Des moteurs de recherche aux moteurs génératifs
L’optimisation des moteurs de recherche (SEO) a été pendant des décennies l’outil indispensable pour les créateurs de contenu et les entreprises cherchant à augmenter leur visibilité en ligne. En effet, le SEO consiste à améliorer le positionnement des sites web dans les résultats des moteurs de recherche classiques, comme Google, en se concentrant sur des mots-clés pertinents, la qualité du contenu et l’optimisation technique. Toutefois, l’émergence des modèles de langage avancés, tels que les modèles de grande taille (LLMs), a inauguré une nouvelle ère de moteurs de recherche : les moteurs génératifs (GE). Ces moteurs utilisent des modèles génératifs pour synthétiser et résumer les informations provenant de multiples sources afin de répondre aux requêtes des utilisateurs de manière plus précise et personnalisée.
Contrairement aux moteurs de recherche traditionnels, qui fournissent une liste de sites web en réponse à une requête, les moteurs génératifs produisent des réponses complètes et contextuelles, intégrant directement le contenu des sources citées. Cette transformation technologique représente un défi majeur pour les créateurs de contenu. En effet, la nature opaque et en constante évolution des moteurs génératifs limite leur contrôle sur la visibilité et la présentation de leur contenu.
Pour répondre à ce défi, une nouvelle approche, appelée optimisation des moteurs génératifs (GEO), a été développée. Le GEO consiste à optimiser la visibilité de des sites web dans les réponses fournies par les moteurs génératifs. En utilisant des techniques d’optimisation spécifiques, telles que l’ajout de citations, de statistiques pertinentes et de citations directes, le GEO permet d’augmenter significativement la visibilité des contenus, avec des gains pouvant atteindre jusqu’à 40 % dans certains cas.
Cette évolution vers le GEO est cruciale dans le contexte actuel où les moteurs génératifs deviennent prédominants. Les créateurs de contenu doivent adapter leurs stratégies pour naviguer avec confiance dans ce nouveau paradigme de recherche et s’assurer que leur travail continue d’atteindre et d’engager leur audience cible. Ainsi, le GEO ne se contente pas de remplacer le SEO, mais l’étend et le réinvente pour répondre aux exigences des moteurs de recherche de nouvelle génération, garantissant ainsi une visibilité accrue et une compétitivité soutenue dans l’économie numérique en constante évolution.
Cet article est rédigé à partir du travail de recherche : « GEO : Generative Engine Optimization » collaboration de Princeton University, Georgia Tech, The Allen Institute for AI et IIT Delhi.
Les techniques d’optimisation du GEO
Au stade actuel, l’optimisation des moteurs génératifs (GEO) propose plusieurs techniques spécifiques pour améliorer la visibilité du contenu dans les réponses générées. Voici une liste détaillée des principales techniques utilisées :
1. Ajout de citations (source)
L’inclusion de citations provenant de sources crédibles augmente la visibilité du contenu. En citant des études, des rapports ou des experts reconnus, le contenu gagne en autorité et est plus susceptible d’être inclus dans les réponses génératives. Par exemple, un article sur les bénéfices de l’exercice physique pourrait inclure des citations de l’Organisation mondiale de la santé (OMS) pour renforcer sa crédibilité.
2. Incorporation de statistiques pertinentes
L’ajout de données chiffrées et de statistiques rend le contenu plus informatif et fiable. Les moteurs génératifs privilégient les contenus riches en informations factuelles. Par exemple, un site web sur la santé pourrait inclure des statistiques sur les taux de guérison de différentes maladies pour améliorer sa visibilité.
3. Ajout de citations (interviews)
L’utilisation de citations directes d’experts ou de personnalités reconnues peut également accroître la visibilité. Cela ajoute de la valeur au contenu en fournissant des perspectives authentiques et pertinentes. Par exemple, un article sur le changement climatique pourrait inclure des citations directes provenant d’une interview d’un climatologue réputé.
4. Style persuasif et autoritaire
Adopter un style d’écriture plus persuasif et autoritaire peut améliorer la perception de la crédibilité du contenu. Cette technique implique l’utilisation de mots-clés spécifiques, de phrases affirmatives et de déclarations convaincantes. Par exemple, un blog sur les technologies de l’information pourrait utiliser un langage technique et affirmatif pour discuter des avantages de la cybersécurité.
5. Simplification du langage
Rendre le contenu plus accessible en simplifiant le langage et en évitant le jargon technique permet d’atteindre un public plus large et d’améliorer la visibilité. Un site d’éducation pourrait simplifier des concepts complexes en les expliquant avec des termes faciles à comprendre.
6. Optimisation de la fluidité
Améliorer la fluidité et la lisibilité du contenu est crucial. Cela implique l’utilisation de phrases courtes, de paragraphes bien structurés et d’un langage clair. Un blog sur le marketing digital pourrait structurer ses articles en sections claires avec des sous-titres explicites pour faciliter la lecture.
7. Inclusion de termes techniques et uniques
L’ajout de termes techniques spécifiques et de mots uniques peut aider à améliorer la pertinence et la précision du contenu. Par exemple, un article scientifique pourrait inclure des termes spécifiques à son domaine pour attirer l’attention des moteurs génératifs.
Les indicateurs de performance à mesurer en GEO
Pour évaluer l’efficacité des techniques d’optimisation du GEO, plusieurs indicateurs de performance peuvent être utilisés. Voici une liste de ces indicateurs :
1. Nombre de mots par citation (Word Count)
Cet indicateur mesure la proportion de mots dans une réponse générée qui sont attribués à une source spécifique. Un nombre de mots élevé pour une citation indique une plus grande visibilité. Par exemple, si une réponse sur les avantages du yoga cite un article de recherche pendant plusieurs phrases, cela montre une forte visibilité de cette source.
Calcul : Impwc(ci,r)=∑s∈Sci∣s∣∑s∈Sr∣s∣Impwc(ci,r)=∑s∈Sr∣s∣∑s∈Sci∣s∣
Explication : Cette formule calcule le nombre de mots attribués à une citation spécifique cici dans une réponse rr. SciSci représente l’ensemble des phrases citant cici et SrSr représente l’ensemble des phrases dans la réponse. Le nombre de mots est normalisé par le total des mots dans la réponse.
Exemple : Si une réponse contient 100 mots au total, et 20 mots sont attribués à une citation spécifique, alors Impwc(ci,r)=20100=0,2Impwc(ci,r)=10020=0,2 ou 20%.
2. Position ajustée par le nombre de mots (Position-Adjusted Word Count)
Ce métrique ajuste le nombre de mots en fonction de la position de la citation dans la réponse générée. Les citations placées plus haut dans le texte sont considérées comme ayant une plus grande visibilité. Par exemple, une citation située en début de réponse est plus visible qu’une citation en fin de texte, même si le nombre de mots est similaire.
Calcul : Impwc′(ci,r)=∑s∈Sci∣s∣⋅e−pos(s)∣S∣∑s∈Sr∣s∣Impwc′(ci,r)=∑s∈Sr∣s∣∑s∈Sci∣s∣⋅e−∣S∣pos(s)
Explication : Cette formule ajuste le nombre de mots en fonction de la position de la citation dans la réponse. pos(s)pos(s) est la position de la phrase ss et ∣S∣∣S∣ est le nombre total de phrases dans la réponse. Plus la citation est positionnée haut, plus elle est pondérée.
Exemple : Si une citation est mentionnée tôt dans une réponse, son poids sera plus élevé par rapport à une citation mentionnée plus tard.
3. Impression subjective (Subjective Impression)
Cette métrique subjective évalue l’impact global de la citation sur l’utilisateur, incluant plusieurs facettes telles que la pertinence, l’influence et la diversité de l’information. Par exemple, une citation qui apporte une perspective unique et influente sur un sujet complexe aura une impression subjective élevée.
Calcul : Utilise l’outil G-Eval, qui est une évaluation basée sur des modèles de langage pour mesurer plusieurs facettes.
Explication : Les impressions subjectives incluent des sous-métriques comme la pertinence, l’influence, l’unicité, et la diversité. Ces sous-métriques sont pondérées et agrégées pour produire un score global.
Exemple : Une citation très pertinente et influente avec des informations uniques et diversifiées aura une impression subjective élevée.
4. Relevance (Rel)
La pertinence de la citation par rapport à la requête de l’utilisateur. Une citation pertinente répond directement à la question de l’utilisateur. Par exemple, une citation sur les bénéfices de la méditation sera très pertinente dans une réponse à une requête sur la réduction du stress.
Calcul : Rel(ci,q,r)Rel(ci,q,r)
Explication : Cette fonction mesure la pertinence de la citation cici par rapport à la requête qq dans le contexte de la réponse rr. Elle est souvent évaluée par des jugements humains ou des modèles de langage.
Exemple : Une citation qui répond directement à une question posée est hautement pertinente.
5. Influence (Influence)
Le degré auquel la réponse générée dépend de la citation. Une citation avec une grande influence signifie que la réponse s’appuie fortement sur cette source. Par exemple, une réponse détaillée sur les tendances économiques peut être influencée par des citations provenant de rapports économiques majeurs.
Calcul : Infl(ci,r)=∑s∈SciImpact(s)∑s∈SrImpact(s)Infl(ci,r)=∑s∈SrImpact(s)∑s∈SciImpact(s)
Explication : Cette métrique évalue à quel point la réponse dépend de la citation. L’impact de chaque phrase citant cici est comparé à l’impact total des phrases dans la réponse.
Exemple : Une citation qui forme la base d’une grande partie de la réponse aura une influence élevée
6. Unicité (Uniqueness)
La mesure de l’originalité du contenu présenté par la citation. Les citations apportant des informations exclusives ou rares augmentent l’unicité. Par exemple, une citation d’une étude récente et peu connue sur l’intelligence artificielle apporterait une grande unicité à la réponse.
Calcul : Unique(ci,r)=Nombre de faits uniques de ciTotal des faits uniques dans rUnique(ci,r)=Total des faits uniques dans rNombre de faits uniques de ci
Explication : Cette métrique mesure l’originalité du contenu fourni par la citation. Les faits uniques apportés par cici sont comparés au total des faits uniques dans la réponse.
Exemple : Une citation qui introduit des informations nouvelles et exclusives aura un score d’unicité élevé.
7. Diversité (Diversity)
L’évaluation de la diversité des informations présentées dans la réponse générée. Une réponse citant plusieurs sources diverses est considérée comme plus complète et équilibrée. Par exemple, une réponse sur les causes du réchauffement climatique qui cite des études scientifiques, des rapports gouvernementaux et des opinions d’experts indépendants démontre une grande diversité.
Calcul : Div(r)=Nombre de sources distinctes citeˊesTotal des citations dans la reˊponseDiv(r)=Total des citations dans la reˊponseNombre de sources distinctes citeˊes
Explication : Cette métrique évalue la diversité des informations présentées. Elle mesure combien de sources distinctes sont citées dans la réponse.
Exemple : Une réponse citant des études scientifiques, des articles de presse et des rapports gouvernementaux aura une haute diversité.
8. Probabilité de suivi (Follow-up Probability)
La probabilité que l’utilisateur clique sur la citation pour en savoir plus. Un contenu engageant incite les utilisateurs à explorer davantage la source citée. Par exemple, une citation présentant des faits intrigants ou des statistiques surprenantes pourrait avoir une haute probabilité de suivi.
Calcul : Follow-up(ci,r)=Nombre de clics sur ciTotal des clics sur toutes les citations dans rFollow-up(ci,r)=Total des clics sur toutes les citations dans rNombre de clics sur ci
Explication : Cette métrique évalue la probabilité que les utilisateurs cliquent sur la citation pour en savoir plus. Elle se base sur des données d’interaction utilisateur.
Exemple : Une citation intrigante ou surprenante est plus susceptible d’attirer des clics.
Ces indicateurs constituent des pistes de réflexion. Mais c’est En utilisant ces méthodes de calcul que les créateurs de contenu peuvent évaluer précisément l’efficacité de leurs stratégies d’optimisation GEO et ajuster leurs approches pour maximiser la visibilité et l’impact de leur contenu dans les réponses génératives.
En utilisant ces indicateurs de performance, les créateurs de contenu peuvent non seulement mesurer l’efficacité de leurs stratégies GEO mais aussi affiner leurs approches pour maximiser la visibilité et l’impact de leur contenu dans les réponses génératives.
Un nouvel espace d’optimisation
Ce nouvel espace d’optimisation GEO implique une transformation fondamentale dans la manière dont les créateurs de contenu et les entreprises abordent l’optimisation pour les moteurs de recherche. Alors que le SEO se concentrait principalement sur l’utilisation de mots-clés, l’amélioration de la qualité du contenu et l’optimisation technique, le GEO nécessite une approche plus sophistiquée et nuancée.
Pour réussir cette transition, les organisations doivent mettre en place une structure capable de traiter l’information de manière plus pointue. Cela inclut la capacité à intégrer des citations crédibles, des statistiques pertinentes et des citations directes qui enrichissent le contenu et augmentent sa visibilité dans les réponses générées par les moteurs de recherche génératifs. Chaque élément du contenu doit être soigneusement calibré pour répondre aux exigences des nouveaux indicateurs de performance spécifiques au GEO.
La maîtrise des nouveaux metrics est cruciale. Contrairement aux simples classements des pages de résultats des moteurs de recherche traditionnels, le GEO évalue la visibilité à travers des indicateurs complexes tels que le nombre de mots par citation, la position ajustée par le nombre de mots, et l’impression subjective. Ces indicateurs exigent une compréhension approfondie de la manière dont les réponses génératives sont construites et de l’impact de chaque citation sur la réponse finale.
Ainsi, pour naviguer efficacement dans cette nouvelle ère de recherche, les créateurs de contenu doivent adopter des stratégies d’optimisation avancées. Cela implique non seulement une révision des techniques de création de contenu mais aussi l’utilisation d’outils d’évaluation sophistiqués pour mesurer la performance selon les nouveaux critères du GEO. En intégrant ces nouvelles pratiques, les organisations peuvent non seulement améliorer leur visibilité dans les moteurs génératifs mais aussi s’assurer que leur contenu reste pertinent et engageant pour leur public cible.