans les résultats de recherche.
J'étais profondément engagé dans le travail traditionnel du SEO - recherche de mots-clés, optimisation de contenu, audits techniques - quand j'ai décidé de vérifier quelque chose d'inhabituel. Sur un coup de tête, j'ai commencé à tester si leur marque ou produits apparaissaient dans des réponses générées par l'IA.
Ce que j'ai trouvé m'a surpris. Bien qu'évoluant dans un créneau où la plupart des gens n'utilisent pas généralement ChatGPT ou Perplexity pour la recherche, nous étions mentionnés quelques dizaines de fois par mois sur diverses plateformes d'IA. Ce n'était pas dû à une optimisation deliberate de l'IA - cela se produisait de manière organique.
C'est à ce moment-là que j'ai réalisé que nous avions trébuché sur quelque chose de plus grand. À travers des conversations avec des équipes de startups axées sur l'IA comme Profound et Athena, j'ai appris que tout le monde est encore en train de comprendre cela. Il n'y a pas encore de livre de jeu définitif pour le classement sur Perplexity AI ou d'autres modèles linguistiques.
Mais voici ce qui est devenu clair : les mentions que nous recevions n'étaient pas aléatoires. Elles corrélaient avec nos pièces de contenu les plus fortes et les plus complètes. Les systèmes d'IA trouvaient et citaient notre contenu parce qu'il répondait à certains critères de qualité et de structure.
Plutôt que d'abandonner notre approche traditionnelle du SEO, j'ai décidé d'ajouter une optimisation GEO par-dessus. Cela signifiait conserver tous les fondements qui fonctionnaient tout en ajoutant de nouveaux éléments spécifiquement conçus pour la consommation par l'IA.
Le premier défi était la mesure. Comment suivre les "classements" dans des systèmes qui n'ont pas de SERP traditionnels ? J'ai dû construire un système de surveillance à partir de zéro pour comprendre ce qui fonctionnait réellement.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu de rejeter notre fondation traditionnelle en SEO, j'ai développé une approche en couches qui considère le GEO comme un complément, et non comme un remplacement. Voici le cadre exact que j'ai mis en place :
Couche 1 : Fondamentaux SEO Renforcés
Tout d'abord, je me suis assuré que nous avions une base solide en SEO traditionnel. Cela signifiait une recherche de mots-clés complète, une configuration technique appropriée et un contenu déjà bien classé sur Google. Pourquoi ? Parce que les systèmes d'IA doivent explorer et indexer votre contenu tout comme le font les moteurs de recherche.
La fondation comprenait :
Cartographie minutieuse des mots-clés dans toutes les catégories de produits
Optimisation SEO technique pour un crawlage plus rapide
Contenu qui se classait dans les résultats de recherche traditionnels
Structure de liens internes appropriée
Couche 2 : Restructuration du Contenu au Niveau des Blocs
C'est ici que le GEO devient différent. J'ai restructuré le contenu de manière à ce que chaque section puisse se tenir seule comme un extrait précieux. Au lieu d'articles longs nécessitant un contexte complet, j'ai découpé l'information en blocs autonomes que les systèmes d'IA pouvaient facilement extraire et synthétiser.
Par exemple, au lieu d'écrire : "Notre produit offre plusieurs avantages, y compris X, Y et Z, qui travaillent ensemble pour résoudre votre problème..."
Je l'ai restructuré ainsi : "Avantage X : [Explication complète qui se tient seule]. Avantage Y : [Explication complète qui se tient seule]..."
Couche 3 : Normes de Contenu Digne de Citation
Je me suis concentré sur la création de contenu que les systèmes d'IA voudraient citer. Cela signifiait :
Exactitude factuelle avec attribution claire
Couverture complète des sujets
Structure logique pour une extraction facile
Perspectives et données originales lorsque cela était possible
Couche 4 : Intégration Multi-Modal
J'ai ajouté des éléments visuels comme des graphiques, des tableaux et des infographies qui pouvaient améliorer les réponses de l'IA. De nombreux systèmes d'IA intègrent maintenant des informations visuelles, donc avoir des présentations de données bien structurées augmentait nos chances d'inclusion.
Couche 5 : Suivi et Itération
J'ai construit un système de suivi simple pour surveiller les mentions sur différentes plateformes d'IA. Ce n'était pas une question de jouer avec le système - il s'agissait de comprendre quel contenu résonnait et pourquoi.
Fondation d'abord
Conservez le référencement traditionnel comme base - les systèmes d'IA doivent toujours explorer et indexer votre contenu comme le font les moteurs de recherche.
Stratégie de répartition
Structurez le contenu de manière à ce que chaque section soit autonome en tant qu'aperçu complet, extrayant des informations pour la synthèse par l'IA.
Qualité de citation
Concentrez-vous sur l'exactitude factuelle et la couverture complète - les systèmes d'IA privilégient un contenu autoritaire et bien documenté.
Bord Multi-Modal
Ajoutez des graphiques, des tableaux et des données visuelles auxquelles les systèmes d'IA peuvent se référer pour améliorer leurs réponses.
Les résultats n'étaient pas immédiats, mais ils étaient significatifs. Dans les trois mois suivant la mise en œuvre de cette approche stratifiée, nos mentions d'IA sont passées de quelques dizaines à plus de 100 par mois sur diverses plateformes.
Plus important encore, ce n'étaient pas que des métriques d'apparence. Les mentions d'IA étaient corrélées à une augmentation du trafic direct et des recherches de marque. Les gens découvraient la marque par les réponses de l'IA et visitaient ensuite directement le site.
Voici ce qui m'a le plus surpris : les plus grands gains provenaient d'un renforcement des fondamentaux traditionnels du SEO, pas des tactiques spécifiques à l'IA. Le contenu qui a le mieux fonctionné dans les réponses de l'IA était le même contenu qui se classait bien sur Google.
La restructuration au niveau des morceaux a aidé, mais c'était une amélioration incrémentale sur un contenu déjà solide. Les éléments multimodaux (graphes et tableaux) ont montré un certain potentiel mais n'étaient pas des changements décisifs.
Ce qui a vraiment fait la différence, c'était un contenu complet et autoritaire qui couvrait les sujets en profondeur. Les systèmes d'IA s'orientaient vers nos pièces les plus complètes et bien structurées - exactement le type de contenu qui se comportait également bien dans la recherche traditionnelle.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les sept leçons les plus importantes de cette expérience :
Les fondamentaux du SEO traditionnel sont non-négociables. Ne renoncez pas à ce qui fonctionne. L'optimisation par l'IA est additive, pas de remplacement.
La qualité l'emporte sur les tactiques à chaque fois. Le contenu qui est cité est complet, précis et véritablement utile - pas un contenu optimisé pour la consommation par l'IA.
Une pensée par niveaux de contenu aide mais n'est pas révolutionnaire. Diviser le contenu en sections autonomes améliore la prise en charge par l'IA, mais seulement de manière marginale.
La mesure est cruciale et difficile. Vous avez besoin de systèmes pour suivre les mentions de l'IA, car il n'y a pas de "classements" traditionnels à surveiller.
Le paysage change trop vite pour des tactiques agressives. Toute technique qui nécessite de manipuler le système deviendra probablement obsolète rapidement.
Corrélation directe avec les performances de recherche traditionnelles. Le contenu qui se classe bien sur Google a également tendance à être pris en charge par les systèmes d'IA.
Il s'agit d'être digne de citation, pas d'être lourdement optimisé. Concentrez-vous sur la création de contenu que les systèmes d'IA souhaitent référencer, et non sur du contenu conçu pour les manipuler.
Si je commençais ce projet aujourd'hui, je passerais 80 % de mes efforts sur le SEO traditionnel et la qualité du contenu, et 20 % sur les optimisations spécifiques à l'IA. Les fondamentaux comptent plus que les tactiques les plus récentes.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les entreprises SaaS cherchant à se classer sur Perplexity AI :
Commencez par un SEO technique solide et un contenu complet
Créez une documentation détaillée des cas d'utilisation et des explications de fonctionnalités
Structurez les informations produit en sections autonomes
Suivez les mentions d'IA à l'aide d'outils de surveillance de marque
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique ciblant la visibilité de l'IA :
Concentrez-vous sur des informations produit complètes et des guides d'achat
Créez du contenu de comparaison auquel les systèmes d'IA peuvent facilement référencer
Structurez les détails du produit dans des formats faciles à lire
Surveillez les mentions de marque sur les plateformes d'IA pour obtenir des insights