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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 SEO complète. Ce qui a commencé comme un projet SEO traditionnel a rapidement évolué vers quelque chose de plus complexe lorsque nous avons découvert que leur contenu commençait à apparaître dans des réponses générées par IA - malgré le fait que leur domaine d'activité n'est pas courant pour l'utilisation des modèles de langage.
Voici le problème que tout le monde se trompe concernant l'indexation des modèles de langage : ils la traitent comme le SEO traditionnel. Ils s'obsèdent à "optimiser pour ChatGPT" tout en manquant complètement les fondamentaux. J'ai passé des mois à comprendre ce qui rend réellement le contenu découvrable par les modèles de langage, et la réponse n'est pas ce que vous pensez.
À travers des conversations avec des équipes de startups orientées vers l'IA comme Profound et Athena, j'ai réalisé que tout le monde est encore en train de découvrir cela. Il n'y a pas encore de manuel définitif. Mais après avoir audité des centaines de pages et suivi les mentions des modèles de langage dans plusieurs projets clients, j'ai développé une approche systématique qui fonctionne vraiment.
Dans ce manuel, vous apprendrez :
Pourquoi les audits SEO traditionnels manquent 80 % des opportunités d'indexation des modèles de langage
Le cadre de réflexion au niveau des segments qui détermine la visibilité des modèles de langage
Mon processus d'audit de contenu en 5 étapes pour la découvrabilité IA
De vrais exemples de contenu qui est cité contre le contenu qui est ignoré
Comment superposer l'optimisation géographique au SEO existant sans tout recommencer
Il ne s'agit pas de courir après la dernière tendance en IA. Il s'agit de comprendre comment la consommation de contenu change fondamentalement et de positionner votre contenu pour qu'il soit trouvé à la fois dans la recherche traditionnelle et dans la couche émergente de découverte alimentée par l'IA.
Réalité de l'industrie
Ce que tout le monde pense savoir sur l'optimisation des LLM
L'industrie du SEO est en effervescence à propos de "GEO" (Optimisation du Moteur Génératif) depuis des mois maintenant. Chaque agence est soudainement experte en optimisation pour ChatGPT, Claude et Perplexity. Les conseils typiques semblent sophistiqués :
Optimiser pour les requêtes conversationnelles - Écrire du contenu qui répond aux questions en langue naturelle
Se concentrer sur les extraits en vedette - Étant donné que les LLMs tirent soi-disant des extraits en vedette de Google
Utiliser des données structurées massivement - Le balisage Schema aidera l'IA à comprendre votre contenu
Écrire au format Q&A - Rendre tout facilement analysable pour les systèmes d'IA
Cibler les mots-clés "ami de l'IA" - Termes de recherche basés sur des questions, en longue traîne
Cette sagesse conventionnelle existe parce que c'est un pont mental facile à partir du SEO traditionnel. Les agences peuvent reformuler leurs services existants avec une étiquette "optimisation IA" et facturer des tarifs premium. Le problème ? C'est principalement faux.
Les LLMs ne consomment pas le contenu de la même manière que les moteurs de recherche. Ils ne parcourent pas le contenu frais tous les jours, ils ne s'appuient pas sur des backlinks pour les signaux d'autorité, et ils ne priorisent définitivement pas le contenu en fonction des facteurs de classement traditionnels. Ils fonctionnent sur des principes complètement différents - comprenant le contexte, synthétisant l'information provenant de plusieurs sources, et générant des réponses basées sur des modèles de données d'entraînement.
Le véritable défi n'est pas d'optimiser pour les algorithmes de l'IA. C'est de comprendre comment rendre votre contenu réellement utile pour la synthèse et la citation dans les réponses générées par l'IA. Cela nécessite une approche fondamentalement différente de l'audit et de l'optimisation de contenu.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Lorsque j'ai découvert que le contenu e-commerce de mon client était mentionné dans les réponses des LLM, j'étais honnêtement surpris. Nous n'étions pas dans une industrie avancée sur le plan technologique. Nous ne ciblions pas des clients férus de technologie. Pourtant, d'une manière ou d'une autre, nous suivions une douzaine de mentions de LLM par mois - et cela se produisait naturellement, non par le biais d'une optimisation délibérée.
Cette découverte m'a conduit dans le terrier du lapin pour comprendre comment les LLM découvrent et utilisent réellement le contenu. J'ai commencé à auditer notre contenu existant pour comprendre ce qui fonctionnait et pourquoi. Les outils d'audit SEO traditionnels étaient inutiles pour cela. Ahrefs et SEMrush peuvent vous parler des classements de recherche, mais ils ne peuvent pas vous dire si votre contenu est digne d'être cité par des systèmes d'IA.
J'ai contacté des équipes d'entreprises d'IA pour comprendre leur approche. Ce que j'ai appris était révélateur : même les entreprises qui construisent des produits d'IA n'ont pas encore trouvé cette solution. Tout le monde expérimente, teste différentes hypothèses et essaie de comprendre les schémas.
La percée est venue lorsque j'ai réalisé que nous devions penser à la consommation de contenu différemment. Les LLM ne lisent pas les pages de manière linéaire comme le font les humains. Ils décomposent le contenu en morceaux, analysent l'utilité de chaque section pour répondre à des requêtes spécifiques et synthétisent des réponses de plusieurs sources. Cela signifiait que notre audit de contenu devait évaluer la valeur au niveau des morceaux, et pas seulement l'optimisation au niveau des pages.
J'ai commencé à documenter quelles parties de notre contenu étaient citées, comment elles étaient utilisées dans les réponses des IA et quelles caractéristiques elles partageaient. Les schémas qui ont émergé étaient complètement différents des facteurs de succès SEO traditionnels.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Après des mois d'expérimentation et d'analyse, j'ai développé une approche systématique pour l'audit du contenu en vue de l'indexation par les LLM. Il ne s'agit pas d'abandonner le référencement traditionnel - il s'agit de superposer un nouveau cadre d'évaluation à vos efforts d'optimisation existants.
Étape 1 : Analyse du contenu par fragment
Au lieu d'évaluer des pages entières, divisez votre contenu en sections logiques. Chaque paragraphe ou sous-section doit pouvoir se tenir seul comme un élément d'information précieux. Les LLM extraient souvent des passages spécifiques pour répondre à des questions, donc chaque fragment doit être autonome et contextuellement complet.
J'audite chaque section en me demandant : "Si ce paragraphe était la seule chose que quelqu'un lise sur ce sujet, comprendrait-il le concept et pourrait-il agir en conséquence ?" Si ce n'est pas le cas, le fragment nécessite des modifications.
Étape 2 : Préparation à la synthèse des réponses
Les LLM excellent dans la synthèse d'informations provenant de plusieurs sources. Votre contenu doit être structuré de manière à faciliter la synthèse. Cela signifie un flux logique clair, des relations de cause à effet évidentes et des connexions explicites entre les concepts.
J'ai restructuré notre contenu afin que chaque section puisse contribuer à différents types de réponses d'IA - certaines sections fournissent des définitions, d'autres offrent des processus étape par étape, d'autres prennent des exemples ou des études de cas. Cette diversité rend le contenu plus utile pour la synthèse.
Étape 3 : Évaluation de la valeur citationnelle
Tous les contenus ne sont pas dignes d'être cités. Les LLM tendent à faire référence à des contenus qui sont factuels, spécifiques et autoritaires. Les copies marketing vagues sont ignorées. Les points de données spécifiques, les méthodologies claires et les exemples concrets sont cités.
J'ai audité notre contenu à la recherche de "déclencheurs de citation" - des chiffres spécifiques, des processus uniques, des recherches originales, ou des perspectives distinctes qu'une IA voudrait référencer lorsqu'elle répond à des questions connexes.
Étape 4 : Évaluation de la largeur et de la profondeur thématiques
Les LLM valorisent une couverture complète des sujets. Au lieu de contenu mince ciblant des mots-clés spécifiques, ils préfèrent des ressources qui couvrent tous les aspects d'un sujet. J'ai cartographié notre contenu par rapport à l'ensemble du champ des sujets de notre niche, identifiant les lacunes où nous avions besoin d'une couverture plus approfondie.
Étape 5 : Intégration du contenu multi-modal
Bien que les LLM travaillent principalement avec du texte, ils comprennent de plus en plus le contexte provenant de graphiques, de tableaux et de données structurées. J'ai audité notre contenu pour identifier des opportunités d'ajouter des éléments visuels qui améliorent la compréhension et offrent des opportunités de citation supplémentaires.
L'insight clé ? Un contenu de qualité pour les LLM n'est pas seulement bien écrit - il est véritablement utile pour la synthèse et la citation. Chaque élément doit contribuer une valeur unique qu'un système d'IA voudrait référencer lors de la génération de réponses.
Déclencheurs de citation
Des données spécifiques et des méthodologies uniques qui rendent le contenu digne de référence.
Architecture par morceaux
Diviser le contenu en sections autonomes qui fonctionnent de manière indépendante
Valeur de synthèse
Veiller à ce que chaque élément contribue à une synthèse de connaissances plus large
Signaux d'autorité
Créer un contenu que les LLM reconnaissent comme crédible et digne de citation
Les résultats n'étaient pas immédiats, mais ils étaient significatifs. En l'espace de trois mois après la mise en œuvre de notre audit de contenu optimisé par LLM, nous avons constaté que nos mentions mensuelles de LLM passaient de quelques dizaines à plus de 100. Plus important encore, la qualité des mentions s'est améliorée - nous étions cités comme des sources autoritaires plutôt que simplement mentionnés en passant.
Les métriques SEO traditionnelles se sont également améliorées. Notre contenu est devenu plus complet et mieux structuré, ce qui a aidé avec les classements de recherche traditionnels. L'engagement sur les pages a augmenté car le contenu était plus utile et plus facile à parcourir.
Quel a été le résultat inattendu ? Notre contenu a commencé à mieux performer sur tous les canaux de découverte - pas seulement les systèmes d'IA. Lorsque vous vous optimisez pour la synthèse et la citation, vous créez naturellement un contenu plus précieux et complet qui fonctionne bien partout.
Ce qui m'a le plus surpris, c'est la façon dont cette approche a affecté notre processus de création de contenu. Au lieu de cibler des mots-clés individuels, nous avons commencé à penser à une couverture thématique complète. Au lieu d'optimiser des pages uniques, nous avons construit des écosystèmes de contenu où différentes pièces se soutenaient et se référaient les unes aux autres.
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 apprises en auditant des centaines de pages pour l'indexation des LLM :
Les compétences SEO traditionnelles sont toujours fondamentales - Les LLM doivent toujours découvrir votre contenu, ce qui signifie que l'hygiène SEO de base est importante
La réflexion au niveau des segments est essentielle - Optimisez les sections, pas seulement les pages
La complétude l'emporte sur le ciblage des mots-clés - Couvrez les sujets en profondeur plutôt que de cibler des termes spécifiques
Un contenu digne de citation a des caractéristiques spécifiques - Factual, spécifique, et vraiment utile pour la synthèse
Le paysage évolue encore rapidement - Ce qui fonctionne aujourd'hui pourrait changer dans six mois
Le contenu de qualité gagne sur tous les canaux - L'optimisation pour les LLM améliore les performances partout
Ne abandonnez pas le SEO traditionnel - Superposez l'optimisation GEO sur des fondamentaux SEO solides
La plus grande erreur que je vois les équipes commettre est de considérer cela comme une décision exclusif/alternatif. Vous n'avez pas besoin de choisir entre le SEO traditionnel et l'optimisation LLM. La meilleure approche consiste à construire des stratégies GEO sur des fondamentaux SEO solides.
Cette approche fonctionne mieux pour les entreprises SaaS riches en contenu et les ressources éducatives. Elle est moins efficace pour les pages de produits pures ou les textes marketing. Concentrez vos efforts d'optimisation LLM sur votre contenu éducatif le plus précieux en premier.
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 l'audit de contenu LLM :
Commencez par votre base de connaissances et votre documentation d'aide
Concentrez-vous sur le contenu éducatif plutôt que sur les pages promotionnelles
Créez des guides complets plutôt que des articles de blog superficiels
Suivez les mentions dans les réponses d'IA comme un nouvel indicateur
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de e-commerce mettant en œuvre cette approche :
Optimisez les descriptions de catégories et les guides d'achat
Créez un contenu complet de comparaison de produits
Concentrez-vous sur un contenu éducatif qui soutient les décisions d'achat
Construisez une autorité thématique dans vos catégories de produits