Optimisation pour les LLM

L’optimisation pour les LLM (LLM Optimization) désigne le processus d’optimisation d’un site web afin qu’il soit compréhensible, fiable et accessible pour la plupart des grands modèles de langage.

Il s’agit notamment de ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini, Claude, Grok, Perplexity et d’autres modèles, afin que les informations présentes sur votre site puissent être utilisées pour générer des réponses.

Comment faire pour que ChatGPT, Claude et Gemini recommandent votre marque ?

De plus en plus d’utilisateurs n’ouvrent plus Google et ne comparent plus des dizaines de sites web. Ils posent directement leurs questions aux systèmes d’IA : quel outil d’IA est le meilleur, Gemini ou ChatGPT ? Quel service dois-je utiliser pour la recherche de mots-clés ? Pouvez-vous me recommander le meilleur rédacteur IA pour le SEO ?

Dans leurs réponses, ChatGPT, Claude, Gemini et Perplexity n’affichent pas simplement une liste de liens. Ils recommandent quelques produits et expliquent brièvement pourquoi ils méritent d’être utilisés ou pris en considération.

Cela soulève une nouvelle question pour de nombreuses entreprises : pourquoi les systèmes d’IA recommandent-ils certaines marques et n’en mentionnent-ils jamais d’autres ?

C’est ce que l’on appelle l’optimisation pour les LLM : une discipline visant à augmenter la probabilité que les grands modèles de langage utilisent les informations relatives à votre produit et le recommandent dans leurs réponses.

Si le SEO traditionnel répond à la question « comment apparaître dans les résultats de recherche ? », l’optimisation pour l’IA répond à une autre question : « comment faire pour que les systèmes d’IA recommandent mon site web ou ma marque ? »

Il s’agit d’une différence fondamentale, car dans la recherche traditionnelle, c’est l’utilisateur qui choisit le lien sur lequel cliquer. Dans la recherche par IA, ce choix est effectué par le modèle de langage.

C’est pourquoi il ne suffit plus d’optimiser uniquement les pages de votre site web. Vous devez également optimiser la présence globale de votre marque. C’est précisément pour cette raison que l’optimisation pour l’IA devient un nouveau canal d’acquisition de trafic.

Chaque recommandation faite par ChatGPT ou Gemini constitue en quelque sorte l’équivalent numérique d’une recommandation personnelle. Lorsqu’un utilisateur demande quel service est le meilleur pour la recherche de mots-clés, il s’attend à recevoir une sélection de solutions fiables, et non simplement un annuaire d’outils avec leurs descriptions et leurs fonctionnalités. Les systèmes d’IA fournissent donc une réponse complète concernant le produit recommandé.

Quelle est la différence entre l’optimisation pour les LLM, le SEO et l’AEO ?

Ces disciplines sont étroitement liées, mais elles répondent à des problématiques complètement différentes.

Aucune de ces disciplines ne s’oppose aux autres. Elles complètent au contraire une stratégie unifiée de présence numérique de la marque à l’ère de l’intelligence artificielle.

GEO ou LLMO : quelle différence ?

Lorsque la recherche alimentée par l’IA est apparue, les spécialistes du marketing ont rapidement adopté deux nouveaux termes : GEO (Generative Engine Optimization) et LLMO (Large Language Model Optimization).

Alors, quelle est la différence ?

Le GEO (optimisation pour les moteurs génératifs) se concentre sur les moteurs de recherche alimentés par l’IA, tels que Perplexity, Google AI Overviews et SearchGPT. L’objectif principal du GEO est de faire en sorte que l’algorithme RAG, c’est-à-dire la combinaison recherche + IA, qui récupère des informations sur le Web en temps réel, trouve votre site, le considère comme une source fiable et l’inclue dans la réponse générée.

Le LLMO (optimisation pour les grands modèles de langage) adopte une approche plus large. Il se concentre sur la présence de votre marque au sein même du modèle de langage. L’objectif du LLMO est de créer des associations fortes, ou représentations vectorielles, dans la « mémoire » du réseau neuronal.

Si ChatGPT ou Claude perdaient l’accès à Internet et qu’un utilisateur demandait : « Pouvez-vous me recommander le meilleur outil de recherche de mots-clés ? », le modèle devrait malgré tout mentionner votre marque grâce aux connaissances qu’il a acquises pendant son entraînement.

Pourquoi ChatGPT et les autres LLM recommandent-ils certains produits et ignorent-ils les autres ?

C’est l’une des questions les plus fréquentes chez les fondateurs de SaaS et les spécialistes du marketing.

Les recommandations dépendent de nombreux facteurs. Les grands modèles de langage analysent la quantité d’informations disponibles sur différentes sources afin de déterminer quelles entreprises sont mentionnées le plus souvent, lesquelles sont considérées comme faisant autorité et comment les utilisateurs les évaluent.

Quels modèles de langage devez-vous optimiser ?

Lorsque nous parlons d’optimisation pour les LLM, beaucoup pensent immédiatement à ChatGPT, car il s’agit de l’un des acteurs les plus importants du marché.

Cependant, il existe de nombreux autres grands modèles de langage, chacun possédant ses propres caractéristiques. Examinons-les plus attentivement.

ChatGPT (OpenAI)

ChatGPT est l’un des assistants d’IA les plus populaires au monde. Initialement conçu comme un modèle de génération de texte, il est aujourd’hui devenu l’un des écosystèmes les plus avancés pour le raisonnement complexe, la programmation et l’analyse approfondie.

Il collecte des informations sur les marques à partir d’archives mondiales telles que Common Crawl, ainsi que de bases de données d’avis reconnues et de recherches sur le Web en temps réel alimentées par Bing.

Grâce à son intégration poussée avec Apple Intelligence, l’écosystème ChatGPT traite les contextes de recherche synthétisés par Applebot, ce qui permet à votre documentation technique d’être compatible avec les exigences d’Apple.

Rendez votre contenu aussi précis que possible : éliminez les informations superflues et répondez directement aux questions des utilisateurs. Vous pouvez également créer un fichier llms.txt à la racine de votre site ; il s’agit d’un format non officiel, mais de plus en plus utilisé.

Gemini (Google)

Gemini est profondément intégré à l’écosystème Google et devient progressivement une composante de l’expérience de recherche traditionnelle. Développé par DeepMind, il s’agit d’un système multimodal particulièrement performant pour l’analyse des images, des vidéos et du code, ainsi que pour les recherches rapides sur le Web.

Gemini recueille des informations sur les entreprises à partir de bases de données textuelles reconnues, d’encyclopédies et de documentations officielles. Il récupère également des informations sur les marques directement depuis Google Search, Google Maps, Google Business et les principaux annuaires professionnels.

Optimiser votre marque pour Gemini nécessite un excellent référencement naturel, une présence vérifiée sur Google Maps, une optimisation mobile irréprochable et la mise en œuvre de données structurées au format JSON-LD.

Claude (Anthropic)

Claude est présenté comme un modèle de langage axé sur la précision, la sécurité et l’analyse approfondie des informations.

Créé par d’anciens employés d’OpenAI, Claude est largement utilisé pour l’analyse approfondie de textes, la création de contenus longs, le traitement de documents volumineux et le développement logiciel.

Les robots ClaudeBot et Claude Search Bot collectent des informations sur les marques à partir de bases de données textuelles reconnues, de publications scientifiques, de Wikipédia et de résultats de recherche en direct générés à partir des requêtes des utilisateurs.

Autorisez les robots d’Anthropic dans votre fichier robots.txt standard et concentrez-vous sur une analyse approfondie du contenu, sans informations promotionnelles superflues. Le fichier llms.txt peut servir d’outil complémentaire pour aider l’IA à parcourir rapidement votre site.

Perplexity AI

Perplexity combine les capacités d’un grand modèle de langage avec une recherche Web en temps réel. Presque toutes ses réponses incluent des citations des sources utilisées, ce qui distingue fondamentalement Perplexity des assistants IA traditionnels.

Le robot PerplexityBot explore le Web pour constituer sa base de données de recherche, tandis que Perplexity-User visite directement les sites web en réponse aux requêtes des utilisateurs. Perplexity est largement utilisé pour la recherche instantanée sur le Web, les études de marché approfondies et la vérification des faits.

Pour optimiser votre site pour Perplexity, autorisez ces agents utilisateurs dans votre fichier robots.txt, structurez votre contenu en blocs courts et riches en informations et mettez en œuvre le balisage Schema.org afin de permettre à l’IA d’extraire les faits plus efficacement.

LLaMA (Meta AI)

LLaMA est un modèle de langage open source conçu pour déployer des assistants IA locaux sur des infrastructures privées.

Il est entraîné sur des instantanés du Web et de vastes ensembles de données statistiques. Les informations sur les marques proviennent principalement de sources établies telles que Wikipédia, Crunchbase et les principales publications d’actualité.

Pour optimiser votre marque pour Meta AI, concentrez-vous sur les relations presse numériques, inscrivez votre entreprise dans des annuaires reconnus, maintenez une présence sur les plateformes de type wiki et renforcez votre réputation en ligne globale.

Grok (xAI)

Développé par xAI à la fin de 2023, le modèle Grok est entraîné sur le superordinateur Colossus et est notamment connu pour son sens de l’humour. Les versions les plus récentes sont performantes en programmation, en mathématiques et en analyse de données.

Grâce à son intégration au réseau social X (Twitter), l’IA acquiert rapidement des informations sur l’actualité mondiale. Pour la recherche Web classique, elle s’appuie sur des données provenant de partenaires tels que Bing et Wikipédia.

Pour que Grok recommande votre produit, il ne suffit pas de spécifier un agent utilisateur dans robots.txt. Vous devez également avoir une présence active et des mentions de votre marque sur le réseau social X, ainsi qu’un balisage technique propre de votre site web à l’aide de JSON-LD, permettant aux robots d’exploration de recueillir des informations sur votre entreprise.

Principes généraux de l’optimisation pour les LLM

Malgré les différences entre ces modèles de langage, plusieurs principes d’optimisation communs peuvent être identifiés.

Tous les LLM modernes cherchent à utiliser des marques connues et fiables, s’appuient sur des informations provenant de plusieurs sources indépendantes, privilégient les contenus experts et à jour, tiennent compte de la réputation en ligne d’une entreprise et évitent de recommander des produits pour lesquels les informations disponibles ne sont pas suffisamment fiables, afin de réduire les erreurs.

C’est pourquoi l’optimisation pour les LLM ne doit pas être construite autour d’une seule plateforme. Elle doit plutôt se concentrer sur la création d’une présence numérique solide pour votre marque.

Construire une stratégie d’optimisation pour les LLM

Les LLM évaluent l’ensemble de l’écosystème numérique d’une marque : ce que les utilisateurs en disent, qui la recommande, dans quelle mesure le projet est présenté de manière cohérente et si les informations disponibles sont fiables.

Examinons les principaux éléments nécessaires à la création d’une stratégie d’optimisation efficace pour votre marque.

Définissez votre catégorie de produit

L’objectif principal des systèmes d’IA est de comprendre ce qu’est réellement votre produit. Cela peut sembler évident pour vous, mais de nombreuses entreprises décrivent le même produit de différentes manières.

Vous pouvez trouver des descriptions telles que plateforme SEO, boîte à outils marketing, logiciel de recherche de mots-clés, suite de création de contenu ou assistant SEO. Pour un lecteur humain, cela semble parfaitement naturel. Pourtant, un modèle de langage peut interpréter ces expressions comme des catégories de produits complètement différentes.

C’est pourquoi il est préférable de choisir une description principale et de l’utiliser de manière aussi cohérente que possible.

Par exemple, KeywordStat est une plateforme de recherche, d’analyse et de regroupement de mots-clés. Cette description devrait être utilisée de manière cohérente sur votre page d’accueil, votre blog, votre documentation, vos communiqués de presse, votre chaîne YouTube, vos profils sur les réseaux sociaux, vos descriptions de produits et tous les autres points de contact avec votre marque.

Créez une page consacrée au produit

Pour aider un LLM à comprendre clairement ce qu’est votre produit, il est recommandé de créer une page « À propos » qui l’explique en détail.

Une bonne page consacrée au produit doit inclure une brève description du produit, le problème que votre service résout, ses principales fonctionnalités, son public cible, ses avantages par rapport aux solutions concurrentes et des cas d’utilisation réels.

Cette page devient la principale source d’informations sur votre marque, car elle constitue la première source et la plus légitime : la marque elle-même qui se décrit.

Publiez des recherches originales

Ne vous limitez pas aux articles pratiques, aux tutoriels et aux guides. La plupart des entreprises créent du contenu pédagogique, mais beaucoup moins publient des recherches originales.

Aujourd’hui, la recherche originale est devenue particulièrement importante, car elle peut servir de source à des citations. Ces informations nouvelles et originales, désormais souvent désignées sous le terme de gain d’information, créent une valeur unique qu’il est tout simplement impossible d’obtenir à partir d’autres sources.

Développez l’autorité de votre marque

Les modèles de langage accordent leur confiance aux marques établies qui sont mentionnées par des sources indépendantes. C’est pourquoi vous devez développer la présence de votre marque au-delà de votre propre site web.

Cela inclut les grands médias, les blogs professionnels, les annuaires spécialisés, les avis sur les produits, les interviews des fondateurs, les études réalisées par des tiers, les réseaux sociaux, YouTube, Medium, les avis clients et bien d’autres sources.

Chaque mention indépendante renforce l’autorité numérique de votre marque, ce qui devient de plus en plus important pour l’optimisation pour les LLM.

Participez aux communautés d’experts

Les LLM analysent non seulement les sites web, mais également les discussions qui ont lieu dans les communautés en ligne. Les plateformes sur lesquelles les utilisateurs recommandent naturellement des outils, des marques et des produits sont particulièrement intéressantes.

Il s’agit notamment de Reddit, Quora, Hacker News, Stack Overflow pour les produits techniques, ainsi que d’autres forums spécialisés.

Au lieu de publier des messages promotionnels, participez aux discussions, aidez les utilisateurs à résoudre leurs problèmes et partagez votre expertise. Il est également important que différentes personnes apportent des opinions différentes, plutôt que de créer une discussion dans laquelle vous posez vous-même une question et y répondez ensuite vous-même.

Avis et réputation

Les avis ont cessé depuis longtemps d’être un simple outil d’optimisation des conversions. Aujourd’hui, ils sont devenus un élément important de l’optimisation pour les LLM.

Lorsque de nombreux utilisateurs indépendants décrivent systématiquement les mêmes points forts d’un produit, les modèles de langage commencent à reconnaître ces caractéristiques comme des attributs stables de la marque et les intègrent dans leurs réponses.

C’est pourquoi les avis publiés sur des plateformes indépendantes, où les utilisateurs partagent leurs expériences réelles, sont particulièrement précieux. On peut notamment citer Trustpilot, Sitejabber, désormais SmartCustomer, ProvenExpert et d’autres sites d’avis similaires.

Créez du contenu facile à citer

Créez du contenu facile à citer et à référencer. Ajoutez des définitions claires, des tableaux comparatifs, des listes d’avantages, des instructions étape par étape, des sections de questions-réponses, des fiches pratiques et des listes de contrôle.

Les systèmes d’IA utilisent rarement de longs paragraphes non structurés. Ils extraient beaucoup plus facilement des fragments bien organisés, ce qui augmente la probabilité que votre contenu soit sélectionné par un modèle de langage.

Développez une identité éditoriale cohérente

Chaque entreprise possède sa propre terminologie.

Si votre produit aide les utilisateurs à effectuer une recherche de mots-clés, utilisez systématiquement la même terminologie, par exemple recherche de mots-clés, regroupement de mots-clés, analyse de l’intention de recherche, difficulté des mots-clés et analyse de mots-clés.

Lorsque ces expressions apparaissent de manière cohérente dans l’ensemble de votre contenu, les modèles de langage établissent une association plus forte entre votre marque et votre domaine d’expertise.

Le vocabulaire utilisé pour présenter votre marque doit également rester cohérent sur toutes les plateformes où vous publiez du contenu.

Construisez votre marque, pas seulement votre site web

Presque tous les spécialistes du SEO se concentrent principalement sur leur propre domaine. Je ne fais probablement pas exception.

Ils vérifient les positions, surveillent le trafic, suivent les impressions et passent beaucoup de temps dans Google Search Console.

Aujourd’hui, les modèles de langage analysent toutefois l’empreinte numérique complète d’une entreprise.

C’est pourquoi il est important de développer et d’entretenir une chaîne YouTube, de publier de la documentation produit, de créer une page GitHub pour les produits techniques, de lancer des podcasts, de préparer des présentations, de publier des recherches originales, de maintenir des profils actifs sur les réseaux sociaux et de fournir des informations sur les fondateurs de l’entreprise ainsi que sur leurs interventions lors de conférences.

Chaque point de contact supplémentaire renforce la confiance accordée à votre marque, car les modèles de langage établissent des liens logiques entre toutes ces informations.

Créez votre propre écosystème informationnel

Les entreprises performantes ont cessé de créer des pages isolées : elles construisent des écosystèmes complets de contenus informationnels.

Par exemple, puisque je développe une plateforme SEO, j’ai créé un centre de ressources dans lequel j’explique les principaux concepts du SEO et les sujets liés aux mots-clés.

Vous pouvez également ajouter à votre site un blog, une documentation, des recherches, un glossaire, une bibliothèque de modèles, des études de cas clients, des comparatifs avec les concurrents, des outils gratuits et bien plus encore.

Un tel écosystème démontre que votre entreprise possède une expertise approfondie dans son domaine et ne se contente pas de proposer un seul produit.

Comment vérifier si votre site web ou votre marque est optimisé ?

Contrairement au SEO traditionnel, l’optimisation pour les LLM ne dispose pas encore d’une métrique universelle, comparable au Domain Rating, permettant de mesurer le niveau d’optimisation d’un site web pour les grands modèles de langage.

De nombreuses plateformes mesurent déjà les citations et indiquent la fréquence à laquelle votre marque est mentionnée pour différentes requêtes. Cependant, ces métriques ne fournissent pas de score global indiquant dans quelle mesure votre site est optimisé pour les LLM.

J’ai trouvé plusieurs ressources qui peuvent aider à évaluer cet aspect.

Par exemple, LLM Console mesure le niveau d’optimisation d’un site web sur les principales plateformes de LLM.

Orchestrik fournit une liste de recommandations à mettre en œuvre afin d’améliorer l’optimisation de votre site web.

Lorsque je construisais KeywordStat, j’ai suivi exactement la même approche. J’ai consulté plusieurs services populaires d’évaluation de l’optimisation pour les LLM et j’ai également demandé directement à différents modèles de langage comment améliorer la visibilité et l’optimisation de mon site pour les systèmes de LLM.

J’ai ainsi obtenu une liste de recommandations que j’ai ensuite mises en œuvre sur mon site web.

Quelles autres méthodes pouvez-vous utiliser ?

L’approche la plus simple consiste à demander directement à l’IA.

C’est exactement ce que j’ai fait lorsque nous avons lancé KeywordStat.

J’ai ouvert toutes les principales plateformes d’IA et demandé : « Il existe un site web appelé KeywordStat. Que fait-il ? À quoi sert-il ? Peut-on lui faire confiance ? », ainsi que des questions similaires.

Le modèle de langage décrit alors le site web, car il dispose déjà de certaines informations à son sujet. Il explique ce qu’est la marque, puis vous pouvez poser des questions complémentaires : qui se trouve derrière la marque, peut-on lui faire confiance, etc.

Cela vous permet de comprendre précisément ce qui doit être optimisé.

Tester les recommandations de produits

Vous n’êtes pas obligé de poser uniquement des questions concernant votre site ou votre marque. Vous pouvez également demander : « Quel est le meilleur outil de regroupement de mots-clés ? » et vérifier si, par exemple, mon service KeywordStat est recommandé.

Vous pouvez aussi demander : « Quel est le meilleur outil de recherche de mots-clés ? » et vérifier si votre produit figure parmi les solutions recommandées.

Bien sûr, vous pouvez également demander : « Que pensez-vous de cette marque ? » Cependant, si le LLM ne la recommande pas spontanément, il est probable qu’elle ne soit pas encore suffisamment présente dans sa base de connaissances.

Si l’IA recommande uniquement vos concurrents, vous devez analyser pourquoi.

Vous pouvez également effectuer une analyse inverse. Demandez par exemple : « Pourquoi ce service est-il mieux adapté à ces tâches ? » Examinez ensuite la manière dont le modèle de langage décrit la marque de votre concurrent afin d’identifier ce qui manque à votre propre produit.

Analysez les sources

Vous pouvez également examiner les sources que ChatGPT ou Perplexity citent dans leurs réponses.

Observez les sites web qu’ils citent le plus fréquemment et les publications sur lesquelles ils s’appuient. Il peut s’agir de plateformes sur lesquelles votre marque devrait également établir une présence.

Cela peut augmenter la probabilité que votre marque soit recommandée par les systèmes d’IA.

Liste de contrôle de l’optimisation pour les LLM

Avant de lancer votre produit ou d’optimiser votre marque, assurez-vous qu’elle respecte les principales exigences de l’optimisation pour les LLM :

• Votre marque possède un positionnement clair et cohérent.
• Votre produit est clairement décrit sur votre site officiel.
• Vous disposez de pages d’atterrissage dédiées décrivant votre produit.
• Votre entreprise publie régulièrement du contenu expert.
• Votre marque est mentionnée dans des avis et des publications indépendants.
• Votre entreprise possède des profils sur des plateformes, des annuaires et des réseaux sociaux reconnus.
• Les utilisateurs publient de véritables avis sur votre produit.
• Vous utilisez systématiquement la même terminologie pour décrire votre produit.
• Votre entreprise développe une expertise reconnue dans son secteur, plutôt que de se présenter uniquement comme un fournisseur de produits.
• Une personne réelle est à l’origine de la marque et est responsable à la fois de la création du produit et du contenu publié sur le site web.

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Conclusion

Les grands modèles de langage sont déjà devenus un nouveau moyen pour les utilisateurs de découvrir des informations sur les produits.

Auparavant, les entreprises se livraient concurrence pour obtenir de bonnes positions dans les résultats de recherche Google. Aujourd’hui, elles commencent à se disputer une place parmi les recommandations générées par les principaux LLM tels que GPT, Gemini, Claude, Perplexity et d’autres assistants IA.

Cette transformation modifie profondément le concept d’optimisation pour les moteurs de recherche. Construire un site web de qualité ou publier des articles SEO ne suffit plus.

Si vous voulez que les systèmes d’IA recommandent votre produit, vous devez construire une présence numérique forte pour votre marque, gagner la confiance des utilisateurs et devenir une source d’information faisant autorité dans votre secteur.

Maxim Pavlov

Co-founder & Product

Spécialiste SEO et product marketer avec de nombreuses années d'expérience en SEO et en marketing digital. Responsable de la vision produit, des processus SEO, du marketing et de la croissance de KeywordStat.

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