L’utilisation et l’adoption de l’IA générative évoluent rapidement, et ce changement transforme notre façon de penser l’optimisation des moteurs de recherche (SEO). Les techniques de référencement traditionnelles, qui étaient autrefois la solution au succès en ligne, sont désormais confrontées à des défis à mesure que l’intelligence artificielle (IA) progresse à un rythme presque plus rapide que nous ne pouvons suivre. L’époque où l’on dépendait du bourrage de mots clés et de la création de liens pour se faire remarquer dans les résultats de recherche est révolue. Nous entrons maintenant dans un nouveau monde dans lequel les grands modèles linguistiques (LLM) ne sont pas seulement des outils, mais ouvrent la voie à nos interactions avec les données.
Dans cet article, nous découvrirons comment la recherche évolue en raison des systèmes d’IA avancés, des algorithmes complexes qui les alimentent, des pratiques de référencement clés qui comptent toujours et ce que ces changements signifient pour le marketing de contenu B2B.
Les grands modèles linguistiques comme ChatGPT, Gemini et Perplexity apparaissent comme de puissants concurrents aux moteurs de recherche traditionnels. Ils utilisent de vastes ensembles de données pour fournir des réponses nuancées et contextuellement pertinentes et engager les utilisateurs via des interactions conversationnelles et humaines plutôt que par une simple indexation basée sur des mots clés. Cette tendance reflète un changement plus important dans l’accès à l’information, les LLM jouant un rôle de plus en plus important dans le développement de stratégies marketing efficaces.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) : RAG combine des méthodes de récupération et d’IA générative, permettant aux LLM d’extraire des informations pertinentes à partir de grands ensembles de données et de fournir des réponses plus précises et contextuelles avec des données à jour.
ChatGPT : il est créé par OpenAI, excelle dans la génération d’une écriture de type humain et est utile pour des tâches telles que la reformulation, le résumé et la réutilisation du matériel. Ses capacités conversationnelles permettent aux utilisateurs de s’engager dans des dialogues interactifs, ce qui en fait un outil efficace pour accéder aux informations et répondre aux requêtes difficiles d’une manière plus naturelle et plus humaine. Gémeaux : Gemini, créé par Google, est connu pour générer du contenu optimisé pour le référencement et proposer des alternatives de titres créatives. Sa force réside dans sa capacité à comprendre et à générer du contenu conforme aux meilleures pratiques d’optimisation des moteurs de recherche, ce qui en fait un atout précieux pour les créateurs de contenu souhaitant améliorer leur visibilité en ligne. Perplexité : Perplexité est un moteur de recherche intelligent qui utilise les LLM pour fournir des résultats extrêmement pertinents. Perplexity fournit des réponses détaillées aux demandes des utilisateurs sur la base d’un large éventail de sources de données, démontrant une profonde conscience du contexte et de l’intention.
De nombreuses personnes préfèrent des réponses directes à leurs requêtes plutôt que de parcourir des pages de liens. À mesure que les LLM s’améliorent, ils peuvent fournir des réponses riches que les utilisateurs comprennent facilement. Cette transition pourrait éventuellement conduire à un paradigme dans lequel les moteurs de recherche joueraient un rôle de soutien, les LLM prenant la tête de la fourniture d’informations.
Algorithmes de recherche
Au cœur des moteurs de recherche traditionnels et des LLM se trouvent des algorithmes qui expliquent comment les informations sont indexées et récupérées. Les premiers moteurs de recherche s’appuyaient fortement sur la densité des mots clés et sur des stratégies de création de liens. La liste ci-dessous fournit une image plus complète de la façon dont les algorithmes de recherche ont évolué et de leur impact sur la pertinence et les résultats de la recherche.
Google Panda (2011) : cette mise à niveau visait à réduire le classement des sites Web contenant du contenu de mauvaise qualité, léger ou en double. Il a enrichi les sites avec du matériel original de haute qualité, améliorant ainsi la qualité globale des résultats de recherche. Google Penguin (2012) : cette mise à jour visait à pénaliser les sites Web qui utilisaient des pratiques manipulatrices de création de liens pour améliorer leur classement. Il récompensait les sites avec des backlinks naturels et de haute qualité et décourageait les tactiques de spam. Google Hummingbird (2013) : cette mise à jour a amélioré la compréhension de Google de la signification et du contexte des requêtes de recherche. Cela a permis au moteur de recherche de renvoyer des résultats plus pertinents, en particulier pour les demandes conversationnelles et sophistiquées. Google MUM (2021) : MUM est un modèle d’IA avancé qui améliore la capacité de Google à comprendre et à répondre à des requêtes complexes. Il peut traiter les informations dans différentes langues et formats, fournissant ainsi des résultats de recherche plus détaillés et plus précis.
Plus récemment, les mises à jour des algorithmes de Google, telles que RankBrain et BERT, ont introduit des améliorations basées sur l’IA qui visent à améliorer la pertinence de la recherche. Ces mises à jour visent à prendre en compte les nuances du langage, permettant une compréhension et une interprétation plus approfondies des requêtes. Avec l’évolution constante des modèles d’IA, les méthodes d’interrogation traditionnelles pour la récupération de données pourraient bientôt devenir obsolètes.
Composants de la recherche
Le référencement n’est pas disparu, mais l’IA impose une évolution dans la façon dont le référencement fonctionnera dans un avenir très proche. Comprendre ses composants est essentiel pour des efforts de marketing Internet efficaces.
Les composants clés comprennent :
Mots-clés : ils constituent le fondement du référencement, bien que les LLM puissent réduire leur importance en comprenant le langage naturel. Qualité du contenu : la qualité reste primordiale alors que l’IA donne de plus en plus la priorité aux informations riches et significatives qui apportent de la valeur aux utilisateurs. Expérience utilisateur : les pages à chargement rapide, l’optimisation mobile et la navigation intuitive font partie intégrante de l’engagement des visiteurs. Backlinks : bien que le rôle des liens puisse diminuer, ils aident toujours à illustrer l’autorité et l’importance dans des contextes de niche.
Ces composants évolueront mais devront être repensés en fonction de la manière dont l’IA modifie les interactions des utilisateurs et leur comportement de recherche.
L’impact de l’IA sur la recherche
L’IA transforme clairement le paysage de la recherche. Le marketing de contenu évolue à mesure que l’IA permet une meilleure analyse du comportement des utilisateurs, des prévisions de tendances et une meilleure personnalisation des messages. Les outils automatisés fournissent désormais des informations en temps réel, influençant les stratégies de contenu. Les spécialistes du marketing doivent s’adapter en se concentrant non seulement sur les moteurs de recherche traditionnels, mais également sur l’optimisation des plates-formes basées sur l’IA et en comprenant comment les grands modèles linguistiques (LLM) traitent les requêtes.
Marketing de recherche B2B
Lorsqu’il s’agit de marketing B2B, il est essentiel de tirer parti des plateformes telles que LinkedIn, YouTube, Podcasts et Google ainsi que des campagnes PPC (Pay-Per-Click). Ces canaux offrent de nombreuses opportunités de se connecter avec des publics cibles, d’établir l’autorité de la marque et de partager du contenu de grande valeur.
LinkedIn : Cette plateforme reste la meilleure option pour les interactions B2B. Un contenu engageant, des informations sur l’industrie et des articles de leadership éclairé peuvent tous contribuer à sensibiliser et à développer des relations significatives avec les décideurs et les pairs de l’industrie. YouTube : le contenu vidéo prend de plus en plus d’importance, notamment pour les problématiques B2B complexes. Les didacticiels, les webinaires et les interviews peuvent tous transmettre efficacement des messages et créer de la crédibilité, faisant de YouTube un excellent outil pour éduquer et engager des clients potentiels. Podcasts : un contenu audio attrayant, facile d’accès et qui résonne auprès des auditeurs constitue également un moteur important de croissance organique. L’ajout de transcriptions et de pages de destination dédiées peut améliorer son classement SEO, la visibilité des mots clés et les opportunités de création de liens. Google : Même si sa fonction de moteur de recherche traditionnelle reste pertinente, comprendre comment il intègre les fonctionnalités de l’IA sera la solution pour développer des stratégies marketing efficaces. PPC (Pay-Per-Click) : Il s’agit d’un modèle de publicité numérique dans lequel les annonceurs paient des frais à chaque fois qu’un clic sur une de leurs annonces est effectué. C’est un moyen d’acheter des visites sur votre site plutôt que de les gagner de manière organique. Le PPC est couramment utilisé sur toutes ces plateformes, y compris les moteurs de recherche et les réseaux sociaux.
Alors que l’IA continue d’avoir un impact sur la distribution de contenu sur ces plateformes, les spécialistes du marketing doivent donner la priorité à la fourniture d’un contenu de qualité, adapté aux requêtes des utilisateurs et offrant une valeur unique.
L’avenir de la recherche
Certains soutiennent que l’IA pourrait rendre le référencement obsolète, mais nous pensons que le référencement va simplement évoluer plutôt que disparaître. L’avenir du SEO ne consiste pas à remplacer les méthodes existantes mais à les adapter aux nouvelles technologies.
L’intégration des technologies d’IA amène plusieurs changements clés à anticiper :
Contenu généré par l’IA : le contenu créé uniquement par l’IA présente plusieurs défis, tels que des problèmes de droits d’auteur et le risque d’une baisse du trafic et des classements de recherche. Pour que les moteurs de recherche reconnaissent et récompensent le contenu, une contribution humaine significative est essentielle. Compréhension sémantique : au lieu de se concentrer uniquement sur les mots-clés, le futur référencement s’appuiera de plus en plus sur des techniques de recherche sémantique qui donnent la priorité au contexte et à l’intention. Optimisation de la recherche vocale : l’essor des appareils à commande vocale indique que la recherche vocale continuera de transformer la façon dont les utilisateurs recherchent des informations, nécessitant des stratégies adaptées aux requêtes vocales. Décisions basées sur les données : l’importance de l’utilisation de l’analyse pour une prise de décision éclairée va croître à mesure que l’IA fournit des informations en temps réel sur les comportements des utilisateurs. Cartographie du parcours utilisateur : les futures stratégies de référencement devront prendre en compte le parcours utilisateur holistique, en garantissant que le contenu est ciblé à chaque étape, de la sensibilisation à la conversion.
Les algorithmes de classement de Google continueront de donner la priorité à la présentation du contenu le plus pertinent aux utilisateurs. Les grands modèles linguistiques (LLM), tels que ChatGPT, Gemini et Perplexity, fournissent des réponses nuancées et contextuellement pertinentes et peuvent rivaliser avec les moteurs de recherche traditionnels en facilitant des connexions plus conversationnelles et directes.
Comment devriez-vous planifier votre nouvelle stratégie de référencement ?
Google : Adaptez-vous à la manière dont Google intègre l’IA pour affiner vos pratiques de référencement. Bing : explorez les fonctionnalités d’IA de Bing pour garder une longueur d’avance en matière d’optimisation de recherche. Autres moteurs de recherche : pensez aux moteurs de recherche émergents et à leurs capacités d’IA. Médias sociaux (Podcasts, LinkedIn, YouTube) : exploitez ces plateformes pour la distribution de contenu et l’engagement, en vous alignant sur leurs algorithmes évolutifs et les attentes des utilisateurs.
Le référencement ne mourra pas, mais il connaîtra des changements considérables grâce aux progrès de l’IA et des LLM. Pour réussir dans un paysage de recherche en constante évolution, les spécialistes du marketing doivent être agiles et proactifs. Adopter ces développements et intégrer les informations de l’IA dans les efforts de référencement sont essentiels pour rester compétitif.
Melissa « Rogo » Rogozinski célèbre ses 30 ans en tant que professionnelle primée et respectée du secteur juridique et de la technologie. Ses rôles incluent parajuriste en litige, directrice des ventes, conférencière et entrepreneur en série fournissant des services de CLES, de marketing et de conseil en vente. Elle contribue régulièrement à Legaltech News, aux Law Journal Newsletters et à Legal Business World. Chez RPC Strategies, elle dirige une « Dream Team » de consultants spécialisés dans les stratégies de marketing et de vente juridiques pour les investisseurs et les fournisseurs de technologies juridiques. Connectez-vous avec Rogo sur LinkedIn.
Cet article est paru dans Commercialisation du cabinet d’avocatsune publication d’ALM/Law Journal Newsletters faisant état des stratégies les plus récentes et les plus efficaces destinées aux directeurs du marketing, aux associés directeurs, aux directeurs du marketing des cabinets d’avocats, aux administrateurs et aux consultants.
