Dans un monde où la recherche alimentée par l’intelligence artificielle (IA) évolue rapidement, il est crucial de comprendre comment les nouveaux modèles de langage, comme les LLMs, affectent la visibilité des marques en ligne. Cet article explore les spécificités du SEO technique pour GenAI, en mettant en lumière les différences fondamentales entre les bots de recherche traditionnels et ceux animés par l’IA.
La différence entre LLM et moteurs de recherche traditionnels
Les modèles de langage large (LLMs) et les agents d’IA ne se contentent pas d’indexer le contenu. Ils l’interprètent, le résument et le classent de manière unique. Cette nouvelle approche nécessite une réévaluation des techniques de SEO pour répondre aux exigences de ces systèmes innovants.
Les signaux techniques qui influencent la visibilité
Il est essentiel d’identifier les signaux techniques qui impactent la manière dont les bots LLM découvrent et comprennent votre contenu. Des blocages invisibles peuvent empêcher une analyse complète, limitant la capacité des systèmes d’IA à afficher votre contenu de manière optimale.
Importance de l’expérience utilisateur sur mobile
Avec l’émergence des recherches multimodales, des détails tels que la convivialité mobile et les Core Web Vitals deviennent encore plus cruciaux. La manière dont les utilisateurs interagissent avec votre site affecte directement sa visibilité dans les résultats de recherche guidés par l’IA.
Nouveaux indicateurs de performance clés (KPI) pour le SEO technique
Le SEO technique pour GenAI introduit de nouveaux KPI qui reflètent l’évolution des attentes en matière de recherche. Les professionnels du marketing doivent être proactifs pour ajuster leurs stratégies en fonction de ces évolutions et optimiser leur contenu pour les systèmes d’IA.
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Pour naviguer avec succès dans cette nouvelle ère de recherche propulsée par l’IA, il est recommandé de réévaluer régulièrement vos audits SEO et d’investir dans des outils permettant d’identifier les blocages invisibles, tout en optimisant l’expérience utilisateur pauvre sur mobile.
Source
Search Engine Land – Lien vers l’article