La visibilité dans les LLM et les nouveaux moteurs de recherche d’IA est LE sujet dont tous les SEO parlent. Les nouveaux métiers, GEO vs GAIO vs SAIO sont à la une du SEO parce qu’il faut comprendre comment être visible dans les LLM et les moteurs de recherche d’IA. Le domaine d’apprentissage est vaste et nous n’en sommes encore qu’au début. Cet article aborde un point important : il s’agit de comprendre l’utilisation de mots-clés et l’utilisation de « vecteurs ». J’expliquerai d’abord ce que sous-tend le concept de vecteurs puis je te donne quelques TIPS actionnables dans la seconde partie de cet article.

Les brevets de recherche d’OpenAI montrent que l’on passe de la recherche basée sur des mots-clés à la notion de vecteurs. Il faut bien comprendre qu’un LLM comme chatGPT convertit des fragments de ton contenu en « vecteurs de grande dimension » et les stocke dans une base de données vectorielle. C’est cela que l’IA prend en compte.

Google a été l’un des pionniers sur ce sujet avec ses divers algorithmes.
Qui se souvient de Ummingbird en 2013 ou de BERT en 2018 ? A cette époque on expliquait que Google prenait en compte le langage naturel et que les mots clés perdaient de l’importance.

Sur cette image, le garçon avec la coupe sympa est retrouvé par Google sans qu’on ait eu besoin de donner son nom >>>

Intégration vectorielle vs mots clés comment ça marche

Aujourd’hui l’architecture d’OpenAI s’appuie sur l’intégration vectorielle. Il ne s’agit pas de dire que les mots clés c’est terminé, car ce n’est pas le cas. Mais si ton contenu n’est pas rédigé de manière à pouvoir être découpé en « morceau », adapté à l’intention de l’utilisateur, il ne sera pas sélectionné pour être inclus dans la « mémoire de travail » d’un LLM. En gros ta Marque ne sera pas citée et ton entreprise et tes contenus deviendront invisibles pour l’IA.

Tu en reprendras bien une tranche ?

Jusqu’à aujourd’hui on a beaucoup pensé mots-clés. Aujourd’hui le système de pensée et de stockage dans la mémoire des LLM est davantage basé sur des « morceaux » de contenu. En effet pour penser « intégration vectorielle », ton content devra être structuré en unités logiques et pertinentes, de façon à ce qu’il puisse être segmenté et analysé sémantiquement.

Voici 4 TIPS actionnables pour y parvenir :

Penses ta structure en « morceaux indépendants et complets »

Chaque paragraphe ou section de ton contenu doit contenir une idée indépendante et complète. Ce concept est bien plus facile à dire qu’à faire, mais il facilite la découpe en « morceaux » pour les modèles d’IA.

Structure ton contenu pour en indiquer clairement les « morceaux »

Utilise des sous-titres explicites balisés en Hn, qui indiquent clairement le sujet traité dans chaque « morceau » de contenu. Les moteurs de recherche et les LLM exploitent ces balises pour comprendre la hiérarchie des idées et le PLAN de rédaction. Chez VOLUMIUM on conseille une structure pointue basée sur des H2 mais aussi dorénavant sur des H3.
Les listes à puces et les tableaux sont aussi des moyens de structurer davantage l’information. Cela améliore la compréhension du contenu par les algorithmes d’IA.

Contexte et densité sémantique

Les LLM analysent la sémantique globale et non plus simplement la présence de mots-clés : fais en sorte d’ajouter du contexte à tes contenus, bien que ce terme de contexte soit un peu flou. Par exemple le vocabulaire contextuel d’une ville, ce sont ses monuments, ses rues, ses musées, ses lieus-dits.
Un exemple ou une métaphore bien pensée contribue à renforcer la compréhension sémantique d’un texte. Les IA sont de plus en plus performantes pour interpréter les « concepts sous-jacents ».
Veille à enrichir le champ lexical de ton contenu : utilise des synonymes et des mots connexes qui enrichissent le champ lexical du « morceau ». Ici on touche au concept d’exhaustivité sémantique – j’en parle souvent aux clients de VOLUMIUM.
Insère des liens externes. On sait depuis toujours qu’un (bon) lien externe crédibilise un contenu. Les moteurs de recherche valorisent les contenus qui relient les informations entre elles.

Visualiser la segmentation avec une carte thermique

Pour aller plus loin, utilise des outils qui affichent une carte thermique de la pertinence sémantique de chaque morceau. Cela peut permettre une approche complémentaire d’optimisation. Personnellement j’utilise l’outil (gratuit) Microsoft Clarity qui enregistre le comportement des utilisateurs sur une page : clics, mouvements de souris, défilements… Microsoft Clarity génère ensuite des cartes thermiques qui montrent les zones les plus « chaudes » (les plus interagies) et les plus « froides ».

Conclusion

Avec ces principes de base, ton contenu sera naturellement découpé en morceaux logiques et pertinents. Toutefois attention à ne pas oublier les mots clés, un principe essentiel du SEO. Une véritable analyse de mots clés permet de segmenter en thématique et sous thématiques pertinentes. Obtenir un bon SEO aujourd’hui c’est se donner un chance d’obtenir une bonne visibilité IA demain.
Cet article est librement adapté de cette source.

Auteur : Je suis Bertrand Masselot, consultant E-Commerce et Acquisition : SEO [gaio, saio, geo, llm, ia] / SEA / Analytics . Après 4 années passées dans une grosse agence web comme consultant SEO / SEA, j’ai fondé Volumium en 2010. Je travaille aujourd’hui pour de nombreuses Marques et Grands Comptes, et c’est d’abord la passion qui me guide. Contactez Volumium au 06 61 74 53 98