Mon contenu est complet mais l'IA ne le cite jamais. Est-ce un problème de lisibilité ? Comment structurer le contenu pour l'IA ?

Vous avez identifié le problème mais tiré la mauvaise conclusion. L’IA ne préfère pas le contenu “simplifié” – elle préfère le contenu extractible.

Voici comment les systèmes d’IA traitent en réalité votre contenu :

1. Ils le découpent en segments (environ 800 tokens par segment)
2. Ils créent des embeddings (représentations mathématiques du sens)
3. Quand un utilisateur pose une question, ils récupèrent les segments les plus pertinents
4. Ils synthétisent une réponse à partir de ces segments

Le problème d’un contenu complet et nuancé :

Si votre réponse à une question spécifique est répartie sur 5 paragraphes avec contexte, nuances et réserves, l’IA doit :

• Récupérer plusieurs segments
• Déterminer les parties qui constituent le cœur de la réponse
• Les synthétiser de façon cohérente

C’est difficile. Souvent, ça échoue.

L’avantage d’un contenu “plus simple” :

Chaque section fournit une réponse complète et autonome. L’IA récupère un segment, extrait la réponse, c’est fini.

La solution n’est pas de simplifier mais de restructurer :

Gardez votre profondeur, mais faites en sorte que chaque section soit indépendante. Commencez par la réponse directe, puis ajoutez la nuance. L’IA extraira la réponse directe ; les utilisateurs curieux liront les nuances.

J’ai fait une expérience qui pourrait vous aider.

Le test :

J’ai pris un guide complet (semblable au vôtre) et créé deux versions :

• Version A : Format complet original
• Version B : Même contenu, restructuré avec une réponse en premier

J’ai publié les deux sur des sous-domaines différents, attendu 6 semaines, testé dans ChatGPT et Perplexity.

Résultats :

La version B a été citée 4 fois plus souvent alors que l’information était identique.

Ce que j’ai changé :

1. Les 50 premiers mots de chaque section sont devenus une réponse directe à l’intitulé de la section
2. Paragraphes raccourcis de 5-6 phrases à 2-3
3. Termes clés en gras pour aider l’IA à repérer les concepts importants
4. Tableau comparatif ajouté pour résumer les points clés
5. FAQ ajoutée en fin d’article reprenant les points principaux sous forme de questions/réponses

La qualité du contenu n’a pas changé. Son extractibilité, si.

Personne n’a mentionné le niveau de lecture Flesch-Kincaid.

Des études montrent que les citations par l’IA sont corrélées à un contenu de niveau CM1 à 4e (Grade 6-8). Un contenu de niveau seconde et plus (Grade 11+) reçoit nettement moins de citations.

Cela ne veut pas dire simplifié – cela signifie :

• Phrases plus courtes (moins de 20 mots)
• Voix active plutôt que passive
• Structure sujet-verbe-complément claire
• Termes techniques définis dès leur introduction

Les systèmes d’IA, entraînés sur l’immense corpus d’internet, sont calibrés sur une lisibilité “moyenne”. Un contenu nettement au-dessus de ce niveau est plus difficile à analyser correctement.

Vérifiez votre score de lisibilité. S’il est de niveau lycée ou plus, cela pourrait être une partie du problème.

D’un point de vue technique, voici pourquoi votre contenu complet peut être désavantagé :

Problème de similarité d’embedding :

Quand un utilisateur demande “Comment faire X ?”, l’IA crée un embedding de la question et cherche un contenu avec un embedding similaire.

Votre contenu complet parle de X dans le contexte de Y et Z, avec des mises en garde sur A, B et C. L’embedding reflète ce sens riche et contextuel.

Le contenu du concurrent dit “Voici comment faire X : [étapes directes]”. L’embedding correspond beaucoup plus à la question.

La solution :

Gardez la couverture approfondie, mais ajoutez une section qui correspond directement à la question fréquente. Pensez-y comme au “TL;DR” que l’IA peut extraire, tandis que votre contenu complet reste pour les lecteurs humains.

Beaucoup de sites à succès proposent désormais les deux : un résumé réponse-en-premier de 40-60 mots suivi de l’approfondissement.

Conseils de mise en forme pratiques qui ont augmenté notre taux de citation :

Modifications de structure :

• Titres H2 formulés comme des questions correspondant aux requêtes utilisateur
• Réponse dans les 2 premières phrases sous chaque titre
• Paragraphes ne dépassant jamais 3 phrases
• Puces pour toute liste de 3 éléments ou plus

Aides sémantiques :

• Mettre en gras les termes clés lors de leur première apparition
• Définir les termes techniques entre parenthèses immédiatement après
• Employer une terminologie cohérente (ne pas dire “outil” à un endroit et “logiciel” à un autre)

Les tableaux sont précieux :

• L’IA adore extraire les données de tableaux
• Toute comparaison devrait être un tableau
• Listes de fonctionnalités sous forme de tableaux
• Statistiques sous forme de tableaux

À éviter :

• Informations cachées dans des onglets ou accordéons
• Points clés uniquement dans des images
• Voix passive
• Phrases longues à plusieurs propositions

Nous n’avons pas simplifié notre contenu – nous l’avons rendu lisible par machine.

C’est extrêmement utile. Je crois que je comprends enfin le décalage.

Mon modèle mental était erroné :

Je pensais “contenu complet = meilleur pour l’IA car plus d’informations”.

La réalité : “Contenu extractible = meilleur pour l’IA car plus facile à traiter”.

Ce que je vais faire :

1. Garder la profondeur du contenu mais le restructurer de façon modulaire
2. Ajouter des résumés réponse-en-premier (40-60 mots) au début de chaque grande section
3. Vérifier et améliorer le niveau de lecture (viser CM2-5e)
4. Transformer les paragraphes comparatifs en tableaux
5. S’assurer que chaque section H2 fonctionne de façon autonome

L’insight clé : je ne simplifie pas, je rends chaque partie précieuse indépendamment tout en gardant l’ensemble complet.

Question au groupe : utilisez-vous des outils pour tester la façon dont l’IA “voit” la structure de votre contenu ?

Pour tester comment l’IA voit votre contenu :

Test manuel :

1. Collez votre contenu dans ChatGPT
2. Demandez-lui de résumer chaque section en une phrase
3. S’il a du mal ou mélange les sections, votre structure n’est pas claire

Test technique :

1. Affichez la page avec JavaScript désactivé – le contenu clé est-il visible ?
2. Vérifiez le code source HTML – le contenu est-il dans des balises sémantiques ou enfoui dans des divs ?
3. Passez votre texte dans un vérificateur de lisibilité pour connaître le niveau

Test spécifique à l’IA :

1. Posez à ChatGPT/Perplexity vos questions cibles
2. S’ils citent des concurrents, collez le contenu du concurrent et le vôtre côte à côte
3. Demandez à l’IA : “Quel contenu répond le plus directement à la question [X] ?”

L’IA vous dira souvent exactement pourquoi elle préfère l’un à l’autre.

Pour le suivi continu, Am I Cited suit les contenus spécifiquement cités afin d’identifier les schémas qui fonctionnent.

Un point de vue design de contenu qui peut aider :

Le web nous a appris à écrire pour les lecteurs qui survolent. L’IA pousse ce principe plus loin – c’est la lectrice en survol ultime.

Divulgation progressive pour l’IA :

• Niveau 1 : Le titre (de quoi s’agit-il)
• Niveau 2 : La première phrase (la réponse)
• Niveau 3 : Le premier paragraphe (le contexte)
• Niveau 4 : La section complète (la profondeur)

L’IA extrait généralement les niveaux 1-3. Les humains qui veulent la profondeur lisent le niveau 4.

Concevez chaque section pour que la première phrase seule apporte déjà une valeur. Ensuite, le reste enrichit sans être indispensable.

C’est en fait de bons principes d’écriture web, simplement appliqués de façon plus rigoureuse.

Encore une considération technique : le balisage schema.

Si vous avez des FAQ, tutoriels ou autre contenu structuré, un balisage schema approprié indique à l’IA exactement ce qui est présent.

Le schema FAQPage est particulièrement puissant car il marque explicitement ce qui est une question et ce qui est une réponse. L’IA n’a pas à l’inférer de la structure de votre contenu.

Nous avons observé une augmentation de 23 % des citations IA après avoir mis en place le schema sur nos guides. Le contenu n’a pas changé – seulement les signaux lisibles par machine sur ce qu’il contient.

Ne comptez pas sur l’IA pour deviner votre structure. Indiquez-la lui explicitement via le schema.