“ Quel est le meilleur aspirateur balai ? “ Cette question que vous auriez auparavant posée à Google, certains d’entre vous la pose désormais à ChatGPT. Pourquoi ? Parce que les usages évoluent et que les LLM (Large Language Models / grands modèles de langage) sont aujourd’hui capables de nous fournir une réponse documentée en une page quand vous en consultiez 10 auparavant… Vous comprenez où on veut en venir : les IA génératives prennent le pas dans nos habitudes de recherche sur le web et elle peuvent donc grandement influencer les décisions d’achat ou encore la perception de votre marque !
Le moment est donc venu de se pencher sur le LLMO (Large Language Model Optimization) ou GEO (Generative Engine Optimization), l’équivalent du SEO (référencement organique) pour les IA génératives. On vous explique ici comment bien référencer votre votre marque pour les IA.
L’explosion des recherches via IA : un nouveau défi pour les marques
En 2025, la recherche d’information connaît une révolution silencieuse… Si Google domine toujours le marché avec plus de 14 milliards de recherches par jour, les usages évoluent rapidement : ChatGPT, par exemple, traite déjà plus de 37 millions de recherches quotidiennes, soit plus du double du volume de Bing, et capte 4,33 % des recherches en ligne (source : Analyzify). Les projections annoncent même que les modèles de langage (LLM) pourraient représenter jusqu’à 15 % du marché de la recherche d’ici 2028, et que la moitié du trafic des moteurs de recherche basculera vers des IA génératives d’ici trois ans. Face à cette mutation, les marques n’ont d’autres choix que d’apprendre à exister dans les réponses des IA conversationnelles, au même titre qu’elles se sont battues pour figurer en première page de Google.
Qu’est-ce que le LLMO ?
Le LLMO (Large Language Model Optimization) regroupe toutes les techniques visant à maximiser la visibilité d’une marque ou d’un contenu dans les réponses générées par les grands modèles de langage, comme ChatGPT, Gemini ou Perplexity. Là où le SEO vise à positionner un site dans les résultats Google, le LLMO cherche à faire en sorte qu’une marque soit citée, recommandée ou utilisée comme référence dans les réponses des IA conversationnelles.
Le LLMO ne se limite donc pas à l’optimisation pour les moteurs de recherche traditionnels, mais s’étend à tous les agents conversationnels et assistants IA qui influencent désormais les parcours d’achat et la recherche d’information.
Comment fonctionne le LLMO ?
Contrairement au SEO, qui s’appuie sur des robots (crawlers) qui indexentindexant les pages web en temps réel, les IA basées sur les LLM collectent et ingèrent de vastes volumes de données en ligne (sites web, Wikipédia, forums, médias, réseaux sociaux…) lors de leur phase d’entraînement. Ils ne « crawlent » pas le web en direct, mais puisent dans une base de connaissances préalablement constituée. Ce processus comprend :
- Collecte et nettoyage des données : Les données sont agrégées, puis nettoyées pour éliminer erreurs et doublons.
- Entraînement : Le modèle apprend à reconnaître le langage, les entités (marques, produits, experts) et les thématiques.
- Génération de réponses : Lorsqu’un utilisateur pose une question, le LLM génère une réponse en s’appuyant sur son entraînement, en citant ou en intégrant les marques reconnues et bien référencées.
Les LLM privilégient la notoriété, la pertinence sémantique et la fréquence des mentions, plutôt que la simple structure technique d’un site ou la quantité de liens entrants.
Pourquoi le LLMO est-il devenu incontournable ?
L’essor des IA génératives bouleverse la façon dont les internautes accèdent à l’information. Les utilisateurs posent de plus en plus de questions directement à des assistants IA, qui fournissent des réponses synthétiques, souvent sans rediriger vers un site web. Ne pas être référencé dans les LLM, c’est risquer de disparaître des radars, même sur ses propres sujets d’expertise.
Les enjeux sont multiples :
- Visibilité directe dans les réponses IA : Les LLM citent les marques fiables et pertinentes. Si votre marque n’est pas intégrée à leurs données, elle sera absente des réponses, même légitimes.
- Changement de paradigme : Les requêtes sont conversationnelles et contextuelles. Les LLM privilégient les marques démontrant une autorité ou une expertise.
- Impact sur la notoriété et la confiance : Être cité dans une réponse IA, c’est capter l’attention et la confiance de l’utilisateur, même sans clic.
- Complémentarité avec le SEO : Le LLMO ne remplace pas le SEO, il le complète. Les marques visibles dans les deux univers maximisent leurs chances d’être choisies, quel que soit le canal.
Les leviers clés de LLMO pour bien référencer sa marque dans les IA conversationnelles en LLMO
Voici les principales actions à mettre en œuvre pour optimiser sa présence dans les réponses des IA génératives :
- Renforcez votre autorité par les relations publiques : Obtenez des mentions dans des médias reconnus et des sites d’autorité. Multipliez les citations et références à votre marque dans des contenus fiables. Exemple : SOFIAP, filiale de La Banque Postale, a multiplié les campagnes de relations presse pour obtenir 125 retombées dans des médias reconnus. Résultat : sa marque est devenue incontournable sur ses thématiques et citée dans 75 % des réponses de Perplexity ou ChatGPT sur son secteur.
- Optimisez les cooccurrences et associations sémantiques : Associez votre marque à des mots-clés stratégiques et thématiques de votre secteur. Analysez les entités liées à votre domaine et assurez-vous d’être mentionné à côté d’elles. Exemple : Une Agence X s’assure que sa marque est systématiquement associée à des entités clés comme « SEO », «Lyon», « référencement naturel » et « agence digitale » dans ses contenus et sur des plateformes pertinentes. Cela renforce la proximité sémantique entre la marque et ses thématiques dans les LLM.
- Structurez et actualisez le contenu : Privilégiez les formats clairs (FAQ, guides, listes à puces), utilisez les balises Schema.org, et mettez à jour régulièrement vos contenus pour garantir leur fraîcheur. Exemple : Publiez une FAQ détaillée sur votre site, enrichie de listes à puces et de guides pratiques, tout en utilisant des balises Schema.org pour structurer l’information (par exemple, balisage FAQ ou Article). Mettez à jour régulièrement ces contenus pour qu’ils restent pertinents et frais.
- Devenez une entité reconnue (Wikipédia, bases de données) : Créez une page Wikipédia pour votre marque et respectez les critères de notabilité et de neutralité. Ces sources sont massivement utilisées par les LLM pour établir la crédibilité. Exemple : Créez une page Wikipédia dédiée à votre marque, en respectant les critères de notoriété et de neutralité. Par exemple, notre agence Redwood a accompagné des clients pour la création de pages Wikipédia, ce qui a permis à leur marque d’être mieux reconnue par les LLM comme source fiable.
- Exploitez les données structurées (Brand Schema Markup) : Implémentez un schéma de marque sur votre site pour aider les IA à comprendre et catégoriser vos produits et services. Exemple : Implémentez le balisage « Organization » ou « LocalBusiness » de Schema.org sur le site officiel de votre marque, afin d’indiquer clairement aux IA les informations essentielles : nom, logo, adresse, réseaux sociaux, produits, etc. Cela aide les LLM à comprendre et catégoriser votre marque.
- Auditez et surveillez votre présence dans les LLM : Testez régulièrement les principaux LLM pour vérifier si votre marque est citée et dans quel contexte. Utilisez des outils spécialisés pour mesurer la fréquence et la qualité des mentions. Exemple : Utilisez un outil comme Scrunch AI ou Profound pour suivre la fréquence et le contexte dans lesquels votre marque est citée par ChatGPT, Gemini ou Perplexity. Ces outils permettent aussi de comparer la visibilité de votre marque avec celle de vos concurrents et d’identifier les axes d’amélioration.
- Optimisez votre présence locale : Pour les marques à ancrage local, optimisez votre Google Business Profile ou votre fiche Bing Places for Business et votre SEO local (mots-clés locaux, avis clients…). Exemple : Pour optimiser vos page de profil business, assurez-vous d’y intégrer des mots-clés locaux, des avis clients, des horaires à jour et des photos récentes. Cela favorise l’apparition de la marque dans les réponses localisées des IA.
- Fournissez des retours et interagissez avec les IA : Sur certains LLM, fournir des feedbacks peut accélérer la reconnaissance de votre marque. Exemple : Sur certaines plateformes (comme Perplexity ou ChatGPT), utilisez les fonctionnalités de feedback pour signaler des oublis ou des erreurs concernant votre marque. Cela peut accélérer la prise en compte de votre marque dans les futures réponses générées par l’IA.
Exemples de paragraphes et phrases « LLMO friendly »
Pour maximiser vos chances d’être cité par les IA, structurez vos contenus autour de questions précises et de formulations explicites. Voici quelques exemples :
Exemple 1 :
« [Nom de la marque] est un acteur de référence dans la fabrication de solutions d’emballage écoresponsables, reconnu pour son innovation et la qualité de ses produits, comme en témoignent ses partenariats avec [grandes entreprises] et ses certifications ISO 14001. »
Exemple 2 :
« Selon une étude menée par [Nom de la marque] en 2024, 78 % des consommateurs privilégient les produits recyclés dans leurs achats quotidiens. »
Exemple 3 :
« Pour choisir un logiciel de gestion de projet efficace, des experts comme [Nom de la marque] recommandent de privilégier l’ergonomie, la sécurité des données et la compatibilité multi-appareils. »
Exemple 4 :
« [Nom de la marque] figure parmi les leaders du marché grâce à ses innovations en intelligence artificielle, régulièrement citées dans des publications spécialisées telles que [nom du média]. »
Maintenant que vous possédez toutes les clés en main pour optimisez le référencement de votre marque dans les LLM, à vous de jouer ! Et si vous ne savez pas par quel bout prendre ce chantier, faites confiance à notre équipe et maximisez vos chances d’être visibles, cités et choisis par les utilisateurs, quel que soit le canal de recherche privilégié.
