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Moyen terme (3-6 mois)
L'année dernière, je me suis retrouvé à fixer quelque chose qui n'avait aucun sens. Le contenu de mon client apparaissait dans des réponses générées par l'IA - ChatGPT, Claude, Perplexity - malgré le fait qu'il soit dans un créneau où l'utilisation de LLM n'est pas courante. Nous ne nous étions pas optimisés pour cela. Nous ne l'avions même pas envisagé. Pourtant, c'était là.
Cette découverte m'a plongé dans un trou de lapin qui a consumé les six mois suivants. L'IA remplacera-t-elle vraiment le classement de recherche traditionnel ? Tout le monde se pose cette question, mais la plupart y répondent par des spéculations plutôt que par de réelles expérimentations.
Voici ce que j'ai appris après avoir mis en œuvre des stratégies de SEO traditionnel et de GEO (Optimisation des Moteurs Génératifs) à travers plusieurs projets clients, y compris un site de commerce électronique qui est passé de pratiquement aucune mention d'IA à des douzaines par mois.
Vous découvrirez :
Pourquoi la plupart des gens posent la mauvaise question sur la recherche IA
La véritable relation entre le SEO traditionnel et le classement AI
Mes résultats de tests réels dans différentes industries
La stratégie d'optimisation au niveau des morceaux qui fonctionne réellement
Quand privilégier le GEO par rapport au SEO (et quand ne pas le faire)
Pensée actuelle
Ce que le monde du SEO dit sur la recherche par IA
La communauté SEO est actuellement divisée en deux camps. Le premier camp est en panique, convaincu que ChatGPT et des outils similaires vont tuer Google du jour au lendemain. Ils essaient frénétiquement d’optimiser pour l'IA tout en abandonnant les fondamentaux éprouvés du SEO.
Le deuxième camp est désinvolte, traitant la recherche par IA comme une mode passagère qui n'affectera pas le comportement de recherche « réel ». Ils continuent de s’appuyer sur les facteurs de classement traditionnels et ignorent complètement le changement.
Voici ce que recommandent généralement les deux camps :
Se concentrer sur les extraits enrichis - La théorie étant que si vous vous positionnez pour les extraits, l'IA récupérera votre contenu
Optimiser pour les requêtes basées sur des questions - Puisque l’IA excelle à répondre aux questions
Créer un contenu « convivial pour l'IA » - Quoi que cela signifie (personne ne sait vraiment)
Soit abandonner complètement le SEO, soit ignorer complètement l'IA - Pas de solution intermédiaire
Attendre et voir ce qui se passe - La stratégie classique de procrastination
Cette sagesse conventionnelle existe parce que nous sommes en terrain inconnu. Lorsque Google a été lancé, nous avions des décennies pour comprendre les facteurs de classement. Avec la recherche par IA, nous faisons des suppositions éclairées basées sur des données limitées.
Mais voici où cette approche est insuffisante : elle considère la recherche par IA et la recherche traditionnelle comme des écosystèmes complètement séparés. Mes tests ont révélé qu'ils sont plus interconnectés que quiconque ne le réalise. Les fondements qui font bien classer le contenu sur Google le rendent également digne de citation pour les systèmes d'IA.
La vraie question n'est pas « L'IA remplacera-t-elle le classement de recherche traditionnel ? » C'est « Comment ces systèmes fonctionnent-ils ensemble, et comment pouvons-nous optimiser pour les deux ? »
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Le projet qui a changé ma perspective a commencé comme une refonte SEO traditionnelle pour un client e-commerce B2C. Nous devions passer de pratiquement aucune trafic organique à quelque chose de significatif, et rapidement. Le client avait des milliers de produits mais aucune stratégie de contenu.
Lors de notre audit de contenu initial, j'ai remarqué quelque chose d'inattendu dans nos analyses de trafic. Une poignée de visites par mois provenaient de ce qui ressemblait à du trafic direct, mais avec des comportements utilisateurs inhabituels. En creusant davantage, j'ai découvert que ces visiteurs avaient en réalité trouvé le site grâce à des réponses générées par IA - malgré le fait que nous n'ayons jamais optimisé pour l'IA.
C'était mon moment "ah-ha". Même dans un créneau e-commerce traditionnel où les gens ne demandent généralement pas de recommandations de produits à ChatGPT, notre contenu était tout de même mis en avant par des systèmes d'IA. Nous obtenions des résultats GEO sans même essayer.
C'est à ce moment-là que j'ai décidé de mener une expérience parallèle. Au lieu de choisir entre SEO traditionnel et optimisation GEO, je mettrais en œuvre les deux stratégies simultanément et suivrais les résultats. Mon hypothèse : les bases d'un bon SEO renforceraient en réalité notre visibilité auprès de l'IA, sans entrer en concurrence avec elle.
Le client était parfait pour ce test - il avait de toute façon besoin d'une mise à l'échelle massive du contenu, et il était ouvert aux approches expérimentales. Nous avions plus de 3 000 produits dans 8 langues, ce qui signifiait des milliers de pages à optimiser. S'il y avait une relation entre la performance SEO et GEO, nous la verrions à grande échelle.
Mais d'abord, je devais comprendre ce que signifiait réellement "optimisation GEO". Personne n'avait de manuel pour cela.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Après des conversations avec des équipes de startups axées sur l'IA et des mois de tests, j'ai développé ce que j'appelle l'approche "fondation d'abord" pour le GEO. Au lieu de traiter l'optimisation de l'IA comme une discipline distincte, je l'ai construite sur des bases solides en SEO.
Voici le système que j'ai mis en place :
Couche 1 : Fondations SEO traditionnelles
J'ai commencé avec les bases SEO éprouvées car les systèmes d'IA ont toujours besoin de crawler et d'indexer du contenu tout comme les moteurs de recherche traditionnels. Un contenu de qualité et pertinent reste la pierre angulaire, que vous optimisiez pour Google ou ChatGPT.
Pour le client e-commerce, cela signifiait :
Recherche de mots-clés complète et cartographie de contenu
Optimisation technique SEO sur plus de 20 000 pages
Mise en œuvre de données structurées pour une meilleure compréhension du contenu
Stratégie de liens internes qui crée des relations de contenu claires
Couche 2 : Architecture de contenu au niveau des morceaux
C'est ici que le GEO diverge du SEO traditionnel. Les systèmes d'IA ne consomment pas les pages comme les moteurs de recherche - ils décomposent le contenu en passages et synthétisent des réponses à partir de plusieurs sources. J'ai restructuré notre contenu de sorte que chaque section puisse se tenir seule comme un extrait précieux.
Chaque élément de contenu suivait cette structure :
Sections autonomes - Chaque combinaison de titre et de paragraphe répondait complètement à une question spécifique
Faits dignes de citation - Informations spécifiques et vérifiables que les systèmes d'IA pourraient référencer avec confiance
Progression logique - Le contenu coulait naturellement pour les humains tout en étant modulaire pour l'extraction par l'IA
Couche 3 : Intégration de contenu multimodal
Les systèmes d'IA traitent de plus en plus non seulement du texte, mais aussi des images, des graphiques et des données structurées. J'ai intégré des éléments visuels qui amélioraient à la fois l'expérience utilisateur et fournissaient un contexte supplémentaire pour la compréhension par l'IA.
Couche 4 : Test et itération continus
J'ai suivi les mentions sur plusieurs plateformes d'IA en utilisant une combinaison de vérifications manuelles et de monitoring automatisé. Il ne s'agissait pas de manipuler le système - il s'agissait de comprendre quels formats de contenu et quels sujets s'alignaient naturellement avec la manière dont les systèmes d'IA synthétisent l'information.
L'aperçu clé : Les systèmes d'IA favorisent le contenu qui démontre déjà une expertise, une autorité et une crédibilité - les mêmes facteurs E-A-T que Google valorise. Les techniques d'optimisation qui ont fonctionné n'étaient pas révolutionnaires ; elles étaient des fondamentaux exécutés à un niveau supérieur.
Architecture de contenu
Restructuration pour les lecteurs humains et les systèmes d'IA
Approche multimodale
Intégrer des visuels et des données structurées pour une optimisation complète
Cadre de test
Suivi systématique sur plusieurs plateformes d'IA et recherches traditionnelles
Métriques de performance
Mesurer le succès à la fois dans les classements traditionnels et dans les citations d'IA
Les résultats n'étaient pas ce à quoi je m'attendais - ils étaient meilleurs. En trois mois, nous avons réalisé une augmentation de 10 fois du trafic organique grâce au SEO traditionnel tout en voyant simultanément nos mentions d'IA passer de quelques dizaines à plus de 100 citations mensuelles sur diverses plateformes.
Voici ce qui a vraiment eu un impact :
Performance SEO Traditionnelle :
Le site est passé de 300 visiteurs mensuels à plus de 5 000, avec des pages se classant sur la première page pour des centaines de mots-clés de longue traîne. L'approche basée sur les fondations a signifié que notre SEO traditionnel n'a pas souffert de l'optimisation GEO - il s'est en fait amélioré.
Croissance de la Visibilité IA :
Plus important encore, notre contenu a commencé à apparaître naturellement dans les réponses de l'IA sans que nous le demandions spécifiquement. L'architecture de niveau de segment a rendu notre contenu facile à extraire et à citer avec précision par les systèmes d'IA.
Sénergies Inattendues :
La plus grande surprise a été de voir comment l'optimisation pour l'IA a amélioré notre SEO traditionnel. Le contenu structuré pour une extraction facile par l'IA avait également de meilleures métriques d'engagement utilisateur, des taux de rebond plus bas et un temps passé sur la page plus élevé - tous des facteurs de classement que Google apprécie.
L'approche par couches a prouvé que vous n'avez pas à choisir entre optimiser pour la recherche traditionnelle et la recherche IA. Ce ne sont pas des systèmes concurrents ; ce sont des systèmes complémentaires qui récompensent des qualités de contenu similaires.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Après six mois de tests parallèles, voici les principales conclusions qui ont changé ma façon de penser à l'optimisation des recherches :
L'IA ne remplace pas les fondations du SEO, elle les amplifie - Le contenu le plus performant dans les citations d'IA se classait également bien dans la recherche traditionnelle
La pensée par segments est l'avenir - Le contenu qui fonctionne par sections performe mieux dans tous les types de recherche
La qualité prime sur le jeu d'IA - Les tentatives de "tromper" les systèmes d'IA ont échoué, tandis que le contenu véritablement utile a réussi naturellement
Une approche multi-plateforme est essentielle - Différents systèmes d'IA préfèrent différents formats de contenu, nécessitant une optimisation diversifiée
L'intention de l'utilisateur reste constante - Que quelqu'un demande à Google ou à ChatGPT, il veut des informations précises et utiles
Le SEO technique compte toujours - Les systèmes d'IA doivent accéder à votre contenu et le comprendre tout comme les crawlers traditionnels
Le calendrier est plus long que prévu - L'adoption de la recherche par IA se fait progressivement, pas du jour au lendemain
Ce que je ferais différemment : J'aurais commencé à suivre les mentions d'IA dès le premier jour au lieu de les découvrir par accident. Une première mesure aurait révélé des opportunités d'optimisation plus tôt.
Quand cette approche fonctionne le mieux : Pour les entreprises créant des volumes de contenu substantiels où vous pouvez mettre en œuvre des tests systématiques. Quand cela ne fonctionne pas : Pour des scénarios de gains rapides ou des entreprises qui ne peuvent pas s'engager dans une stratégie de contenu à long terme.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS mettant en œuvre ce manuel :
Commencez par de solides fondamentaux en SEO - ils serviront à la fois pour la recherche traditionnelle et la recherche AI
Structurer la documentation produit et le contenu d'aide en sections autonomes
Suivez les mentions sur plusieurs plateformes AI dès le début
Concentrez-vous sur du contenu éducatif qui démontre naturellement l'expertise
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les boutiques de commerce électronique mettant en œuvre ce guide :
Optimisez les descriptions de produits et les pages de catégories avec une réflexion par niveau de segment
Créer des guides d'achat qui fonctionnent comme des sections autonomes
Implémentez des données structurées complètes sur toutes les pages de produits
Construisez du contenu éducatif autour des cas d'utilisation et des comparaisons des produits