Un guide du suivi des LLM et de la visibilité de la recherche IA pour les agences de référencement

« Nos clients nous trouvent davantage sur les LLM et les moteurs de recherche IA. Comment pouvons-nous développer cela ? »

En tant qu’agence de référencement, vous avez probablement entendu cette question de vos clients ces derniers temps.

C’est une question légitime, et il est difficile d’y répondre avec les manuels de référencement traditionnels. La recherche IA change la façon dont les gens découvrent l’information. Il n’y a pas de position fixe pour laquelle se classer, pas de chemin d’attribution clair, et souvent pas de lien vers votre site. Mais cela ne signifie pas que c’est une boîte noire.

Ce guide vous présentera les indicateurs clés qui comptent pour la visibilité de l’IA et des LLM, comment suivre la visibilité de vos clients dans les résultats LLM à l’aide d’outils de surveillance de marque IA comme Keyword.com, et ce que vous pouvez réellement faire pour améliorer la découvrabilité de la marque dans les moteurs de recherche IA.

Qu’est-ce que la recherche IA et la visibilité LLM ?

La recherche IA fait référence à l’utilisation de grands modèles linguistiques (LLM) comme ChatGPT, Gemini et Claude pour fournir des réponses et des recommandations au lieu d’une liste de liens bleus. Ces modèles génèrent des réponses basées sur un mélange de contenu Web, de graphes de connaissances et de données de formation propriétaires.

La visibilité LLM est la capacité de votre marque à apparaître dans ces réponses.

Contrairement au référencement traditionnel, où vous optimisez pour un mot-clé et visez une position SERP spécifique, la visibilité LLM consiste à être référencé, cité ou recommandé dans les réponses générées par l’IA. Cela pourrait signifier :

• Être mentionné dans une réponse ChatGPT
• Figurer dans une liste de sources sur Perplexity
• Être lié dans les aperçus IA sur Google

 

C’est une nouvelle couche de découverte organique, qui ne remplace pas la recherche traditionnelle, mais qui remodèle définitivement la façon dont les utilisateurs trouvent et font confiance à l’information.

Quelle est la différence entre la surveillance des performances SEO et le suivi LLM ?

La différence entre la surveillance des performances SEO et le suivi LLM est ce que vous mesurez et où.

La surveillance des performances SEO suit le classement de votre site Web dans les moteurs de recherche traditionnels. Elle se concentre sur les positions des mots-clés, le trafic, les impressions et les clics liés à des pages spécifiques.

Le suivi LLM mesure la façon dont votre marque apparaît dans les réponses générées par l’IA, et non les classements. Il vous indique si des outils comme ChatGPT ou Perplexity mentionnent votre marque, citent votre contenu ou recommandent vos produits lorsque les utilisateurs posent des questions.

Avec les classements de recherche IA :

• Les mentions peuvent remplacer les liens
• Les résultats sont personnalisés et varient selon l’utilisateur
• Le contexte compte plus que la position des mots-clés

 

Ainsi, au lieu de suivre les classements, vous surveillez la fréquence à laquelle la marque de votre client apparaît dans les réponses de l’IA, si elle est citée et comment elle est encadrée sur ces nouvelles plateformes.

Voici un bref aperçu de la façon dont le suivi SEO traditionnel se compare au suivi de la visibilité LLM :

Aspect	Suivi traditionnel (SEO)	Suivi LLM (outils d’IA)
Objectif principal	Classement + taux de clics	Visibilité + mentions de la marque
But	Suivre la position de la page dans les SERP et estimer le trafic	Surveiller la présence de la marque dans les réponses générées par l’IA
Action de l’utilisateur	Clics basés sur le classement	Citations sans clics garantis
Personnalisation	Principalement uniforme pour tous les utilisateurs	Hautement personnalisé et varie selon la requête/l’utilisateur
Critères de visibilité	Correspondance des mots-clés et autorité de la page	Clarté sémantique et association thématique
Ce que vous suivez	Position SERP, CTR, trafic organique, conversion	Fréquence des mentions, citation, exactitude, sentiment, trafic, conversion

Mais voici le pont : les LLM s’appuient toujours fortement sur un contenu faisant autorité et bien classé pour générer leurs réponses. Ainsi, bien réussir dans la recherche traditionnelle améliore vos chances d’être mis en évidence dans les résultats de l’IA.

Essentiellement, plutôt que de traiter le référencement et la visibilité LLM comme des objectifs distincts, considérez-les comme se renforçant mutuellement. Un référencement fort donne à votre contenu une meilleure chance d’être référencé par l’IA, et lorsqu’il l’est, cette mention peut renforcer l’autorité de la marque et générer un impact indirect.

Quels sont les indicateurs clés pour surveiller les performances de la recherche IA ?

Étant donné que les résultats générés par l’IA ne reposent pas sur des listes classées ou des clics de la même manière que les résultats de recherche traditionnels, vous devrez surveiller les indicateurs de performance spécifiques à l’IA pour avoir une image réelle de votre visibilité dans les résultats LLM.

Voici un bref aperçu des indicateurs à suivre

1. Mentions de la marque et citations dans les résultats de l’IA

L’une des choses les plus importantes à surveiller est la fréquence à laquelle la marque de votre client apparaît dans les résultats de recherche générés par l’IA.

Les mentions indiquent que la marque de votre client est considérée comme pertinente pour un sujet, même s’il n’y a pas de lien direct. Considérez cela comme l’équivalent LLM des impressions ou de la
part de voix
. Cela vous indique la visibilité de la marque de votre client dans les conversations alimentées par l’IA.

Les citations, en revanche, sont des références directes ou des liens vers votre site Web. Ce sont la version de l’ère de l’IA des liens retour, signalant l’autorité et la crédibilité de la source.

Vous voulez suivre les deux sur différents LLM comme ChatGPT, Perplexity, l’aperçu IA de Google et autres. Mais voici le défi : vous ne pouvez pas exactement prédire comment les utilisateurs formulent leurs requêtes dans ces outils. C’est là que la
recherche de mots-clés
traditionnelle joue toujours un rôle. Utilisez-la pour découvrir les mots-clés et les variations pertinents, puis exécutez ces requêtes via les LLM pour voir si la marque de votre client apparaît.

À partir de là, vous pouvez comparer la présence de la marque de votre client à celle de ses concurrents pour évaluer vos performances dans la recherche IA.

2. Trafic de référence provenant de la recherche IA et des LLM

Le suivi du trafic provenant des LLM vous aide à comprendre si les citations dans les réponses générées par l’IA génèrent des visites d’utilisateurs.

Bien que le trafic provenant des aperçus IA de Google se fonde souvent dans le trafic de recherche standard et soit difficile à isoler, vous pouvez mesurer le trafic provenant d’outils alimentés par LLM comme Perplexity et même ChatGPT, car ils transmettent souvent des URL de référence identifiables lorsque les utilisateurs cliquent sur votre site.

Certains experts en référencement soutiennent que ce trafic est négligeable, mais les
expériences d’Ahrefs suggèrent
le contraire. Leurs tests ont révélé que de nombreux LLM suppriment les données de référence, ce qui signifie que le volume réel de trafic généré par l’IA pourrait être sous-déclaré.

Pour commencer à suivre le trafic LLM dans Google Analytics 4 (GA4), Dan Taylor suggère cette méthode dans
son article
pour Search Engine Land :

1. Ouvrez GA4 → Accédez à la section Explorer.
2. Démarrez un nouveau rapport → Choisissez « Vide » pour créer à partir de zéro.
3. Définissez les dimensions → Ajoutez la source/le support de la session.
4. Ajoutez des indicateurs → Incluez les vues, les sessions engagées et les événements clés pour voir le comportement de l’utilisateur.
5. Créez un segment :
   1. Ajoutez un nouveau segment de session.
   2. Nommez-le quelque chose comme « Trafic LLM ».
   3. Utilisez un filtre regex comme celui-ci pour correspondre aux outils LLM connus :

​

6. Appliquez le segment à votre rapport.
7. Passez à un graphique linéaire pour visualiser les tendances du trafic au fil du temps (facultatif).

 

Cela vous donne une vue de base de la quantité de trafic que le site Web de votre client reçoit des outils d’IA et de la façon dont ces utilisateurs interagissent avec votre contenu.

Au-delà des chiffres, portez une attention particulière à la source de ce trafic. Savoir quels outils génèrent le plus de visites peut vous aider à prioriser vos efforts d’optimisation LLM.

3. Conversions provenant des LLM

Vous n’obtenez peut-être pas encore un flot de clients des LLM. Mais il vaut toujours la peine de suivre les prospects qui arrivent et de voir comment ce nombre augmente au fil du temps.

C’est étonnamment facile à faire. Ajoutez simplement « Outil d’IA (p. ex., ChatGPT, Perplexity) » comme option à votre formulaire « Comment avez-vous entendu parler de nous ? ». Cela ne coûte rien et vous donne une image plus claire des conversions générées par l’IA.

Vous pouvez également demander à l’équipe de soutien à la clientèle de votre client de poser la question aux nouveaux prospects ou clients de façon décontractée. Les gens sont souvent ravis de mentionner qu’ils vous ont trouvé grâce à une IA, surtout s’ils sont satisfaits de votre service.

4. Cohérence des mentions de la marque et des citations

Être mentionné par LLM est formidable, mais être mentionné de façon cohérente est encore mieux. Les LLM comme ChatGPT et Perplexity sont conçus pour faire ressortir les sources les plus pertinentes et les plus fiables. Si votre marque continue d’apparaître dans différentes requêtes, cela signale l’autorité, la fiabilité et la profondeur thématique.

Des mentions de marque cohérentes signifient :

• Vous êtes considéré comme une source incontournable, pas une référence ponctuelle
• Vous êtes plus susceptible d’apparaître à plusieurs étapes du parcours de l’acheteur (de la sensibilisation à la prise de décision)
• Vous augmentez votre part de voix dans la recherche IA, devançant vos concurrents

 

Utilisez un
outil de suivi des citations LLM comme Keyword.com
pour surveiller la fréquence à laquelle la marque de votre client apparaît pour les requêtes de recherche IA pertinentes. Par exemple, en tant qu’agence de référencement, surveillez si votre marque est constamment mentionnée dans les réponses générées par l’IA à des requêtes comme « Quelle est la meilleure agence de référencement pour le commerce électronique ? » et « Qui sont les consultants SEO les mieux cotés pour les entreprises SaaS ? »

De plus, portez une attention particulière à la fréquence à laquelle la marque de votre client est citée comme source. Les mentions et les citations à haute fréquence signalent une forte pertinence et autorité thématique.

5. Exactitude des références de l’IA

L’exactitude se résume à ces questions clés :

i. Les réponses de l’IA reflètent-elles réellement ce que fait la marque de votre client ?

ii. Les citations sont-elles à jour ?

iii. Ou le modèle extrait-il des informations obsolètes ?

Les LLM utilisent souvent des données anciennes par défaut ou devinent lorsqu’ils ne trouvent pas de détails clairs et récents. C’est pourquoi il est important de vérifier des éléments comme vos prix, vos fonctionnalités, votre emplacement et les pages référencées.

La plupart des outils d’IA vous permettent de signaler les réponses incorrectes, généralement avec un pouce vers le bas, et de demander des commentaires. Utilisez cela pour signaler l’erreur et fournir les informations correctes. Cette boucle de rétroaction aide à former le modèle pour qu’il s’améliore au fil du temps. Sachez simplement qu’il peut falloir plusieurs corrections avant de voir des résultats.

6. Ton et sentiment dans les récits de l’IA

Il ne suffit pas de savoir que votre marque est mentionnée dans les réponses de l’IA. Vous devez savoir comment elle est décrite. Une recommandation positive renforce la confiance. Une mention neutre ou négative peut l’éroder discrètement. C’est pourquoi le suivi des sentiments est important : il vous aide à détecter les désalignements entre le message de votre marque et la façon dont les LLM le présentent.

L’outil de surveillance de la visibilité de l’IA de Keyword.com comprend un outil de suivi des sentiments pour mesurer ce que l’IA pense de votre marque. De cette façon, vous pouvez vous assurer qu’elle parle de votre marque de la bonne façon.

Pour réduire le risque de désinformation ou d’« hallucinations », assurez-vous de publier un contenu clair, faisant autorité et à jour sur votre produit. Plus les LLM peuvent trouver des informations fiables, plus ils sont susceptibles de représenter la marque de votre client avec précision.

7. Pages récupérées qui sont connues des LLM

Toutes les pages du site de votre client ne sont pas connues ou « vues » par les LLM, tout comme toutes les
pages ne sont pas indexées
par les moteurs de recherche. Vous devriez savoir quelles pages les LLM reconnaissent pour vous aider à décider où investir plus de temps et peut-être
créer des liens retour
pour que plus de pages soient remarquées par les systèmes d’IA.’

Utilisez un outil comme l’outil de suivi de la visibilité de l’IA de Keyword.com pour voir quelles pages sont récupérées et citées dans les réponses de l’IA. Cela vous donne une vue claire du contenu qui est découvrable par les LLM.

À partir de là, vous pouvez :

• Identifier les pages hautement prioritaires qui ont besoin d’une meilleure visibilité
• Renforcer le contenu sous-performant avec une copie plus claire ou des données mises à jour
• Créer des liens retour vers les pages clés pour renforcer l’autorité et la probabilité de récupération
• Combler les lacunes avec du nouveau contenu que les LLM sont plus susceptibles de référencer

 

Savoir ce que les LLM peuvent « voir » vous aide à concentrer vos efforts là où ils sont le plus susceptibles de porter leurs fruits.

Comment suivre la visibilité de la recherche IA

Vous avez besoin d’un outil de surveillance LLM comme Keyword.com pour suivre la visibilité de votre marque dans la recherche IA. Une fois que vous aurez configuré notre
outil de suivi du classement IA
, vous serez en mesure de surveiller les citations, de suivre les sentiments, de voir les URL exactes présentées dans les résultats LLM et d’obtenir une vue à 360 degrés de votre marque dans les plateformes d’IA comme
ChatGPT
,
Perplexity AI
et
Google AI Overviews
.

Voici comment procéder :

Étape 1 : Ajoutez votre site Web

Inscrivez-vous à l’
outil de suivi de la visibilité de l’IA
.

Étape 2 : entrez les termes que vous voulez suivre

Dans Keyword.com, accédez à l’onglet « Termes de recherche » et ajoutez les requêtes de recherche IA que vous voulez suivre. Choisissez ensuite les moteurs d’IA que vous voulez surveiller : ChatGPT, Perplexity Sonar, Gemini et autres.

Vous pouvez également organiser ces invites sous des groupes de sujets pour une meilleure création de rapports. Si vous n’êtes pas sûr des termes avec lesquels commencer, il existe une fonctionnalité « Trouver des termes » qui recommande des termes pertinents en fonction de votre site et de vos objectifs.

Étape 3 : comprenez ce que signifient les indicateurs

Une fois vos invites ajoutées, Keyword.com affichera des indicateurs de haut niveau tels que :

• Score de visibilité : La visibilité globale de votre site dans les réponses de l’IA
• Dernière position observée : Votre classement le plus récent
• Score de sentiment : La façon dont la marque de votre client est dépeinte positivement
• Position moyenne au fil du temps : Tendances historiques du classement
• Mentions de la marque : La fréquence à laquelle le nom de la marque de votre client apparaît
• Taux de détection : La fréquence à laquelle les systèmes d’IA sélectionnent votre contenu
• Citations : Références réelles à votre contenu
• Pourcentage de visibilité dans le top 3 : La fréquence à laquelle vous apparaissez dans les 3 premières positions de réponse de l’IA

 

Étape 4 : explorez les résultats

Keyword.com
fournit des indicateurs supplémentaires pour vous aider à mieux comprendre les performances du site Web que vous suivez pour les termes de recherche. Cliquez sur « Afficher le résultat » et vous verrez :

• Historique du classement au fil du temps
• Analyse des citations (qui est cité et où)
• Analyse des références pour comprendre les types de contenu que l’IA extrait
• Comparaison des mentions et de la marque entre les concurrents
• Vue Spyglass pour voir exactement comment les moteurs d’IA comme Perplexity présentent les résultats pour le terme que vous avez choisi

 

Étape 5 : utilisez l’onglet Aperçu de la visibilité de l’IA pour obtenir des informations de haut niveau

Cliquez sur l’onglet « Aperçu » dans le menu de gauche. Vous verrez des graphiques montrant :

• Performance de la marque au fil du temps pour obtenir une vue complète de la performance de la marque de votre client par rapport à ses concurrents
• Performance des sujets pour voir quels sujets (si regroupés) fonctionnent le mieux
• Métriques spécifiques aux moteurs d’IA pour voir sur quelles plateformes vous obtenez de bons résultats

 

En haut, vous pouvez filtrer les graphiques par moteur d’IA, agrégation, plage de temps ou sujet.

Étape 6 : analyser les concurrents

Accédez à l’onglet « Concurrents » pour trouver un tableau d’analyse concurrentielle montrant :

• Qui d’autre est cité pour vos termes suivis
• Leurs scores de visibilité, évaluations de sentiment et nombres de citations

 

Cela vous aide à comprendre ce que vos concurrents font bien et où vous pouvez les surpasser.

Comment augmenter la visibilité de votre marque sur les plateformes LLM

Maintenant que vous avez vu comment la marque de votre client performe sur les plateformes LLM, la question est : que pouvez-vous faire pour l’améliorer ? Voici quelques idées que vous pouvez commencer à mettre en œuvre :

1. Optimiser pour les signaux de marque (RP externes, réputations de domaine)

Les LLM s’appuient fortement sur des sources fiables lors de la génération de réponses. Renforcer l’autorité de votre marque sur le web augmente les chances d’être référencé.

• Sécuriser des mentions dans des publications réputées et des sites tiers
• Contribuer avec des commentaires d’expert ou des articles invités dans votre niche
• Maintenir une présence de marque cohérente sur des domaines de haute autorité (sites d’actualités, blogs sectoriels, annuaires)

 

Ces signaux aident les LLM à associer votre marque à la crédibilité, la rendant plus susceptible d’apparaître dans les réponses IA pertinentes.

2. Prioriser les classements dans les moteurs de recherche traditionnels

Une
étude Grow&Convert
a trouvé une corrélation de 77 % entre les pages apparaissant dans les réponses ChatGPT et Perplexity et celles se classant bien sur Google.
DemandSphere
, une plateforme d’analyse, a également trouvé que 75 % des liens dans les aperçus IA de Google proviennent des 12 premiers résultats organiques. Cela montre que plus vous vous classez haut dans les résultats de recherche traditionnels, plus votre site web ou contenu a de chances d’être cité dans les réponses LLM.

Le SEO traditionnel reste votre fondation pour la visibilité IA. Concentrez-vous sur :

• Le classement pour des mots-clés informationnels à forte intention pertinents pour votre niche
• Maintenir les pages les plus performantes mises à jour et bien structurées
• Utiliser le balisage schema pour aider les moteurs de recherche (et les LLM) à comprendre votre contenu

 

3. Intégrer des balisages Schema dans votre contenu

Les pages avec des
données structurées
tendent à être mieux indexées, les rendant plus susceptibles d’être incluses dans les données d’entraînement LLM ou référencées lors de la récupération. En intégrant le balisage schema, vous donnez aux systèmes IA des signaux plus clairs sur le sujet de votre page, qui l’a rédigée et à quel point elle est fiable.

Concentrez-vous sur l’ajout de :

• Schema Organisation et Personne pour la crédibilité de la marque et de l’auteur
• Schema Produit, FAQ et Comment faire pour le contenu qui répond aux requêtes utilisateur courantes
• Schema Avis pour mettre en évidence la preuve sociale

 

Plus vous fournissez de contexte grâce aux données structurées, plus il est facile pour les LLM d’interpréter et de référencer votre contenu avec précision dans les réponses.

Teri Sun
, Directrice de la stratégie chez White Rhino, le résume bien :

« Ce n’est pas une question de savoir si la recherche IA sera basée sur les données Schema, mais plutôt, les données Schema impacteront-elles la façon dont vous apparaissez dans la recherche IA ? Pour moi, la réponse est un oui retentissant. Parce que, même si les modèles IA ne regardent pas directement les données Schema, vous avez quand même fait le travail pour comprendre la structure sous-jacente de votre propre contenu. Les relations de données que Schema nous force à considérer nous permettent de rendre les sites web plus significatifs pour les utilisateurs – et c’est exactement ce que les algorithmes de recherche veulent aussi. »

4. Prioriser la clarté sémantique

Pour améliorer la façon dont les LLM interprètent et récupèrent votre contenu, la clarté sémantique devrait être une priorité. Cela signifie écrire de manière claire, directe et sans ambiguïté, pour que les machines et les personnes le comprennent facilement.

Par exemple, la phrase « Notre plateforme facilite les affaires » est vague. Facilite comment ? Pour qui ? Quel type d’affaires ?

Une version plus claire et précise serait : « Notre plateforme automatise le traitement des factures pour les petites entreprises de vente au détail. »

Cette structure sujet-verbe-objet rend votre contenu plus lisible par machine et plus facile à faire apparaître dans les réponses LLM ou les résultats de recherche IA.

5. Créer des unités de contenu compactes axées sur des sujets

Aujourd’hui, il vaut mieux penser au contenu comme des invites plutôt que simplement des mots-clés. L’objectif est de répondre clairement aux vraies questions pour augmenter les chances de votre client d’apparaître dans les LLM.

Voici pourquoi : quand quelqu’un clique sur une source dans
Google AIO
, il est souvent dirigé directement vers la partie exacte de la page de votre client avec la réponse, qui est alors mise en évidence. Ces petits morceaux de contenu utiles sont appelés « fraggles ». De plus, les LLM comme Perplexity utilisent une récupération basée sur les vecteurs, se concentrant sur le sens sémantique plutôt que sur la simple correspondance de mots-clés.

Quand vous divisez le contenu de votre client en morceaux serrés et ciblés, il devient plus facile pour ces modèles de :

• Comprendre le sujet de chaque morceau
• Trouver le morceau exact qui répond à une requête spécifique
• Afficher ce morceau clairement dans leurs réponses (comme dans les aperçus IA)

 

Ce changement importe pour votre stratégie de contenu. Au lieu de construire de larges
groupes de mots-clés
, créez du contenu ciblé pour des questions étroitement liées qui surgissent naturellement autour du sujet principal de votre client. Et écrivez dans un ton conversationnel qui correspond à la façon dont les gens posent réellement des questions dans les LLM.

Restez visible dans les résultats de recherche IA avec keyword.com

L’essor de la recherche alimentée par l’IA signifie que votre manuel de SEO traditionnel a besoin d’une mise à niveau. Il ne suffit plus de se concentrer uniquement sur les classements et les mots-clés.

Vous devez penser à la façon dont les modèles IA perçoivent la marque de votre client en termes de mentions, citations, précision et pages récupérées. La précision dans votre message, de forts signaux de marque sur des sources fiables, et la décomposition du contenu en morceaux clairs et ciblés aideront la marque de votre client à se démarquer dans les résultats de recherche IA.

Plus important encore, vous avez besoin de données fiables pour guider ces efforts. Avec l’outil de surveillance IA de Keyword.com, vous pouvez voir comment le contenu et la marque de votre client performent dans ChatGPT, Perplexity, l’aperçu IA de Google et au-delà. Cette perspective vous permet de prendre des décisions plus intelligentes, d’optimiser plus rapidement et de préparer votre stratégie SEO pour l’avenir alors que la recherche IA évolue.

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