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L’essor fulgurant de ChatGPT et des autres outils d’intelligence artificielle générative transforme radicalement notre façon de rechercher des informations en ligne. Ces plateformes offrent une approche plus rapide et plus fluide pour accéder au savoir, surpassant souvent les moteurs de recherche traditionnels que nous utilisons depuis des décennies.
Lily Ray, Vice-Présidente de la stratégie SEO chez Amsive et figure reconnue du secteur avec plus de 15 ans d’expérience, livre une analyse approfondie de cette évolution sur Search Engine Land. Son expertise technique et sa vision stratégique apportent un éclairage sur l’impact réel de l’IA sur le référencement naturel.
Contrairement aux discours alarmistes, son analyse révèle une réalité plus nuancée : l’IA de recherche s’appuie massivement sur les fondamentaux du référencement traditionnel.
Les LLM redéfinissent les habitudes de recherche
Cette transformation comportementale constitue le point de départ de toutes les interrogations actuelles sur l’avenir du SEO.
Un changement comportemental confirmé par les études
Les grands modèles de langage (LLM) ne sont certes pas parfaits, mais leur capacité à faciliter l’apprentissage rapide et la résolution de problèmes par le biais de recherches conversationnelles a créé un impact significatif.
Une étude récente du Dr Kevin Matthe Caramancion confirme cette évolution. Les utilisateurs préfèrent généralement les LLM aux moteurs de recherche traditionnels pour les tâches qui nécessitent :
- Une compréhension nuancée des requêtes complexes,
- Des explications détaillées et contextualisées,
- Des réponses personnalisées et conversationnelles.
Les moteurs de recherche restent privilégiés pour les requêtes factuelles directes.
L’émergence de nouveaux acronymes marketing
Ce changement a déclenché une vague médiatique et un sentiment d’urgence dans l’industrie du marketing digital. De nouveaux outils et startups émergent quotidiennement, portés par le récit que le SEO traditionnel est désormais obsolète et que seules de nouvelles approches comme le GEO (Generative Engine Optimization) ou l’AEO (Answer Engine Optimization) peuvent sauver la situation.
Lily Ray met en garde contre ces « experts GEO » autoproclamés qui prétendent maîtriser un domaine vieux de moins de deux ans, souvent via des entités sans visage utilisant des logos IA et des campagnes marketing automatisées.
L’expertise SEO : un atout pour l’IA de recherche
Contrairement aux discours alarmistes, l’analyse de Lily Ray révèle que les compétences SEO traditionnelles s’avèrent être les plus pertinentes pour naviguer dans ce nouvel écosystème.
Des tactiques familières sous un nouveau jour
En analysant le fonctionnement de la recherche IA et la façon dont les LLM récupèrent et synthétisent l’information, il devient évident que nombre de tactiques générant de la visibilité dans la recherche IA s’avèrent être des approches SEO classiques, désormais parées d’un nouveau chapeau « IA ».
L’optimisation conversationnelle constitue un exemple parfait. Les nouveaux outils exploitent le processus de « query fan-out » utilisé par les LLM, particulièrement le mode IA de Google. Mais fondamentalement, les SEO effectuent ce type de recherche de requêtes depuis des années :
- L’obsession pour la recherche vocale conversationnelle vers 2015,
- L’intégration du balisage Speakable dans le contenu conversationnel vers 2018,
- L’utilisation d’outils comme Answer the Public (2016) ou AlsoAsked (2019).
La recherche multimodale, une évolution logique
Un aspect important de la recherche IA réside dans la capacité des LLM à traiter les informations provenant d’images, de vidéos et d’audio. Cette recherche multimodale peut sembler révolutionnaire, mais les SEO travaillent depuis des années sur l’optimisation d’images pour Google Image Search, la création de transcriptions vidéo accessibles, et l’indexation de contenu podcast par Google depuis 2019.
L’optimisation de contenu, des conseils recyclés
Certains des « nouveaux » conseils pour un contenu adapté aux LLM semblent familiers : écrire clairement, répondre directement aux questions, utiliser des FAQ, structurer avec des titres clairs, découper le contenu en passages lisibles, se concentrer sur les entités, fournir des puces scannables et citer ses sources.
Ces recommandations constituent une version actualisée des mêmes conseils que les SEO donnent pour une optimisation on-page efficace depuis des décennies. Le contenu qui performe le mieux dans les AI Overviews correspond souvent au contenu déjà optimisé pour les extraits optimisés et la lisibilité.
L’importance croissante des signaux traditionnels
Cette continuité des pratiques SEO se manifeste particulièrement dans l’évolution des facteurs de classement privilégiés par les LLM.
Le rôle central des relations publiques digitales
Les « mentions de marque » et l’« autorité d’entité » deviennent des mots-clés pour la recherche IA, étant donné que les LLM privilégient les informations provenant de sources crédibles et bien référencées. L’analyse des domaines les plus fréquemment cités dans les réponses des LLM révèle l’importance cruciale du PR digital pour gagner en visibilité IA.
Cette vérité reste fondamentale au SEO depuis l’inception du PageRank. Les liens, mentions, co-citations et la perception globale de la marque ont toujours été essentiels pour une performance SEO saine.
Google confirme la continuité des bonnes pratiques
Cette cohérence entre ancien et nouveau se trouve renforcée par les communications officielles de Google sur sa stratégie IA.
Des guidelines cohérentes
Google lui-même a publié de nouvelles directives pour apparaître dans la recherche IA. Ses conseils techniques et de contenu reprennent presque toutes les mêmes bonnes pratiques SEO que Google partage depuis des années. Cela suggère que les fondements d’une architecture d’information solide et d’un contenu de valeur restent identiques.
L’AEO comme complément, pas remplacement
L’Answer Engine Optimization (AEO) mérite l’investissement, mais elle représente un complément au bon SEO, pas un remplacement. L’AEO s’avère essentielle pour tracker la visibilité, analyser les mentions de marque dans les réponses LLM et comprendre la part de voix concurrentielle sur les plateformes IA.
La recherche IA s’appuie sur les signaux traditionnels
Cette interdépendance entre recherche traditionnelle et IA devient encore plus évidente quand on examine les mécanismes techniques sous-jacents.
Le rôle de la génération augmentée par récupération (RAG)
La génération augmentée par récupération (RAG) permet aux modèles de langage d’incorporer des informations externes en temps réel. Quand un LLM identifie que du contenu web actuel pourrait améliorer une réponse, il agit comme un « récupérateur ». Il extraye des informations pertinentes depuis les résultats de recherche Google ou Bing.
L’utilisation des résultats de recherche par les LLM
Il est établi que Google utilise ses propres résultats de recherche pour le RAG. Des spéculations croissantes suggèrent que ChatGPT pourrait désormais faire de même, en s’appuyant sur les résultats Google plutôt que seulement sur ceux de Bing.
Cette convergence constitue l’argument le plus convaincant pour le rôle essentiel du SEO à l’ère de l’IA. Si les LLM synthétisent des informations depuis les résultats de recherche existants, alors le contenu qui se classe efficacement dans la recherche Google traditionnelle devient la source de référence pour les LLM.
Les cycles de battage médiatique : une histoire qui se répète
Cette mise en perspective historique permet de relativiser l’ampleur supposée de la « révolution IA » et d’identifier les patterns récurrents de l’industrie.
Les précédents « tueurs de SEO »
- Google+ et Facebook (début 2010s) : obsession des « signaux sociaux »,
- Indexation mobile-first (mi-2010s) : panique de conformité non réalisée,
- Recherche vocale (fin 2010s) : prédiction des « 50% de recherches vocales en 2020 » jamais concrétisée,
- Core Web Vitals (début 2020s) : craintes de pénalités surévaluées,
- TikTok et vidéo (début 2020s) : menace existentielle qui n’a pas matérialisé.
Malgré tout le battage autour de la recherche IA, chaque nouvelle étude suggère qu’elle n’a pas encore entamé significativement la domination de Google. Google a traité 14 milliards de recherches par jour en 2024, soit 373 fois plus que les requêtes quotidiennes estimées sur ChatGPT. Le volume de recherche de Google a même augmenté de plus de 21 % en 2024.
Conclusion : l’évolution plutôt que la révolution
Cette analyse approfondie nous mène vers une conclusion nuancée qui tranche avec les discours catastrophistes ambiants.
La recherche IA constitue indéniablement une force puissante et évolutive qui exige de nouvelles compétences et métriques. Cependant, ses mécanismes – de la génération augmentée par récupération s’appuyant sur les résultats de recherche existants à sa dépendance aux signaux établis – soulignent la pertinence durable des approches SEO traditionnelles.
Il ne s’agit pas d’une menace existentielle, mais d’une évolution. Les professionnels SEO, habitués depuis des décennies aux mises à jour d’algorithmes et aux changements technologiques, possèdent les compétences uniques pour naviguer dans cette transformation.
L’IA de recherche représente simplement la prochaine frontière à conquérir, tout comme les nombreuses itérations précédentes. La clé réside dans l’adaptation intelligente de nos stratégies SEO pour 2026 plutôt que dans la révolution complète de nos pratiques fondamentales.
