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Aleyda Solis propose un cadre pour déterminer quels contenus restent utiles lorsque les réponses IA satisfont directement une partie des besoins. Sa méthode distingue notamment la capacité à générer un clic, une citation, une mention de marque ou une valeur business.
Aleyda Solis, consultante SEO internationale et fondatrice d’Orainti, a publié le 6 août 2026 un framework consacré à la priorisation des contenus à l’ère de la recherche IA.
Son point de départ est que toutes les pages n’ont plus le même rôle lorsqu’une interface générative peut répondre directement à une requête. Certaines restent utiles parce qu’elles apportent une preuve, une donnée actuelle, une information propriétaire, une comparaison ou permettent de réaliser une action.
Six critères pour décider quoi produire
Aleyda Solis propose d’évaluer chaque type de contenu selon six dimensions distinctes.
| Critère | Ce qu’il mesure |
|---|---|
| Résilience au clic | La probabilité que l’utilisateur ait encore besoin de visiter le site après la réponse IA |
| Potentiel de citation | La capacité du contenu à fournir une information unique, vérifiable ou documentée |
| Potentiel de mention de marque | La capacité à associer la marque à un sujet, une entité ou un besoin |
| Valeur business | Le lien direct avec l’acquisition, la conversion, la rétention ou le support |
| Avantage propriétaire | Ce qui rend le contenu difficile à reproduire sans les données, l’expertise ou les ressources de l’entreprise |
| Effort attendu | Les ressources éditoriales, techniques et de maintenance nécessaires |
L’un des points importants du framework est que clic, citation et valeur business doivent être évalués séparément.
Une étude propriétaire peut être fortement citée tout en générant peu de trafic. À l’inverse, une page de prix, de réservation ou de paiement peut recevoir des visites importantes sans devenir une source fréquemment citée par les moteurs IA.
Les contenus à prioriser selon Aleyda Solis
Les contenus recommandés ont en commun de conserver une utilité après la réponse IA.
Ils peuvent apporter une information officielle, des données propriétaires, une preuve, une décision à prendre ou une action à réaliser.
| Type de contenu | Rôle principal |
|---|---|
| Pages de marque et d’entité | Établir les informations officielles sur l’organisation |
| Pages transactionnelles | Permettre d’acheter, réserver, demander un devis ou réaliser une action |
| Documentation produit et politiques | Fournir les informations officielles, règles, caractéristiques ou conditions |
| Tests et benchmarks | Apporter des mesures et observations de première main |
| Études originales | Produire des données et tendances difficiles à reproduire |
| Bases de données en direct | Fournir prix, disponibilités, statuts ou informations actualisées |
| Cas clients et expérimentations | Documenter des résultats obtenus dans une situation réelle |
| Guides d’implémentation | Résoudre des problèmes dépendant d’un contexte précis |
| Comparatifs documentés | Aider à choisir entre plusieurs options |
| Outils personnalisés | Produire une réponse selon des données propres à l’utilisateur |
| Connaissances communautaires éditorialisées | Faire remonter des expériences de terrain |
| Reporting original | Apporter des informations issues d’entretiens, documents ou observations |
| Pages scalables fondées sur des données propriétaires | Décliner des pages réellement différentes grâce à des données internes |
Dans plusieurs de ces catégories, le potentiel de citation est élevé, notamment pour les données originales, les sources officielles, les benchmarks et les bases de données actualisées.
Les pages transactionnelles et les outils personnalisés obtiennent en revanche une forte résilience au clic, puisque l’utilisateur doit encore passer par le site pour terminer son action.
Les contenus génériques deviennent moins prioritaires
À l’autre extrémité, Aleyda Solis identifie plusieurs formats dont la valeur peut être facilement remplacée par une réponse générée.
| Type de contenu à déprioriser | Motif principal |
|---|---|
| Définitions génériques | Information disponible partout et facilement résumable |
| Guides réécrits sans apport original | Absence de données, tests ou expertise propre |
| FAQ et variantes de mots-clés fragmentées | Plusieurs URL répondent au même besoin |
| Réécritures d’actualités tierces | Peu de valeur supplémentaire par rapport à la source initiale |
| Sujets périphériques à fort volume | Faible lien avec les objectifs de l’entreprise |
| Comparatifs produits en masse | Méthode faible ou biaisée et peu de différenciation |
| Calculateurs et générateurs génériques | Fonction facilement reproduite par une interface IA |
| Pages programmatiques issues de données publiques | Faible avantage propriétaire et fort risque de duplication |
Le framework ne recommande pas de supprimer automatiquement ces pages. Selon leur performance et leur rôle, elles peuvent être améliorées, fusionnées dans une page plus forte ou retirées.
La résilience au clic devient un critère central
Le premier critère du framework consiste à déterminer si le besoin reste incomplet après la réponse.
Une définition simple peut être entièrement satisfaite par une interface IA. Une base de prix actualisée, un outil personnalisé, une réservation ou une vérification de disponibilité nécessitent en revanche toujours une interaction avec le site.
Aleyda Solis propose donc de mieux valoriser les contenus qui demandent une action, une vérification ou un contexte précis.
Cette logique concerne notamment les pages transactionnelles, les outils, les bases de données en direct, les tests et certains guides techniques.
Le contenu propriétaire conserve un avantage
Le framework accorde également une place importante à ce qui ne peut pas être reproduit facilement.
Les données internes, recherches originales, tests, bases de données en direct ou outils alimentés par des données de première partie obtiennent généralement un score élevé sur ce critère.
Aleyda Solis recommande ensuite d’ajuster cette grille selon les performances réelles du site, les prompts suivis, le modèle économique et les usages observés dans la recherche classique comme dans les moteurs IA.
