Définir votre stratégie SEO pour les modèles de langage (LLM) : peut-on utiliser la même approche pour tous les moteurs de recherche basés sur l'IA ?

Une étude récente a révélé que les recommandations de marques dans les résultats de recherche générés par l'IA varient dans 62 % des cas.

Cela signifie que les moteurs d'IA ne sélectionnent pas systématiquement les mêmes personnes, marques, entreprises ou produits lors d'une recherche. Les résultats peuvent varier légèrement en fonction du moteur d'IA utilisé, voire d'autres facteurs tels que la localisation.

Vous vous demandez peut-être alors : peut-on vraiment se contenter d'une stratégie SEO LLM passe-partout ?

Parlons-en.

Peut-on appliquer une stratégie SEO LLM universelle ?

Oui, dans une certaine mesure.

Au fond, les moteurs de recherche basés sur l'IA fonctionnent tous de manière très similaire. Leur objectif est de traiter les requêtes, de récupérer des informations, de les compiler et de générer une réponse.

C'est notamment sur des aspects tels que le contexte et les données d'entraînement qu'ils se distinguent.

Prenons cette question comme exemple : « Qui étaient les meilleurs artistes musicaux du début des années 2000 ? »

Si vous posez la question à ChatGPT, vous obtiendrez des listes bien structurées, sous forme de puces, d'artistes, accompagnées d'une brève justification expliquant pourquoi cet artiste figure dans la liste. Ils sont tous classés par genre (pop, hip-hop, etc.) :

Or, si vous posez exactement la même question à Gemini, la présentation et les informations fournies sont très différentes :

Gemini, quant à lui, classe les titres en fonction des succès en tête des classements et des artistes qui ont marqué leur genre. Même requête, mais deux approches différentes dans la présentation des informations.

Il suffit de comparer ces deux exemples de requêtes pour constater à quel point le « raisonnement » diffère. ChatGPT a abordé la question sous l'angle de « qui est le meilleur dans chaque genre », tandis que Gemini s'est intéressé aux meilleurs artistes dans l'ensemble, en désignant une personne en particulier comme l'artiste qui a marqué le genre.

Ainsi, même si certains artistes se recoupent et que les informations sont similaires, la mise en page et l'approche diffèrent.

Si vous souhaitez comprendre en détail comment les grands modèles de langage (LLM) traitent les mêmes requêtes, j'ai réalisé une analyse approfondie de la manière dont les moteurs de recherche basés sur l'IA répondent à une même requête — vous y trouverez des informations plus précises.

Mais, rien qu'en examinant ce petit échantillon, on constate qu'une stratégie SEO globale axée sur les LLM est utile pour établir une base, mais qu'il peut s'avérer nécessaire d'adapter certaines approches en fonction des LLM que vous ciblez.

Pourquoi les grands modèles de langage (LLM) produisent-ils des réponses différentes ?

Comme je l'ai déjà mentionné, les grands modèles de langage (LLM) ont une structure de base similaire, mais présentent par ailleurs de nombreuses différences.

Voici les facteurs susceptibles d'influencer les réponses générées par les modèles de langage de grande envergure (LLM) :

• Actualité des données d'entraînement : les performances des grands modèles de langage (LLM) varient en fonction de l'actualité des données utilisées pour leur entraînement. Certains LLM sont entraînés sur des données plus récentes, ce qui peut donner lieu à des réponses différentes de celles d'un LLM entraîné sur des données plus anciennes.
• Méthode de recherche : les grands modèles de langage (LLM) puisent généralement dans leurs données d'entraînement et/ou sur Internet. La méthode de recherche qu'ils utilisent en premier dépend de la plateforme.
• Poids de l'autorité par rapport à la récence : noussavons que l'autorité et la récence sont toutes deux des facteurs qui influencent les réponses des grands modèles de langage (LLM), mais dans quelle mesure ? Certains LLM accordent plus d'importance à l'autorité qu'à la récence, et inversement.
• Interprétation des requêtes :les moteurs de recherche basés sur l'IAinterprètent une même requête de manière différente, ce qui se traduit par des réponses légèrement différentes selon les modèles de langage de grande envergure (LLM).
• Pertinence géographique : la localisation de l'utilisateur peut influencer les résultats de certaines requêtes, en particulier lorsqu'il s'agit de requêtes locales.

La prise en compte de ces facteurs peut aider à expliquer pourquoi une marque peut apparaître en meilleure position dans la réponse d'un LLM par rapport à un autre, et pourquoi certaines marques sont davantage citées que d'autres.

Quand privilégier une stratégie SEO globale plutôt que des optimisations ciblées

À ce stade, vous vous sentez peut-être un peu dépassé. L'idée de devoir élaborer une stratégie spécifique pour chaque grand modèle de langage (LLM) peut sembler insurmontable — et c'est effectivement le cas. C'est pourquoi il s'agit avant tout de choisir de manière réfléchie quand et où vous optimisez vos processus pour des LLM spécifiques.

Une stratégie globale de référencement (SEO) constituera une bonne base pour vous lancer et gagner en visibilité. Adoptez les bonnes pratiques suivantes :

• Disposer d'un contenu clair et fiable qui apporte des réponses directes
• Ciblage par mots-clés pertinents pour votre contenu
• Obtenir des mentions cohérentes de la marque sur l'ensemble du Web
• Exploiter les données structurées
• Créer une architecture de site facile à parcourir
• Disposer d'une identité de marque claire et cohérente dans toutes les mentions

Cette approche globale vous offre une bonne base pour être présent sur l'ensemble des modèles de langage génératifs (LLM).

Alors, à partir de quand commence-t-on à se concentrer sur des optimisations plus ciblées ?

Voici deux cas de figure clés où des optimisations ciblées s'imposent :

• Votre audience est concentrée sur une plateforme : si vous constatez que la majeure partie de votre trafic provient d'un LLM spécifique, cela signifie que vous devriez mettre en place des optimisations ciblées pour la plateforme sur laquelle vous observez la plus forte concentration d'utilisateurs.
• Vous constatez des lacunes en matière de visibilité : sivous apparaissez dans les résultats sur une plateforme, mais que vous êtes absent sur une autre, cela signifie que vous devez apporter des ajustements spécifiques à chaque plateforme pour garantir votre visibilité.

L'un de ces cas vous concerne-t-il ? Si oui, commencez à vous renseigner sur la plateforme LLM de votre choix afin de déterminer les optimisations spécifiques à mettre en œuvre pour améliorer votre visibilité.

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