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Moyen terme (3-6 mois)
Je travaillais sur une refonte complète du SEO pour un client d'e-commerce quand quelque chose d'étrange s'est produit. Bien que nous soyons dans un créneau traditionnel où l'utilisation de l'IA n'est pas courante, notre contenu a commencé à apparaître dans les réponses de ChatGPT et Claude. Ce n'est pas quelque chose pour lequel nous avons optimisé - cela s'est produit naturellement.
Cette découverte m'a conduit dans le terrier du lapin de la GEO (Optimisation du Moteur Génératif), et ce que j'ai appris a complètement changé ma façon de penser l'architecture des sites. Pendant que tout le monde continue de se concentrer sur les classements traditionnels de recherche, j'ai réalisé que nous manquions un changement massif qui se produisait juste sous nos yeux.
Les LLMs ne consomment pas le contenu comme le font les moteurs de recherche. Ils décomposent tout en morceaux, synthétisent des réponses à partir de plusieurs sources et se soucient plus du contexte que des mots-clés. La plupart des entreprises construisent des sites pour le SEO de 2010 alors qu'elles devraient se préparer pour l'avenir de la recherche axée sur l'IA.
Voici ce que vous apprendrez de mon expérience du monde réel :
Pourquoi la structure de page traditionnelle échoue avec les LLMs
L'architecture au niveau des morceaux qui fonctionne réellement
Comment rendre votre contenu "digne de citation" pour les réponses de l'IA
Les étapes pratiques que j'ai prises pour restructurer le contenu à la fois pour les humains et pour les LLMs
Pourquoi se concentrer sur les fondamentaux du SEO reste votre fondation
Réalité de l'industrie
Ce que le monde du SEO vous dit sur la recherche par IA
La plupart des experts en SEO vous disent d'ignorer la tendance de recherche par IA. "Concentrez-vous sur les utilisateurs, pas sur les algorithmes," disent-ils. "Google est toujours le roi." Et honnêtement, ils n'ont pas tort sur les fondamentaux - mais ils manquent la vue d'ensemble.
Le conseil traditionnel ressemble à ceci :
Continuez à faire des recherches de mots-clés - Ciblez des termes spécifiques et optimisez les balises de titre
Construisez des clusters de sujets - Créez des pages piliers et du contenu de soutien
Optimisez pour les extraits en vedette - Structurez le contenu pour la position zéro
Concentrez-vous sur l'E-A-T - Expertise, Autorité, Fiabilité
Ne poursuivez pas les tendances de l'IA - Restez fidèle aux fondamentaux éprouvés du SEO
Cette sagesse conventionnelle existe parce que le SEO traditionnel a fonctionné pendant des décennies. L'algorithme de Google récompense un contenu bien structuré et autoritaire qui satisfait l'intention de l'utilisateur. Le cadre est solide et éprouvé au combat.
Mais voici où cela faillit : les modèles de langage consomment le contenu de manière complètement différente des robots d'exploration. Alors que Google lit les pages de manière linéaire et valorise la structure hiérarchique, les modèles IA fragmentent le contenu en morceaux contextuels et synthétisent l'information à travers les sources. Votre belle page pilier pourrait être parfaite pour Google mais horrible pour la citation par IA.
Le changement ne consiste pas à abandonner le SEO - il s'agit d'évoluer votre architecture pour fonctionner à la fois pour la recherche traditionnelle et le paysage de recherche par IA en pleine expansion. La plupart des entreprises vont se faire prendre au dépourvu lorsque la recherche alimentée par l'IA deviendra courante.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Lorsque j'ai commencé le projet SEO pour ce client e-commerce, le cahier des charges était simple : refonte complète du site, amélioration du trafic organique, choses standards. Le client avait un bon catalogue de produits mais pratiquement aucune visibilité organique. Nous partions de zéro avec les fondamentaux du SEO traditionnel.
Le client évoluait dans une niche assez traditionnelle - pas exactement l'endroit où vous vous attendez à une forte utilisation des LLM. Pensez à des produits pratiques et quotidiens plutôt qu'à des technologies de pointe. Donc, lorsque nous avons commencé à suivre les mentions et découvert que notre contenu apparaissait dans des réponses générées par l'IA, cela m'a complètement pris au dépourvu.
Bien que ce ne soit pas une industrie de haute technologie, nous obtenions quelques dizaines de mentions de LLM par mois. Les gens posaient des questions à ChatGPT et Claude liées à notre niche, et notre contenu était cité dans les réponses. Ce n'était pas quelque chose que nous avions optimisé - cela s'est produit naturellement comme un sous-produit de solides fondamentaux de contenu.
Cette découverte m'a fait réaliser quelque chose d'important : la recherche par IA ne se limite pas aux entreprises de technologie et de SaaS. Cela se produit déjà dans toutes les industries, même les plus traditionnelles. Les gens utilisent les LLM pour la recherche, la comparaison de produits et la prise de décision de manière à contourner complètement la recherche traditionnelle.
Mon premier instinct a été d'aller plus loin pour comprendre ce qui fonctionnait. À travers des conversations avec des équipes d'entreprises axées sur l'IA comme Profound et Athena, j'ai réalisé que tout le monde était encore en train de comprendre cela. Il n'y a pas encore de manuel définitif. Mais ce que nous savons, c'est que les fondamentaux n'ont pas changé : un contenu de qualité et pertinent reste la pierre angulaire.
La différence réside dans la manière dont ce contenu est consommé et cité par les systèmes d'IA. Je devais comprendre comment les LLM traitent et référencent réellement les informations, puis restructurer notre approche en conséquence.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu d'abandonner le SEO traditionnel pour des tactiques GEO flambant neuves, j'ai adopté une approche par couches. La fondation devait rester solide - créer un contenu réellement utile pour les humains en premier lieu. Mais j'avais besoin d'ajouter une nouvelle couche qui rendait ce contenu compréhensible pour les systèmes d'IA.
L'insight clé était de comprendre que les LLM ne consomment pas des pages comme les moteurs de recherche traditionnels. 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 tenir seule comme un extrait précieux.
Voici l'approche systématique que j'ai développée :
Étape 1 : Architecture par morceaux
Au lieu de penser en termes de "pages", j'ai commencé à penser en termes de "morceaux". Chaque section devait être autonome avec un contexte clair. J'ai restructuré le contenu existant de sorte que chaque paragraphe puisse être extrait et avoir du sens sans le contexte environnant.
Étape 2 : Prêt pour la synthèse des réponses
J'ai réorganisé les informations avec une structure logique que l'IA pouvait facilement extraire. Cela signifiait commencer par des réponses claires, puis fournir des détails d'accompagnement. Au lieu d'enterrer l'insight clé dans le paragraphe trois, je l'ai placé au début où les LLM pouvaient le saisir.
Étape 3 : Concentrez-vous sur la citation
J'ai mis l'accent sur l'exactitude factuelle et l'attribution claire. Les LLM citent des sources qui fournissent des informations autorisées et spécifiques. Le contenu marketing générique n'est pas cité - les insights spécifiques et utiles le sont.
Étape 4 : Intégration multimodale
J'ai incorporé des graphiques, des tableaux et des données structurées aux côtés du texte. Les systèmes d'IA peuvent traiter plusieurs formats de contenu, et les éléments visuels sont souvent référencés lorsqu'ils illustrent clairement un point.
Étape 5 : Étendue et profondeur thématiques
Plutôt que de créer un contenu mince sur de nombreux sujets, je me suis concentré sur une couverture complète de moins de sujets. Les LLM préfèrent les sources qui traitent en profondeur tous les aspects d'un sujet.
Le processus de mise en œuvre a consisté à auditer le contenu existant, à identifier quelles sections étaient « prêtes pour la citation » et à restructurer systématiquement le reste. J'ai créé des modèles que les rédacteurs pouvaient suivre pour garantir la cohérence de tout nouveau contenu.
Plus important encore, j'ai maintenu la fondation SEO traditionnelle. Il ne s'agissait pas de remplacer des stratégies éprouvées - il s'agissait de les faire évoluer pour un avenir de recherche multi-plateforme.
Fondation d'abord
Le SEO traditionnel reste votre point de départ - construisez des fondations de contenu solides avant d'optimiser pour la citation AI.
Morceaux de contenu
Structurez chaque section pour qu'elle puisse se tenir seule avec un contexte clair - les LLM extraient des passages, pas des pages entières.
Signaux de citation
Concentrez-vous sur l'exactitude factuelle et des idées spécifiques plutôt que sur du contenu marketing générique.
Multi-Format
Intégrez des graphiques, des tableaux et des données structurées - les systèmes d'IA traitent plusieurs types de contenu pour des réponses complètes.
Les résultats étaient encourageants, mais je veux être honnête sur le calendrier et les attentes. Les quelques dizaines de mentions de LLM que nous avons obtenues n’étaient pas dues à des tactiques GEO agressives - elles provenaient d’un contenu solide et complet qui s’alignait naturellement avec la façon dont les systèmes d’IA traitent l’information.
Ce qui a réellement fait la différence n’étaient pas les techniques d’optimisation révolutionnaires pour l’IA. C’était d’abord de se concentrer sur les fondamentaux du SEO traditionnel, puis d’ajouter la couche de réflexion au niveau des segments. Le contenu qui a été cité par les LLM partageait des caractéristiques communes : il était autoritaire, spécifique, bien structuré et offrait une réelle valeur.
Les types de contenu les plus cités étaient :
Des guides pratiques avec une structure claire étape par étape - L’IA adore les informations actionnables
Des tableaux de comparaison et des décompositions des fonctionnalités - Les données structurées fonctionnent bien
Des insights spécifiques à l'industrie avec des données à l'appui - L’expertise et la spécificité comptent
Le calendrier était important à comprendre. Les améliorations SEO traditionnelles apparaissaient en 2-3 mois. Les citations de LLM ont commencé à apparaître autour du mois 4-6, après que le contenu ait eu le temps d’être exploré et intégré dans les systèmes de formation ou de récupération d’IA.
L'impact sur le chiffre d'affaires était plus difficile à mesurer directement puisque le trafic LLM n'apparaît pas dans Google Analytics de la même manière. Mais nous avons constaté une amélioration des mentions de marque, plus de trafic direct et des demandes entrantes de meilleure qualité qui laissaient penser que les gens nous découvraient par le biais de recherches alimentées par l'IA.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Après avoir mis en œuvre cette approche hybride dans plusieurs projets clients, voici les principales leçons que j'ai apprises sur l'optimisation tant pour la recherche traditionnelle que pour les systèmes d'IA :
Ne pas abandonner ce qui fonctionne - Les fondamentaux du SEO traditionnel sont toujours votre fondation. L'optimisation LLM est une couche supplémentaire, pas un remplacement.
Pensons en morceaux, pas en pages - Structurez le contenu de sorte qu'une section puisse se suffire à elle-même avec un contexte clair.
Commencez par les réponses - Mettez les informations clés en avant où les systèmes d'IA peuvent facilement les extraire.
La spécificité l'emporte sur la généralité - Le contenu générique n'est pas cité. Des idées spécifiques et exploitables le sont.
Une approche multi-format fonctionne - Combinez texte avec tableaux, graphiques et données structurées.
La patience est requise - Les citations LLM prennent plus de temps à apparaître que les classements de recherche traditionnels.
Qualité plutôt qu'optimisation - Concentrez-vous sur la création de contenu réellement utile plutôt que de manipuler les systèmes d'IA.
Le paysage évolue trop rapidement pour parier tout sur des tactiques d'optimisation qui pourraient être obsolètes dans six mois. L'approche la plus sûre consiste à bâtir votre stratégie GEO sur des fondamentaux SEO solides, et non à leur place.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les entreprises SaaS cherchant à mettre en œuvre cette approche :
Concentrez-vous sur la documentation des cas d'utilisation qui peut être facilement extraite par l'IA
Structurez les pages de fonctionnalités avec des déclarations de bénéfices claires et autonomes
Créez des guides d'intégration qui fonctionnent à la fois comme documentation utilisateur et comme sources de citation pour l'IA
Élaborez un contenu de comparaison complet qui positionne votre solution
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les boutiques de e-commerce mettant en œuvre cette stratégie :
Structurer les informations produits pour une extraction et une comparaison faciles par l'IA
Créer des guides d'achat pouvant être cités dans les recommandations d'achat de l'IA
Développer des pages de catégorie avec des informations produits claires et contextuelles
Se concentrer sur les fondamentaux du SEO technique comme base