L'avènement des LLM et du "prompt tracking" : une nouvelle ère pour le SEO
L'arrivée des modèles de langage comme GPT révolutionne le SEO, introduisant l'optimisation générative de l'IA (AIO) et nécessitant de nouvelles stratégies, comme le "Prompt Tracking".
L'évolution du marketing digital et le rôle croissant des modèles de langage de grande taille (LLM) comme GPT, Gemini, Mistral, ChatGPT, Perplexity, Claude, et d'autres représentent une frontière nouvelle et fascinante pour les annonceurs et les professionnels du SEO. Alors que le SEO traditionnel se concentre sur l'optimisation des sites web pour les moteurs de recherche comme Google, Bing, et Yahoo, nous entrons dans une ère où l'optimisation pour les LLM devient tout aussi cruciale.
"Prompt Tracking" : un outil essentiel pour l'optimisation LLM
Cette nouvelle ère du SEO, que nous pourrions appeler l'optimisation générative de l'IA (GAIO), nécessite des stratégies différentes. Le suivi traditionnel du classement des mots-clés et des positions dans les résultats de recherche fait place à des approches innovantes comme le "Prompt Tracking". Cette évolution signifie que les méthodes pour améliorer son ranking varient considérablement selon le modèle de langage utilisé, rendant le paysage beaucoup plus complexe et dynamique.
L'avenir du SEO : vers une intégration croissante des LLM
Dans le domaine du SEO traditionnel, des questions telles que "Sommes-nous classés dans les 10 premières positions organiques ?" ou "Quels mots-clés se classent dans les 3 premiers résultats ?" sont courantes. Mais avec l'avènement des LLM, ces questions deviennent moins pertinentes. Les LLM, par leur nature, n'offrent pas de données facilement accessibles sur le classement ou la visibilité, ce qui complique l'évaluation de la performance et de la stratégie marketing.
Comprendre les modèles LLM : un atout pour les marketeurs
L'une des préoccupations majeures dans ce nouveau domaine est de savoir s'il est possible d'influencer les résultats des LLM. La réponse est oui, mais pas de la manière que beaucoup imaginent. Contrairement au SEO traditionnel, où les règles sont relativement connues et stables, les algorithmes des LLM sont en constante évolution, ce qui exige une veille technologique et stratégique permanente de la part des marques.
L'adaptation au changement : enjeu crucial pour les agences SEO
Dans ce nouveau terrain de jeu, l'agence webmarketing Vu du Web a bien compris que les chatbots boostés par l'IA sont utilisés comme des moteurs de recherche :
"Nous avons rapidement compris que le vent tournait en faveur des LLM comme ChatGPT et Gemini, anticipant une ère où la rapidité et la précision de l’information priment. Au-delà du référencement SGE, notre R&D voit plus large en s'intensifiant autour du référencement AIO pour offrir des réponses qui ne sont pas seulement rapides et précises, mais également fiables. C’est cette triple exigence qui redéfinit aujourd’hui le référencement." Laurent THOMAS, directeur innovation
Les professionnels du marketing et les chercheurs en IA explorent des moyens d'optimiser les résultats des LLM. Des études indiquent que plus de 40 % des professionnels de l'IA s'y intéressent activement, et environ 60 % croient en la nécessité d'influencer ces résultats. Ces chiffres soulignent l'importance croissante de l'optimisation pour les LLM dans les stratégies marketing.
Cependant, il est crucial de noter que l'utilité reste primordiale, tant en SEO traditionnel qu'en LLM. Les marques doivent se concentrer sur la création de contenu authentique et utile, plutôt que de recourir à des tactiques de référencement obsolètes.
Comprendre les modèles LLM : un atout pour les marketeurs
Concernant la formation des LLM, elle repose sur des principes d'apprentissage profond et nécessite une préparation minutieuse des données. La qualité des données d'entraînement est essentielle pour la performance du modèle.
De plus, des techniques spécifiques comme le réglage fin et l'utilisation de réseaux mineurs peuvent influencer les résultats des LLM, bien que l'intégrité des données soit critique pour éviter les pièges tels que le bruit ou les erreurs d'étiquetage.
Enfin, les ensembles de données utilisés pour entraîner des modèles comme GPT-3.5 et GPT-4 sont vastes et diversifiés, permettant aux modèles de comprendre et de générer des textes avec une précision et une pertinence contextuelle élevées. Cette capacité des LLM à produire des réponses nuancées et contextuellement appropriées ouvre de nouvelles voies pour le marketing digital, mais soulève également des défis uniques en termes d'optimisation et de visibilité.
LLM et SEO : une collaboration inévitable
À mesure que nous naviguons dans cette nouvelle ère, il devient impératif pour les marques de comprendre comment elles peuvent efficacement se positionner et optimiser leur contenu pour les LLM, tout en équilibrant ces efforts avec les pratiques de SEO traditionnelles. La clé du succès réside dans l'adaptabilité, la créativité et une compréhension approfondie des dynamiques en évolution rapide du marketing digital et de l'IA.