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Moyen terme (3-6 mois)
L'année dernière, je travaillais avec un client e-commerce sur Shopify sur ce qui semblait être un projet SEO simple. Recherche de mots-clés traditionnels, optimisation du contenu, le bon vieux manuel. Mais quelque chose d'inattendu s'est produit qui a changé ma façon de penser à la recherche dans son ensemble.
Nous avons commencé à suivre les mentions dans ChatGPT, Claude et Perplexity—même si c'était un créneau e-commerce traditionnel où l'utilisation des LLM n'était pas censée être courante. À notre surprise, nous étions mentionnés dans les réponses AI plusieurs fois par mois. Ce n'était pas quelque chose pour lequel nous nous étions optimisés ; cela s'est produit naturellement comme un sous-produit de solides fondamentaux en contenu.
Cette découverte m'a conduit dans le trou de lapin de ce qu'on appelle maintenant le GEO (Optimisation de Moteur Génératif). Alors que tout le monde débat de savoir si le SEO est mort à cause de l'IA, j'ai discrètement testé ce qui fonctionne réellement dans ce nouveau paysage. Spoiler : le SEO traditionnel n'est pas mort, mais il évolue certainement.
Voici ce que vous apprendrez de mon expérience pratique :
Pourquoi le SEO traditionnel est toujours important comme base (et le sera toujours)
Comment j'ai découvert que le contenu apparaissait dans les réponses AI sans optimisation
La stratégie d’optimisation au niveau des chunks qui a augmenté nos mentions de LLM
Tactiques GEO pratiques que vous pouvez mettre en œuvre aux côtés du SEO traditionnel
Pourquoi parier tout sur l'optimisation AI est une erreur
Ne abandonnez pas ce qui fonctionne. Construisez dessus. Voici comment j'ai appris à optimiser à la fois pour les moteurs de recherche et les assistants AI sans sacrifier la performance dans aucun des deux cas.
Réalité de l'industrie
Ce que les experts continuent de dire sur l'IA qui tue le SEO
Si vous avez suivi les discussions sur le SEO récemment, vous avez probablement entendu la même narrative encore et encore. « Le SEO est mort à cause de l'IA. » ChatGPT va remplacer Google. Tout le monde va juste demander des réponses aux assistants IA au lieu de faire des recherches. L'optimisation traditionnelle devient obsolète.
L'industrie du SEO s'est divisée en deux camps. D'un côté, vous avez les traditionalistes qui insistent sur le fait que rien n'a changé et qui s'accrochent aux mêmes anciennes tactiques. De l'autre côté, vous avez le groupe « AI-first » qui prétend que vous devez abandonner tout et vous concentrer uniquement sur l'optimisation pour les grands modèles linguistiques.
Voici ce que la sagesse conventionnelle dit que vous devriez faire :
Concentrez-vous uniquement sur les requêtes conversationnelles - Tout doit sonner comme quelqu'un qui parle à ChatGPT
Optimisez uniquement pour les extraits en vedette - Puisque l'IA tire de ceux-ci, ce sont les seuls qui comptent maintenant
Écrivez pour la consommation de l'IA - Structurez tout pour une extraction facile par les modèles linguistiques
Ignorez les facteurs de classement traditionnels - La vitesse de la page, les backlinks et le SEO technique sont supposément sans importance
Créez uniquement du contenu au format FAQ - Parce que c'est ce que préfèrent les assistants IA
Le problème avec cette pensée ? Elle est basée sur des spéculations plutôt que sur des tests en conditions réelles. La plupart des gens qui font ces affirmations n'ont en réalité pas optimisé de contenu pour des réponses d'IA et mesuré les résultats. Ils réagissent par peur plutôt que sur données.
Ce que j'ai découvert à travers des tests réels, c'est que la relation entre le SEO traditionnel et l'optimisation IA est bien plus nuancée que ce que l'industrie veut admettre.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Quand j'ai commencé ce projet Shopify, je ne pensais pas du tout à l'IA. C'était un SEO e-commerce traditionnel : descriptions de produits, pages de catégories, contenu de blog ciblant des mots-clés commerciaux. Des choses standards qui ont fonctionné pendant des années.
Mais j'ai toujours été curieux des nouvelles tendances, alors j'ai commencé à suivre si notre contenu apparaissait dans les réponses de l'IA. J'ai mis en place une surveillance des mentions sur ChatGPT, Claude et Perplexity, même si notre niche (produits e-commerce traditionnels) n'était généralement pas associée à l'utilisation de l'IA.
La surprise est apparue environ trois mois plus tard. Nous étions mentionnés dans les réponses des LLM de manière constante - environ 20-30 fois par mois. Pas des chiffres énormes, mais significatifs pour une entreprise traditionnelle qui n'avait pas du tout optimisé pour l'IA.
Voici ce qui était fascinant : le contenu que les assistants IA citaient n'était pas notre "meilleur" contenu SEO selon les métriques traditionnelles. Ce n'étaient pas les pages avec le plus haut Domain Rating ou le plus de backlinks. Au lieu de cela, l'IA s'appuyait sur des pages qui avaient des informations claires et complètes structurées de manière logique.
J'ai commencé à creuser plus profondément. À travers des conversations avec des équipes dans des startups orientées IA comme Profound et Athena, j'ai réalisé que tout le monde découvrait cela en temps réel. Il n'y a pas encore de manuel définitif, ce qui signifie qu'il y a une énorme opportunité pour les entreprises prêtes à expérimenter.
Le moment décisif est venu quand j'ai réalisé que les LLM ne consomment pas les pages comme les moteurs de recherche traditionnels. Ils décomposent le contenu en passages et synthétisent des réponses à partir de plusieurs sources. Cela signifiait que notre structure de contenu devait fonctionner à deux niveaux : niveau page pour les moteurs de recherche et niveau morceau pour les systèmes d'IA.
C'est alors que j'ai développé ce que j'appelle maintenant une approche en couches : un solide SEO traditionnel comme fondation, avec des techniques GEO construites par-dessus. Au lieu de choisir entre optimiser pour Google ou l'IA, j'ai trouvé des moyens de faire les deux efficacement.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Après avoir découvert que notre contenu apparaissait naturellement dans les réponses d'IA, j'ai développé une approche systématique pour optimiser à la fois pour les moteurs de recherche traditionnels et les assistants IA. Il ne s'agit pas d'abandonner le SEO, mais de l'améliorer.
Couche de base : Le SEO traditionnel compte toujours
Tout d'abord, je me suis assuré que nous avions des fondamentaux SEO traditionnels solides. Les robots LLM doivent toujours explorer et indexer votre contenu, tout comme les bots de Google. Un contenu de qualité et pertinent reste la pierre angulaire. Le SEO technique, la vitesse des pages et la structure correcte du site sont toujours critiques.
Pour le client e-commerce, cela signifiait :
Recherche de mots-clés complète ciblant l'intention commerciale
Descriptions de produits et pages de catégories optimisées
Audit SEO technique et corrections
Stratégie de liens internes pour la crawlabilité
Couche d'amélioration : Optimisation au niveau des segments
C'est là que cela devient intéressant. J'ai restructuré le contenu pour que chaque section puisse se suffire à elle-même en tant qu'extrait précieux. Au lieu d'écrire des articles traditionnels longs, j'ai créé du contenu où chaque paragraphe fournissait des informations complètes et utiles.
Les cinq optimisations clés que j'ai mises en œuvre :
Récupération au niveau des segments - A rendu chaque section autonome avec un contexte complet
Prêt pour la synthèse de réponse - Structuré l'information dans des formats logiques et extrayables
Valeur de citation - Assuré l'exactitude factuelle et une attribution claire
Ampleur et profondeur thématiques - Couvert tous les aspects des sujets de manière exhaustive
Soutien multimodal - Intégré des graphiques, tableaux et visuels auxquels l'IA pourrait se référer
Tests et Mesures
J'ai mis en place un suivi systématique sur plusieurs plateformes IA. En utilisant des invites personnalisées, j'ai testé à quelle fréquence notre contenu était cité, dans quels contextes et pour quels types de requêtes. Ces données ont informé notre stratégie de contenu à l'avenir.
Qu'est-ce qui m'a le plus surpris ? Les quelques dizaines de mentions LLM que nous avons obtenues n'étaient pas le résultat de tactiques GEO agressives — elles provenaient d'un contenu solide et complet qui s'alignait naturellement sur la manière dont les systèmes IA traitent l'information.
L'idée clé : ne laissez pas tomber ce qui fonctionne. Construisez votre stratégie GEO sur des fondamentaux SEO solides, et non à leur place.
Cadre de test
J'ai développé un suivi systématique à travers ChatGPT, Claude et Perplexity pour mesurer la performance réelle des mentions d'IA, pas seulement des spéculations sur ce qui pourrait fonctionner.
Structure du contenu
Au lieu d'articles longs et traditionnels, j'ai restructuré le contenu afin que chaque section puisse se suffire à elle-même comme des informations précieuses et extractibles pour les systèmes d'IA.
Optimisation Double
Plutôt que de choisir entre le SEO et le GEO, j'ai trouvé des moyens d'optimiser le contenu qui fonctionne bien à la fois dans la recherche traditionnelle et dans les réponses de l'IA.
Fondation d'abord
Les fondamentaux du référencement traditionnel demeurent essentiels—les robots LLM ont toujours besoin de crawler et d'indexer le contenu tout comme les bots de Google, rendant le référencement technique indispensable.
Les résultats de cette approche en couches étaient encourageants, bien que je souhaite être réaliste quant à l'échelle. Nos métriques SEO traditionnelles ont continué à s'améliorer régulièrement : le trafic organique, les classements de mots-clés et les taux de conversion ont tous évolué dans la bonne direction.
Mais la couche d'optimisation AI a ajouté quelque chose de nouveau. Nos mentions LLM sont passées de sporadiques à constantes, passant d'environ 10 par mois à plus de 30 par mois en l'espace de six mois. Plus important encore, la qualité de ces mentions s'est améliorée — les assistants AI citaient notre contenu pour des requêtes plus complexes et de grande valeur.
Le bénéfice inattendu ? La performance SEO traditionnelle s'est en fait améliorée. Le contenu optimisé pour la récupération au niveau des morceaux a mieux performé dans les extraits en vedette et les sections "Les gens demandent aussi". La structure plus claire et la couverture complète qui fonctionnaient pour l'AI ont également fonctionné pour les algorithmes de Google.
Au niveau du calendrier, les améliorations SEO traditionnelles sont apparues dans un délai de 2 à 3 mois, tandis que les mentions AI cohérentes ont pris 4 à 6 mois pour s'établir. Ce décalage a du sens : les données d'entraînement AI ont des cycles de rafraîchissement différents de ceux des mises à jour de l'index de recherche.
Ce que j'ai appris : il ne s'agit pas de remplacer le SEO traditionnel par quelque chose de nouveau. Il s'agit d'améliorer ce qui fonctionne déjà avec des couches d'optimisation supplémentaires qui préparent votre contenu pour le futur de la recherche.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Après un an d'essais à la fois du SEO traditionnel et de l'optimisation GEO, voici les leçons les plus importantes que j'ai apprises :
Les fondations surpassent l'innovation à chaque fois - De solides fondamentaux en SEO traditionnel ont surperformé des tactiques GEO astucieuses. Maîtrisez d'abord les bases.
Le paysage évolue trop rapidement pour des absolus - Ne pariez pas tout sur des tactiques d'optimisation qui pourraient être obsolètes dans six mois. Diversifiez votre approche.
Les systèmes d'IA favorisent un contenu complet et factuel - Les mêmes qualités qui rendent le contenu précieux pour les humains le rendent précieux pour l'IA. Concentrez-vous sur la qualité plutôt que sur des astuces d'optimisation.
La réflexion au niveau des segments améliore tout le contenu - Structurer l'information pour une extraction facile bénéficie à la fois aux systèmes d'IA et aux lecteurs humains.
Les métriques traditionnelles comptent toujours - L'autorité de domaine, les backlinks et le SEO technique continuent d'influencer à la fois les classements des recherches et la probabilité de citation par l'IA.
Les tests l'emportent sur la spéculation - L'industrie regorge de théories sur l'IA et le SEO. Des tests réels révèlent ce qui fonctionne en pratique.
L'intégration l'emporte sur le remplacement - L'approche la plus réussie combine le SEO traditionnel avec des techniques GEO plutôt que de choisir l'un ou l'autre.
Ce que je ferais différemment : J'aurais aimé commencer à suivre les mentions de l'IA plus tôt dans le processus de SEO traditionnel. Les idées auraient informé notre stratégie de contenu dès le début plutôt que d'être une addition tardive.
Quand cette approche fonctionne le mieux : Pour les entreprises ayant des besoins en contenu substantiels et des objectifs de croissance à long terme. Quand cela ne fonctionne pas : Si vous recherchez des gains rapides ou si vous avez des ressources limitées en contenu.
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 cette double approche :
Commencez par les fondamentaux du SEO traditionnel pour les pages de produits et de fonctionnalités
Structurez la documentation d'aide pour les utilisateurs et la consommation par l'IA
Créez du contenu d'utilisation qui fonctionne comme des morceaux autonomes
Suivez les mentions dans les réponses de l'IA liées à vos mots-clés de secteur
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique s'adaptant au paysage de l'IA :
Optimisez les descriptions de produits pour les moteurs de recherche et la découverte par l'IA
Créez des guides d'achat structurés pour une extraction facile par l'IA
Concentrez-vous sur des informations sur les produits factuelles et complètes
Surveillez les mentions de l'IA pour les requêtes liées à la marque et aux produits