Sommaire
Will Kennard vient de publier un guide détaillé sur l’optimisation pour les moteurs de recherche IA. Voici un petit résumé des conseils qu’il donne.
L’évolution comportementale des utilisateurs
Kennard observe une adoption croissante des outils IA pour les recherches complexes, particulièrement celles impliquant planification et processus de décision longs. Contrairement aux requêtes transactionnelles précises (« black merino wool t shirts for men »), les recherches ambiguës (« which black t shirts for men would suit a 2 day camping trip ») trouvent désormais de meilleures réponses via les moteurs IA.
Architecture technique : RAG et grounding
L’expert détaille le fonctionnement du Retrieval-Augmented Generation (RAG), processus par lequel les IA connectent leurs réponses à des sources externes vérifiables. Le système effectue une recherche en temps réel, s’appuie sur ces informations fraîches, puis génère une réponse ancrée dans des données actualisées.
Cette architecture positionne le contenu web comme source d’autorité pour les réponses IA, similairement au SEO traditionnel.
Transition vers les entités et citations
Kennard identifie trois évolutions majeures :
- Fin progressive des mots-clés au profit des entités (marques, produits, personnes et lieux) comme unités de référence principales.
- Citations comme nouvelle métrique : mentions directes dans les réponses IA avec liens vers les sources, ce qui redistribue les cartes des indicateurs SEO classiques basés sur les positions.
- Premières données défensives : recherches originales et expérience directe constituent des actifs non-réplicables par l’IA générative, ce qui crée un avantage concurrentiel durable face à la standardisation du contenu automatisé.
Outils de monitoring GEO
Waikay se distingue par sa fonctionnalité « facts » qui détecte les hallucinations et informations obsolètes sur les marques. L’outil propose des rapports thématiques, concurrentiels et de citations.
Sistrix développe une approche benchmarking avec analyse des prompts mentionnant les marques et index de visibilité IA (actuellement en beta).
Model Context Protocol (MCP)
Cette technologie émergente pourrait transformer l’internet en permettant aux IA d’interagir directement avec les données et fonctions des sites web. Les entreprises pourraient migrer du développement de sites web vers la création de serveurs MCP, en positionnant leurs données comme ressources IA privilégiées.
Recommandations opérationnelles
Kennard confirme que les pratiques GEO actuelles correspondent aux fondamentaux SEO établis :
- Structure en chunks avec hiérarchie H1-H3 logique,
- Style journalistique inversé privilégiant les réponses directes,
- Contenu multimodal (texte, images, vidéos et tableaux),
- E-E-A-T renforcé avec preuves d’expérience directe,
- Crawlabilité optimisée incluant les user agents IA (Google-Extended, GPTBot, ClaudeBot…).
L’expert insiste sur la création de contenu original versus l’usage brut d’IA générative, en recommandant ces outils comme assistants plutôt que remplaçants de l’expertise humaine. Cette approche rejoint les principes E-E-A-T valorisés par Google depuis plusieurs années.
