|
EN BREF
|
Résumé sur le SEO à l’ère des grands modèles linguistiques
À l’ère des grands modèles linguistiques, la manière dont les contenus sont retrouvés et valorisés en ligne a profondément changé. Les utilisateurs ont tendance à interagir directement avec des IA conversationnelles qui produisent des réponses synthétiques plutôt que de naviguer à travers des liens de recherche traditionnels. Contrairement aux moteurs de recherche qui indexent et classifient des documents, ces modèles s’appuient sur des algorithmes statistiques pour générer des réponses et hiérarchiser l’information. Dans ce contexte, le SEO doit s’adapter en intégrant des stratégies alignées sur les fan-out queries et en optimisant la visibilité des contenus pour capter l’attention des IA. La structure des contenus devient essentielle : elle doit être facilement accessible et pertinente pour les modèles. Enfin, le suivi de la visibilité et l’analyse des sources citées sont cruciaux pour maximiser l’émergence des marques dans ce nouveau paysage numérique.
Dans un monde numérique en constante évolution, le référencement a vu ses règles fondamentales chamboulées par l’émergence des grands modèles linguistiques (LLM). Ces avancées technologiques entraînent un changement profond dans la manière dont les informations sont recherchées et présentées sur le web. Cet article se propose de plonger au cœur de ce phénomène afin de comprendre comment fonctionnent ces moteurs de réponse et comment les marques peuvent adapter leur stratégie SEO en conséquence.
Du moteur de recherche au moteur de réponse
Historiquement, la visibilité en ligne reposait essentiellement sur l’usage de mots-clés et les positions des sites web dans les pages de résultats. Cependant, avec l’avènement des LLM, cette dynamique a été profondément modifiée. Contrairement aux moteurs de recherche traditionnels comme Google, qui se contentent d’indexer et de restituer des documents existants, les LLM génèrent directement des réponses basées sur une compréhension complexe des langages.
Idriss Khouader, co-fondateur de Meteoria, souligne que ces systèmes fonctionnent grâce à un modèle statistique qui s’appuie sur des probabilités pour structurer des réponses. Ainsi, l’IA ne fait pas qu’extraire des informations d’une base de données, mais crée des réponses qui reposent sur des relations apprises entre les concepts, ce qui représente un changement fondamental dans le traitement de l’information.
Fonctionnement des grands modèles linguistiques
Les LLM reposent sur un apprentissage à partir d’énormes corpus de textes. Cela leur permet d’identifier des schémas et de générer des phrases qui semblent naturelles. Cependant, cette capacité à créer peut également engendrer des risques de désinformation, souvent désignée par le terme hallucination, lorsque l’IA fournit une réponse qui semble correcte mais est en réalité erronée.
L’importance des données d’entraînement
Les LLM ne peuvent générer des résultats que sur la base des informations qu’ils ont apprises durant leur phase d’entraînement. Cela signifie que leur performance dépend de la qualité et de la diversité des données utilisées. Les modèles connectés, capables d’accéder à des sources en temps réel, prolifèrent maintenant, ce qui change la dynamique du référencement. Dans ce cas, l’IA combine ses connaissances préexistantes avec des recherches en ligne.
La hiérarchisation des réponses
Pour répondre à une requête, un LLM évalue d’abord le niveau d’incertitude. Ce processus impacte largement la manière dont les réponses sont formulées. Si l’IA estime que ses données internes ne sont pas suffisantes, elle initie des recherches supplémentaires pour compléter ses informations. Dans cette logique, l’établissement de requêtes appelées fan-out queries devient essentiel, car il permet à l’IA d’explorer différents aspects d’un sujet avant de formuler une réponse finale.
Des requêtes fan-out aux sources utilisées
Le concept des fan-out queries constitue un mécanisme clé dans le fonctionnement des LLM. Lorsqu’un utilisateur pose une question, l’IA ne se limite pas à une simple recherche. Elle effectue une série de recherches qui lui permettent de cerner divers angles d’un même sujet. Cela assure que les réponses fournies soient non seulement riches, mais aussi adaptées à la question posée.
Il est intéressant de noter que la façon dont les LLM, tels que ChatGPT et Perplexity, traitent ces requêtes varie. ChatGPT a la capacité d’exploiter plusieurs sources pour générer ses réponses, à la différence d’autres modèles qui peuvent être plus limités. Ce phénomène met en lumière l’importance d’être présent dans les sources que l’IA utilise pour créer ses réponses.
Adaptation des marques à cette nouvelle ère
Au regard de ces évolutions, il est essentiel pour les marques de repenser leur approche en matière de SEO. Plutôt que de se concentrer uniquement sur le positionnement des mots-clés, elles doivent également s’efforcer de créer des contenus adaptés aux LLM. Les contenus doivent en effet être structurés de manière à faciliter leur extraction par les IA.
Un contenu IA-friendly est un contenu humain-friendly
Selon Idriss Khouader, un contenu que les IA peuvent facilement traiter est également un contenu que les lecteurs humains apprécieront. Cela implique une hiérarchisation claire, des titres explicites et des réponses directes aux questions. Les marques doivent donc investir dans des stratégies de contenu qui tiennent compte de ces variables afin de maximiser leur visibilité dans les réponses fournies par les LLM.
Mesurer la visibilité au sein des LLM
Une autre problématique à aborder est la mesure de la visibilité des marques dans ce nouveau contexte. Contrairement aux moteurs de recherche traditionnels, les données de requêtes dans les LLM ne sont pas publiques, ce qui rend difficile l’évaluation directe de leur performance. Les marques doivent s’appuyer sur des méthodes indirectes, comme la création de tests manuels de prompts pour voir comment leurs contenus sont utilisés.
L’importance des KPI
Identifiez des indicateurs clés de performance (KPI) pour le suivi. Des éléments comme le taux de visibilité, la position moyenne d’une marque par rapport aux autres, ainsi que le taux de citation parmi les sources utilisées par les IA, sont cruciaux pour comprendre la place de la marque sur les LLM. Ces données offrent une vue d’ensemble sur la façon dont une marque est perçue et citée dans le cadre des réponses générées par les IA.
Avec l’évolution rapide des modèles de traitement du langage, l’approche SEO traditionnelle laisse la place à une vision nouvelle et intégrée de l’optimisation de contenu. Comprendre les moteurs de réponse et la manière dont ils opèrent est devenu primordial pour les marques. En s’adaptant à ces nouvelles pratiques, elles peuvent améliorer significativement leur visibilité et atteindre leurs objectifs de manière plus efficace. En parallèle, le développement d’outils dédiés au suivi de la performance des marques dans cette nouvelle ère s’avère indispensable pour naviguer dans cet environnement dynamique.
Pour approfondir ce sujet, consultez les ressources suivantes :
- LLM SEO
- Outils SEO gratuits pour débuter
- Moteurs de réponse
- Modèles linguistiques
- Alliance entre IA et SEO
- Consultant SEO et GEO
- Classement des consultants SEO
- Optimisation pour les LLM
- Modèles de langue en SEO
- Avenir du SEO
Témoignages sur le SEO à l’ère des grands modèles linguistiques
Dans un monde où les IA conversationnelles prennent de plus en plus de place, comprendre leur fonctionnement est crucial pour les professionnels du marketing digital. Les grands modèles linguistiques telles que ChatGPT et Perplexity représentent une nouvelle façon d’interagir avec l’information, redéfinissant totalement les règles du jeu en matière de visibilité en ligne.
Un expert souligne l’importance de ce changement : « Longtemps, il fallait se battre pour une position sur Google en jouant sur les mots-clés. Désormais, les internautes demandent directement à des IA de leur fournir des réponses. Cela modifie notre approche du référencement naturel ».
Une autre observation met en lumière le concept de fan-out queries, nouvelles requêtes qui permettent aux IA d’explorer plusieurs facettes d’un même sujet. « Les IA ne se contentent pas de répondre à une question ; elles mènent des recherches parallèles. Cela signifie que le contenu doit être soigneusement structuré et pertinent pour se démarquer », affirme-t-il.
Lorsqu’on lui demande comment optimiser son contenu pour les IA, un professionnel du secteur répond : « La clé est de créer un contenu IA-friendly, ce qui implique principalement d’écrire pour des humains. La hiérarchisation claire des informations et des titres explicites accélèrent l’extraction des données par les modèles ».
Un autre praticien insiste sur la difficulté de mesurer la visibilité dans ce nouvel écosystème : « Actuellement, nous manquons de transparence. Nous ne savons pas combien de personnes utilisent ces IA ni comment elles interagissent avec nos contenus. Cela rend la stratégie d’optimisation très incertaine ».
Pour finir, un témoignage souligne le besoin d’adopter une approche empirique : « En interrogeant les IA et en analysant les sources qu’elles citent, nous pouvons ajuster nos contenus en conséquence. Cela permet d’augmenter nos chances d’émerger dans les réponses générées ».