LLMO / GEO | Qu'en est-il de l'optimisation traditionnelle des moteurs de recherche pour la visibilité de la marque à l'ère de l'IA? – Image: xpert.digital
Seulement 37,4% des recherches Google aux États-Unis entraînent des clics sur les sites Web externes
Avenir des résultats de la recherche: pourquoi les entreprises doivent-elles repenser maintenant
L'ère du référencement classique, dans laquelle les entreprises ne sont optimisées que pour Google, touche à sa fin. Le référencement traditionnel était basé sur le placement des mots clés, la structure des backlinks et l'optimisation technique du site Web pour les décennies pour classer les résultats de la recherche. Mais avec l'avènement des modèles de grande langue (LLMS) tels que Chatgpt, Perplexity et les aperçus de l'IA de Google, le marketing numérique est fondamentalement en changement.
Les chiffres parlent un langage clair: seulement 37,4% des recherches Google aux États-Unis entraînent des clics sur les sites Web externes. Dans le même temps, 13,14% de toutes les recherches sont déjà équipées de vue d'ensemble de l'IA, et la croissance de 30 à 150% est montrée par les entreprises qui optimisent les LLM. Cette évolution signifie un changement paradigmatique de l'optimisation de classement pur à l'optimisation pour les réponses basées sur l'IA.
Quelle est exactement l'optimisation LLM et en quoi diffère-t-elle du référencement traditionnel?
L'optimisation des modèles de grande langue (LLMO), également appelée optimisation générative du moteur (GEO) ou l'optimisation du moteur de réponse (AEO), décrit la préparation stratégique du contenu numérique pour les systèmes d'IA. Alors que le référencement traditionnel vise à générer du trafic de site Web à travers des classements plus élevés, LLMO se concentre sur le fait que le contenu est compris, extrait, extrait et cité dans des réponses générées.
La différence fondamentale réside dans la destination d'optimisation: le référencement se concentre sur le classement des sites Web et les clics, tandis que LLMO est destiné aux mentions et citations de tir dans les réponses de l'IA. Les LLM sont basées sur des entités telles que les marques, les produits et les sujets – pas sur les URL. Cela signifie que la pertinence est créée par la présence sur de nombreuses plateformes, pas seulement sur votre propre site Web.
Convient à:
Pourquoi les stratégies de référencement traditionnelles échouent dans la recherche dirigée par l'IA?
Les bases du référencement traditionnel sont trop courtes pour les systèmes de recherche basés sur l'IA, car le type de traitement du contenu est fondamentalement différent. Alors que les moteurs de recherche évaluent les sites Web basés sur des mots clés et des backlinks, les LLM analysent le contenu sémantiquement et comprennent le contexte, l'intention et les relations thématiques.
Les LLM préfèrent le contenu structuré et facile à comprendre avec des réponses claires à des questions spécifiques. Ils attachent une importance particulière à la qualité et à l'autorité des sources, préférant des sources telles que Wikipedia ou des enregistrements de données structurés. L'optimisation traditionnelle des mots clés est remplacée par un langage naturel et conversationnel, car les utilisateurs avec des systèmes d'IA sont plus susceptibles de communiquer dans des phrases entières.
De plus, 95% du comportement de la citation de l'IA ne peut pas s'expliquer par les paramètres du trafic du site Web et 97,2% et non par les profils de backlink. Cela signifie que les signaux traditionnels de l'autorité SEO dans le monde de l'IA perdent de l'importance.
De quelles stratégies spécifiques le contenu optimisé LLM nécessite-t-il?
Les stratégies LLMO réussies sont basées sur plusieurs principes de base qui vont au-delà des approches de référencement traditionnelles. Tout d'abord, le contenu doit être structuré de telle manière qu'ils sont faciles à comprendre pour les systèmes d'IA. Cela comprend des titres clairs, des réponses concises et des données de données structurées.
Stratégie de contenu pour les LLM
Les entreprises doivent créer un contenu détaillé et complet qui comprend au moins 1 500 à 2 000 mots et répondre complètement à des questions spécifiques. Il est important de fournir un contenu cité bien structuré, avec des sources et formulé de manière concise. Les sections FAQ et les en-têtes conversationnels qui ressemblent à de véritables demandes d'utilisateurs augmentent la probabilité de l'IA.
Convient à:
Optimisation technique
Au niveau technique, les sites Web pour Crawlers de l'IA devraient être optimisés qui sont souvent «plus faciles» en mouvement que les robots traditionnels de moteur de recherche. Les structures HTML statiques et propres sans contenu dépendant de JavaScript sont idéales. Les données de schéma et les données structurées aident les LLM à «lire» des sites Web tels que les graphiques de connaissances.
Présence multiplateforme
Étant donné que le LLMS regroupe les LLM de diverses sources, une présence cohérente sur plusieurs plates-formes est cruciale. Cela inclut non seulement votre propre site Web, mais mentionne également dans des articles, des listes, des forums tels que Reddit et Quora, ainsi que sur des plateformes telles que Wikipedia.
Comment l'ère zéro-clic influence-t-elle le comportement des utilisateurs et la visibilité de la marque?
L'ère zéro cliquez fondamentalement le comportement de recherche. Environ 80% des consommateurs comptent sur «zéro clique» entraîne au moins 40% de leurs requêtes de recherche. Cela entraîne une baisse estimée du trafic Web organique de 15 à 25%. Dans le même temps, le trafic d'IA génératif augmente de 1 200% entre juillet 2024 et février 2025.
Cependant, cette évolution ne signifie pas la fin de la visibilité de la marque, mais nécessite un réalignement de la stratégie. Les marques sont désormais aussi précieuses que les clics. Par exemple, si Chatgpt a mentionné Asana, lundi.com et la notation directement dans la réponse lorsqu'on lui a demandé les «meilleurs outils de gestion de projet», ces marques reçoivent une visibilité massive sans que les utilisateurs ne visitent leurs sites Web.
Bâtiment de l'autorité de la marque
Dans l'ère zéro cliquez, l'autorité de la marque devient la monnaie la plus importante. Les entreprises doivent s'établir comme des sources fiables qui sont classées comme citées par les systèmes d'IA. Cela nécessite la création d'une véritable expertise par la recherche originale, les études de cas et les expériences de première main.
Convient à:
Quelles industries et entreprises bénéficient déjà des stratégies LLMO?
Diverses industries présentent déjà des implémentations LLMO réussies. La société de logiciels LogikCull a déjà enregistré en juin 2023 que 5% de tous les prospects ont été générés via Chatgpt, ce qui correspond à un chiffre d'affaires mensuel de près de 100 000 $. Des sociétés comme SURFER SEO apparaissent régulièrement dans LLM Answers lorsqu'ils sont interrogés sur les outils d'optimisation du contenu.
Secteur B2B
Les entreprises B2B en particulier bénéficient de LLMO, car jusqu'à 72% des acheteurs B2B rencontrent des aperçus d'IA au cours de leurs recherches. Dans le même temps, 90% des utilisateurs cliquent toujours sur des sources citées pour vérifier les informations selon lesquelles les marques B2B continuent d'offrir des chances de trafic.
Convient à:
Commerce électronique et commerce de détail
Dans le secteur du commerce électronique, des plates-formes telles que la perplexité utilisent déjà des comparaisons de produits structurées. Lorsque les utilisateurs recherchent des crèmes dentaires pour enfants, la perplexité crée des tableaux des meilleurs produits en fonction des résultats des tests. Les marques qui apparaissent dans de tels aperçus bénéficient d'un trafic qualifié avec des taux de conversion élevés.
Comment les entreprises peuvent-elles développer leur présence de marque dans diverses plateformes LLM?
L'établissement d'une présence LLM réussie nécessite une stratégie spécifique à la plate-forme, car différents systèmes d'IA ont des préférences de source différentes. ChatGPT cite le contenu Wikipedia de 47,9% ainsi que les sites Web traditionnels des médias et de la technologie. Les aperçus d'IA de Google utilisent 21% de contenu Reddit et 18,8% de vidéos YouTube. La perplexité montre une distribution plus équilibrée entre les sources professionnelles et orientées vers le consommateur.
Optimisation de Wikipedia
Wikipedia représente une partie importante des données de formation LLM. Les entreprises doivent s'assurer que les informations de leur marque sur Wikipedia sont précises et utiles. Chaque LLM est formée sur le contenu Wikipedia, c'est pourquoi cette plate-forme est décisive pour la visibilité de la marque.
Reddit et plateformes communautaires
Le contenu généré par l'utilisateur (UGC) sur des plates-formes telles que Reddit et Quora est fortement évaluée par LLMS. Les entreprises doivent s'assurer que votre marque est mentionnée dans des réponses et des discussions utiles sans spaming ni forçage.
Médias gagnés et RP numériques
L'utilisation stratégique des médias gagnés est cruciale pour le succès de LLMO. Le montage dans des articles thématiquement appropriés, des publications de l'industrie et des forums dignes de confiance augmente la visibilité dans le contexte de l'IA, par lequel l'autorité du domaine est secondaire.
Quelles mesures et KPI sont pertinents pour le succès de LLMO?
La mesure de réussite de LLMO nécessite de nouvelles mesures qui vont au-delà des KPI traditionnels SEO. Au lieu de se concentrer exclusivement sur le classement des mots clés et le trafic organique, les entreprises doivent mettre en œuvre des mesures spécifiques à l'IA.
Métriques LLMO primaires
- L'IA mentionne la surveillance: persécution de la mention de la marque dans les réponses générées par l'IA sur des outils tels que Profound, Oterlly et Scrunch
- Trafic de référence des outils d'IA: analyse du trafic de site Web à partir de sources telles que Chatt, Perplexity et Claude via Google Analytics 4
- GRANDE Part de la voix: mesure du contenu de la marque dans les résultats de recherche génératifs par rapport aux concurrents
- Fréquence de citation: suivi, à quelle fréquence le contenu est cité dans les réponses LLM
Indicateurs secondaires
Étant donné que les mesures directes de LLMO sont encore limitées, les entreprises utilisent des indicateurs de proxy tels que le volume de recherche de marque, le suivi des mots clés à longue queue et les mesures de qualité de plomb. La croissance du profil de backlink des sources de formation de l'IA (Wikipedia, Reddit, Quora) et à gauche des sites Web d'autorité topique signalent également le succès de LLMO.
Quelles exigences techniques sont nécessaires pour une optimisation LLM réussie?
L'infrastructure technique pour LLMO diffère considérablement des exigences de référencement traditionnelles. Les Crawlers de l'IA fonctionnent souvent avec des exigences «plus légères» que les robots de moteur de recherche traditionnels, mais préfèrent un contenu clairement structuré et sémantiquement riche.
Données structurées et balisage du schéma
Le balisage complet du schéma est essentiel pour le LLMO car il aide les systèmes d'IA à interpréter des sites Web tels que la connaissance des connaissances. Les activités locales, le service, le produit, la FAQ et le schéma Howo sont particulièrement utiles pour la visibilité de l'IA. Ces données structurées offrent un contexte qui peut améliorer la visibilité des URL dans les moteurs AI.
Architecture de contenu
Une architecture de contenu modulaire est cruciale pour les processus de RAG (génération auprès de la récupération). Le contenu doit être structuré dans des blocs sémantiquement liés qui peuvent extraire et citer les systèmes AI individuellement. Des hiérarchies claires avec les titres H1-H6 et les structures de contenu logique améliorent considérablement la visibilité.
Accessibilité de l'API
La fourniture d'API publiques pour le contenu du site Web peut augmenter la visibilité dans les systèmes LLM. Les techniques de référencement traditionnelles telles que les structures URL propres et les temps de chargement optimisés restent pertinents, car de nombreux LLM continuent de prendre en compte ces signaux de qualité.
Comment le paysage LLM se développe-t-il d'ici 2026 et au-delà?
L'avenir de l'optimisation LLM indique une accélération supplémentaire de l'intégration de l'IA dans tous les aspects du marketing numérique. Les prévisions du marché montrent que les LLM conquériront 15% du marché de la recherche d'ici 2028, tandis que le marché mondial de la LLM devrait augmenter de 36% entre 2024 et 2030.
Développement technologique
La recherche profonde de Google en mode IA et l'introduction de Gemini 2.5 montrent la direction du développement technologique. Ces systèmes peuvent traiter des centaines de requêtes de recherche en parallèle et créer des rapports de niveau expert en quelques minutes. Le développement de visites d'IA personnalisées qui s'adaptent aux préférences des utilisateurs individuelles nécessiteront de nouvelles approches d'optimisation.
Diversification des plateformes
L'avenir appartient à un paysage de recherche décentralisé dans lequel la découverte se déroule via plusieurs interfaces. En plus de Google, des plates-formes telles que Tikok (40% des répondants) et Chatgpt (56% des répondants) deviennent plus importantes en tant que canaux de découverte. Cette évolution nécessite des stratégies de marketing omnicanal qui couvrent tous les points de contact pertinents.
Qu'est-ce que cela signifie spécifiquement pour les stratégies de marketing et l'allocation budgétaire?
La transformation de l'ère LLM nécessite un réalignement fondamental des budgets et stratégies marketing. Bien que le référencement traditionnel reste pertinent, les entreprises doivent de plus en plus investir dans des mesures spécifiques à LLMO.
Changements de budget
Les entreprises devraient réduire 20 à 30% de leurs budgets de référencement pour les mesures LLMO, notamment la structure du contenu, la mise en œuvre du schéma et la structure de présence multiplateforme. Les investissements dans la création d'autorité de marque grâce à la création de relations publiques numériques et de contenu expert deviennent de plus en plus importants que les campagnes de création de liens purs.
Développement des compétences
Les équipes marketing doivent développer de nouvelles compétences qui vont au-delà du référencement traditionnel. Cela comprend une compréhension des systèmes d'IA, une ingénierie rapide et la possibilité d'optimiser le contenu du traitement sémantique. La coopération entre les équipes PR, le contenu et le référencement devient essentielle car les LLM apprennent de tous les coins du Web.
Considération du retour sur investissement
Les premières implémentations LLMO montrent des améliorations du retour sur investissement de 20 à 30% des entreprises qui intègrent l'IA dans leurs décisions de marketing. L'investissement à long terme dans l'autorité de la marque et la reconnaissance des entités porte ses fruits grâce à une meilleure visibilité dans le paysage croissant de la recherche d'IA.
La transformation du SEO en LLMO n'est pas seulement une adaptation technique, mais un changement de paradigme stratégique qui définit l'avenir de la visibilité de la marque numérique. Les entreprises qui reconnaissent cette évolution tôt et agiront en conséquence pour garder le dessus dans l'avenir axé sur l'IA du marketing numérique.
Convient à:
Votre partenaire mondial de marketing et de développement commercial
☑️ Notre langue commerciale est l'anglais ou l'allemand
☑️ NOUVEAU : Correspondance dans votre langue nationale !
Konrad Wolfenstein
Je serais heureux de vous servir, vous et mon équipe, en tant que conseiller personnel.
Vous pouvez me contacter en remplissant le formulaire de contact ou simplement m'appeler au +49 89 89 674 804 (Munich) . Mon adresse e-mail est : wolfenstein ∂ xpert.digital
J'attends avec impatience notre projet commun.