8 juillet 2025

LLMO : 10 stratégies incontournables pour optimiser vos contenus pour les IA génératives

Par Camille Roux

Cet article est un récapitulatif des conseils donnés dans l’épisode de notre podcast sur le LLMO qui parles des bonnes pratiques pour bien être référencé sur les LLM.

Contexte

  • D’ici 2028, le trafic organique des marques pourrait chuter d’au moins 50 % avec l’essor de la recherche alimentée par l’IA générative (Gartner).
  • Le trafic provenant des LLMs sur HumanCoders.com a augmenté de 50 % en 3 mois, et a doublé entre les deux derniers semestres.
  • Quels moteurs utilisent quels LLMs ?
    • Google SGE/Gemini → Recherche Google
    • ChatGPT & Copilot → Recherche Bing
    • Perplexity AI → Recherche Google + Bing

LLM vs LLM RAG

  • LLM classique : Modèle de langage entraîné sur des données massives, répondant aux questions en s’appuyant uniquement sur ce qu’il a appris.
  • LLM RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Modèle qui, en plus de son entraînement, effectue des recherches en temps réel pour fournir des réponses plus précises et actualisées. Exemple : Google SGE ou Perplexity, qui combinent IA et recherche en ligne.

Définitions

LLMO (Large Language Model Optimization – Optimisation pour les grands modèles de langage)

Stratégies et techniques visant à concevoir et optimiser des contenus afin qu’ils soient mieux compris et traités par les grands modèles de langage (comme GPT-4, Gemini, et Copilot). Google et Bing utilisent également ces modèles, ce qui rend cette optimisation pertinente pour le SEO classique et le référencement génératif.

GAIO (Generative AI Optimization) / AIO (AI Optimization)

L’optimisation des contenus et des données pour améliorer les réponses générées par les IA. Cela concerne aussi les générateurs d’images, de sons et de vidéos.

GEO (Generative Engine Optimization)

Une évolution du référencement naturel (SEO), qui consiste à optimiser les contenus pour qu’ils soient privilégiés par les moteurs d’IA générative.

10 stratégies incontournables pour optimiser vos contenus pour les IA génératives

1. Adoptez une structure d’article « IA-Friendly »

Les IA privilégient le contenu clair et bien organisé.
✅ Utilisez des titres et sous-titres explicites (H1, H2, H3).
✅ Intégrez des listes à puces et FAQ pour une lecture rapide.
✅ Ajoutez des sections « Pour et Contre » (pro and cons) pour que l’IA puisse extraire des résumés argumentés.
✅ Placez des réponses directes en début de paragraphe (pyramide inversée).

2. Rendez votre contenu facilement exploitable par les IA

✅ Ajoutez des FAQ bien structurées (ex. : « Comment fonctionne l’optimisation LLM ? »)
✅ Formatez vos articles pour que chaque paragraphe ait du sens seul, facilitant l’extraction IA.
✅ Publiez des contenus similaires à ceux des encyclopédies et bases de données (Wikipedia, etc.).

3. Appuyez vos contenus avec des citations et sources fiables

Les IA privilégient les contenus sourcés et crédibles.
✅ Ajoutez des statistiques et données chiffrées (« Selon Gartner, 50 % du trafic sera capté par les IA d’ici 2028 »)
✅ Citez des experts ou des études reconnues pour renforcer votre autorité.
✅ Incluez des liens vers des sources académiques et journalistiques.
✅ Évitez les affirmations vagues et privilégiez des sources fiables

4. Exploitez les données structurées et le schéma markup

Les balises de données structurées aident les IA à mieux comprendre le contenu.
✅ Intégrez des schémas FAQPage, HowTo, Speakable, Article (Structured Data).
✅ Ajoutez des métadonnées claires (title, description optimisée).
✅ Expérimentez avec des schémas (Structured Data) peu utilisés par Google mais pertinents pour les IA.

5. Créez un fichier llms.txt pour guider les IA

✅ Ajoutez un fichier Markdown /llms.txt contenant des résumés et définitions clés.
✅ Décrivez les thématiques de votre site pour aider les LLMs à mieux comprendre vos contenus.
✅ Expérimentez avec des FAQ et contenus optimisés pour l’extraction.

6. Travaillez votre SEO classique

✅ Les LLM RAG utilisent les moteurs de recherche, donc le SEO reste essentiel.
✅ Optimisez votre présence sur Google et Bing pour être visible dans les réponses des LLM.
✅ Assurez une bonne structuration du site pour faciliter l’indexation.
✅ Améliorez la vitesse de chargement de vos pages pour éviter qu’elles soient ignorées par les IA et moteurs de recherche.

7. Suivez et analysez le trafic provenant des LLMs

✅ Identifiez les sources de trafic IA via Google Analytics ou d’autres outils d’analyse.
✅ Si un LLM ne vous génère pas de trafic, cela peut indiquer un problème de référencement sur ce moteur.
✅ Vérifiez si vos contenus sont repris par des IA comme Perplexity ou ChatGPT, et ajustez si nécessaire.

8. Créez du contenu engageant sur des plateformes influentes

✅ Développez votre présence sur Wikipedia et bases de données publiques.
✅ Publiez sur des sites d’autorité (Forbes, Medium, TechCrunch, Le Monde…).
✅ Encouragez le contenu généré par les utilisateurs (UGC) sur Reddit, Quora, Stack Overflow et autres forums.
✅ Inviter vos clients à laisser des avis utilisateur·rice·s sur Google Local Business, TrustPilot…

9. Faites de la veille SEO et IA pour adapter vos contenus en fonction des évolutions

Le LLMO est une discipline naissante il est important de s’informer régulièrement pour

✅ Suivez les catégories SEO et IA de Human Coders News.
✅ Testez vos contenus sur ChatGPT, Gemini, Mistral, Perplexity et Bing AI.
✅ Ajustez vos stratégies en fonction des mises à jour des moteurs et IA génératives.

10. Soignez l’alignement entre votre marque et les entités sémantiques associées

Pourquoi ? Les LLMs identifient les entités (marques, concepts, produits) et leur contexte. Plus votre marque est liée à un sujet, plus elle est susceptible d’être citée.

✅ Utilisez les mots-clés et les expressions naturellement associés à votre marque dans vos contenus.
✅ Faites en sorte que les LLMs perçoivent clairement les thèmes sur lesquels votre site fait autorité.
✅ Analysez comment l’IA associe votre nom/marque à certains sujets (via des tests dans ChatGPT, Perplexity, etc.).

Retour d’expérience sur la mise en application des bases du LLMO dans le cadre de Human Coders

Voilà quelques points importants que nous retenons de la mise en application de LLMO sur notre site:

  • L’autant l’impact est rapide sur les LLM RAG, autant il est très long pour les LLM classiques car ils ne sont pas mis à jour très fréquemment
  • Il est difficile de savoir ce que les utilisateurs tapent, du plus, les réponses sont en partie aléatoire. Résultat, contrairement au SEO où on peut facilement tracer son ranking dans les SERP (page de résultats de recherche), il est difficile de faire la même analyse en LLMO/GEO
  • Nous avons remarqué qu’assez souvent les LLM RAG (comme perplexity, Mistral/ChatGPT/… avec l’option Recherche) allez chercher peu de pages et leur donnaient beaucoup d’importance.
  • Le LLMO nous a aussi beaucoup aidé en marketing. Souvent, quand on apparaissait pas en tête, on demandait pourquoi, et ça a pu de temps en temps remonter des arguments pertinents qui ne figuraient pas sur nos pages. Par exemple, on a ajouté sur toutes les pages de formation Human Coders qu’un petit déjeuné est fourni quand les formations se passent chez nous, alors que ça figurait uniquement dans la FAQ)
  • Certains LLM RAG comme Perplexity ou Mistral indique les recherches qu’ils font. C’est utile pour savoir quelles recherches un prompt peut déclencher, et donc sur quels mots-clés ils seraient bon de chercher à se référencer.

Conclusion

En appliquant ces 10 stratégies d’optimisation LLMO, vous augmenterez la visibilité de vos contenus dans les moteurs d’IA et anticiperez l’évolution du SEO vers le GEO (Generative Engine Optimization).

À retenir :

  • Un contenu structuré et lisible est plus facilement repris par les IA.
  • Les citations, sources et stats renforcent votre autorité.
  • Le SEO classique reste essentiel, surtout pour les moteurs utilisés par les LLM RAG.
  • Tester et surveiller les performances IA permet d’ajuster ses contenus en continu.

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