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La transformation des habitudes de recherche
Les méthodes de recherche en ligne connaissent une évolution rapide. Une étude menée par SparkToro et Similarweb en 2024 indique que près de 60 % des recherches effectuées aux États-Unis et en Europe se concluent sans qu'un utilisateur ne clique sur un site web. Les réponses sont souvent trouvées directement dans les résumés générés par l'intelligence artificielle, tels que les AI Overviews de Google ou les réponses fournies par ChatGPT.
Ce phénomène modifie profondément les stratégies de visibilité en ligne. Le trafic web, autrefois l'indicateur principal du succès en SEO, perd de son importance. La découverte d'une marque ou d'un contenu se fait désormais en amont, au sein même des systèmes génératifs, souvent avant qu'un clic ne soit effectué.
LinkedIn a observé ce changement dans ses propres données : pour certaines thématiques B2B, le trafic provenant des recherches non-brand a chuté de 60 %, bien que les positions dans les résultats de recherche soient restées stables. Ce n'est pas le référencement traditionnel qui est en cause, mais l'émergence d'un nouveau canal de découverte que les anciennes métriques ne capturent pas.
Les critères d'importance pour les LLM
Les grands modèles de langage, ou LLM, n'indexent pas les contenus de la même manière que les moteurs de recherche traditionnels. Leur objectif est de comprendre, synthétiser et restituer l'information de manière fiable. Plusieurs éléments influencent leur capacité à identifier et citer un contenu :
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La structure : Un contenu organisé avec une hiérarchie claire de titres et sous-titres est plus facilement interprétable par un LLM.
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Le balisage HTML sémantique : Il améliore la lisibilité en aidant les modèles à comprendre la fonction de chaque section.
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Les signaux de crédibilité : Les LLM privilégient les contenus rédigés par des experts identifiables, avec des dates claires et un style conversationnel orienté vers les insights. Sur LinkedIn, le nombre d'abonnés et l'engagement sur les publications servent de signaux de validation, similaires aux upvotes sur Reddit.
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La fraîcheur du contenu : Publier régulièrement des contenus actualisés et autoritaires améliore la visibilité dans les réponses IA. LinkedIn souligne également l'avantage des "early movers" : établir rapidement sa crédibilité sur un sujet crée une stabilité algorithmique difficile à ébranler.
Vers de nouvelles métriques de performance
Les indicateurs de performance traditionnels du SEO ne suffisent plus à évaluer l'impact réel d'une stratégie de contenu. LinkedIn recommande de suivre de nouveaux indicateurs adaptés à la découverte par l'IA :
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Le trafic référent en provenance des LLM
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Le volume de citations et de mentions dans les réponses générées
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Le taux de présence dans les AI Overviews de Google, qui ne sont pas encore largement déployés en France
Pour atteindre ces objectifs, LinkedIn utilise des logiciels de visibilité IA qui analysent comment une marque apparaît dans les réponses des différents modèles, que ce soit dans un contexte brandé ou non-brandé. Ces outils complètent les solutions SEO classiques pour offrir une vision plus complète de la présence en ligne.
