Référencement SEO sur les outils d’intelligence artificielle : définition et concept

Le SEO doit être considéré comme l’optimisation de l’expérience de recherche pour les internautes puisqu’il nécessite de prendre en considération les moteurs de recherche standards comme Google ou Bing, les moteurs de recherche de réseaux sociaux comme TikTok, Youtube, Linkedin ou autres sites web mais aussi les intelligences artificielles et leurs propres moteurs de recherche pour générer de la visibilité pour une entité. Que ce soit ChatGPT et son moteur SearchGPT ou Google via Gemini, il est essentiel d’optimiser le contenu éditorial, les aspects techniques et les paramétrages des supports de communication multimédia ainsi que les indicateurs de notoriété pour générer de la visibilité via l’expérience de recherche globale des internautes. Focus sur le référencement SEO sur les outils d’intelligence artificielle.

Définition référencement SEO sur les outils d’intelligence artificielle : le référencement SEO sur les outils d’intelligence artificielle correspond à la mention d’une entité (personne, marque, produit, entreprise, service…) sur un outil d’intelligence artificielle générative ou un moteur de recherche complémentaire. Cette mention peut être une simple suggestion ou prendre la forme d’un lien hypertexte menant à la source de l’information.

Les moteurs de recherche standards au service du machine learning de l’IA

Lors d’une requête effectuée sur un outil d’intelligence artificielle générative, l’internaute peut se voir suggérer des résultats qui peuvent mentionner une entité (une marque, un produit ou un service par exemple) en fonction de son intention de recherche. C’est là tout l’intérêt du référencement SEO sur les outils d’intelligence artificielle. En effet, une entité peut exploiter cette visibilité pour générer de la visibilité et plus globalement de la valeur (génération de prospects, clients ou chiffre d’affaires).

Pour générer un résultat, les outils d’intelligence artificielle générative peuvent avoir recours aux moteurs de recherche comme Google ou Bing par exemple. Ils interrogent ainsi la base de données des moteurs de recherche et comme la plupart des internautes, ils consultent les sources les mieux positionnées sur ce moteur de recherche.

En plus de cela, les outils d’intelligence artificielle générative exploitent leur cœur d’information . Ils génèrent ensuite une réponse grâce à leur puissance de calcul et leur réseau de neurones. Les moteurs de recherche standards peuvent donc être exploités par les outils d’intelligence artificielle pour alimenter leur apprentissage ou machine learning. Le référencement SEO sur les moteurs de recherche impacte donc le référencement SEO sur les outils d’intelligence artificielle générative. Il est ainsi essentiel de bien travailler son référencement SEO pour les moteurs de recherche standards en complément du référencement sur les outils d’intelligence artificielle générative.

On observe une différence notable avec le fonctionnement d’un moteur de recherche standard comme Google qui classe les résultats selon leur pertinence là où les outils d’intelligence artificielle générative vont générer un nouveau résultat en consultant plusieurs sources d’information. Un moteur de recherche standard indexe puis classe un résultat via les critères de son algorithme pour le soumettre à l’utilisateur là où une intelligence artificielle indexe puis consulte un résultat pour générer une réponse à l’utilisateur via son réseau de neurones et son algorithme.

Des robots indépendants pour les outils d’intelligence artificielle générative

Tout comme les moteurs de recherche standards, les outils d’intelligence artificielle générative vont se fier à la pertinence éditoriale. C’est-à-dire à l’intérêt du contenu éditoriale par rapport à l’intention de recherche de l’internaute. L’intérêt éditorial passe indéniablement par l’innovation éditoriale avec l’originalité du contenu éditorial (information unique comme un traitement de l’actualité ou l’apport d’un point de vue unique par exemple) et par son format (texte, photo, vidéo ou audio). Cela permet de valoriser un positionnement unique permettant d’alimenter le processus d’apprentissage des outils d’intelligence artificielle générative et favorisant ainsi leur intérêt pour une entité.

Les moteurs de recherche liés à un outil d’IA générative à l’image de SearchGPT, le moteur de recherche lié à ChatGPT, bénéficient de leurs propres robots d’exploration pour consulter les contenus éditoriaux en ligne. Des robots qui parcourent le web et qui consultent les résultats liens hypertextes après liens hypertextes. La qualité éditoriale est donc un critère essentiel pris en compte par les outils d’intelligence artificielle. Tout comme un moteur de recherche standard, l’intelligence artificielle générative va surtout consulter les formats textuels.

Le fait qu’un robot consulte les supports de communication multimédias que sont tous les sites internet nécessite de les paramétrer techniquement pour favoriser la navigation du robot. Ce dernier peut alors découvrir le contenu éditorial puis le soumettre aux utilisateurs. Il est ainsi possible de paramétrer techniquement les sites internet mais aussi les comptes sociaux et autres médias en ligne pour favoriser leur accès par les robots et leur visibilité globale.

La notoriété comme indice de confiance de l’intelligence artificielle générative

Les outils d’intelligence artificielle générative prennent en compte la notoriété d’une entité pour la mentionner.

Ainsi, les outils d’intelligence artificielle générative peuvent consulter un moteur de recherche et exploiter les contenus éditoriaux positionnés dans les premiers résultats ou exploiter leur propre base de connaissance pouvant donc être enrichie par leurs propres robots.

Il s’agit donc dans un premier temps de positionner justement des contenus éditoriaux sur les requêtes utilisées par les outils d’intelligence artificielle qui sont potentiellement celles utilisées par les internautes. Cela nécessite une étude d’intention de recherche permettant d’identifier des mots clés recherchés par les internautes. Il faut donc également positionner des résultats sur les moteurs de recherche standards comme Google ou Bing.

Pour positionner un contenu éditorial, les moteurs de recherche standards vont prendre en compte les indices de qualité éditoriale, les paramétrages techniques et donc les indices de confiance. Pour Google par exemple, le PageRank. Le PageRank est un algorithme développé par Google pour évaluer l’importance d’une page web en fonction du nombre et de la qualité des liens pointant vers elle. Plus une page a de liens entrants provenant de sites influents, plus son score de PageRank est élevé. Cet algorithme aide Google à classer les résultats de recherche en mettant en avant les pages les plus pertinentes et dignes de confiance. Bing utilise un procédé de classement similaire. L’intelligence artificielle va donc prendre en considération les résultats eux-mêmes plébiscités par les moteurs de recherche standards. Il est donc essentiel de travailler le référencement des moteurs de recherche standards via l’obtention de liens hypertextes pour nourrir l’intelligence artificielle générative.

L’intelligence artificielle générative va aussi se fier aux critères de confiance à savoir la quantité de mentions et leur qualité sur des sources web ou via son propre cœur de connaissances. L’e-réputation d’une entité sur les moteurs de recherche mais aussi sur l’ensemble des médias en ligne est un concept essentiel à construire et consolider. Il faut générer des mentions positives en quantité pour qu’elles soient référencées par les moteurs de recherche, considérées et générées par les outils d’intelligence artificielle générative.

Optimisation de l’expérience éditoriale, paramétrages techniques des supports de communications multimédias et consolidation de l’e-réputation font donc partie des plus grands facteurs de visibilité sur les outils d’intelligence artificielle générative et leurs moteurs de recherche.