Au-delà des mots-clés : comment les référenceurs peuvent optimiser pour les requêtes de recherche IA

L’ère de la course aux mots-clés est révolue.

Votre contenu doit être sémantiquement pertinent sur un éventail de requêtes dérivées cachées. Une façon élégante de dire que vous devez couvrir un sujet si bien que, peu importe comment on pose la question, la réponse mène toujours à vous.

Les experts d’iPullRank, une agence de marketing de contenu et de référencement d’entreprise, appellent ce processus «Ingénierie de la Pertinence». C’est la pratique qui consiste à rendre votre contenu quantitativement trouvable, récupérable et utile à travers tous les systèmes de recherche et de recommandation IA.

Ça semble intense ? C’est parce que ça l’est.

C’est un mélange de mathématiques, de science et de pensée systémique. Mais nous commençons par la partie accessible à tous : l’optimisation du contenu. Ou comme ils l’appellent, l’ingénierie du contenu.

• La recherche IA s’appuie sur la pertinence sémantique à travers de multiples variations de requêtes.
• Les utilisateurs conversent avec l’IA. Leurs requêtes portent une intention plus riche et plus spécifique que les mots-clés traditionnels.
• Les systèmes d’IA utilisent des « requêtes dérivées » pour générer des requêtes synthétiques. Votre contenu doit satisfaire non seulement la requête principale, mais aussi ses dérivées et cas particuliers.
• La structure du contenu est primordiale : paragraphes courts, titres clairs et triplets sémantiques améliorent la récupérabilité.
• L’IA récompense le contenu multimodal. Enrichissez vos pages avec des visuels comme des vidéos, des graphiques et des tableaux comparatifs pour vous aligner sur la façon dont l’IA analyse et présente l’information.
• Le référencement technique est nécessaire. Autorisez les robots IA nécessaires (par exemple, GPTBot, PerplexityBot), améliorez la vitesse du site et fournissez un HTML propre et un balisage schema.
• Le schema n’est pas toujours requis, mais améliore la compréhension de l’IA lorsqu’il est associé à une clarté contextuelle et un formatage intelligent.
• L’exploration des requêtes conversationnelles commence par les utilisateurs. Analysez les journaux d’assistance, les appels commerciaux et les communautés en ligne pour identifier les formulations réelles et les modèles conversationnels.
• Utilisez Keyword.com pour surveiller les mentions de marque, la part de voix IA et les impressions sans clic.

 

La transition des mots-clés SEO vers les requêtes de recherche IA

Le référencement traditionnel nous a appris à cibler les mots-clés tels qu’ils étaient : des phrases exactes et spécifiques que les utilisateurs tapaient dans une barre de recherche. Mais avec la recherche IA, cette entrée statique évolue vers quelque chose de plus dynamique : les requêtes.

Maintenant les utilisateurs ne cherchent plus, ils conversent.

Au lieu de taper « outils SEO », ils posent des questions comme « Quel est le meilleur outil SEO pour suivre les classements locaux avec un budget de 200 $ ? » ou « Devrais-je utiliser Keyword.com ou BrightLocal si je lance une agence ? »

C’est une véritable requête. Plus de contexte, plus d’intention, plus de façons d’obtenir une mauvaise réponse si votre contenu n’est pas bien ajusté.

La différence ? Les requêtes sont nuancées, plus humaines. Et les modèles d’IA ? Ils sont entraînés à prédire ce qui constitue la réponse la plus utile, pas simplement à faire correspondre une phrase (nous y reviendrons plus tard).

Voici une analyse de leurs différences :

Optimisation par mots-clés	Optimisation basée sur les requêtes
Focus sur les mots-clés et les phrases spécifiques.	Focus sur les sujets larges et les modèles de langage naturel.
Intention utilisateur statique.	Intention dynamique et multicouche derrière chaque requête.
Optimisé pour les SERP.	Optimisé pour les réponses générées par l’IA, les mentions de marque et les citations.
Gagner en se classant dans les SERP.	Gagner en étant référencé, cité ou résumé par les algorithmes d’IA.
Accent sur le volume et la concurrence.	Accent sur le contexte, la couverture et la récupérabilité.

Pourquoi le changement vers la recherche IA est-il important ?

Parce qu’il y a maintenant suffisamment de signaux (à la fois subtils et évidents) montrant que la recherche IA est l’avenir.

De la sortie de ChatGPT fin 2022 qui a déclenché une vague d’autres chatbots LLM à la sortie des Aperçus IA de Google (anciennement SGE) en 2024, et leur annonce du Mode IA Google
lors du Google I/O 2025, « Google se prépare à remplacer la page de résultats de recherche traditionnelle par une expérience conversationnelle, personnalisée et alimentée par l’IA », déclare Gianluca Fiorelli, Consultant SEO International, dans son article pour iloveSEO.

Bien qu’en évolution, les systèmes alimentés par l’IA et les LLM façonnent déjà la recherche des utilisateurs, les décisions d’achat et changent la façon dont les utilisateurs abordent les tâches professionnelles. Si vous voulez rester et demeurer pertinent dans cette ère de recherche IA, pensez au-delà des mots-clés et optimisez votre contenu pour la clarté sémantique et les insights réels.

Comment y parvenir ? Plongeons dans les tactiques qui fonctionnent actuellement.

Comment s’assurer que votre contenu soit sélectionné par les requêtes de recherche IA

1. Construire une Architecture de Contenu Sémantique

L’IA générative ne lit ni ne comprend le contenu comme nous. Elle prédit des réponses qu’elle « pense » être correctes, basées sur des modèles, des relations et des informations factuelles qui ne sont pas nécessairement liées à un contenu spécifique.

Elles s’appuient sur :

• Les grands ensembles de données sur lesquels le modèle d’IA a été entraîné. Il apprend les modèles et la structure inhérents à cet ensemble de données pour générer de nouvelles informations.
  Selon OpenAI, (et en paraphrasant) : « Les grands ensembles de données permettent aux modèles d’apprendre des modèles divers et de générer des résultats plus réalistes et variés. »

Ainsi, lorsqu’on lui donne une requête nécessitant des informations de ces données d’entraînement, le système prédit les réponses possibles basées sur ce qui est statistiquement le plus susceptible d’être une réponse appropriée.

En d’autres termes, il aborde la génération de réponses en considérant les probabilités sous différents angles. C’est pourquoi il peut sembler intelligent, tout en étant intrinsèquement peu fiable, ses réponses sont probabilistes.

• Génération augmentée par la récupération (RAG). Ce système récupère des informations complémentaires en temps réel à partir de contenu long-tail pertinent trouvé en profondeur dans votre site.

En essence, l’architecture du site et du contenu n’est pas seulement utile pour le classement, elle est essentielle pour être trouvé et cité dans les réponses générées par l’IA.

Ce qui soulève la question : comment structurer votre contenu précis pour que les LLM puissent y accéder et l’utiliser dans le RAG et les données d’entraînement ?

Créer du contenu sémantiquement pertinent

Cela signifie écrire d’une manière qui exprime clairement non seulement votre sujet principal, mais aussi toutes les idées, concepts et contextes connexes.

Une approche de haut niveau consisterait à s’assurer qu’il y a, d’abord, une structure lisible et logique pour le contenu de surface. Cela inclut l’optimisation pour tous les aspects du référencement sur page et de l’UX, ce qui permet aux utilisateurs et aux moteurs de recherche IA de trouver et comprendre facilement le contenu :

Titres hiérarchiques clairs : structurez votre contenu avec des balises H1, H2, H3 et H4, si nécessaire. Votre H1 doit être le sujet principal, et H2 – H4 doivent segmenter davantage ce sujet en morceaux lisibles qui facilitent la lecture ou la compréhension pour les lecteurs.

Sections sémantiques, paragraphes concis et réponses directes : découpez votre contenu en unités sémantiques. Cela facilite la récupération des passages les plus pertinents de votre contenu par les algorithmes d’IA.

Cela va également pari passu avec la segmentation de votre contenu en sous-thèmes clairement définis. Chaque segment doit avoir des paragraphes courts et précis abordant les informations les plus importantes d’emblée ; une idée ou un concept à la fois. Et chaque paragraphe doit avoir des phrases claires, spécifiques et convaincantes ; idéalement deux à trois par paragraphe.

Dans une recherche de Go Fish Digital, ils ont réécrit un paragraphe d’un article classé #2 sur Google pour avoir :

• Une structure plus courte.
• Des phrases plus claires.
• Les mêmes faits.

La version optimisée a été intégrée dans les réponses des Aperçus IA de Google, « car elle s’aligne sur la façon dont les modèles de langage identifient les réponses à haute confiance : information dense, structurée simplement et facile à citer », déclare Dan Hickley, co-fondateur.

Essentiellement, un contenu clair améliore la lisibilité et rivalise au niveau des passages avec les fragments de contenu fragmentés qui
se retrouvent dans les Aperçus IA, le Mode IA et les LLM comme Perplexity.

Puces et listes numérotées : comme les titres, les puces et les listes aident les utilisateurs à scanner et digérer facilement le contenu. Cela permet également aux modèles d’IA de résumer facilement les points clés mis en évidence dans le contenu.

Modèles de relation clairs : lors de la rédaction de contenu long qui mélange plusieurs idées, structurez vos phrases pour montrer comment elles sont liées.

Au lieu d’un langage vague ou complexe, utilisez des déclarations claires « Qui-Fait-Quoi » pour montrer ce qui se passe, qui est impliqué et les résultats (potentiels). En termes techniques, cela s’appelle un triplet sémantique : sujet → verbe → objet.

Par exemple, ne dites pas : « il y a des avantages associés à la mise en œuvre de ces stratégies d’optimisation. »

Dites : « lorsque les agences optimisent le contenu de leurs clients pour la recherche IA, elles constatent 40 % de mentions de marque en plus et peuvent facturer des tarifs premium pour leur expertise. »

Cela augmente la clarté sémantique, ce qui aide les modèles de recherche IA à récupérer et citer votre contenu plus précisément.

Construire des clusters thématiques et des liens internes robustes

Une fois que vous avez abordé l’optimisation du contenu pour l’IA au niveau superficiel, approfondissez. C’est là qu’intervient le regroupement de votre contenu autour de sujets liés à votre thème principal.

Relier logiquement les pages connexes avec des textes d’ancrage descriptifs construit une carte sémantique pour votre site web. Ensuite, publier du contenu qui approfondit différentes facettes, mais liées, d’un sujet central, vous permet de construire une autorité thématique et de signaler aux utilisateurs et aux algorithmes d’IA que vous maîtrisez votre sujet.

La création de contenu plus approfondi vous permet également d’aborder divers points critiques du parcours client, que les modèles de recherche IA récupèrent en réponse à la requête personnalisée d’un utilisateur.

Réussir cet aspect de ‘personnalisation’ est crucial pour la découverte par l’IA et les LLM car ces modèles sont susceptibles de tirer des sources externes de contenu original, pertinent et étroitement lié à un sujet.

Le commentaire d’Austin Mitchell sur un post LinkedIn l’exprime parfaitement :

«L’hyper-personnalisation répond à un besoin de connaissance approfondie du client, de segmentation et de contenu qui couvre l’ensemble du parcours client. J’imagine qu’un site web détaillant le processus étape par étape pour réaliser quelque chose de grand et compliqué dans un environnement très particulier (comme, disons, l’implémentation SIEM pour une startup de santé de l’UE migrant depuis une solution open-source) finira par très bien s’en sortir. Plus c’est profond et situationnel, mieux c’est.»

2. Adopter le Contenu Multimodal

Le contenu se présente sous différents formats. Et inclure un mélange de ces formats sur votre article de blog ou page web crée une expérience utilisateur plus riche, parfois interactive.

Sans compter que les moteurs de recherche traditionnels comme Google et Bing ont longtemps présenté un mélange d’images, de vidéos et de textes dans leurs résultats de recherche, avant l’ère de l’IA. Il est logique que les technologies de recherche en évolution comme les LLM et le mode IA de Google soutiennent cette diversité de contenu pour satisfaire différentes intentions.

En essence, pour que votre contenu soit repris par les algorithmes de recherche IA, comment vous présentez l’information compte autant que ce que vous dites.

À quoi ressemble le contenu multimodal ?

• Des vidéos expliquant votre produit ou montrant votre outil en action.
• Des graphiques et des diagrammes qui visualisent les concepts clés.
• Des listes de contrôle et des tableaux comparatifs pour décomposer les informations complexes.
• Des tweets intégrés, des clips audio ou des diapositives.

Par exemple, vous pouvez créer une page de tutoriel produit avec une courte vidéo explicative, une liste à puces des avantages et un tableau comparatif montrant comment votre outil se compare aux concurrents.

Un excellent exemple de ceci en action est notre page produit de Visibilité de Recherche IA. Elle superpose une vidéo explicative, des graphiques visuels interactifs et des captures d’écran d’interface utilisateur annotées pour présenter les fonctionnalités de Keyword.com dans différents formats d’apprentissage.

Un autre excellent exemple de contenu multimodal est celui de Superside.

Il utilise un mélange bien organisé de vidéos explicatives, de modèles graphiques, de visuels de marque et de clips de podcast pour délivrer des insights multicouches. C’est le type de contenu que les systèmes d’IA adorent référencer !

Conseil rapide : utilisez le balisage schema (VideoObject, ImageObject, HowTo) et du texte alternatif descriptif pour que les robots d’IA puissent « comprendre » ce que vos visuels transmettent et ne pas les ignorer.

3. Satisfaire et Mapper le Contenu aux Intentions Contextuelles Nuancées

« La recherche de mots-clés n’est absolument pas équivalente à la recherche de requêtes, car les catégories d’intention avec lesquelles nous travaillions sont dépassées », déclare Josh Blyskal, Responsable de la Stratégie et de la Recherche AEO chez Profound.

Il a partagé des insights de sa recherche—37,5 % des requêtes sur ChatGPT ont une nouvelle intention : une intention générative.

Par exemple, ‘écrire un email de démission’, ‘créer une présentation SEO de 3 diapositives’. « Les utilisateurs arrivent en s’attendant à ce que le moteur de réponse crée l’actif, la copie, le code, l’image, le plan, le plan détaillé, peu importe ce que c’est. »

Cela signifie que pour la recherche IA, il existe des intentions multicouches au-delà des
intentions SEO traditionnelles (navigationnelle, transactionnelle, commerciale, informationnelle) que vous connaissez.

Celles-ci n’invalident pas les ‘anciennes’ intentions. Cependant, pour être compétitif, vous devez aller au-delà de l’intention de base des mots-clés pour comprendre les objectifs nuancés et sous-jacents des requêtes d’un utilisateur.

La meilleure façon de faire cela est d’optimiser votre contenu à travers une gamme cachée de requêtes dérivées et de contextes utilisateur. Ensuite, créez du contenu approfondi qui correspond à ces intentions plus larges mais liées.

Qu’est-ce qu’une requête dérivée ?

« Une requête dérivée est une technique utilisée par les systèmes d’IA, où une requête utilisateur initiale est étendue en une série de requêtes supplémentaires et connexes, appelées requêtes synthétiques », explique Mike King, Fondateur et PDG d’iPullRank, dans un webinaire récent.

« Au lieu de regarder simplement le mot-clé principal, les systèmes d’IA effectuent plusieurs recherches en arrière-plan en utilisant ces requêtes synthétiques pour rassembler un éventail plus large de passages et de documents pertinents. »

Voici une visualisation de son fonctionnement :

En termes simples, les moteurs de recherche basés sur des LLM recherchent plus que des mots-clés à correspondance exacte dans le contenu. Ils tiennent compte des contextes primaires et implicites, ainsi que de la personnalisation de l’utilisateur.

Par conséquent, en plus d’être bien classé pour un mot-clé spécifique, vous devez également être bien classé pour les requêtes de déploiement que les algorithmes d’IA utilisent, afin d’être découvert sur les plateformes d’IA.

Vous pouvez utiliser un simulateur de déploiement de requêtes comme Qforia pour découvrir des requêtes synthétiques pour Google AI Overviews et Google AI Mode, et cet extracteur de requêtes de recherche pour ChatGPT.

Mais voici une astuce simple à faire soi-même :

1. Visitez Gemini ou Perplexity.
2. Saisissez votre requête. Par exemple, « comment démarrer une agence de référencement local ? »
3. Cliquez sur « Steps » (si vous êtes sur Perplexity) ou « Show thinking » (sur Gemini).
4. Vous obtiendrez une liste de requêtes ou de mots-clés de longue traîne, ainsi que les sources que le LLM a utilisées pour sa recherche.

Maintenant que vous avez une liste de requêtes, créez du contenu autour de celles-ci. Cependant, ne les traitez pas comme des mots-clés ordinaires (c’est-à-dire une entrée à correspondance exacte). Au lieu de cela, intégrez-les naturellement dans votre contenu, comme si vous anticipiez ce qu’un utilisateur curieux pourrait demander ensuite.

Cartographie du contenu

Pour la requête de base, « Comment démarrer une agence de référencement local ? » Votre déploiement peut inclure :

• « Comment choisir un créneau ? »
• « Combien dois-je facturer aux clients ? »
• « De quels outils ai-je besoin ? »
• « Quel est le meilleur modèle de tarification pour les nouvelles agences ? »
• « Comment puis-je décrocher mes premiers clients ? »
• « Quelles exigences légales dois-je prendre en compte ? »

Les LLM essaient de cartographier l’ensemble de ce spectre, votre contenu devrait donc en faire autant.

Voici comment faire fonctionner cela à grande échelle :

• Structurez votre contenu autour de sous-thèmes conversationnels. Ils n’ont pas besoin d’être des expressions à correspondance exacte. Juste des en-têtes clairs et pertinents qui correspondent à ce que les utilisateurs (et les LLM) sont susceptibles de demander. Les plateformes de recherche d’IA récompensent le contenu qui se lit comme un échange, chaque paragraphe répondant à une question centrale et préparant naturellement la suivante.
• Incluez une section FAQ si nécessaire, mais seulement si les questions semblent naturelles et perspicaces.
• Parlez au contexte, pas seulement au mot-clé. Une section qui décompose les modèles d’agence, par exemple, devient plus précieuse si vous abordez également les avantages/inconvénients, les cas d’utilisation et les facteurs de décision.

Avec cette approche, les LLM sont plus susceptibles de citer votre contenu comme source, car il « comprend » l’ensemble du spectre de la requête, y compris ses couches, ses suivis et ses cas limites.

4. Corrigez votre référencement technique

Bien que nous ayons couvert beaucoup de choses, la découvrabilité initiale par les systèmes de recherche d’IA et de LLM est toujours une première étape cruciale vers l’optimisation de la recherche d’IA. Vous devez bien maîtriser les bases du référencement technique, afin que l’IA puisse accéder à l’essentiel : votre contenu.

Voici quelques actions concrètes à entreprendre :

Assurez-vous que l’IA peut explorer et « indexer » votre site

Si vous bloquez les robots d’IA comme GPTBot, PerplexityBot ou ClaudeBot dans votre fichier robots.txt, votre contenu ne sera pas vu. Cela signifie qu’ils ne peuvent pas le citer, le résumer ou l’inclure dans les réponses.

Commencez par vérifier quels robots sont autorisés à accéder à vos pages et mettez sur liste blanche ceux qui sont réputés. Voici une liste de robots d’IA que vous pouvez autoriser (ou interdire) selon tiptop, une agence de référencement et de marketing.

Cela dit, Gemini et AppleBot mis à part, de nombreux robots d’exploration d’IA majeurs ne peuvent pas rendre JavaScript, pour l’instant. Pour apparaître dans les systèmes de recherche d’IA ou de LLM, votre JavaScript doit apparaître en texte brut (source HTML) de la page. Un outil comme Prerender.io peut vous aider à générer une version indexée de votre page afin que les robots d’IA puissent voir, explorer et comprendre les informations.

Améliorez la vitesse du site et les signaux Web essentiels

La vitesse de la page et les signaux Web essentiels sont les mesures de l’expérience utilisateur de Google, mais ils influencent également la visibilité d’un site sur les systèmes de recherche basés sur l’IA et les LLM.

L’IA utilise le temps de chargement comme signal de qualité. Ainsi, elle donne la priorité aux sites rapides par rapport aux sites lents, car elle suppose qu’un contenu plus rapide offrira une meilleure expérience utilisateur. De plus, les robots d’exploration d’IA ont des budgets de temps, ils abandonneront donc les pages qui se chargent lentement.

Pour éviter cela, vous devriez :

• Charger paresseusement le contenu en dessous de la ligne de flottaison.
• Compresser les images (généralement au format WebP ou AVIF)
• Utiliser la mise en cache du navigateur et les CDN pour accélérer le chargement.
• Suivre vos signaux Web essentiels avec PageSpeed Insights et la Search Console.

Adoptez une approche axée sur le mobile

Si votre site n’est pas entièrement adaptatif, l’IA peut l’ignorer, d’autant plus que la compatibilité mobile est intégrée à son processus d’évaluation. Assurez-vous que le contenu est homogène sur tous les appareils.

Fournissez un code HTML propre et des balises sémantiques

Utilisez correctement les balises, les en-têtes, le texte alternatif et les descriptions de liens. L’IA ne peut pas interpréter un mur de code non structuré. Mais elle le peut lorsqu’il est bien organisé et balisé.

Déployez des données structurées (schema.org)

Les données structurées, grâce au balisage de schéma, créent des extraits enrichis qui génèrent des clics et aident les systèmes d’IA à comprendre votre contenu.

Traditionnellement, les moteurs de recherche s’appuient sur ces données structurées pour catégoriser et classer le contenu. Cependant, elles fournissent des instructions explicites sur le sujet de votre page, ce qui facilite l’analyse par les systèmes d’IA et la citation potentielle de votre contenu dans les réponses.

Mais notez : Le schéma n’est pas toujours nécessaire dans les résultats de l’IA générative.

Une étude de Molly Katz sur 100 sites Web de soins de santé a montré que les sites avec un schéma apparaissaient dans les aperçus de l’IA seulement légèrement plus souvent que les sites sans schéma (18,1 % contre 16,2 %).

Cela dit, le schéma améliore toujours la découvrabilité et l’interprétabilité, surtout lorsqu’il est associé à un formatage solide et à une clarté contextuelle.

Pour les meilleures pratiques en matière de référencement et de LLM, utilisez JSON-LD pour implémenter le schéma. Il intègre des données structurées directement dans votre code HTML sans encombrer votre contenu visible.

Les types de schémas essentiels comprennent :

• Article (pour le contenu éditorial).
• FAQPage (pour les sections de questions-réponses).
• VideoObject | ImageObject (pour le contenu vidéo et image).
• HowTo (pour les guides étape par étape).
• Product (pour le commerce électronique).

Ceux-ci donnent aux robots d’IA une feuille de route claire de ce qui se trouve à l’intérieur de votre contenu, augmentant ainsi vos chances d’être cité dans les réponses de l’IA.

5. Analysez et adaptez-vous aux modèles d’invites

Le contenu le plus efficace est bien écrit et façonné autour de la façon dont les gens pensent et posent des questions. Cela commence par la compréhension des modèles d’invites réels. Cependant, vous devez comprendre l’ensemble du parcours client, car chaque étape génère différents types de questions qui se traduisent en invites d’optimisation de l’IA précieuses.

Considérez cela comme de l’ingénierie d’invites amateur pour les marques.

Tout d’abord, explorez vos journaux d’assistance (ou ceux de votre client), les transcriptions de chat, les discussions de forums de l’industrie sur Reddit, Slack et Quora, ou les appels de vente. C’est ce qu’on appelle « l’exploration conversationnelle », où vous identifiez les questions récurrentes que les gens posent naturellement, et pas seulement les mots-clés thématiques.

Observez comment ces clients formulent leurs problèmes, quelles contraintes ou exigences ils mentionnent et la quantité de détails qu’ils fournissent. Ce sont vos meilleurs indicateurs pour les invites d’utilisateurs réels.

Ensuite, insérez-les dans des outils d’IA comme Gemini ou Perplexity (en suivant les étapes que nous avons abordées ci-dessus sur le déploiement des requêtes et la cartographie de l’intention) pour voir comment les LLM les développent et les interprètent. Quelles sources citent-ils ? Comment structurent-ils les réponses ?

Vous commencerez à repérer des tendances : certains phrasés, formats ou changements d’angle inattendus.

Une fois que vous avez recueilli cinq à dix invites conversationnelles courantes pour votre public, intégrez-les à votre stratégie de contenu. Utilisez-les comme titres de section, FAQ, exemples ou analogies, surtout si l’invite implique un type de ton « montrez-moi comment » ou « expliquez-moi cela comme si j’avais 5 ans ».

Visez à rendre à la fois la structure et le ton conversationnels.

6. Itérez et affinez en fonction des résultats

Une fois votre contenu en ligne, testez, observez, modifiez, répétez.

Commencez par exécuter manuellement des invites via votre choix préféré de LLM.

Votre contenu est-il cité ou résumé ? Si ce n’est pas le cas, changez quelque chose. Essayez différents titres, retravaillez les introductions ou resserrez le schéma.

Vous pouvez également effectuer des tests A/B sur des éléments adaptés aux invites, comme l’ajout d’un bloc FAQ, la mise à jour des métadonnées ou l’ajustement de la structure des passages. Ensuite, réexécutez l’invite et surveillez les changements dans la sortie de l’IA.

Si vous avez la chance d’obtenir des commentaires des utilisateurs (via des chatbots, des extraits de recherche ou des analyses), utilisez-les. Plus vous affinez, mieux le système d’IA reconnaîtra et fera apparaître votre contenu.

Mesurer le succès de la visibilité dans la recherche d’IA

Après avoir fait ce qui est nécessaire pour gagner en visibilité sur l’IA et les LLM de Google, comment savez-vous que cela fonctionne ? Nous avons couvert les différentes
mesures qui comptent lors du suivi de la visibilité de l’IA dans un autre article.

Mais voici quelques indicateurs de succès lors de l’optimisation du contenu pour la recherche d’IA :

Mentions de la marque dans les réponses générées par l’IA

Faites attention à quand et à quelle fréquence votre marque ou votre contenu est cité directement dans les réponses de l’IA.

Le suivi des aperçus et de la visibilité de l’IA de Keyword.com vous permet de
surveiller les mentions de la marque et la visibilité sur les principales plateformes d’IA comme ChatGPT, les aperçus de l’IA de Google, Perplexity et Claude.

Il vous permet également de voir quelles requêtes déclenchent ces mentions, quelles pages ont été présentées dans les réponses des LLM et les réponses spécifiques qui ont été extraites du contenu. Ces informations vous aident à ajuster votre campagne et à améliorer vos chances de visibilité de l’IA sur les plateformes.

Regardez cette courte vidéo explicative sur la façon de surveiller la visibilité de votre marque avec Keyword.com.

Votre marque est-elle dans ChatGPT, Perplexity et Google AI ? Cet outil de suivi de la visibilité de l’IA vous le montrera !

Part de voix de l’IA

Cette mesure vous indique la fréquence à laquelle votre contenu ou votre marque apparaît dans les réponses génératives de l’IA pour un sujet donné, par rapport à vos concurrents. Plus votre part est élevée, plus vous détenez d’autorité thématique dans cet espace, en particulier dans les variations de requêtes. Par conséquent, cela conduit à plus de trafic, à des prospects de meilleure qualité et à plus de ventes.

Visibilité sans clic

Les rapports de Similarweb indiquent que les pages avec des aperçus de l’IA ont maintenant des taux de zéro clic de 80 %, contre 60 % sans réponses générées par l’IA.

Cela signifie que même si les utilisateurs ne cliquent pas, être cité dans les aperçus de l’IA, résumé dans les LLM ou apparaître dans les extraits en vedette, compte comme une victoire. Cela peut toujours aider à renforcer la notoriété de la marque, à signaler l’EEAT et à conserver la part d’esprit pour les engagements futurs.

Trafic référé par l’IA

Commencez à segmenter et à surveiller le trafic provenant des fonctionnalités de l’IA (via des UTM ou un suivi d’événements personnalisé). Bien qu’il soit encore tôt pour une attribution précise, cela vous aide à comprendre quel contenu suscite l’intérêt après l’exposition à l’IA.

Suivi des invites de recherche d’IA avec keyword.com

La visibilité dans la recherche d’IA peut ne pas toujours vous apporter du trafic au sens conventionnel du terme, mais elle peut conduire à l’influence, à la confiance et, éventuellement, aux conversions.

Pour suivre les performances de votre contenu dans la recherche d’IA, utilisez Keyword.com. Notre outil de surveillance de la marque par l’IA montre quand et où votre marque apparaît dans les aperçus de l’IA de Google, ChatGPT, Perplexity et plus encore, afin que vous puissiez redoubler d’efforts sur ce qui fonctionne et vous ajuster là où vous êtes laissé de côté.

Commencez à mesurer ce qui compte et où cela compte. Inscrivez-vous pour un essai gratuit de 14 jours sur Keyword.com pour commencer.