L’univers de la recherche d’information sur Internet est en pleine mutation. Après plus de vingt ans dominés par Google, de nouveaux acteurs et des assistants basés sur l’IA bouleversent les habitudes : les utilisateurs s’orientent de plus en plus vers des réponses synthétiques fournies par des modèles conversationnels, en complément — ou parfois en remplacement — des résultats classiques des moteurs. Parallèlement, Google lui‑même intègre des fonctions d’IA dans son offre, modifiant à la fois la forme des réponses et les critères de visibilité.

Ces transformations soulèvent des questions concrètes pour les professionnels du SEO : quelles pratiques continuent d’être pertinentes ? Comment conserver une bonne **visibilité** quand les réponses générées par les assistants reposent sur des critères différents des classements traditionnels ? Et surtout : comment faire en sorte que sa marque apparaisse lorsque les utilisateurs interrogent un modèle comme ChatGPT ?

Pour mieux comprendre ces évolutions, Mikaël Priol — fondateur de la plateforme netlinking.fr — a analysé un échantillon massif de données : environ 400 000 requêtes et 4,7 millions d’URL, complétées par des études sectorielles. Son travail met en évidence des mécanismes nouveaux déterminant l’exposition des sites dans les réponses des assistants conversationnels. Dans l’entretien qui suit, synthétisé ici, il détaille les facteurs qui comptent aujourd’hui pour apparaître dans les synthèses d’IA, le rôle de la notoriété de la marque et la place que peuvent occuper les petits sites dans ce paysage en recomposition.

Pourquoi les mentions de marque pèsent désormais davantage que les citations explicites dans les synthèses d’IA ?

La montée en puissance des assistants d’IA a modifié la manière dont ces systèmes évaluent la pertinence des sources. Auparavant, beaucoup d’algorithmes mettaient l’accent sur les liens, les citations explicites ou la structure de référencement d’un site. Aujourd’hui, les modèles de langage s’appuient davantage sur la fréquence et le contexte des **mentions** d’une marque au sein d’un corpus large : il suffit souvent que plusieurs textes associent une marque à un champ thématique précis pour que l’IA la considère comme une référence, même si ces textes ne pointent pas directement vers le site concerné.

Concrètement, cela entraîne plusieurs conséquences pour les entreprises :

• Une partie du « trafic de marque » devient moins traçable via les méthodes classiques d’analyse web : l’utilisateur peut obtenir une synthèse dans l’assistant, retenir plusieurs noms, puis effectuer une recherche ultérieure ou se rendre directement vers une source qu’il connaît déjà. Le passage initial via l’IA échappe partiellement aux outils d’attribution traditionnels.
• La stratégie de présence ne peut plus se limiter à multiplier des pages optimisées sur le seul site : il faut travailler la diffusion d’informations concernant la marque sur des espaces tiers thématisés, afin d’installer une **influence sémantique** autour des requêtes ciblées.
• Il devient crucial d’orienter les contextes sémantiques qui entourent le nom de la marque : multiplier les situations (articles, guides, analyses, forums spécialisés) où la marque est mentionnée en lien avec les sujets que l’on souhaite maîtriser.

Le but n’est pas d’augmenter mécaniquement la quantité de mentions, mais d’améliorer leur qualité et leur pertinence thématique. Une marque bien associée à un champ lexical particulier aura plus de chances d’être reconnue par l’IA comme une référence, même si elle n’est pas systématiquement citée par un lien direct.

Les assistants d’IA valorisent-ils des types de contenus différents ? Faut‑il adapter ses formats selon l’outil ?

Les modèles conversationnels ne fonctionnent pas tous de la même manière, ni avec les mêmes priorités éditoriales. On observe en pratique des familles de comportements : certains assistants privilégient les synthèses issues de comparatifs structurés, d’autres mettent en avant les guides détaillés ou les contenus pédagogiques. À partir des données étudiées, on peut distinguer deux grandes catégories représentatives :

• ChatGPT tend à citer et à référencer des contenus de type comparatif ou synthétique — pages qui mettent en regard plusieurs options, caractéristiques techniques, prix ou avantages. Ces formats facilitent l’extraction d’informations concises et comparables, utiles pour générer des réponses claires.
• Gemini et Perplexity, dans les observations collectées, semblent davantage valoriser des **guides** et des contenus approfondis. Ces assistants favorisent les textes qui expliquent, développent un sujet ou proposent des parcours pédagogiques complets.

La conséquence opérationnelle : pour maximiser ses chances d’apparaître dans la majorité des assistants et maintenir une bonne présence dans l’écosystème global, il est pertinent d’adopter une stratégie éditoriale hybride. Cela implique :

• Produire des pages comparatives structurées (tableaux, critères, synthèses) pour répondre au format préféré par certains modèles.
• Publier des guides et des contenus étoffés (dossiers, tutoriels, analyses longues) pour séduire les assistants qui privilégient la profondeur.
• Veiller à la qualité des métadonnées et à la structuration HTML (titres, listes, balises) pour faciliter l’extraction d’informations par les algorithmes.

Il n’est pas nécessaire de créer un contenu spécifique pour chaque assistant individuel, mais il est judicieux d’adapter ses formats aux grands types d’outils observés. En combinant comparatifs et guides, on couvre un spectre plus large de comportements et on augmente les probabilités d’être repris par l’un ou l’autre modèle.

Les petits sites ont-ils une réelle chance d’apparaître dans les réponses des assistants comme ChatGPT ?

Oui. Les données montrent que les petits sites peuvent non seulement être présents, mais parfois être plus facilement repérables par les assistants que des acteurs majeurs. Plusieurs éléments expliquent ce phénomène :

• Les modèles d’IA ne cherchent pas nécessairement à avoir une vision exhaustive d’un site. Ils se font souvent une opinion à partir d’un petit nombre de pages représentatives. Si ces pages sont bien ciblées et rédigées, elles suffisent à établir la valeur du site sur un sujet précis.
• La diversité des sources présentes dans les synthèses est élevée : plutôt qu’une concentration forte sur quelques mastodontes du web, on observe une fragmentation où de nombreux petits acteurs apparaissent, chacun cité ponctuellement.
• Certains grands groupes, malgré leur taille, ne couvrent pas nécessairement toutes les requêtes ou ne publient pas de contenus adaptés aux formats exploités par les assistants. À l’inverse, un site de niche avec un corpus de qualité autour d’un thème particulier peut être très pertinent.

Autrement dit, la taille du site n’est pas un critère déterminant en soi : ce qui compte, c’est la clarté thématique, la qualité des pages utilisées comme références et la capacité à se situer dans des contextes sémantiques reconnus par les modèles. Pour un petit site, cela signifie concentrer les efforts sur des pages piliers bien structurées et sur la diffusion de mentions qualifiées sur d’autres supports thématiques.

Les résultats mis en avant par Google et par les assistants d’IA sont‑ils alignés, ou observe‑t‑on des différences notables ?

Il existe des écarts significatifs entre ce que privilégie Google et ce que reprend un assistant comme ChatGPT. Plusieurs constats ressortent des analyses :

• Google est historiquement orienté vers la qualité globale des signaux SEO : lutte active contre le spam, pondération des liens, respect des bonnes pratiques éditoriales et techniques. Ses algorithmes sont calibrés pour éviter la manipulation et pour valoriser la confiance sur le long terme.
• ChatGPT, et certains autres modèles, peuvent s’avérer moins efficients pour distinguer le contenu problématique : des sites pénalisés ou de moins bonne qualité par les standards de Google peuvent néanmoins apparaître dans les réponses des assistants. Inversement, des sites très bien référencés sur Google ne sont pas automatiquement repris par les modèles d’IA.

En résumé, la corrélation entre positionnement sur Google et visibilité dans les synthèses d’IA est faible : être bien positionné sur l’un n’implique pas d’être visible sur l’autre. Néanmoins, les fondamentaux du SEO demeurent utiles pour être pris en compte par les modèles : structuration des contenus, optimisation sémantique, qualité rédactionnelle et fiabilité des sources continuent de jouer un rôle.

Pour les acteurs du web, cela implique d’adopter une double approche :

• Poursuivre les bonnes pratiques SEO classiques pour conserver et améliorer le positionnement dans les moteurs traditionnels.
• Compléter ces efforts par des actions favorisant la reconnaissance par les modèles : contextes sémantiques riches, chaînes de mentions pertinentes et formats de contenu exploitables par les systèmes de génération de réponses.

Comment les médias et les sites d’information peuvent‑ils s’adapter face à la baisse de trafic mesurée ?

La baisse de trafic observée chez certains sites de presse ne peut être attribuée à une seule cause, mais l’émergence des assistants d’IA est un facteur important. Plusieurs contraintes propres au secteur compliquent la transition : questions de droits d’auteur, limitations légales ou éthiques concernant l’usage de l’IA, et exigences éditoriales élevées en matière de vérification et de qualité.

Pour maintenir leur **visibilité** et préserver leur modèle économique, les médias peuvent envisager plusieurs axes d’évolution :

Réconcilier exigence journalistique et formes adaptées aux assistants

Il s’agit de produire des formats qui conservent la rigueur journalistique tout en étant structurés de manière à être facilement exploités par les modèles. Par exemple : résumés factuels en en‑tête d’article, encadrés méthodologiques, fiches thématiques, infographies annotées. Ces éléments permettent d’apparaître comme des sources fiables et exploitables par les systèmes d’IA.

Gérer finement les droits et les usages

Les contraintes liées aux droits d’auteur sont réelles. Les rédactions doivent définir des politiques claires sur la réutilisation de contenus par des tiers et sur la manière dont les productions peuvent être utilisées pour entraîner ou alimenter des modèles. Cela n’exclut pas la possibilité de proposer des extraits structurés ou des résumés destinés à améliorer la **visibilité** sans renoncer à la protection des œuvres.

Valoriser l’exclusivité et la vérification

Les médias conservent un avantage important : la capacité à produire des enquêtes originales, des interviews exclusives et des vérifications factuelles approfondies. Ces éléments de valeur ajoutée doivent être mis en avant dans des formats qui signalent explicitement l’originalité et la fiabilité de l’information, facilitant ainsi leur reconnaissance par l’IA et par les lecteurs.

Expérimenter des partenariats techniques

Des collaborations avec des acteurs technologiques, des consortiums de données ou des plateformes d’agrégation peuvent permettre d’optimiser la diffusion contrôlée des contenus et d’accroître la capacité des médias à être identifiés comme sources de qualité par les assistants.

En synthèse, pour les organes de presse la clé réside dans l’équilibre : conserver l’exigence éditoriale tout en adaptant les formats pour faciliter l’extraction et la réutilisation contrôlée par les outils d’IA, afin de maintenir une visibilité et une audience durables.

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                Mikaël Priol, Expert <strong>SEO</strong>               </p>
            <p>Mikaël Priol est spécialisé en référencement naturel et dirige la plateforme <a rel="nofollow" target="_blank" href="https://www.netlinking.fr/" target="_blank"><strong>netlinking.fr</strong></a>. Son travail combine analyse de grandes masses de données et mise en œuvre de stratégies techniques et éditoriales pour améliorer la <strong>visibilité</strong> des sites sur les moteurs et auprès des assistants d’<strong>IA</strong>.</p>
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Observations complémentaires et recommandations pratiques

Au‑delà des constats généraux, plusieurs leviers concrets émergent pour les acteurs qui souhaitent rester visibles dans ce nouvel environnement :

• Travailler la sémantique de marque : définir un champ lexical cohérent autour des sujets stratégiques et le diffuser via des publications tierces spécialisées (blogs, tribunes, encyclopédies sectorielles) pour renforcer l’association entre la marque et les thématiques ciblées.
• Structurer les contenus : utiliser des en‑têtes clairs, des listes à puces, des tableaux comparatifs et des résumés en début d’article. Ces structures facilitent l’extraction d’informations par les modèles et augmentent les chances d’être cités dans des réponses synthétiques.
• Multiplier les formats : alterner entre guides approfondis, pages comparatives, FAQ, études de cas et contenus courts bien ciblés. La diversité de formats répond aux préférences différentes des assistants et des intentions de recherche.
• Surveiller les mentions : mettre en place une veille des occurrences de la marque et du positionnement sémantique (outils de monitoring, alertes) afin d’identifier les contextes où la marque est perçue comme référente.
• Conserver les fondamentaux du SEO : performances techniques (temps de chargement, mobile), sécurité (HTTPS), qualité éditoriale et politique de liens restent indispensables. Ils constituent une base qui continue d’influencer la crédibilité d’un site, même face aux assistants d’IA.
• Tester et mesurer différemment : accepter que certaines interactions via des assistants seront moins traçables et mettre en place des indicateurs complémentaires (volume de mentions, positionnement sémantique, qualitative des backlinks thématiques) pour évaluer l’efficacité des actions.

En définitive, l’arrivée des assistants conversationnels transforme les règles du jeu sans effacer complètement celles qui prévalaient auparavant. Les acteurs qui combinent une stratégie éditoriale structurée, une politique de diffusion de la marque et des contenus adaptés aux différents formats d’IA augmenteront leurs chances de rester visibles, que ce soit dans les pages de résultats de Google ou dans les synthèses produites par des modèles comme ChatGPT, Gemini ou Perplexity.

Les évolutions sont rapides et les pratiques continueront d’évoluer : il est donc utile d’observer régulièrement les comportements des assistants, d’expérimenter différents formats et d’ajuster ses approches en fonction des résultats observés.