Dans un entretien publié le 2 septembre 2026 sur la chaîne YouTube de Search Engine Land, Lily Ray revient sur quinze années marquées par les mises à jour de Google et l’arrivée de la recherche générative.
La consultante SEO est notamment connue pour ses analyses de l’E-E-A-T, des évolutions algorithmiques et des sites touchés par les systèmes de Google. Son parcours lui permet de comparer les anciennes tactiques de référencement aux pratiques qui apparaissent autour de l’IA.
Penguin a changé son approche du SEO
Au début des années 2010, Lily Ray utilise des techniques alors courantes pour obtenir des positions rapides. Elle achète notamment des liens vers ses sites et constate une progression sur plusieurs requêtes.
La situation change en août 2012. Après le déploiement de Penguin, les classements disparaissent presque entièrement. La mise à jour cible les profils de liens artificiels employés pour influencer les résultats.
Cette expérience lui montre que les raccourcis peuvent fonctionner temporairement sans constituer une stratégie durable. Un site dépendant principalement de l’achat de liens reste exposé à une modification des systèmes de classement.
Lily Ray se concentre ensuite sur les éléments fondamentaux des pages. En 2018, la mise à jour surnommée Medic l’amène à étudier plus précisément les consignes destinées aux évaluateurs de Google et les critères regroupés sous le terme E-A-T, devenu E-E-A-T.
L’E-E-A-T dépasse le contenu d’une page
Lily Ray considère que l’E-E-A-T ne peut pas être traité comme une simple liste d’éléments à ajouter dans une page. Il ne se règle pas comme un title, une balise ou un indicateur de performance.
L’évaluation dépend aussi de la réputation acquise ailleurs, de la reconnaissance de la marque et des informations publiées par des clients, des entreprises ou des observateurs indépendants. Le site ne contrôle donc pas seul tous les signaux associés à son expérience, son expertise, son autorité et sa fiabilité.
Son travail sur la Helpful Content Update l’a conduite à examiner pendant plusieurs centaines d’heures des domaines qui avaient perdu leur visibilité. Certains reposaient sur des contenus génériques ou sur des méthodes conçues pour exploiter les résultats de recherche.
D’autres avaient pourtant essayé de proposer des contenus utiles et spécialisés. Selon son estimation, environ 40 % des sites qu’elle a étudiés appartenaient à cette seconde catégorie. Des éditeurs consacrés aux recettes ou aux voyages ont notamment perdu une part importante de leur audience et de leurs revenus.
Lily Ray ne présente donc pas chaque baisse comme la sanction d’une mauvaise pratique identifiable. Des sites considérés comme sérieux peuvent également subir les effets d’une évolution majeure des systèmes de classement.
La production massive avec l’IA comporte les mêmes risques
Lily Ray retrouve aujourd’hui une logique comparable dans l’utilisation de l’IA générative. Certaines entreprises produisent de grandes quantités de pages afin de couvrir rapidement davantage de recherches.
Cette capacité technique encourage à publier toujours plus de contenus, parfois sans vérifier leur utilité, leur originalité ou leur proximité avec les pages existantes. Les expériences dans lesquelles Claude intervient directement sur un site montrent aussi que la production automatisée peut créer des pages très proches les unes des autres.
Lily Ray ne rejette pas l’utilisation de l’IA dans les processus éditoriaux. Elle remet en cause les stratégies qui transforment la rapidité de production en objectif principal.
Elle préfère un nombre limité de ressources réellement utiles, enrichies et actualisées avec le temps. La présence d’une marque sur d’autres plateformes compte également, car les moteurs et les services d’IA peuvent utiliser des sources extérieures au site officiel.
Cette réserve ne signifie pas que Google pénalise automatiquement les textes produits avec un modèle de langage. Une analyse portant sur 331 000 pages a montré que des contenus fortement automatisés pouvaient encore apparaître dans les premières positions. La méthode de production ne suffit pas, à elle seule, à expliquer le classement d’une page.
Lily Ray redoute plutôt une future mise à jour capable de réduire brutalement la visibilité des sites qui exploitent les faiblesses actuelles de la recherche générative. Elle rapproche ce risque de ce qu’elle a vécu avec Penguin.
Les moteurs génératifs utilisent encore des sources faibles
Les réponses produites par les services d’IA peuvent citer des pages de qualité inégale. Lily Ray observe que certains contenus peu fiables parviennent encore à être repris ou recommandés.
ChatGPT peut notamment lancer plusieurs recherches complémentaires pour préparer une réponse. Ces requêtes en éventail peuvent limiter certaines recherches à des domaines précis et modifier la sélection des sources consultées.
Lily Ray s’attend à ce que les plateformes renforcent progressivement leurs systèmes contre les contenus conçus pour manipuler leurs réponses. Google a suivi une trajectoire comparable en développant ses politiques et ses mises à jour contre les pratiques abusives.
Elle écarte toutefois l’idée selon laquelle les entreprises devraient abandonner le référencement classique pour se consacrer uniquement au GEO. Selon elle, le SEO reste une base durable pour rendre les contenus accessibles, compréhensibles et exploitables.
La recommandation devient un indicateur central
Dans la recherche générative, Lily Ray ne mesure pas la réussite uniquement au trafic envoyé vers un site. Elle observe aussi la place accordée aux marques dans les réponses produites.
Une entreprise peut être citée à partir de son propre site, mais aussi d’avis, de discussions, de comparatifs ou de mentions externes. Une étude consacrée à la visibilité des marques dans ChatGPT, AI Mode et AI Overviews montre cette diversité des sources.
Lily Ray distingue les recommandations obtenues naturellement des pages dans lesquelles une entreprise affirme sa supériorité. Selon elle, les systèmes chercheront davantage à confronter les déclarations d’une marque aux expériences rapportées par ses clients et aux informations disponibles sur le Web.
