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L’optimisation pour les grands modèles de langage (LLM) — comme ChatGPT, Gemini ou Claude — entre dans une nouvelle ère : celle de la mesure. Après des mois d’expérimentation empirique, la discipline commence à s’appuyer sur des méthodes et outils capables de quantifier la visibilité des marques dans les réponses générées par l’IA.
Paul DeMott, CTO de Helium SEO et fondateur de la marque Helium, propose une approche structurée dans un article publié fin octobre 2025 : transformer l’intuition en pilotage data-driven.
Selon lui, comme le SEO s’est construit sur la donnée, l’optimisation LLM ne progressera qu’en devenant mesurable. Identifier, suivre et améliorer sa présence dans les résultats générés par les IA devient une compétence stratégique pour les marques ambitieuses.
Le tracking : fondation indispensable
Impossible d’optimiser ce que l’on ne mesure pas. Tout comme le SEO s’est professionnalisé grâce à des outils de mesure comme Semrush ou Ahrefs, l’optimisation pour les grands modèles de langage ne pourra progresser qu’en s’appuyant sur des métriques fiables et reproductibles.
Le problème est que les LLM ne publient ni volume de requêtes ni fréquence d’apparition. Leurs réponses varient d’une interaction à l’autre, même pour des questions identiques — un défi majeur pour établir des mesures cohérentes dans le temps.
Une méthode inspirée des sondages électoraux
Pour contourner cette opacité, Paul DeMott propose une approche par échantillonnage statistique.
L’idée est de définir entre 250 et 500 requêtes à forte intention propres à votre marque ou à votre secteur, puis les exécuter de manière régulière (quotidienne ou hebdomadaire).
En mesurant la fréquence des mentions et citations de votre marque par rapport à celles de vos concurrents, on obtient une part de voix LLM (Share of Voice) — un indicateur central pour piloter la visibilité dans ces environnements génératifs.
Des outils encore imparfaits, mais prometteurs
Plusieurs plateformes commencent à industrialiser ce type de suivi : Profound, Conductor et OpenForge font partie des pionniers. Mais, prévient DeMott, aucune ne permet encore une visibilité complète. Les modèles restent partiellement opaques, et toute promesse de “transparence totale” relève davantage du marketing que de la réalité technique.
Trois métriques à suivre
Pour piloter efficacement une stratégie d’optimisation LLM, Paul DeMott recommande de suivre trois signaux complémentaires. Ils permettent ensemble de relier la visibilité dans les IA génératives à des impacts mesurables sur le trafic et la notoriété.
1. Part de voix (SOV)
Indique la fréquence d’apparition de votre marque dans les réponses des LLM, face à vos concurrents directs. C’est le cœur de votre suivi : il mesure votre visibilité “in-model” et reflète la place qu’occupe votre marque dans l’univers conversationnel de l’IA.
2. Trafic de référence dans GA4
Certaines visites proviennent désormais directement des interfaces IA — via les liens intégrés dans les réponses ou les clics de curiosité. Configurer un suivi spécifique dans Google Analytics 4 permet de détecter ces flux émergents et de quantifier l’impact réel des LLM sur votre site.
3. Trafic de marque dans Google Search Console
Beaucoup d’utilisateurs découvrent une marque grâce à une réponse d’IA… avant de la rechercher sur Google pour valider leur découverte. Une hausse du trafic sur la page d’accueil ou des requêtes de marque corrélée à vos efforts LLM est donc un signal fort de conversion de notoriété — la preuve que la visibilité IA influence le parcours client réel.
Estimer le « volume de recherche » LLM
Contrairement au SEO classique, les LLM ne fournissent aucune donnée publique sur les volumes de requêtes ou la fréquence d’utilisation des sujets. Pour contourner ce manque de transparence, Paul DeMott propose trois approches d’estimation, à combiner pour obtenir une vision plus réaliste du potentiel de visibilité.
1. S’appuyer sur les volumes SEO existants
Commencez par vos mots-clés SEO les plus performants. S’ils génèrent déjà un fort trafic organique et une intention commerciale claire, il est probable que des requêtes similaires soient posées aux LLM. Ces termes constituent une base de projection solide.
2. Appliquer un coefficient d’adoption de l’IA selon votre secteur
Tous les marchés n’intègrent pas les IA génératives au même rythme. Paul DeMott recommande d’ajuster vos estimations selon le niveau de maturité de votre industrie :
- Secteurs à forte adoption (tech, marketing et SaaS) : 20 à 25 % des utilisateurs s’appuient déjà sur des LLM dans leur processus de recherche.
- Secteurs plus traditionnels (finance, santé et B2B industriel) : entre 5 et 10 %.
Appliquer ce coefficient à vos volumes SEO permet d’obtenir une approximation de la demande LLM dans votre niche.
3. Utiliser les outils d’inférence émergents
De nouveaux outils exploitent des modèles d’inférence et d’analyse sémantique pour estimer les volumes de requêtes traitées par les LLM.
Encore imparfaits, ces systèmes progressent rapidement et offriront bientôt une vision plus fine de la demande réelle — une évolution à surveiller de près pour affiner vos projections.
Optimiser sa visibilité : stratégies on-page et off-page
L’optimisation LLM reprend les fondamentaux du SEO — pertinence, autorité et structure — mais avec de nouveaux leviers d’influence.
Paul DeMott distingue deux axes complémentaires : la présence hors site (off-page) et la performance de vos contenus existants (on-page).
Off-page : la nouvelle construction de liens
Les LLM ne se réfèrent pas à n’importe quelles sources. Leurs réponses s’appuient souvent sur des sites perçus comme fiables et représentatifs dans un domaine : Wikipédia, Reddit, sites d’avis, comparateurs, guides de référence…
Plutôt que de multiplier les backlinks sans ciblage, l’enjeu est désormais de viser les pages déjà citées par les LLM dans votre catégorie. Une analyse concurrentielle des citations permet d’identifier ces sources privilégiées et de repérer où apparaître pour renforcer votre visibilité “in-model”.
Privilégiez la qualité contextuelle à la quantité de liens.
On-page : valoriser et corriger vos contenus existants
Les outils de tracking LLM révèlent quelles pages de votre site sont mentionnées, citées ou ignorées par les modèles. Cette analyse met souvent en lumière trois types d’opportunités :
- Contenu manquant : vos concurrents sont cités sur des sujets que vous ne traitez pas encore. Ce sont vos zones blanches à combler.
- Contenu sous-performant : vous disposez du bon contenu, mais il n’est pas référencé par les LLM. Revoir la structure, la clarté et les signaux d’autorité peut suffire à corriger le tir.
- Amélioration rapide : parfois, de simples ajustements — ajout d’une FAQ, reformulation de sections-clés ou enrichissement du balisage sémantique — permettent d’obtenir des gains rapides sans réécriture complète.
Le lien avec le SEO : 62% de corrélation
Les premières études sur la visibilité IA confirment ce que beaucoup pressentaient : le SEO reste la base de la présence dans les réponses génératives. Selon l’analyse de Paul DeMott portant sur cinq catégories concurrentielles, les marques positionnées en première page Google apparaissent dans 62 % des réponses de ChatGPT.
Être fort en SEO, c’est déjà optimiser ses chances d’être visible dans les LLM.
Pourquoi ce lien est logique
Les systèmes de génération augmentée par la recherche (RAG, retrieval-augmented generation) s’appuient directement sur les résultats des moteurs de recherche pour construire leurs réponses.
Plus vos contenus sont bien classés, clairs et structurés, plus ils sont susceptibles d’être sélectionnés, cités ou reformulés par ces modèles.
Ne pas opposer SEO et LLM
Paul DeMott rappelle que le SEO et l’optimisation LLM ne s’excluent pas, ils se renforcent. Avant de penser “visibilité IA”, assurez-vous que vos fondamentaux SEO sont irréprochables :
- Santé technique : temps de chargement, accessibilité et balisage.
- Données structurées : faciliter la compréhension des entités et relations.
- Signaux E-E-A-T : expertise, expérience, autorité et fiabilité.
Les LLM représentent une couche supplémentaire de visibilité, pas un remplacement du référencement naturel. Maîtriser le SEO reste le levier le plus direct pour nourrir les IA en contenu de qualité et garantir votre place dans leurs réponses.
Plan d’action
Pour passer de la théorie à la mise en œuvre, Paul DeMott propose une feuille de route claire et pragmatique :
- Identifier les sources tierces les plus citées dans votre niche : forums, guides, médias spécialisés, comparateurs… Ces écosystèmes nourrissent directement les LLM.
- Cartographier la visibilité concurrentielle grâce aux outils de tracking pour comprendre où votre marque se situe et sur quels thèmes elle est absente.
- Auditer vos pages citées (ou non) : un bon classement Google ne garantit pas une présence dans les réponses IA — il faut croiser les données SEO et LLM.
- Maintenir les bonnes pratiques SEO tout en ajoutant la couche de suivi et d’optimisation LLM : structure de contenu, entités, données enrichies, FAQ, liens contextuels…
Une opportunité à ne pas manquer
Le trafic issu des LLM reste aujourd’hui modeste face à la recherche traditionnelle, mais sa croissance est exponentielle. Ignorer cette évolution reviendrait à rater le virage qu’a représenté le SEO au début des années 2000.
Les marques qui commencent dès maintenant à :
- Suivre leurs citations dans les LLM,
- Analyser leurs mentions tierces,
- Et aligner leurs stratégies SEO et IA,
seront celles qui prendront une avance durable dans la découverte de marque par l’IA.
L’optimisation LLM en 2026 rappelle les débuts du SEO. Encore imparfaite, souvent expérimentale, mais riche en opportunités pour ceux qui s’y engagent tôt. L’enjeu n’est pas de remplacer les fondamentaux, mais de les étendre aux nouveaux mécanismes de découverte, d’interprétation et de citation de l’intelligence artificielle.
