IA + Search: 3 vérités pour des contenus qui comptent

Le web est désintermédié par les IA : elles cherchent, sélectionnent, lisent, trient, synthétisent. Le CMO du futur, c’est celui qui comprend les LLM et le deep learning.

1. Des faits riches, précis et citables

Les IA lancent des recherches multi-facettes sur des index pour combler leurs « knowledge gaps » et apporter de la valeur à l’utilisateur. Plus l’information est dense, unique, factuelle, sourcée, courte, fraîche, mieux elle a des chances d’être retenue.

Les signaux E-A-T rentrent aussi en jeu : mais chaque token, même l’URL, en sont des marqueurs. Pour corser le tout, le LLM a une vision contextuelle de ces signaux : chaque marché a ses propres marqueurs.

Concrètement, ce qui passe:

• un chiffre daté et précis
• une citation exacte et attribuée
• un lien vers une source primaire

Un long article de blog de marque verbeux, utile en SEO traditionnel, porte en lui une charge négative : celle du bla-bla orienté par la marque qui n’apporte rien.

2. Structure : attirer l’attention de l’IA

Même si les LLM les plus récents peuvent manipuler des contenus énormes, ils n’accordent pas la même attention à toutes les parties. Les titres (H1, H2), listes et tableaux agissent comme des points d’ancrage pour les modèles. C’est un effet collatéral de leur entraînement : les tokens structurels (Markdown, HTML…) sont surpondérés car sur-représentés dans les données d’entraînement. Lorsque le contenu d’une page web est repris dans le prompt de l’IA pour sa synthèse, le balisage agit comme un surligneur, captant le regard du lecteur.

À privilégier:

• un H1 descriptif, des H2 qui découpent la question
• des listes courtes, des tableaux simples quand il y a comparaison
• les infos clés (prix, dates, métriques) en tête de section

Un “H2: Prix 2025” + 3 points bat un paragraphe de 10 lignes.

3. Alignement : impossible d’aller à l’encontre du consensus du LLM

Les IA n’intègrent pas systématiquement toutes les informations, même parfaitement structurées et sourcées. Elles possèdent leur propre consensus : l’alignement transmis lors de l’entraînement. Les contenus allant à contre-courant sont écartés.

Il faut toujours se rappeler que les LLM comprennent plus qu’ils ne savent, et sont entraînés à réussir les examens les plus difficiles au monde : on ne peut pas leur faire à l’envers. Attention à vos claims, don't be evil.

Promesses extravagantes et affirmations non étayées : c’est coupé. Si vous contredisez le consensus, apportez des preuves nettes et récentes, et contextualisez.

Il faut maîtriser les 3 à la fois

Il n’y a pas de hiérarchie dans l’application de ces principes, il faut les 3 à la fois, et c’est tout le problème : le LLM n’est pas un modèle déterministe comme dans les algos de SERP, mais un système probabiliste où chaque token compte.

Q: Comment structurer un article pour qu’il soit compris par un LLM?

R: Misez sur un H1 descriptif, des H2 qui découpent chaque question et des sections courtes. Utilisez listes à puces et tableaux simples pour les comparaisons. Placez les faits clés (prix, dates, métriques, définitions) en début de section. Gardez une URL courte et claire. Évitez les pavés et le bavardage de marque. Quand l’IA extrait la page dans son prompt, ce balisage agit comme un surligneur et augmente vos chances d’être repris.

Q: Quelles preuves les IA préfèrent-elles dans un contenu?

R: Des faits durs, datés et citables : chiffres précis, exemples concrets, citations exactes, liens vers sources primaires. Indiquez versions, années et contexte d’application. Nommez l’auteur quand c’est utile. La clarté et la brièveté réduisent le bruit et aident le modèle à combler ses « knowledge gaps ». Les superlatifs et promesses vagues sans base sont ignorés ou dilués par le consensus.

Q: Peut-on contredire le consensus d’un LLM sans être filtré?

R: Oui, mais c’est exigeant. Si vous allez contre le consensus, apportez des preuves nettes, fraîches et nombreuses, explicitez les limites et comparez les positions. Restez mesuré, précis, sourcé. Sans cet ancrage factuel, le modèle privilégiera la réponse la plus probable et écartera votre page, même bien structurée. N’essayez pas de “déjouer” l’IA : alignez vos claims sur la réalité observable.

Faits, structure, alignement : jouez sur les trois. Pas d’astuce magique. Faites court, dense, sourcé, balisé. Chaque token compte.