Quels sont les véritables facteurs de classement pour la recherche IA ? Pas Google – ChatGPT, Perplexity, etc.

J’ai passé 18 mois à rechercher ce sujet. Voici ce que nous savons :

Principaux facteurs de citation IA :

Ce qui compte MOINS que dans le SEO Google :

• Quantité de backlinks (la qualité reste importante)
• Densité/optimisation de mots-clés
• Vitesse de page (compte mais pondération moindre)
• Structure de liens internes

Ce qui compte PLUS que dans le SEO Google :

• Reconnaissance de la marque/entité
• Signaux d’expertise de l’auteur
• Extractabilité du contenu
• Cohérence interplateformes

La vraie différence : Google classe des pages. L’IA cite des passages. Il faut un contenu avec des passages dignes d’être cités.

Voici comment les systèmes IA semblent évaluer l’autorité :

Signaux au niveau de l’auteur :

• Auteur nommé avec biographie
• Diplômes/compétences pertinents
• Historique (autres publications)
• Preuve sociale (abonnés, reconnaissance)

Signaux au niveau de la marque :

• Reconnaissance de la marque (Wikidata/Knowledge Graph)
• Cohérence NAP sur les plateformes
• Couverture presse et mentions
• Présence et engagement sur les réseaux sociaux

Signaux au niveau du contenu :

• Citations de sources autoritaires
• Recherches/données originales
• Citations ou contributions d’experts
• Informations complètes et précises

Signaux interweb :

• Mentionné par d’autres sites d’autorité
• Cité dans des forums (notamment Reddit)
• Référencé dans les actualités/publications
• Informations cohérentes sur les sources

Concrètement, cela signifie :

C’est pourquoi Reddit est cité malgré sa faible “autorité” traditionnelle : il possède de forts schémas de mentions interweb et des signaux d’utilisateurs authentiques.

Chaque plateforme IA pondère les facteurs différemment. Voici ce que j’ai observé :

ChatGPT :

• Poids important sur les données d’entraînement (autorité historique)
• Reconnaissance de marque très importante
• Privilégie les sources complètes et établies
• La recherche en temps réel suit les signaux Bing

Perplexity :

• La pertinence en temps réel prime
• La fraîcheur est fortement pondérée
• Diversité des sources (cite plusieurs sources)
• Pondération Reddit/forum importante

Google AI Overview :

• Les classements Google sont le signal principal
• Signaux E-E-A-T issus de l’évaluation Google
• Les données structurées aident
• Suit davantage les schémas SEO traditionnels

Claude :

• Uniquement données d’entraînement (pas encore de recherche en temps réel)
• Autorité issue du corpus d’entraînement
• Difficile à optimiser directement

Conséquence : Impossible d’optimiser pour “l’IA” de façon générique. Chaque plateforme est différente.

Facteurs communs : Qualité de contenu, clarté et expertise servent partout. Commencez par là.

Concernant les données structurées :

Le balisage schema aide-t-il la visibilité IA ?

Nos tests (200 pages) :

Pourquoi les données structurées aident :

1. Aide l’IA à comprendre la structure du contenu
2. Clarifie les relations d’entités
3. Indique le type et le but du contenu
4. Rend l’extraction plus fiable

Les schémas les plus impactants : FAQPage et HowTo – ils correspondent directement au format question-réponse que préfère l’IA.

Priorités de mise en place :

1. FAQPage sur le contenu FAQ (gros gain)
2. HowTo sur les tutoriels
3. Article schema avec info auteur
4. Product schema pour l’e-commerce

À noter : Le schema est un signal, pas une garantie. Un excellent contenu sans schema surpasse un mauvais contenu avec schema.

Concernant la question de la fraîcheur :

À quel point l’actualité compte-t-elle pour l’IA ?

Cela dépend fortement du type de requête :

Différences selon la plateforme :

• Perplexity : temps réel, pondère fortement la fraîcheur
• ChatGPT Search : à jour quand la recherche est activée
• ChatGPT base : limite de fraîcheur due à la date d’entraînement
• Google AI Overview : à jour via l’index

Ce que nous faisons :

• Mise à jour mensuelle des contenus clés avec des stats récentes
• Ajout d’une date “dernière mise à jour” bien visible
• Rafraîchissement du contenu saisonnier avant chaque saison
• Maintien des contenus intemporels à jour

L’équilibre : Pour les sujets intemporels, l’autorité prime sur la fraîcheur. Pour les sujets d’actualité, la fraîcheur peut primer sur l’autorité.

Sachez dans quelle catégorie se trouve votre contenu.

Vous avez mentionné le taux de citation élevé de Reddit malgré sa faible “autorité traditionnelle”. Voici pourquoi :

Pourquoi Reddit est autant cité :

1. Signaux d’utilisateurs authentiques

   • Votes positifs = validation communautaire
   • Commentaires = profondeur d’engagement
   • Format questions/réponses adapté aux requêtes IA

2. Présence dans les données d’entraînement

   • Fortement utilisé dans l’entraînement de ChatGPT
   • Utilisé pour la plupart des LLM

3. Retour d’expérience réel

   • Des utilisateurs partagent leurs expériences réelles
   • Moins de marketing, plus d’authenticité
   • Signal “Expérience” de E-E-A-T

4. Format question-réponse

   • Déjà structuré en Q&R
   • Facile à extraire pour l’IA
   • Correspond aux requêtes des utilisateurs

Ce que cela nous apprend sur “l’autorité” IA :

Les systèmes IA valorisent des signaux d’autorité DIFFÉRENTS de Google :

• Authenticité plutôt que polissage
• Expérience plutôt que diplômes (parfois)
• Validation communautaire plutôt que revue éditoriale
• Langage naturel plutôt que langage SEO

La leçon : Les métriques d’autorité traditionnelles (DA, backlinks) ne disent pas tout. Les IA ont leur propre évaluation de l’autorité.

Un facteur sous-estimé : la reconnaissance d’entité.

Qu’est-ce que la reconnaissance d’entité pour l’IA ? Les systèmes IA doivent comprendre qui/vous êtes en tant qu’entité – une marque, une organisation ou un auteur.

Comment l’IA reconnaît-elle les entités :

• Présence sur Wikipedia/Wikidata
• Knowledge Panel Google
• Mentions cohérentes sur le web
• Profils LinkedIn, Crunchbase
• Couverture presse avec infos cohérentes

Pourquoi la reconnaissance d’entité compte : Si les systèmes IA “savent” qui vous êtes, ils vous font davantage confiance.

Pour tester : Demandez à ChatGPT : “Qu’est-ce que [votre marque] ?”

Si la réponse est correcte : Vous avez une reconnaissance d’entité. Si c’est erroné ou inconnu : Problème de reconnaissance.

Pour construire la reconnaissance d’entité :

1. Créez/revendiquez une entrée Wikidata (si assez notable)
2. Assurez une cohérence NAP sur les plateformes
3. Obtenez des mentions dans des contextes analysés par l’IA
4. Développez un Knowledge Panel via RP/Wikipedia

ROI : Les marques avec une forte reconnaissance d’entité sont citées 2 à 3 fois plus que les marques inconnues, même avec une qualité de contenu similaire.

Important avertissement sur tous ces “facteurs” :

Nous observons surtout des corrélations, pas une causalité confirmée.

Ce que nous savons vraiment :

• Certaines caractéristiques de contenu sont corrélées à des taux de citation plus élevés
• Nous ne pouvons pas voir les algorithmes réels des IA
• Corrélation ≠ causalité
• Les systèmes IA évoluent constamment

Ce que cela signifie : Tous ces “facteurs de classement” sont des hypothèses éclairées appuyées sur l’observation.

Les paris sûrs (fortement corrélés) :

• Qualité et clarté du contenu
• Pertinence par rapport à la requête
• Autorité de la source
• Format structuré

Zones incertaines :

• Pondération exacte des facteurs
• Algorithmes propres à chaque plateforme
• Interactions entre facteurs
• Évolution des algorithmes

Approche pratique : Optimisez les fondamentaux (qualité, clarté, autorité). Suivez les résultats. Itérez selon ce que vous constatez.

N’allez pas trop loin dans l’optimisation pour des “facteurs IA” dont vous n’êtes pas sûrs. Créez du contenu véritablement utile.

C’est très complet. Mes conclusions :

Le cadre que je vais utiliser :

Facteurs à optimiser (haute confiance) :

1. Clarté et extractabilité du contenu
2. Pertinence directe avec les requêtes
3. Signaux d’autorité auteur/marque
4. Couverture complète du sujet
5. Données structurées (FAQPage, HowTo)

Facteurs de confiance moyenne :

1. Fraîcheur (selon le sujet)
2. Mentions interweb
3. Reconnaissance d’entité
4. Schema markup

Facteurs de faible confiance/indirects :

1. Backlinks (indirect via les classements Google)
2. Métriques DA traditionnelles
3. SEO technique (toujours utile mais moins pondéré)

Différences clés avec le SEO Google :

• Moins d’importance pour les liens
• Plus d’importance pour la reconnaissance d’entité/marque
• Extractabilité du contenu plus importante
• Optimisation spécifique à chaque plateforme

Ce que je vais faire différemment :

1. Ajouter des bios d’auteurs et leurs diplômes
2. Mettre en place le schéma FAQPage partout
3. Construire la reconnaissance d’entité (Wikidata, mentions)
4. Suivre avec Am I Cited pour voir ce qui fonctionne vraiment

Le méta-enseignement : Les “facteurs de classement IA” évoluent. Suivez, testez, itérez. Ne supposez pas que les facteurs d’aujourd’hui seront permanents.

Merci à tous !