En bref :
- Ne pas aligner les efforts de recherche avec vos processus existants mène à l’éparpillement.
- Espérer les mêmes objectifs et indicateurs que pour une recherche classique est une illusion.
- Se focaliser uniquement sur les exemples de prompts fournis par les outils masque la nature fluide des LLM.
- Négliger la fiabilité des réponses (source vs. génération) peut vous induire en erreur.
Les Large Language Models (LLM) redéfinissent la manière dont les utilisateurs effectuent leurs recherches. Mais face à cette révolution, certaines erreurs stratégiques peuvent freiner vos performances. Voici les quatre plus courantes à éviter.
🎥 À voir aussi : adapter sa stratégie de mots-clés aux LLM
Pour aller plus loin, cette vidéo très récente publiée sur la chaîne YouTube de SEO Notebook explore comment réinventer la recherche de mots-clés à l’ère des LLM et de la recherche IA. Elle aborde des exemples concrets et montre comment les intentions de recherche changent avec les assistants IA.
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1. Ne pas aligner la recherche LLM avec vos stratégies SEO existantes
Beaucoup d’entreprises lancent des tests LLM en silo, sans coordination avec les équipes SEO, contenu ou marketing. Cette absence d’alignement entraîne un double travail, des incohérences, voire des occasions manquées.
Comme le souligne Aleyda Solis dans Search Engine Land, les fondements du SEO traditionnel gardent toute leur pertinence avec les LLM. Il est essentiel d’intégrer la recherche LLM à votre écosystème digital global, en adaptant vos contenus aux règles d’indexation des IA, souvent plus strictes (non exécution de JavaScript, par exemple).
→ Conseil : mettez en place une feuille de route partagée entre vos équipes SEO, data et contenu pour garantir la cohérence.
2. Attendre les mêmes KPI que pour une recherche classique
La recherche LLM ne se mesure pas uniquement en trafic ou conversions directes. Elle combine performance et visibilité de marque. Une présence régulière dans les réponses d’un assistant IA peut renforcer la crédibilité, même sans clic.
Comme le rappelle Aleyda Solis, ne pas mesurer l’impact branding peut fausser l’analyse. C’est notamment crucial dans les parcours d’achat longs ou complexes (ex : B2B, tech, etc.).
→ Conseil : suivez à la fois des KPI de performance (trafic, conversions assistées) et de notoriété (mentions, citations, sentiment).
3. Se concentrer uniquement sur les prompts d’exemple
Optimiser vos contenus sur la base de prompts standard proposés par des outils IA est une fausse bonne idée. Ces prompts ne reflètent qu’une fraction du comportement utilisateur, souvent contextuel et très varié.
Comme l’indique Search Engine Land, des variations mineures dans une requête peuvent entraîner des réponses totalement différentes. Miser uniquement sur quelques formulations types, c’est ignorer l’essentiel du potentiel.
→ Conseil : travaillez par intention et parcours utilisateur, pas par mot-clé figé. Privilégiez la couverture thématique globale.
4. Ne pas vérifier si les réponses sont fondées sur des sources fiables
Une réponse donnée par un LLM peut être issue de sa base de connaissances (modèle préentrainé) ou d’informations récupérées en temps réel (RAG – Retrieval Augmented Generation).
Comme le rappelle l’étude « LLMs Can’t Find Their Own Mistakes » sur arXiv, les IA peuvent se tromper sans le savoir, surtout lorsqu’elles hallucinent des faits non vérifiables.
→ Conseil : utilisez des outils capables de distinguer les réponses fondées sur des sources fiables. Privilégiez les plateformes IA qui affichent leurs références (citations, liens).
Et donc…
La recherche LLM bouleverse les réflexes acquis du SEO et de la stratégie de contenu. En évitant ces erreurs classiques, vous gagnez en pertinence, en efficacité et en visibilité.
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