Une explication simplifiée du fonctionnement du classement de Google consiste à dire qu’il repose sur la compréhension des requêtes de recherche et des pages web, complétée par divers signaux externes. Avec AI Mode, ce schéma de base évolue : l’algorithme part toujours de la compréhension de la requête et de la page, mais il intègre désormais des processus plus profonds, comme l’identification de questions implicites et l’utilisation d’images dans les requêtes. Les mots-clés, tels que nous les connaissions, se transforment progressivement en requêtes plus longues, conversationnelles et multimodales. Comment adapter son optimisation à ces changements ? Les sections suivantes proposent des méthodes concrètes pour y parvenir.
Les questions latentes : une mutation essentielle pour le référencement
Le terme « latente » renvoie à ce qui existe sans être immédiatement perceptible. Lorsqu’un internaute formule une requête complexe, un grand modèle linguistique (LLM) doit non seulement comprendre la demande explicite, mais aussi anticiper les questions de suivi que l’utilisateur pourrait se poser tout au long de son parcours d’information. Ces questions non exprimées constituent ce qu’on appelle les questions latentes. Presque toute requête en contient, et leur prise en compte change en profondeur la manière dont on doit penser le référencement.
Le brevet de Google sur le gain d’information
L’existence de questions latentes pose un défi inédit pour le SEO : comment optimiser un contenu pour des interrogations qui ne sont pas formulées directement ? Optimiser pour la recherche assistée par IA revient à optimiser pour l’ensemble des questions associées à la requête initiale, plutôt que pour un seul mot-clé cible.
Par ailleurs, la notion même de « requête principale » devient moins pertinente à mesure que les utilisateurs saisissent des requêtes longues et composées. C’est pourquoi, en matière de SEO orienté IA, il est souvent préférable de viser les besoins informationnels immédiats de l’utilisateur, et non uniquement des expressions-clés isolées.
Comment Google identifie-t-il le besoin d’information caché derrière une requête ? La réponse se trouve en partie dans le brevet dit d’Information Gain. Ce brevet décrit une méthode consistant à classer une page web pertinente pour une requête, puis à évaluer d’autres pages proposant des contenus différents mais liés. Autrement dit, le système ne se contente plus d’indexer des correspondances exactes : il cartographie un ensemble d’informations connexes susceptibles d’éclairer l’utilisateur tout au long de sa recherche.
Repérer les questions latentes (cachées)
Une manière pratique d’analyser les résultats d’une recherche pilotée par IA consiste à désassembler la réponse fournie par le modèle en ses sous-questions : quelles interrogations la réponse couvre-t-elle ? Ces sous-questions représentent le « fan-out » latent de la requête initiale.
Par exemple, si l’on demande à AI Mode comment préparer une pâte à pizza, le modèle renverra une recette synthétisée à partir de multiples sources et d’autant de sous-questions liées au sujet.
On peut extraire ces questions latentes à l’aide d’un procédé que l’on appellera ici Prompt de question inversée, dont un exemple est proposé ci-dessous.
Voici un exemple de requête initiale et du « fan-out » de questions supplémentaires qu’elle sous-entend :
Requête initiale : Comment préparer une pâte à pizza ?
Questions dérivées :
- Quels ingrédients faut-il pour préparer une pâte à pizza ?
- Quelle quantité de pâte cette recette fournit-elle ?
- Comment vérifier que la levure est active ?
- Combien de temps pétrir la pâte à la main ?
- Combien de temps pétrir la pâte au robot ?
- Quelle durée pour la première levée ?
- Comment développer une saveur plus complexe dans la pâte ?
- À quelle température cuire la pizza ?
- Combien de temps faut-il cuire la pizza ?
Exemples de questions latentes et réponses fournies par AI Mode
Voici quelques-unes des questions issues du fan-out latent, accompagnées des réponses que AI Mode a générées.
Question : Quels ingrédients faut-il pour préparer une pâte à pizza ?
Réponse : « 1 tasse et 1/3 d’eau tiède (environ 40–43 °C) ; 1 cuillère à soupe de sucre (ou miel) ; 1 sachet de levure sèche active ou levure instantanée (2 1/4 cuillères à café) ; 3 1/2 à 4 tasses de farine tout usage ou farine à pain, et un peu de farine pour le plan de travail ; 2 cuillères à soupe d’huile d’olive extra vierge, plus un peu pour graisser ; 1 cuillère à café de sel. »
Question : Quelle quantité de pâte cette recette fournit-elle ?
Réponse : « Cette recette donne suffisamment de pâte pour deux pizzas de 25–30 cm de diamètre. »
Question : Comment vérifier que la levure est active ?
Réponse : « Couvrir et laisser reposer environ 5–10 minutes, jusqu’à ce que le mélange soit mousseux et bouillonnant. Cela indique que la levure est active. »
Capture d’écran de la réponse réelle d’AI Mode
Prompt de question inversée
Le Prompt de question inversée est un outil utile pour révéler les questions sous-jacentes qu’une réponse d’IA satisfait. Il peut également être appliqué à votre propre contenu afin d’identifier précisément quelles interrogations le document traite. C’est une méthode efficace pour vérifier si votre contenu couvre les questions que vous souhaitez cibler.
Prompt pour extraire les questions depuis AI Mode
Voici une version adaptée du prompt, à utiliser pour extraire les questions latentes à partir d’une réponse d’IA :
Analysez le document et extrayez une liste de questions qui sont directement et complètement répondues par des phrases complètes présentes dans le texte. N’incluez que les questions dont la réponse figure explicitement sous la forme d’une phrase ou de phrases complètes dans le document. N’ajoutez pas de questions qui ne sont répondues que partiellement, implicitement ou par inférence.
Pour chaque question, formulez une reformulation claire et concise correspondant exactement à l’information disponible. Il s’agit d’une tâche de génération de questions inversée : n’utilisez que le contenu déjà présent dans le document.
Pour chaque question, incluez aussi les phrases exactes du document qui y répondent. Ne générez que des questions dont la réponse complète est fournie par une ou plusieurs phrases contiguës du texte.
Analyse de question inversée appliquée au contenu web
Ce prompt de base permet d’extraire les questions auxquelles répond un texte, qu’il s’agisse d’un contenu produit en interne ou d’un contenu concurrent. Toutefois, il ne fait pas la distinction entre les requêtes centrales pour lesquelles le document est pertinent et les questions secondaires ou contextuelles qui ne constituent pas le cœur du sujet.
Pour mener une analyse de question inversée ciblée sur votre propre contenu, utilisez cette variante plus précise du prompt :
Analysez le document et extrayez une liste de questions qui sont essentielles au sujet central du document et qui sont directement et complètement répondues par des phrases complètes présentes dans le texte.
N’incluez que les questions dont la réponse est explicitement fournie par une phrase complète ou des phrases contiguës. N’ajoutez pas de questions répondant seulement partiellement, implicitement ou par inférence. Excluez de manière stricte toute question portant sur des anecdotes, des remarques personnelles ou des informations de contexte qui ne sont pas au cœur du sujet traité.
Pour chaque question, rédigez une reformulation claire et concise s’appuyant uniquement sur le contenu du document. Pour chaque question, joignez aussi les phrases exactes du document qui y répondent, en ne sélectionnant que les questions pour lesquelles une réponse complète et directe est présente sous la forme d’une ou plusieurs phrases complètes.
Cette variante vise à reproduire la manière dont un LLM ou un système de recherche d’information pourrait isoler les questions fondamentales qu’un document traite, tout en filtrant les éléments périphériques qui n’apportent pas de valeur informationnelle majeure au thème principal.
Favoriser les mentions sur d’autres sites
Il devient de plus en plus évident que les systèmes de recherche alimentés par l’IA privilégient les entreprises et les ressources qui sont recommandées sur d’autres sites. Une étude d’Ahrefs a mis en évidence une corrélation forte entre les sites cités dans les résumés d’IA (« AI Overviews ») et le nombre de mentions de marque sur le web.
Selon Ahrefs :
« Nous avons étudié différents facteurs corrélés au nombre d’apparitions d’une marque dans les résumés d’IA. De tous les éléments testés, le facteur le plus fortement corrélé — de manière extrêmement significative, avec un coefficient proche de 0,67 — est le nombre de mentions de la marque sur le web.
Autrement dit, si votre marque est citée dans de nombreux endroits sur Internet, cela augmente fortement la probabilité qu’elle apparaisse fréquemment dans les conversations menées par des IA. »
Ce constat suggère que la visibilité dans les résultats pilotés par l’IA dépend moins des liens entrants traditionnels et davantage de la fréquence et de la diversité des mentions d’une marque à travers le web. Les modèles d’IA semblent apprendre quelles marques sont recommandées en observant la répétition et la dispersion des mentions, y compris sur des plateformes communautaires comme Reddit.
L’ère post-classification par mots-clés
Nous entrons dans une phase que l’on peut qualifier d’ère post-mots-clés. Les moteurs de recherche intègrent déjà des systèmes d’IA et des mécanismes de topicalité afin de mieux interpréter les requêtes et le thème des pages. La nouveauté majeure réside dans la capacité de AI Mode à accepter des requêtes longues, conversationnelles et parfois multimodales, dont la réponse ne peut plus reposer uniquement sur une page optimisée pour un mot-clé isolé.
Les pages qui se contentent d’aligner des expressions-clés risquent d’être moins utiles face à des requêtes complexes. À l’inverse, les contenus prêts à couvrir un spectre large de questions reliées à un sujet auront davantage de chances d’apparaître dans les réponses synthétiques proposées par l’IA.
Rédiger autour de sujets, pas seulement de mots-clés
Parler de « rédaction par sujet » peut sembler évident, mais sa mise en œuvre varie selon le contexte. L’approche consiste à ne pas traiter un mot-clé isolé — par exemple « widget bleu » — mais à couvrir le sujet complet entourant ce concept.
Autrefois, la stratégie SEO consistait à lister toutes les variantes de mots-clés liées à « widget bleu » et à optimiser des pages pour chacune d’elles :
Exemples de phrases-clés associées
- Comment fabriquer des widgets bleus
- Widgets bleus pas chers
- Meilleurs widgets bleus
Aujourd’hui, il est plus pertinent de concevoir un contenu structuré qui répond aux différentes questions et besoins des utilisateurs intéressés par le sujet du widget bleu. Cela inclut :
- les aspects pratiques (comment fabriquer, entretenir) ;
- les comparatifs et conseils d’achat ;
- les éléments visuels et démonstratifs ;
- les réponses aux objections et aux interrogations fréquentes.
En pensant en termes de sujet et non de mots-clés isolés, on maximise les chances qu’un contenu soit reconnu comme complet et pertinent par un modèle d’IA qui cherche à synthétiser des réponses exhaustives.
Images et vidéos : rôle croissant dans la recherche multimodale
La rédaction moderne doit intégrer la dimension visuelle et audiovisuelle. Plutôt que d’ajouter des images par pure décoration, il convient de se demander si ces visuels répondent à des questions concrètes :
- Sur un site de voyage, les photos permettent-elles au visiteur de se faire une idée réelle du lieu ? Les images incitent-elles à l’exploration de la destination ?
- Sur une fiche produit, les visuels montrent-ils l’échelle, le rendu en situation ou les variantes ? Aident-ils l’acheteur à évaluer l’ajustement et l’apparence du produit ?
Les images et les vidéos, lorsqu’elles apportent une valeur informationnelle, gagnent en importance à mesure que les utilisateurs effectuent des recherches visuelles ou s’attendent à trouver des séquences vidéo courtes ou longues dans les résultats.
Concrètement, traiter les médias comme des sources de réponses implique :
- d’annoter les images avec des légendes textuelles explicites et des descriptions structurées (balises alt et données structurées) ;
- d’inclure des vidéos qui répondent à des questions spécifiques, avec chapitrage et transcriptions ;
- d’optimiser les fichiers médias pour la rapidité de chargement et l’accessibilité.
Approche pratique pour optimiser votre contenu en mode IA
Voici une méthodologie structurée pour aligner votre production de contenu sur les attentes des systèmes de recherche pilotés par IA :
- Cartographiez les questions latentes : utilisez des prompts de type « question inversée » sur vos pages existantes et sur les réponses d’IA aux requêtes de votre niche pour identifier le fan-out de questions que vous devez couvrir.
- Rédigez des pages sujet complètes : structurez votre contenu autour de rubriques claires qui répondent directement aux questions identifiées. Chaque section doit fournir une réponse complète et référencée.
- Intégrez des médias informatifs : images, vidéos et illustrations doivent apporter des informations complémentaires — mesures, démonstrations pas à pas, avant/après — et être annotés correctement.
- Documentez les sources des affirmations : les IA valorisent les informations référencées et les signaux de confiance. Précisez sources et références lorsque cela est pertinent.
- Surveillez les mentions en ligne : travaillez sur la notoriété et la présence de votre marque dans des contextes pertinents (sites de référence, forums spécialisés, médias) pour augmenter la probabilité d’être cité par les synthèses d’IA.
- Testez en continu : mettez en place des expérimentations A/B pour vérifier quelles structures de contenu, quels titres et quelles formulations génèrent une meilleure visibilité dans les réponses pilotées par l’IA.
Mesurer la couverture des questions (audit de contenu)
Un audit fondé sur la méthode de la question inversée peut révéler les lacunes d’un site :
- Quelles questions latentes votre page répond-elle clairement ?
- Quelles questions importantes sont absentes ou seulement suggérées ?
- Parmi les questions couvertes, lesquelles sont centrales au sujet et lesquelles sont accessoires ?
À l’issue de cet audit, vous pourrez hiérarchiser la refonte des pages : enrichir les sections essentielles, structurer les réponses manquantes sous forme de FAQ internes, et ajouter des médias pour combler des besoins visuels ou démonstratifs.
Exemples concrets d’optimisation
Pour illustrer l’approche, prenons deux cas pratiques :
Cas 1 — Site de cuisine
Au lieu d’avoir plusieurs pages chacune optimisée pour une variation de mot-clé (pâte à pizza, pâte à pain, pâte sans gluten), centralisez sur une ressource complète « Tout sur les pâtes : techniques, recettes et astuces ». Structurez la page avec des sections répondant aux questions latentes : ingrédients, quantités, temps de pétrissage, durée de levée, astuces de saveur, cuisson, alternatives sans gluten. Ajoutez des images pas à pas, une vidéo de démonstration et une transcription horodatée pour faciliter l’extraction par les modèles d’IA.
Cas 2 — Fiche produit e‑commerce
Plutôt que de se concentrer uniquement sur « acheter widget bleu pas cher », proposez une fiche qui répond aux questions pratiques : dimensions exactes, guide des tailles, matériau, conseils d’entretien, comparatif avec produits similaires, avis d’utilisateurs illustrés, vidéos d’unboxing et test en situation. Chaque élément doit apporter une réponse explicite et mesurable aux interrogations que se posent les acheteurs.
Signaux de crédibilité et fiabilité
Les modèles d’IA tiennent compte de signaux de confiance pour sélectionner les sources à citer. Parmi ces signaux : la fréquence des mentions de marque sur des sites variés, la cohérence des citations, la qualité des références citées et la présence de contenus structurés et vérifiables. Optimiser ces éléments contribue à renforcer la probabilité qu’un contenu soit repris dans une synthèse d’IA ou cité explicitement par AI Mode.
Conclusion — s’adapter à la recherche guidée par l’IA
La recherche pilotée par l’IA modifie profondément les critères de pertinence : au-delà des correspondances de mots-clés, l’enjeu est désormais d’anticiper et de satisfaire l’ensemble des questions implicites associées à une requête. Pour rester visible, il est nécessaire de concevoir des contenus structurés autour de sujets complets, d’utiliser les médias comme vecteurs d’information, de documenter ses sources et d’augmenter la présence de la marque sur le web.
Les outils et prompts de type « question inversée » offrent un cadre pragmatique pour cartographier les besoins informationnels réels et renforcer la couverture de votre contenu. En suivant une méthode qui combine audit, rédaction orientée sujet et optimisation des médias, on maximise la probabilité d’apparaître dans les réponses synthétisées par les IA et d’offrir une expérience utile aux utilisateurs.
