Nous avons traduit cet article de l'anglais. Clique ici pour lire l'article original. Si tu remarques des problèmes dans le contenu, n'hésite pas à nous contacter à report-osteam@semrush.com.
Depuis le lancement du mode IA par Google, deux questions me taraudent :
- Comment faire pour que notre contenu apparaisse dans les résultats de l'IA ?
- Comment déterminer ce qui fonctionne alors que la recherche par IA reste encore largement un mystère ?
Bien qu'il existe de nombreux conseils en ligne, la plupart d'entre eux sont, au mieux, spéculatifs. Tout le monde a des hypothèses sur l'optimisation de l'IA, mais rares sont ceux qui mènent de véritables expériences pour voir ce qui fonctionne.
Une idée consiste à optimiser pour la diffusion de requêtes. Le processus de multiplication des requêtes consiste à décomposer votre requête de recherche initiale en plusieurs sous-requêtes, puis à collecter des informations provenant de diverses sources afin de construire une réponse complète.
Cette illustration représente parfaitement le processus de diffusion des requêtes.
La stratégie d'optimisation est simple : identifier les sous-requêtes liées à un sujet particulier, puis s'assurer que votre page inclut un contenu ciblant ces requêtes. Si vous faites cela, vous aurez de meilleures chances d'être sélectionné dans les réponses de l'IA (du moins en théorie).
J'ai donc décidé de faire un petit test pour voir si cela fonctionne réellement. J'ai sélectionné quatre articles de notre blog, je les ai fait mettre à jour par un membre de l'équipe pour répondre aux questions pertinentes des internautes, et j'ai suivi notre visibilité en matière d'IA pendant un mois.
Les résultats? Eh bien, elles révèlent des informations intéressantes sur l'optimisation par IA.
Voici les principaux enseignements tirés de notre expérience :
Points clés à retenir
- L'optimisation pour les requêtes de diffusion augmente considérablement les citations d'IA: Dans notre petit échantillon de quatre articles, nous avons plus que doublé les citations dans les invites suivies, passant de deux à cinq. Bien que les chiffres absolus soient faibles compte tenu de la taille de l'échantillon, les citations étaient le principal indicateur que nous souhaitions influencer, et l'augmentation observée est un signe encourageant de réussite.
- Les citations d'IA peuvent être imprévisibles: J'ai vérifié périodiquement au cours du mois, et à un moment donné, nos citations sont montées jusqu'à neuf avant de retomber à cinq. Il y a eu rapports de ChatGPT réduisant drastiquement les citations pour les marques et les éditeurs dans tous les domaines. Cela montre simplement à quelle vitesse les choses peuvent changer lorsqu'on s'appuie sur des plateformes d'IA pour obtenir une visibilité.
- Les mentions de notre marque ont diminué pour les requêtes suivies, tout comme celles de tous les autres : Globalement, nous avons constaté moins de références à la marque apparaissant dans les réponses de l'IA aux requêtes que nous surveillions. Cela a affecté notre part de voix, la visibilité de notre marque et le nombre total de mentions. D'autres marques ont également connu des baisses similaires. Il semble s'agir d'un problème distinct des modifications de citations — davantage lié à la façon dont les plateformes d'IA ont géré les mentions de marques pendant notre période d'expérimentation.
Nous aborderons les résultats de cette expérience en détail plus loin dans cet article. Permettez-moi tout d'abord de vous expliquer précisément comment nous avons mené cette expérience, afin que vous puissiez comprendre notre méthodologie et éventuellement reproduire ou améliorer notre approche.
Comment nous avons mené l'expérience de diffusion de requêtes
Voici comment nous avons mis en place et mené notre expérience :
- J'ai sélectionné quatre articles de notre blog.
- Pour chaque article sélectionné, j'ai effectué des recherches sur 10 à 20 requêtes de diffusion.
- J'ai fait équipe avec Tushar Pol, un rédacteur de contenu senior de notre équipe, pour m'aider à exécuter les changements de contenu pour cette expérience. Il a remanié le contenu de nos articles afin de répondre au plus grand nombre possible de questions posées par nos fans.
- J'ai mis en place un système de suivi des requêtes de diffusion afin de pouvoir mesurer la visibilité avant et après l'intervention de l'IA. J'ai utilisé la plateforme Semrush Enterprise AIO pour cela. Nous étions principalement intéressés par l'impact de nos modifications de contenu sur la visibilité dans le mode IA de Google, mais nos optimisations pouvaient également améliorer la visibilité sur d'autres plateformes comme ChatGPT Search, c'est pourquoi j'ai également suivi les performances sur ces plateformes.
Examinons de plus près chacune de ces étapes.
1. Sélection d'articles
J'avais des critères précis en tête lorsque j'ai sélectionné les articles pour cette expérience.
Premièrement, je recherchais des articles dont les performances étaient stables depuis quelques mois. Le trafic a été volatil ces derniers temps, et effectuer des tests sur des pages instables rendrait impossible de déterminer si les changements de performance sont dus à nos modifications ou simplement à des fluctuations normales.
Deuxièmement, j'ai évité les articles qui étaient essentiels à notre activité. Il s'agissait après tout d'une expérience. Si quelque chose tournait mal, je ne voulais pas que cela nuise à notre visibilité sur les sujets critiques.
Après avoir examiné notre bibliothèque de contenu, j'ai trouvé quatre candidats parfaits :
- Un guide sur la création d'un calendrier marketing
- Explication de ce que sont les sous-domaines et de leur fonctionnement
- Un guide complet sur le classement des mots clés Google
- Un guide détaillé sur la manière de réaliser des audits techniques SEO
2. Recherche de requêtes de type « fan-out »
Ensuite, je me suis attelé à la recherche de requêtes de diffusion pour chaque article.
Il n'existe actuellement aucun moyen de savoir quelles requêtes de suivi (questions connexes et questions complémentaires) Google utilisera lorsqu'une personne interagit avec le mode IA, car celles-ci sont générées dynamiquement et peuvent varier à chaque recherche.
J'ai donc dû recourir à des requêtes synthétiques. Il s'agit de requêtes générées par l'IA qui se rapprochent de ce que Google pourrait générer lorsque les utilisateurs effectuent une recherche en mode IA.
J'ai décidé d'utiliser deux outils pour générer ces requêtes.
Tout d'abord, j'ai utilisé Grenouille hurlante. Le script analyse le contenu de la page, identifie le mot-clé principal ciblé, puis effectue sa propre version de diffusion de requêtes pour suggérer des requêtes connexes.
Malheureusement, les données ne sont pas correctement visibles dans Screaming Frog — tout est entassé dans une seule cellule. J'ai donc dû copier-coller l'intégralité du contenu de la cellule dans une feuille Google Sheets distincte.
Maintenant, je pouvais enfin voir les données.
L'avantage, c'est que le script vérifie également si notre contenu répond déjà à ces questions. Si certaines questions avaient déjà été traitées, nous pourrions les ignorer. Mais s'il y avait de nouvelles requêtes, nous devions ajouter du nouveau contenu pour y répondre.
Ensuite, j'ai utilisé Qforia, un outil gratuit créé par Mike King et son équipe chez iPullRank.
La raison pour laquelle j'ai utilisé un autre outil est simple : différents outils font souvent apparaître des requêtes différentes. En élargissant mon champ de recherche, j'obtiendrais une liste plus exhaustive des requêtes potentielles de diffusion.
De plus, si certaines requêtes sont communes aux deux outils, cela indique qu'il peut être important de les traiter.
Le fonctionnement de Qforia est simple : saisissez le mot-clé principal de l’article dans le champ prévu à cet effet, ajoutez une clé API Gemini, sélectionnez le mode de recherche (soit le mode IA de Google, soit la vue d’ensemble de l’IA) et lancez l’analyse. L'outil générera pour vous des requêtes connexes.
Après avoir effectué l'analyse pour chaque article, j'ai enregistré les résultats dans la même feuille Google.
3. Mise à jour des articles
Avec une feuille de calcul remplie de requêtes en éventail, il était temps de mettre à jour nos articles. C'est là que Tushar est intervenu.
Mes instructions étaient simples :
Vérifiez les requêtes de diffusion pour chaque article et traitez celles qui n'ont pas encore été couvertes et étaient faisables à ajouter. Si certaines questions semblaient sortir du cadre de l'article, il était tout à fait acceptable de les ignorer et de passer à la suite.
J'ai également indiqué à Tushar qu'il n'était pas toujours nécessaire de reproduire les questions mot pour mot. Du moment que nous répondions à la question posée, la formulation exacte importait peu. L’objectif était de s’assurer que notre contenu comprenait ce que les lecteurs recherchaient réellement.
Parfois, répondre à une question impliquait d'apporter de petites modifications, comme l'ajout d'une ou deux phrases au contenu existant. Parfois, cela nécessitait la création de sections entièrement nouvelles.
Par exemple, l'une des requêtes générées par notre article sur la réalisation d'un audit SEO technique était : « différence entre un audit SEO technique et un audit SEO on-page ».
Nous aurions pu répondre à cette question de plusieurs manières, mais une option judicieuse consistait à faire une comparaison juste après avoir défini ce qu'est un audit technique SEO.
Parfois, il n'était pas facile (voire impossible) d'intégrer naturellement les requêtes au contenu existant. Dans ces cas-là, nous avons répondu en créant une nouvelle section FAQ et en traitant de nombreuses questions connexes dans cette section.
Voici un exemple :
En l'espace d'une semaine, nous avons mis à jour les quatre articles de notre liste. Ces articles n'ont pas été soumis à notre processus de révision éditoriale standard. Nous avons agi rapidement. Mais c'était intentionnel, étant donné qu'il s'agissait d'une expérience et non d'une mise à jour de contenu régulière.
4. Configuration du suivi
Avant de publier les mises à jour, j'ai enregistré les performances actuelles de chaque article afin d'établir une base de référence pour la comparaison. De cette manière, nous pourrions déterminer si l'optimisation de la diffusion des requêtes a réellement amélioré la visibilité de notre IA.
J'ai créé un nouveau projet dans l'outil et j'y ai intégré toutes les requêtes que nous ciblions. L'outil a ensuite commencé à mesurer notre visibilité actuelle dans Google AI Mode et ChatGPT.
Voici à quoi ressemblaient les performances au début de cette expérience :
- Citations: Ceci mesure le nombre de fois où nos pages ont été citées dans les réponses de l'IA. Au départ, seuls deux de nos quatre articles étaient cités au moins une fois.
- Nombre total de mentions: Cette métrique montre le ratio des requêtes pour lesquelles notre marque a été directement mentionnée dans la réponse de l'IA. Ce ratio était de 18/33, ce qui signifie que sur 33 requêtes suivies, nous étions mentionnés pour 18 requêtes.
- Part de voix: Il s'agit d'une mesure pondérée qui prend en compte à la fois la position de la marque et la fréquence de mention dans les requêtes d'IA suivies. Notre score était de 23,4 %, ce qui indique que nous étions présents dans certaines réponses, mais pas dans toutes, ni en tête de liste.
- Visibilité de la marque: Ceci nous indique le pourcentage de réponses rapides mentionnant notre marque au moins une fois, quelle que soit la position.
J'ai décidé d'attendre un mois avant de recommencer à enregistrer des données. Il était alors temps de conclure notre expérience.
Résultats : Ce que nous avons appris sur l'optimisation du déploiement des requêtes
Les résultats étaient, honnêtement, mitigés.
Tout d'abord, une bonne nouvelle : le nombre total de nos citations a augmenté.
Nos quatre articles sont passés de deux à cinq citations, soit une augmentation de 150 %. Par exemple, l'une des modifications que nous avons apportées à l'article technique sur le référencement (que nous avons montré précédemment) a été utilisée comme source dans la réponse de l'IA.
Voir notre contenu cité correspond exactement à ce que nous espérions, c'est donc une victoire. (Malgré la petite taille de l'échantillon.)
Il est intéressant de noter que nos résultats finaux auraient pu être plus impressionnants si nous avions mis fin à notre expérience plus tôt. À un moment donné, nous sommes arrivés à neuf citations, mais elles ont ensuite diminué lorsque ChatGPT a considérablement réduit les citations pour toutes les marques.
Cela démontre simplement à quel point les plateformes d'IA peuvent être imprévisibles, et que des facteurs totalement indépendants de votre volonté peuvent impacter votre visibilité.
Mais qu'en est-il des autres indicateurs que nous avons suivis ?
Notre part de voix a diminué de 23,4 % à 20,0 %, la visibilité de la marque a chuté de 13,6 % à 10,6 % et le nombre de mentions de notre marque est passé de 18 à 10.
D'après nos données, nous ne sommes pas les seuls à avoir constaté une baisse des indicateurs de marque. Voici un graphique montrant comment la part de voix de nombreuses marques a diminué simultanément.
Cela s'explique par le fait que les plateformes d'IA ont mentionné globalement moins de marques lors de la génération des réponses à nos requêtes suivies. Il s'agissait d'un problème totalement différent des fluctuations de citations que j'ai mentionnées précédemment.
Compte tenu des facteurs externes, je pense que nos efforts d'optimisation ont été plus performants que ne le montrent les données. Nous avons réussi à augmenter le nombre de nos citations malgré les obstacles.
La question est donc maintenant la suivante :
L'optimisation par diffusion des requêtes fonctionne-t-elle ?
D'après ce que nous avons appris lors de notre expérience, je dirais oui, mais avec une énorme réserve.
L'optimisation de la diffusion des requêtes peut vous aider à obtenir plus de citations, ce qui est précieux. Mais il est difficile de générer une croissance prévisible lorsque la situation est aussi instable. Gardez cela à l'esprit lorsque vous optimisez pour l'IA.
Si vous souhaitez en savoir plus sur le référencement IA, restez à l'affût des nouveaux contenus que nous publions régulièrement sur notre blog. Voici quelques articles que vous devriez consulter ensuite :