Dans mon dernier article, j'analysais comment ChatGPT défie Google sur le SEO Local avec des résultats structurés et des cartes interactives. Il est clair que l'IA devient un moteur de recherche à part entière.
Naturellement, le marché réagit. Nous voyons émerger des techniques de "Generative Engine Optimization" (GEO) et des outils promettant de tracker vos classements à l'intérieur de ces modèles d'IA.
Mais avant de nous précipiter à optimiser pour ces plateformes, nous devons comprendre comment elles fonctionnent réellement. Une étude fascinante de SparkToro vient de mettre en lumière leur réalité technique : contrairement aux moteurs de recherche traditionnels, les LLM (Grands Modèles de Langage) ne sont pas conçus pour être constants.
Le problème de la stabilité
Dans le SEO traditionnel, nous sommes habitués à la stabilité. Si vous cherchez "Meilleur consultant Product Management à Paris" sur Google, l'algorithme exécute un calcul complexe mais déterministe. Si vous répétez la recherche cinq minutes plus tard, le résultat est généralement identique.
Les LLM comme Gemini ou ChatGPT fonctionnent différemment. Ils sont probabilistes.
La recherche montre que lorsqu'on leur demande une liste de marques ou de produits, les recommandations de l'IA peuvent varier considérablement :
- Sensibilité au prompt : Une légère variation dans la formulation change toute la liste.
- Volatilité temporelle : Le même prompt posé à des moments différents génère des résultats différents.
- Flux de classement : Une marque peut être #1 le matin et disparaître de la liste l'après-midi.
Ce n'est pas un bug, c'est une fonctionnalité de la technologie. Ces modèles sont conçus pour générer des réponses créatives et humaines, pas pour extraire des lignes statiques d'une base de données.
Déterministe vs probabiliste : un changement de paradigme produit
Cette distinction est cruciale pour nos stratégies.
Depuis 20 ans, nous optimisons pour des algorithmes déterministes (Google). L'objectif était de faire du "reverse-engineering" des règles pour grimper dans le classement.
Aujourd'hui, nous faisons face à des modèles probabilistes. Essayer de tracker un classement quotidien sur ChatGPT revient à essayer de mesurer la forme d'un nuage. Elle change constamment.
Alors, les nouveaux outils de Tracking IA nous vendent-ils du rêve ? Pas nécessairement, mais ils tentent d'appliquer une vieille métrique (le suivi de position) à un nouveau paradigme où elle n'a pas vraiment sa place.
Comment adapter votre stratégie ?
Cela signifie-t-il que nous devons ignorer la visibilité dans l'IA ? Absolument pas. Mais nous devons changer ce que nous mesurons.
Au lieu de faire une obsession sur un "Top 3" volatile, concentrez-vous sur les signaux qui nourrissent la confiance de l'IA sur le long terme :
- Autorité de marque : Les IA sont entraînées sur le web. Plus votre marque est associée à des mots-clés spécifiques à travers la toile (presse, avis, annuaires), plus la probabilité d'être cité est élevée.
- Cohérence de l'information : Comme je l'ai appliqué lors de la refonte du site de travel planner, avoir des données claires et structurées aide les machines à comprendre qui vous êtes, réduisant ainsi le taux d'hallucination.
- Confiance utilisateur réelle : Les avis et les notes restent un signal fort qui traverse le bruit ambiant.
Conclusion
Nous passons d'une ère où l'on optimisait pour l'algorithme à une ère où l'on doit construire un consensus de marque.
Les outils finiront par mûrir, mais pour l'instant, prenez les infos de "Classement IA" avec des pincettes. L'objectif n'est pas d'être #1 lors d'un lancer de dés aléatoire, c'est d'être la réponse évidente que l'IA sélectionne naturellement la plupart du temps.