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D'accord, voici ce qui s'est passé lorsque ChatGPT a commencé à apparaître dans les résultats de recherche : le contenu de mon client a en gros disparu. Un jour, nous étions bien classés pour des mots-clés B2C en e-commerce, obtenant un trafic organique constant. Le lendemain ? Plus rien. Les gens demandaient à ChatGPT au lieu de chercher sur Google, et devinez quoi - notre contenu n'apparaissait pas dans ces réponses d'IA.
C'est la réalité à laquelle la plupart des entreprises sont confrontées en ce moment. Le SEO traditionnel est toujours important, c'est certain, mais si votre contenu n'est pas visible pour de grands modèles de langue comme ChatGPT, Claude et Perplexity, vous manquez une énorme partie de visibilité. J'ai appris cela à mes dépens en travaillant avec un client e-commerce qui avait besoin d'une refonte complète du SEO.
La partie folle ? Alors que tout le monde paniquait à propos de "la mort du SEO", j'ai découvert que les fondamentaux n'avaient pas changé - ils avaient juste besoin d'être adaptés à la manière dont les systèmes d'IA consomment et mettent en avant le contenu. Après des mois d'expérimentation, j'ai percé le code de ce que j'appelle "la visibilité du contenu LLM" - rendant votre contenu non seulement adapté aux moteurs de recherche, mais aussi amical pour les modèles d'IA.
Voici ce que vous apprendrez de mes expériences dans le monde réel :
Pourquoi les tactiques de SEO traditionnel échouent avec les recherches alimentées par l'IA
L'approche de réflexion par morceaux qui permet à votre contenu d'être cité par des LLM
Comment j'ai augmenté les mentions de LLM de zéro à des dizaines par mois pour un client
Le cadre d'optimisation en 5 couches qui fonctionne à la fois pour les moteurs de recherche ET les modèles d'IA
Tactiques pratiques que vous pouvez mettre en œuvre dès aujourd'hui pour préparer la stratégie de contenu de votre avenir
Ceci n'est pas une théorie - c'est ce qui a réellement fonctionné lorsque j'ai dû résoudre ce problème pour un client payant. Et alerte spoiler : la solution n'était pas d'abandonner le SEO pour de nouvelles tactiques "GEO" tape-à-l'œil.
Vérifier la réalité
Ce que l'industrie se trompe sur la recherche AI
Si vous avez suivi le monde du marketing récemment, vous avez probablement entendu parler de GEO (Optimisation par Moteur Génératif) étant le "futur du SEO." Chaque gourou crie qu'il faut complètement abandonner le SEO traditionnel et optimiser spécifiquement pour les réponses de ChatGPT.
Voici ce que l'industrie recommande généralement :
Oubliez la recherche de mots-clés - écrivez simplement un contenu conversationnel qui répond aux questions
Optimisez pour les extraits enrichis - parce que c'est ce que les LLM préfèrent soi-disant
Utilisez un langage plus naturel - écrivez comme si vous parliez directement à ChatGPT
Concentrez-vous sur un contenu basé sur des questions - créez des pages de style FAQ pour tout
Ignorez le SEO technique - l'IA peut comprendre le contexte sans une optimisation technique parfaite
Regardez, je comprends pourquoi ce conseil existe. Les modèles d'IA traitent l'information différemment des crawlers de recherche traditionnels. Mais voici le problème : la plupart de ces conseils viennent de personnes qui n'ont pas réellement testé ce qui fonctionne à grande échelle avec de vraies entreprises.
La sagesse conventionnelle existe parce que tout le monde voit ChatGPT donner des réponses conversationnelles et suppose que c'est ainsi que vous devriez écrire du contenu. Ils pensent en termes de conversation humaine plutôt que de la manière dont les systèmes d'IA consomment et synthétisent réellement des informations provenant de millions de sources.
Là où cela échoue en pratique est simple : vous êtes toujours en concurrence avec des millions d'autres morceaux de contenu. Écrire du contenu conversationnel ne garantit pas la visibilité. En fait, j'ai vu beaucoup de contenu "optimisé par l'IA" qui n'a zéro mention parce qu'il lui manque les signaux d'autorité et les éléments structurels que les moteurs de recherche ET les modèles d'IA valorisent réellement.
Le véritable changement n'est pas de choisir entre SEO et GEO - il s'agit de comprendre que les LLM sont juste un autre moyen pour que le contenu soit découvert et consommé. Les fondamentaux de la création de contenu autoritaire, bien structuré et précieux n'ont pas changé. Ils doivent juste être appliqués différemment.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Permettez-moi de vous parler du projet qui m'a ouvert les yeux sur toute cette question de la visibilité des LLM. Je travaillais avec un client de commerce électronique B2C sur Shopify qui avait besoin d'une refonte complète de son SEO. Des choses standard : leur site n'avait pratiquement aucun trafic organique malgré un catalogue de produits solide.
C'était exactement à l'époque où la recherche alimentée par l'IA devenait courante. Alors que nous mettions en œuvre notre stratégie SEO, quelque chose d'étrange a commencé à se produire. Le client a mentionné qu'il recevait des questions de clients qui disaient qu'ils "nous ont trouvés grâce à ChatGPT" - mais nous ne pouvions pas suivre ces visites dans nos analyses.
C'est à ce moment-là que j'ai réalisé que nous avions un problème de suivi, mais aussi une opportunité. Même si nous étions dans un créneau de commerce électronique traditionnel où l'on ne s'attendrait pas à une utilisation intensive des LLM, nous étions en fait mentionnés dans des réponses d'IA. Pas constamment, pas fréquemment, mais cela se produisait naturellement en tant que produit secondaire de nos améliorations de contenu.
Cette découverte m'a entraîné dans un dédale. J'ai commencé à tester différentes approches de contenu, à suivre les mentions à travers ChatGPT, Claude et Perplexity. Ce que j'ai trouvé était fascinant : le contenu qui performait bien dans la recherche traditionnelle tendait également à être repris par les modèles d'IA, mais seulement lorsqu'il était structuré de manière spécifique.
L'approche conventionnelle aurait été de paniquer et de reconstruire complètement notre stratégie autour du contenu "d'abord IA". Au lieu de cela, j'ai pris une direction différente. J'ai commencé à traiter la visibilité des LLM comme une couche supplémentaire au-dessus de solides fondamentaux en SEO, et non comme un remplacement de ceux-ci.
Le principal défi du client était que son contenu existant était trop générique et superficiel. Ils avaient des pages de produits, c'est certain, mais pas de réelle profondeur ou de démonstration d'expertise. Lorsque les modèles d'IA cherchaient des sources autoritaires à citer, nous n'étions même pas dans la course parce que notre contenu n'établissait pas de crédibilité ou ne fournissait pas d'aperçus uniques.
Grâce aux conversations avec des équipes de startups axées sur l'IA, j'ai réalisé que tout le monde était encore en train de déterminer cela. Il n'y avait pas de guide définitif. Le paysage évoluait trop rapidement pour parier tout sur des tactiques qui pourraient être obsolètes dans six mois. C'est à ce moment-là que j'ai développé ce que j'appelle l'approche "d'abord les fondations" pour la visibilité du contenu LLM.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Après des mois de tests et de mise en œuvre auprès des clients, voici le système exact que j'ai développé pour maximiser la visibilité du contenu à la fois sur les moteurs de recherche traditionnels et les modèles d'IA. Je l'appelle l'approche "fondation-d'abord" car elle construit l'optimisation des LLM sur des principes SEO éprouvés.
Couche 1 : Fondement d'Autorité du Contenu
Tout d'abord, j'ai dû résoudre le problème de crédibilité. Les modèles d'IA ne choisissent pas simplement du contenu à citer au hasard - ils favorisent les sources qui démontrent une expertise et une autorité. Pour mon client de commerce électronique, cela signifiait créer un contenu réellement utile qui allait au-delà des descriptions de produits basiques.
J'ai mis en œuvre une approche basée sur une base de connaissances où nous avons documenté des insights spécifiques à l'industrie que les concurrents ne pouvaient pas reproduire. Ce n'était pas un contenu générique de "comment faire" - c'était une expertise spécifique que seule une personne ayant une connaissance approfondie des produits pouvait fournir. La clé était de faire en sorte que chaque élément de contenu puisse se suffire à lui-même en tant que valeur, tout en se connectant au contexte commercial plus large.
Couche 2 : Architecture du Contenu au Niveau des Morceaux
C'est là que cela devient intéressant. Les LLM ne consomment pas les pages de la même manière que les moteurs de recherche - ils décomposent le contenu en passages et synthétisent des réponses à partir de plusieurs sources. Cela signifiait restructurer le contenu afin que chaque section puisse se suffire à elle-même en tant que morceau de valeur.
Au lieu d'écrire des articles longs qui nécessitaient une lecture dans son intégralité, j'ai créé un contenu modulaire où chaque titre et paragraphe offrait une valeur complète par eux-mêmes. Si quelqu'un ne lisait qu'une seule section, il obtiendrait tout de même un aperçu complet et actionnable.
Couche 3 : Optimisation de la Valeur de Citation
J'ai découvert que les modèles d'IA favorisent un contenu avec certaines caractéristiques : précision factuelle, attribution claire, structure logique et exemples spécifiques. J'ai donc optimisé ces éléments explicitement.
Chaque affirmation devait être spécifique et vérifiable. Chaque recommandation incluait un contexte sur quand et pourquoi cela fonctionne. Chaque exemple fournissait suffisamment de détails pour que quelqu'un puisse effectivement l'implémenter. Cela rendait le contenu naturellement plus digne de citation parce que les modèles d'IA pouvaient s'y référer en toute confiance.
Couche 4 : Intégration Multi-Modal
Les modèles d'IA s'améliorent dans le traitement de différents types de contenu, donc j'ai commencé à intégrer des graphiques, des tableaux et des visuels de manière stratégique. Pas seulement pour les lecteurs humains, mais comme signaux supplémentaires pour le traitement par l'IA.
Les tableaux de données sont devenus particulièrement efficaces. Lorsque nous avons inclus des comparaisons de prix, des matrices de fonctionnalités ou des processus étape par étape au format tableau, ceux-ci étaient souvent intégrés dans les réponses de l'IA. Les données structurées étaient plus faciles à traiter et à présenter pour les modèles.
Couche 5 : Tests de Visibilité Multi-Plateforme
Enfin, j'ai mis en œuvre une approche systématique pour suivre les mentions sur différentes plateformes d'IA. Ce n'était pas juste des métriques de vanité - différents modèles semblaient favoriser différentes caractéristiques de contenu, et le suivi aidait à optimiser pour une visibilité plus large.
La percée est venue lorsque j'ai réalisé que ce n'était pas une question de manipuler les algorithmes d'IA - c'était une question de créer un contenu si utile et bien structuré que les humains et les systèmes d'IA voulaient naturellement s'y référer. Les techniques qui fonctionnaient pour le SEO traditionnel (autorité, pertinence, valeur utilisateur) s'appliquaient toujours, juste avec quelques considérations supplémentaires sur la façon dont les modèles d'IA traitent l'information.
Signaux d'autorité
Établissez une crédibilité que les moteurs de recherche et les modèles d'IA reconnaissent grâce à une expertise sectorielle et des insights uniques.
Structure Modulaire
Concevoir du contenu en morceaux autonomes qui fonctionnent comme des extraits indépendants dans les réponses de l'IA.
Normes de citation
Incluez des exemples spécifiques, une attribution claire et des affirmations vérifiables auxquelles les modèles d'IA peuvent se référer avec confiance.
Tests Systématiques
Suivez les mentions sur plusieurs plateformes d'IA pour identifier quelles caractéristiques de contenu génèrent le plus de visibilité.
Les résultats de cette approche étaient assez intéressants, bien que je doive mentionner que les mentions de LLM sont encore une métrique relativement nouvelle par rapport aux KPI SEO traditionnels.
Pour mon client du e-commerce, nous sommes passés de zéro mention LLM traçable à plusieurs dizaines par mois en environ trois mois après la mise en place de ce système. Plus important encore, les améliorations de contenu qui nous ont rendu plus dignes de citation ont également amélioré notre performance de recherche traditionnelle.
La croissance du trafic organique a été significative - nous sommes passés de moins de 500 visiteurs mensuels à plus de 5 000 dans le même laps de temps. Mais ce qui était vraiment intéressant, c'était l'amélioration de la qualité. Les visiteurs venant à la fois de la recherche traditionnelle et de la découverte influencée par l'IA étaient plus engagés et avaient une intention de conversion plus élevée.
Le calendrier était également intéressant. Les améliorations en SEO traditionnel prennent généralement de 3 à 6 mois pour montrer des résultats, mais les mentions de LLM ont commencé à apparaître dans les 4 à 6 semaines suivant la publication d'un contenu bien structuré. Les modèles d'IA semblent découvrir et traiter le nouveau contenu plus rapidement que les robots d'exploration de recherche traditionnels.
Un résultat inattendu a été la façon dont cette approche a amélioré notre efficacité de création de contenu. En pensant en termes de morceaux modulaires et dignes de citation, nous pouvions réutiliser des sections à travers plusieurs pièces tout en maintenant la qualité. Un seul aperçu bien recherché pouvait fournir de la valeur dans plusieurs contextes différents.
Les tests multiplateformes ont également révélé des motifs intéressants. Différents modèles d'IA semblaient favoriser différentes caractéristiques de contenu - ChatGPT aimait les explications conversationnelles avec des exemples, tandis que Claude préférait un contenu plus structuré et analytique. Perplexity semblait favoriser un contenu avec des sources et une attribution claires.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Après avoir mis en œuvre ce système dans plusieurs projets clients, voici les leçons clés qui comptent vraiment dans la pratique :
1. La fondation l'emporte sur les astuces d'optimisation
Ne délaissez pas les fondamentaux du SEO prouvés pour des tactiques "GEO" alléchantes. Le meilleur contenu visible par les LLM est basé sur des signaux solides d'autorité et d'expertise que les moteurs de recherche apprécient déjà.
2. Structurez pour la synthèse, pas seulement pour la lecture
Les modèles d'IA décomposent votre contenu en morceaux et le recombinent avec d'autres sources. Assurez-vous que chaque section fournit une valeur complète même lorsqu'elle est sortie de son contexte.
3. La spécificité l'emporte sur la généralité
Les conseils génériques ne sont pas cités. Des exemples spécifiques, des processus détaillés et des idées uniques sont ce qui rend le contenu digne de citation à la fois pour les humains et pour l'IA.
4. Testez sur plusieurs plateformes
Différents modèles d'IA ont des préférences différentes. Ce qui fonctionne pour ChatGPT peut ne pas fonctionner pour Claude ou Perplexity. Suivez les mentions sur les plateformes pour optimiser largement.
5. La qualité se développe mieux que la quantité
Un contenu bien recherché et rédigé par des experts est cité plus qu'une dizaine d'articles génériques. Concentrez-vous sur la profondeur et l'autorité plutôt que sur le volume de contenu.
6. L'SEO technique compte toujours
Les crawlers LLM ont toujours besoin d'accéder à votre contenu et de le comprendre. Ne négligez pas les fondamentaux techniques comme la vitesse du site, l'optimisation mobile et la structure de code propre.
7. Mesurez les indicateurs précoces, pas seulement les citations
Suivez la profondeur du contenu, la démonstration d'expertise et l'engagement des utilisateurs comme indicateurs précoces de la valeur de citation, et pas seulement les comptes de mentions finales.
Ce que je ferais différemment la prochaine fois, c'est commencer à suivre les mentions des LLM plus tôt dans le processus. Il m'a fallu plusieurs mois pour réaliser que cela se produisait de manière organique, et j'aurais pu optimiser cela plus tôt. De plus, j'investirais davantage dans la création de formats de contenu visuels que les modèles d'IA peuvent traiter - les infographies, les graphiques et les visualisations de données semblent avoir un fort potentiel de citation.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les entreprises SaaS cherchant à améliorer la visibilité du contenu LLM :
Documentez vos processus et méthodologies uniques en détail
Créez des études de cas complètes avec des métriques spécifiques
Construez des tableaux de comparaison et des matrices de fonctionnalités
Structurez la documentation API comme des références citables
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de e-commerce souhaitant augmenter les mentions de modèles d'IA :
Créer des guides de comparaison de produits détaillés avec des tableaux de données
Documenter l'expertise du secteur à travers des guides d'achat et des tutoriels
Construire des sections FAQ complètes avec des scénarios spécifiques
Inclure des spécifications techniques dans des formats structurés