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Moyen terme (3-6 mois)
l'année dernière, je travaillais sur une refonte complète du référencement SEO pour un client de commerce électronique sur Shopify. 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 de se trouver dans une niche où l'utilisation des LLM n'est pas courante.
Même dans une niche de commerce électronique traditionnelle, nous avons suivi quelques dizaines de mentions de LLM par mois. Ce n'était pas quelque chose pour lequel nous avons initialement optimisé - cela s'est produit naturellement comme un sous-produit de fondamentaux de contenu solides. Cette découverte m'a conduit dans le terrier du GEO (Optimisation du Moteur Génératif).
Voici ce que j'ai appris : le SEO des mentions de LLM est fondamentalement différent du SEO traditionnel. Alors que Google parcourt les pages, les LLM consomment le contenu en morceaux et synthétisent des réponses à partir de plusieurs sources. Cela signifie que votre stratégie de contenu doit fonctionner sur les deux niveaux.
Dans ce guide, vous découvrirez :
Ce qu'est réellement le SEO des mentions de LLM et pourquoi cela compte maintenant
La vraie différence entre le SEO traditionnel et l'optimisation GEO
Mon cadre testé pour optimiser le contenu à la fois pour les moteurs de recherche et pour les modèles d'IA
Tactiques pratiques qui font vraiment avancer les choses (testées sur de vrais clients)
Erreurs courantes qui tuent votre visibilité LLM
Si vous n'optimisez toujours que pour Google alors que vos concurrents sont mentionnés par ChatGPT et Claude, vous manquez une énorme opportunité. Laissez-moi vous montrer ce que j'ai appris dans les tranchées.
Réalité de l'industrie
Ce que la plupart des "experts" en SEO se trompent sur l'optimisation par l'IA
Le secteur du SEO est en pleine effervescence à propos de "GEO" (Optimisation du Moteur Génératif) comme si c'était une nouvelle discipline révolutionnaire. Chaque gourou est soudainement un expert, poussant des cadres complexes et des outils coûteux. Mais voici ce que la plupart d'entre eux se trompent.
La sagesse conventionnelle dit :
Créez un contenu "optimisé par l'IA" avec des invites spécifiques en tête
Concentrez-vous exclusivement sur des formats questions-réponses
Abandonnez le SEO traditionnel au profit de l'optimisation par l'IA
Utilisez des structures de contenu spéciales "compatibles avec les LLM"
Optimisez pour des modèles d'IA spécifiques individuellement
Le problème ? La plupart de ces conseils proviennent de personnes qui n'ont jamais réellement suivi les mentions de LLM ou travaillé avec de vrais sites Web commerciaux. Ils traitent GEO comme s'il était complètement séparé du SEO traditionnel, alors que la réalité est beaucoup plus nuancée.
À travers des conversations avec des équipes de startups axées sur l'IA comme Profound et Athena, j'ai réalisé que tout le monde est encore en train de le comprendre. Il n'y a pas encore de manuel définitif. Les "experts" qui vendent des cours ne font souvent que reformuler des principes de contenu de base avec des mots à la mode de l'IA.
Ce que nous savons, c'est ceci : la base n'a pas changé. Les robots LLM doivent toujours explorer et indexer votre contenu. Un contenu de qualité et pertinent reste la pierre angulaire. Les meilleures pratiques SEO traditionnelles sont votre point de départ, pas quelque chose à abandonner.
La véritable opportunité n'est pas de choisir entre SEO et GEO - c'est de comprendre comment ils fonctionnent ensemble.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Mon client était une boutique e-commerce Shopify traditionnelle vendant des produits physiques. Rien de fantaisiste, rien lié à l'IA. Nous étions concentrés sur le SEO classique : optimisation des pages produits, pages de collection, contenu de blog pour des mots-clés longs. Des choses standards.
Mais quelque chose d'étrange a commencé à se produire. Lors de nos revues mensuelles d'analytique, j'ai remarqué un trafic provenant de sources que je ne pouvais pas facilement attribuer. Des personnes atterrissaient sur des pages de produits et des publications de blog avec des modèles de référence qui ne correspondaient pas au comportement typique de recherche Google.
C'est alors que j'ai commencé à fouiller plus profondément. J'ai commencé à tester manuellement des recherches dans ChatGPT, Claude, et Perplexity en rapport avec nos mots-clés cibles. Notre contenu était mentionné. Pas tout le temps, mais de manière suffisamment cohérente pour être significatif.
Le moment décisif est arrivé lorsque j'ai réalisé que ce n'était pas aléatoire. Le contenu cité par les LLM avait des caractéristiques spécifiques :
Chaque section pouvait se suffire à elle-même en tant que pensée complète
Les informations étaient structurées logiquement avec des hiérarchies claires
Nous utilisions un langage factuel et spécifique plutôt que du flou marketing
Les sujets étaient traités de manière exhaustive, pas superficielle
Mais voici le hic : nous n’avions rien fait de spécial pour l’optimisation de l’IA. Nous suivions simplement des fondamentaux solides en matière de contenu. Les mentions LLM étaient un sous-produit d'un bon SEO, pas une stratégie séparée.
Cela m'a conduit à une réalisation cruciale : au lieu d'abandonner le SEO traditionnel pour des tactiques GEO flambant neuves, j'avais besoin de superposer des principes GEO sur de solides fondamentaux SEO. Les entreprises qui réussissaient ne choisissaient pas entre Google et l'IA - elles s'optimisaient pour les deux.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Après avoir découvert notre succès accidentel avec les LLM, j'ai développé une approche systématique pour les futurs clients. Au lieu de traiter le GEO comme un remplacement du SEO, je l'ai construit comme une couche d'amélioration.
Couche 1 : Fondations du SEO Traditionnel
Tout d'abord, je me suis assuré que les bases étaient solides. Recherche de mots-clés, optimisation on-page, SEO technique, structure du contenu. Ce n'est pas optionnel - c'est la base sur laquelle tout le reste est construit. Les LLM doivent encore explorer et indexer votre contenu, donc les règles traditionnelles de découvrabilité s'appliquent.
Couche 2 : Optimisation au Niveau des Blocs
C'est là que ça devient intéressant. J'ai restructuré le contenu afin que chaque section puisse se tenir seule comme un extrait précieux. Au lieu de construire du contenu comme un récit fluide, j'ai créé des blocs d'informations auton.screen.css.
Par exemple, au lieu d'écrire "Comme mentionné ci-dessus, cette approche aide également avec...", j'écrirais "Cette approche aide avec..." Chaque paragraphe ou section devait avoir un sens sans le contexte du texte environnant.
Couche 3 : Prêt à la Synthèse des Réponses
Les LLM ne se contentent pas de copier le contenu - ils synthétisent des informations provenant de multiples sources. Donc, j'ai optimisé pour une structure logique qui rendait nos informations faciles à extraire et à combiner avec d'autres sources.
Cela signifiait :
Des phrases thématiques claires qui énoncent le point principal dès le départ
Une progression logique du général au spécifique
Précision factuelle et attribution claire lors de la citation des sources
Couverture complète des sujets plutôt qu'un traitement superficiel
Couche 4 : Intégration de Contenu Multi-Modal
J'ai commencé à incorporer des graphiques, des tableaux et des données structurées non seulement pour les utilisateurs, mais parce que les LLM peuvent mieux traiter les informations lorsqu'elles sont organisées visuellement. Un tableau comparatif bien structuré est mentionné plus souvent que du texte en paragraphes couvrant la même information.
Couche 5 : Tests et Suivi Continus
Contrairement au SEO traditionnel où vous attendez des mois pour les résultats, l'optimisation LLM peut être testée immédiatement. J'ai développé une routine de tests manuels de nos mots-clés cibles sur différentes plateformes d'IA chaque semaine, traçant quel contenu est mentionné et comment.
L'idée clé : cette approche en couches a amélioré à la fois le SEO traditionnel et la visibilité des LLM. Une meilleure structure de contenu a aidé Google à comprendre nos pages tout en les rendant plus utiles aux modèles d'IA.
Fondation d'abord
Le SEO traditionnel reste votre point de départ, pas quelque chose à abandonner au profit de l'optimisation par l'IA.
Pensée par morceaux
Restructurer le contenu afin que chaque section se présente comme une information précieuse et complète.
Tester le rythme
Les tests manuels hebdomadaires sur les plateformes d'IA révèlent quel contenu est réellement mentionné.
Synthèse prête
Optimiser la façon dont les LLMs combinent des informations provenant de multiple sources, pas seulement l'extraction.
Les résultats n'étaient pas immédiats, mais ils étaient mesurables. Dans les trois mois suivant la mise en œuvre de l'approche par couches :
Suivi des mentions LLM : Nous sommes passés de mentions occasionnelles à une visibilité cohérente sur ChatGPT, Claude et Perplexity pour nos mots-clés cibles. Les quelques dizaines de mentions mensuelles sont devenues plus prévisibles et ciblées.
Impact du SEO traditionnel : Fait intéressant, nos classements Google se sont également améliorés. La restructuration du contenu qui a aidé à la visibilité LLM a également amélioré les métriques d'engagement des utilisateurs et les performances de recherche.
Qualité du trafic : Les visiteurs provenant de recherches influencées par LLM ont montré des taux d'engagement plus élevés. Ils passaient plus de temps sur les pages et avaient des taux de rebond plus bas, suggérant que le contenu correspondait mieux à leur intention.
Découverte inattendue : Le contenu qui a bien performé dans les mentions LLM est souvent devenu notre meilleur contenu SEO traditionnel. Les principes qui rendent le contenu utile pour les modèles d'IA le rendent également plus précieux pour les lecteurs humains.
Mais voici le résultat le plus important : nous n'avons pas sacrifié les performances SEO traditionnelles pour l'optimisation AI. L'approche par couches a amélioré les deux simultanément, prouvant que GEO et SEO ne sont pas des stratégies concurrentes - elles sont complémentaires.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Grâce à cette expérience, j'ai appris que l'optimisation des mentions LLM n'est pas une question de manipulation des systèmes d'IA - il s'agit de créer un contenu réellement utile qui sert à la fois les humains et les machines.
Leçons clés qui ont changé mon approche :
La Fondation d'abord : Le SEO traditionnel n'est pas mort. C'est la base sur laquelle tout le reste est construit.
Pensée par morceaux : Le contenu doit fonctionner comme des éléments individuels, pas seulement comme des articles complets.
Synthèse plutôt qu'Extraction : Optimisez pour la façon dont l'IA combine les informations, pas seulement pour la façon dont elle les trouve.
Tester tôt, Tester souvent : Les tests manuels révèlent plus que des cadres théoriques.
La qualité s'accumule : De bonnes bases de contenu fonctionnent sur toutes les plateformes et systèmes.
Intégration et non Remplacement : Le GEO améliore le SEO, il ne le remplace pas.
Patience avec le rythme : Le paysage évolue rapidement, mais des principes solides restent constants.
La plus grande leçon ? Ne pas abandonner ce qui fonctionne pour des tactiques neuves et brillantes. Construisez votre stratégie GEO sur des bases solides de SEO, pas à leur place. Le paysage évolue trop vite pour miser tout sur des tactiques d'optimisation qui pourraient être obsolètes dans six mois.
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 l'optimisation des mentions de LLM :
Concentrez-vous sur la documentation des cas d'utilisation qui se suffit à elle-même
Créez des guides d'intégration avec des instructions claires étape par étape
Structurez les explications des fonctionnalités en tant que blocs autonomes
Testez la documentation de votre produit sur des plateformes d'IA chaque semaine
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique mettant en œuvre cette approche :
Optimisez les descriptions de produits pour une clarté autonome
Créez des guides d'achat qui fonctionnent comme des sections individuelles
Structurez le contenu de comparaison pour une synthèse facile par l'IA
Surveillez régulièrement les mentions de marque sur les plateformes d'IA