LLMO : comment exister dans un monde sans clics ni liens ?

I. Les LLM bouleversent le SEO classique

La disparition du moteur de recherche comme interface prépondérante

Pendant plus de deux décennies, l’optimisation pour les moteurs de recherche (SEO) a été la pierre angulaire de la visibilité numérique. Les entreprises, les créateurs de contenu et les marques ont investi massivement dans la compréhension des algorithmes de Google, l’analyse de mots-clés, l’acquisition de backlinks, et l’optimisation technique pour les SERP.

Mais depuis 2022, un bouleversement s’est amorcé : les modèles de langage comme ChatGPT, Claude ou Gemini sont devenus des interfaces de recherche alternatives. Il faut reconnaitre que ces interfaces sont bien plus efficaces pour répondre à des questions, planifier des actions, ou s’instruire en dialoguant.

Ces modèles ne se contentent pas de fournir des liens. Ils synthétisent, reformulent, sélectionnent et recommandent. Pour un grand nombre d’usages – découverte d’un produit, réponse à une question technique, aide à la décision – l’utilisateur n’a plus besoin de cliquer. Il accède à l’information directement dans la conversation.

En conséquence on parle de LLMO* :

L’entreprise ne lutte plus pour apparaître dans les 10 premiers résultats Google, mais pour être incluse dans la réponse d’un LLM.
Le modèle d’intermédiation change. Le chatbot devient l’interface. Il filtre, reformule, hiérarchise… sans que l’on sache toujours d’où vient l’information.

Ce changement de paradigme rend invisible l’effort SEO traditionnel. Un contenu optimisé peut être indexé par Google, mais jamais cité dans les réponses d’un modèle de langage. Et inversement, un contenu peu visible dans les SERP peut devenir une source récurrente d’un LLM s’il est perçu comme fiable.

L’obsolescence des techniques d’optimisation SEO

La structure même du SEO repose sur un ensemble de leviers que les LLM viennent progressivement invalider :

Les mots-clés : fondement de l’optimisation sur Google, ils deviennent secondaires. Les LLM utilisent des représentations vectorielles du langage. Ils reconnaissent des concepts plutôt que des expressions exactes. Une page optimisée pour “rachat de crédits conso” pourra être ignorée si elle ne s’inscrit pas dans un contexte explicatif solide.
Les backlinks : traditionnellement garants de l’autorité, ils ont peu d’impact sur un modèle de langage. Ce dernier ne mesure pas la popularité d’un lien, mais s’intéresse à la récurrence d’un contenu pertinent dans les corpus.
L’optimisation technique (balises, vitesse, mobile-first) : essentielle pour le crawl et le ranking des moteurs classiques, elle n’a pas d’influence directe sur l’inclusion dans un LLM. Un fichier PDF bien écrit peut être plus utile à l’IA qu’un site ultra-performant mais creux.
Le CTR (taux de clics), le maillage interne, les extraits enrichis : ces tactiques perdent leur sens dans un environnement sans lien cliquable, sans SERP, sans interaction visuelle.

L’ensemble de ces changements remet en cause les fondements des optimisations SEO. Les modèles d’optimisation construits depuis vingt ans sont en train d’être contournés par un mode d’accès à l’information non linéaire, conversationnel et vectoriel.

Le défi du tracking et de l’attribution

Le tracking a toujours été la clé de l’optimisation digitale : suivre un clic, un visiteur, une conversion permet d’attribuer une valeur à un contenu, de piloter ses actions. Avec les LLM, cette capacité disparaît.

Voici pourquoi :

Pas de clic → pas de tracking : une réponse générée n’induit souvent aucune visite sur un site. L’utilisateur consomme, apprend ou agit… sans interagir avec la source originale.
Pas de lien → pas de source identifiée : les modèles ne citent pas systématiquement leurs sources. Quand ils le font (ex. Perplexity, ChatGPT avec navigation), cela reste rare et imprécis.
Pas de cookie → pas de retour utilisateur : impossible de savoir si un client a découvert une marque via un LLM. Le chemin de conversion est rompu.
Pas d’outil de mesure natif : Google Analytics, SEMrush, Ahrefs ne peuvent pas encore mesurer l’impact d’un contenu dans les réponses générées.

Ce déficit d’attribution empêche les entreprises de :

Savoir ce qui fonctionne ou non.
Justifier des investissements dans le contenu LLM-compatible.
Réagir et ajuster leurs campagnes.

L’opacité des modèles de langage crée une zone grise stratégique : on peut produire du contenu de qualité, être influent dans la conversation… sans jamais pouvoir le mesurer.

La rentabilité : un modèle ébranlé

Sans tracking, la monétisation directe devient problématique. Le SEO classique permettait de mesurer précisément le ROI :

Une page → un clic → une conversion → une vente.

Dans l’univers LLM :

Une citation → pas de clic → peut-être une action ? → aucune attribution mesurable.

Cela a plusieurs conséquences :

A ce stade, l’affiliation est remise en question. Pas de lien, pas de commission. Les modèles ne renvoient pas aux URL partenaires.
La publicité organique perd de sa force. Être mentionné dans une réponse ne garantit aucun trafic. (Et donc aucun revenu mesuré).
La recommandation est diluée. Les modèles ont tendance à normaliser les réponses : mentionner les marques les plus connues, éviter les argumentaires commerciaux trop marqués.
Le biais de marque s’accentue. Amazon, Wikipédia, Harvard, Le Monde… Ces entités dominent la mémoire des IA. Pour les PME ou les nouveaux entrants, percer dans les corpus est un défi.

Résultat : le ROI en LLMO est plus difficile à montrer qu’en SEO. Il repose moins sur le volume de trafic que sur l’impact narratif et cognitif, beaucoup plus difficile à mesurer et à vendre.

II. Adapter sa stratégie à l’ère LLMO

Repenser la production de contenu

Face à la fin des tactiques SEO classiques, la production de contenu doit évoluer. Le contenu optimisé LLMO n’est pas simplement informatif : il doit être pédagogique, conceptuel, intégré dans des chaînes narratives utiles aux IA, et valable sur le long terme (les contenus news étant encore la chasse gardée de Google Discover).

1. Rédiger pour le raisonnement, pas pour le ranking

Les LLM construisent des réponses par inférence, en mobilisant des connaissances internes organisées en réseaux sémantiques. Ils ne lisent pas littéralement, ils associent, ils combinent.

Cela signifie :

Produire des contenus explicatifs, argumentés, structurés.
Éviter les redites superficielles et les “contenus SEO vides”.
Utiliser des contextes riches : définitions, exemples, causes, conséquences.
Les schéma et illustration peuvent jouer un role dans le sens ou les modèles multimodaux peuvent en extraire de l’information.

Ex. : Un article sur “l’inflation” ne devrait pas seulement décrire le phénomène, mais aussi expliquer ses causes, son impact économique, des comparaisons historiques, et inclure des citations crédibles.

2. Créer des documents de référence

Les LLM ont tendance à citer ou s’appuyer sur :

Des guides complets
Des livres blancs ou rapports téléchargeables
Des PDF techniques (plus faciles à indexer dans les bases d’entraînement)
Des FAQs structurées

Plus un contenu est perçu comme une source de vérité durable, plus il a de chances d’être intégré dans les bases d’entraînement des modèles, ou dans les corpus RAG.

Créer une empreinte cognitive pour les IA

L’objectif n’est plus uniquement d’être visible pour un moteur de recherche, mais de marquer la mémoire des IA. Cela implique une nouvelle approche de la distribution de contenu.

1. Être présent dans les corpus d’entraînement

Les modèles de langage sont entraînés à partir de bases comme :

Common Crawl
Wikipédia, Wikidata, Stack Overflow
ArXiv, PubMed, forums spécialisés
Contenus en open access sur GitHub, Medium, Reddit…

Il est crucial d’y faire exister sa marque :

En créant des entrées dans Wikidata (liées à un concept ou à une entreprise)
En publiant des contenus techniques sur des plateformes ouvertes
En participant activement à des discussions sur Reddit, Quora, Hacker News

2. Diversifier les formats sémantiquement utiles

Les IA comprennent de mieux en mieux :

Les vidéos sous-titrées automatiquement (YouTube, podcasts transcrits)
Les contenus structurés en JSON-LD, XML, etc.
Les articles enrichis de visuels explicatifs et schémas annotés

Objectif : laisser une empreinte cohérente, bien formée et accessible dans les corpus utilisés par les IA.

Multiplier les canaux d’exposition indirecte

Dans l’univers LLM, le direct n’est plus la règle. Il faut penser en écosystème de contenus.

1. Être cité sur des sites à haute autorité sémantique

Même une simple citation, un commentaire structuré ou une tribune peut influencer les IA dans la durée.

Exemples :

Un expert juridique peut publier dans Le Monde, Dalloz ou Legifrance.
Une startup tech peut viser Product Hunt, TechCrunch, GitHub, ou Stack Overflow.

2. Participer aux forums techniques ou métiers

Les forums spécialisés sont très utilisés dans l’entraînement des IA. Y participer avec pertinence permet de marquer l’autorité d’un profil ou d’un domaine.

Exemple : une entreprise d’IA médicale aura tout intérêt à publier des cas sur MedRxiv ou dans des sous-reddits médicaux.

3. Créer des chaînes conversationnelles

Il est utile de structurer ses contenus en formats “FAQ évoluées” ou guides dialogués :

Formats de style “question / réponse”
Scénarios pédagogiques (ex : “comment faire X si Y ?”)
Threads sur X (Twitter), car réutilisables tels quels par certains LLM

Construire une infrastructure de présence active

Face à l’opacité des modèles, il devient stratégique de reprendre la main via des techniques actives, notamment celles issues du NLP avancé.

1. Utiliser le RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Le RAG permet de connecter un LLM à une base de données vectorielle propriétaire. Cela signifie qu’on peut :

Héberger son propre corpus vectorisé (FAQ, fiches produits, manuels…)
L’intégrer dans un chatbot ou assistant interne
Forcer l’IA à se baser sur des contenus vérifiés et à jour

Ex : Shopify, Notion et certaines banques déploient déjà des IA connectées à leur base documentaire interne via RAG.

2. Classification et clustering thématique

Identifier automatiquement les grands sujets traités dans une base de contenus (par thème, intention, complexité).
Créer des groupes de contenus proches sémantiquement pour faciliter la navigation ou la recommandation.

Exemple : regrouper tous les articles d’un blog traitant indirectement de cybersécurité dans un même cluster.

3. Génération augmentée de contenus multivariants

Créer automatiquement plusieurs versions d’un même texte selon le style, le public cible, la plateforme ou le niveau de spécialisation.

Exemple : générer une version “LinkedIn”, une version “FAQ”, et une version “Article expert” à partir d’un même contenu source.

4. Créer des plugins ou connecteurs IA

Pour influencer un LLM connecté (ChatGPT via plugins, ou des assistants open source), on peut :

Créer un plugin propriétaire qui répond à certaines requêtes.
Développer un API documentée intégrée dans l’écosystème de la requête (ex : voyages, météo, finance…).

Ces mécanismes permettent une reprise partielle du contrôle sur la réponse générée.

5. Suivre les outils émergents de LLMO

Certains outils commencent à apparaître :

LLMonitor, Perplexity Analytics : pour suivre les citations dans les IA.
Zeta Alpha, Langfuse, PromptLayer : pour analyser l’usage des modèles conversationnels et adapter sa stratégie de contenu.

C’est un chantier à mener, parce que copier / coller les méthodes de monitoring du SEO sera à coup sûr un échec. Nous n’en sommes qu’au début.

III. Perspectives : nouveaux modèles, métiers, enjeux

De nouvelles métriques à inventer

Dans l’écosystème SEO, le succès était mesurable : impressions, clics, taux de rebond, conversions, pages vues… (souvenez vous de cette merveilleuse époque pré-2012 où nous avions les clics / mots clés directement dans Google Analytics).

Avec les LLM, l’environnement est radicalement différent : plus de SERP, plus de clic, plus de lien – donc plus de métrique standard.

Ce vide oblige à réinventer de nouveaux indicateurs de performance, orientés vers la présence cognitive et la résonance dans les systèmes d’IA.

1. Des KPI conversationnels, non plus transactionnels

On assiste à un basculement des métriques de comportement utilisateur vers des métriques de visibilité algorithmique :

Indice de présence sémantique : fréquence avec laquelle une entité (marque, concept, produit) apparaît dans des réponses générées.
Poids vectoriel d’une marque dans un corpus : capacité de la marque à apparaître spontanément dans une réponse du modèle à une requête neutre.
Score de pertinence conceptuelle : mesure de l’association forte entre un sujet et une entité.

Exemple : si la requête “meilleurs logiciels de CRM pour PME” fait apparaître “HubSpot” dans 9 cas sur 10 dans les LLM, cela devient un indicateur de visibilité LLMO.

2. Outils et méthodes exploratoires

Faute d’outils standardisés, certaines entreprises innovent avec :

Des requêtes testées sur plusieurs modèles (ChatGPT, Claude, Perplexity, etc.) et analysées en grille.
Des dashboards maison utilisant des API LLM pour simuler des recherches et scorer la fréquence d’apparition.
Des études de brand recall qualitatives via sondage utilisateur post-interaction.

Mais la norme n’est pas encore établie. Il faudra des outils d’observation de la “mémoire algorithmique”, équivalents à la Search Console, mais pour LLM.

De mon point de vue, ces KPI / méthodes de monitoring sont à challenger, des questions restent ouvertes sur leur fiabilité (quid de la tonalité) et (surtout) leur cout.

Business models émergents

Le LLMO oblige à repenser les circuits de monétisation. Sans clic, sans URL, sans conversion directe, la valeur devient implicite, distribuée, lente à capturer (et mal répartie !).

1. L’économie de l’autorité narrative

Le paradigme évolue : ce n’est plus “je fais venir le client sur mon site”, mais “je deviens une source de confiance que l’IA mobilise sur des concepts”.

C’est un modèle fondé sur :

La présence continue dans les réponses générées
La capacité à influencer les décisions, même sans lien commercial direct
Une stratégie de visibilité cognitive, proche du personal branding appliqué à une marque

Ce modèle est plus proche du content branding éducatif que du tunnel de conversion (qui a explosé depuis longtemps).

2. Corpus propriétaires et services premium

De nombreuses entreprises vont basculer vers la création de corpus vectoriels privés, vendus ou utilisés en interne. Exemples :

Un cabinet d’audit vend un assistant IA basé sur sa base de rapports sectoriels.
Un éditeur médical commercialise un moteur conversationnel IA entraîné sur sa littérature scientifique.
Une agence marketing développe une IA spécialisée sur la veille concurrentielle de ses clients, nourrie par des bases internes.

Ces modèles génèrent de la valeur à travers :

L’exclusivité de l’accès à la base vectorielle.
La personnalisation fine des réponses.
La réduction du coût d’acquisition de connaissance.

3. Micro-marchés intégrés à l’IA

Des IA comme ChatGPT commencent à intégrer des plugins, APIs, extensions. Cela ouvre la voie à une nouvelle forme de e-commerce décentralisé :

Produits suggérés nativement dans l’interface chatbot (ex. : “Tu pourrais commander ce livre ici”).
Référencement dans les assistants de marketplaces.
Paiement intégré conversationnellement (déjà en test avec Klarna, Instacart…).
Délégation d’approvisionnement (ex : un buffet pour 20 personnes)

Mais l’accès à ces plateformes restera probablement restreint, payant, ou algorithmique, renforçant la concurrence sur l’accès à l’espace mental de l’utilisateur IA.

Ces business models construisent la sous-couche des modèles agentiques qui devraient capter la valeur à l’avenir.

Métiers de demain

La révolution LLMO ouvre un champ immense de spécialisation, combinant IA, contenu, UX conversationnelle et stratégie de présence cognitive.

1. Architecte de contenu LLM

Cartographie les intentions utilisateur exprimables à un LLM (à partir de conversations enregistrées).
Structure les réponses types à injecter dans une base de connaissance.
Crée des contenus entraînables : clairs, pédagogiques, persistants dans le temps.

Ce rôle nécessite une double compétence éditoriale et vectorielle.

2. Consultant LLM Visibility

Audite la visibilité réelle d’un acteur dans les réponses générées.
Évalue les biais des modèles.
Optimise le “temps de réponse algorithmique” : la probabilité d’être convoqué dans une interaction.

Métier proche de l’analyste SEO, mais appliqué à un espace non visible, non cliquable.

3. Ingénieur vectoriel d’autorité

Développe et maintient des bases vectorielles propriétaires.
Gère le passage de contenus textuels vers des formats ingérables par IA (embeddings, corpus nettoyés, etc.).
Supervise le fine-tuning de modèles verticaux.

C’est le nouveau Data Engineer éditorial.

4. Curateur algorithmique

Sélectionne, nettoie, assemble des sources à intégrer dans des IA verticales.
Évalue la cohérence, la diversité, la représentativité des corpus d’entraînement.
Travaille souvent en lien avec les juristes IA pour garantir la légalité des données utilisées.

Enjeux éthiques, techniques et économiques

1. Concentration cognitive et monopole d’information

Les IA conversationnelles tendent à répliquer les dominances des sources existantes. Résultat :

Wikipédia, Amazon, Harvard deviennent omniprésents dans les réponses.
Les nouveaux entrants sont quasiment invisibles.
L’effet de “rich get richer” est amplifié, même sans intention algorithmique biaisée.

Cela pose la question de l’équité d’accès à l’espace cognitif IA.

2. Hallucinations et responsabilité

Quand une IA hallucine une source ou donne une réponse erronée, qui est responsable ?

L’entreprise si elle est citée à tort ?
Le modèle, même s’il ne garantit rien ?
Le créateur du contenu mal interprété ?

Les questions de réputation, responsabilité juridique et gestion des erreurs vont exploser dans les prochaines années.

3. Transparence et droits d’auteur

Aujourd’hui, un contenu peut être :

Capté, digéré, synthétisé par un LLM.
Réutilisé sans mention ni crédit.
Dilué dans une réponse qui profite à une autre marque.

Cela crée un trou noir légal :

Quid du droit d’auteur ?
Quid de la rémunération des producteurs de connaissance ?
Faudra-t-il inscrire ses contenus dans des bases à licence ? (style Creative Commons, ou IA-compatible license)

Certains suggèrent déjà :

Des marqueurs de non-entraînement (type “do not train”).
Des bases d’accès payantes pour les modèles IA.
Des plateformes d’enregistrement d’attribution IA, en blockchain ou via watermarking sémantique.

Les caractéristiques de l’information utilisée demandent à être précisées, certifiées. Particulièrement sa provenance et son niveau d’accessibilité / confidentialité comme c’est le cas dans le code couleur utilisé dans le renseignement.

Couleur	Description
Blanche	Information ouverte, publique, accessible à tous (presse, sites web, etc.)
Grise	Information semi-publique, difficilement accessible ou non vérifiée (forums, documents internes non classifiés, rumeurs, etc.)
Noire	Information clandestine, confidentielle ou obtenue illégalement (espionnage, fuites, hacking)
Rouge	Parfois utilisée pour désigner des informations fausses ou manipulées volontairement (désinformation ou propagande)
Bleue	Rare, mais parfois employée pour des informations issues de sources officielles ou institutionnelles (communiqués gouvernementaux, rapports d’agences)

IV. Dernière étape avant mutation ?

L’optimisation ne vise plus un algorithme, mais une « intelligence » qui apprend, associe et synthétise : la stratégie devient cognitive.

Méthode d’optimisation, pilotage des résultats et ROI attendu sont remis en cause. La citation remplace le trafic dont les business models deviendront obsolètes.

Cette évolution du SEO vers le LLMO s’accompagnera d’une evolution des business models de l’information (publication) à l’action (agentique).

Notes :

* Large Language Model Optimization est le terme que j’utilise dans cet article. Mais il existe aussi d’autres termes comme AEO (Answer Engine Optimization), Conversational Optimization, ou GEO (Generative Engine Optimization).