Le référencement est dans une nouvelle ère. Les LLM sont entrés en scène. 2025 a été une année folle.
Avec les aperçus IA, le mode IA, ChatGPT, Perplexity, Claude et tous les autres produits infusés de LLM sur la scène, les référenceurs ont dû apprendre comment ces systèmes fonctionnent réellement.
Les référenceurs sont naturellement curieux, mais aussi prompts à se faire une opinion. Cela a donné lieu à de nombreuses théories à moitié cuites qui circulent dans la communauté. Que vous l’appeliez AEO, GEO ou LLMO, tout cela relève toujours du cadre plus large du référencement.
« Pour que votre contenu apparaisse dans les aperçus AI, utilisez simplement les pratiques de référencement normales. Vous n’avez pas besoin de GEO, LLMO ou quoi que ce soit d’autre. » Gary Illyes, analyste des tendances des webmasters chez Google (source : Search Engine Roundtable)
Gary a fait cette déclaration au moment idéal pour moi.
En tant que SEO curieux, je testais toutes sortes de façons de me frayer un chemin vers la visibilité LLM. J’ai essayé le contenu auto-découpé, pensant que les LLM favoriseraient cela. Ce n’est pas un bon plan. J’ai essayé de bourrer les intégrations. Aussi, pas favorable :
Il y a eu plusieurs fois où j’ai pensé que j’étais sur quelque chose, mais j’ai finalement réalisé que je me trompais d’arbre. Tout comme avec les tactiques de référencement à faible loyer, je faisais des choses qui conduisaient finalement à un contenu de page Web de mauvaise qualité. Je n’aimais même pas le contenu que j’écrivais dans le but d’apparaître dans les résultats de recherche basés sur LLM.
Comme une grande partie de l’industrie du référencement l’a déjà compris, le référencement moderne améliore la visibilité du LLM. Il y a un moteur très différent sous le capot (comme je l’expliquerai ci-dessous), mais bon nombre des mêmes signaux SEO s’appliquent.
Qu’est-ce que l’espace vectoriel ?
Les LLM ne lisent pas comme les humains. Ils lisent comme des machines.
- L’IA divise le texte en petites unités appelées jetons. (Souvent des parties de mots.)
- Il convertit ces jetons en nombres appelés intégrations (c’est-à-dire vecteurs numériques).
- Les intégrations vivent dans une immense carte où des idées similaires sont rapprochées. (C’est ainsi que la similarité sémantique est capturée.)
- Lorsque vous posez une question, l’IA recherche sur cette carte les concepts les plus proches.
- Il utilise ces concepts pour construire sa réponse.
Les LLM peuvent-ils lire JavaScript ?
Pas très bien, du moins pas encore. Le JavaScript côté client présente toujours un risque de visibilité important. Cela pourrait changer à mesure que les plateformes de recherche d’IA évoluent, mais pour l’instant, le contenu rendu par JavaScript peut être difficile à interpréter pour les modèles. Étant donné le nombre de sites qui s’appuient sur des frameworks JavaScript, il est probable que les LLM amélioreront leur capacité à les lire au fil du temps.
Qu’est-ce que le découpage ?
Si vous structurez votre contenu en sections claires et autonomes qui répondent directement aux requêtes, vous augmentez les chances que les systèmes de récupération apparaissent et citent votre contenu dans les réponses générées par LLM.
Mais si votre réponse est enfouie dans un blob de 600 mots, elle risque d’être « fragmentée » et de perdre son contexte.
Le découpage signifie diviser un texte long en morceaux plus petits afin que l’IA puisse le digérer. Quelques choses à savoir :
- Les LLM divisent les longs articles en morceaux (sections de texte) et les transforment en intégrations afin qu’ils puissent effectuer une recherche plus tard.
- Différentes IA (Google, ChatGPT, Perplexity) utilisent différents styles de segmentation.
- Vous ne contrôlez pas le découpage. L’IA décide où découper, en fonction de ce qui fonctionne le mieux en termes de vitesse et de précision.
Que peuvent faire les écrivains pour améliorer leurs chances d’être présentés dans les résultats de recherche d’IA ?
Certaines personnes l’appellent GEO, d’autres l’appellent AEO, mais je pense que tout cela fait partie d’une approche SEO moderne (surtout si vous effectuez régulièrement un travail de référencement sémantique) :
- Écrivez des passages clairs: Votre contenu doit être divisé en petites sections claires, naturelles et faciles à comprendre qui peuvent être autonomes.
✅ Formulation directe comme « Une entrée au levain se conserve 1 à 2 semaines au réfrigérateur » cartes proprement dans l’espace vectoriel.
❌ Versus, «Les entrées au levain peuvent se conserver un peu si vous les conservez correctement.»
Pourquoi c’est pire :
- Délai vague (« un peu »)
- Formulation vague (« si vous les stockez correctement »)
- Pas de numéro/date concret pour le LLM pour ancrer le sens
- Restez dans le sujet: Gardez chaque paragraphe concentré sur une idée principale.
- Obtenir des mentions : Lorsque plusieurs sites de confiance vous mentionnent ou établissent un lien vers vous, cette relation apparaît dans les données Web sur lesquelles les modèles d’IA sont formés ou actualisés. La répétition à travers des sources fiables renforce votre association avec certains sujets ou entités.
- Utilisez des sous-titres utiles: divisez le contenu en sections avec des titres clairs.
- Utilisez des puces, des tableaux et des graphiques le cas échéant: Cela peut aider à simplifier les concepts de consommation LLM.
- Soyez multimodal: Ce n’est pas seulement une question de texte. Utilisez des visuels et des vidéos, car les LLM aiment partager plus que du texte dans leurs résultats de recherche.
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