J’ai testé le regroupement de contenu basé sur les entités pour des clients GEO et les résultats écrasent les stratégies traditionnelles par mots-clés.
Le test :
Client A : 50 pages optimisées pour des mots-clés individuels (SEO traditionnel) Client B : 50 pages organisées en 5 clusters basés sur les entités (approche GEO)
Même secteur, autorité similaire, même période.
Résultats après 6 mois :
| Indicateur | Client A (Mots-clés) | Client B (Clusters) |
|---|---|---|
| Taux de citation IA | 11% | 42% |
| Citations des pages piliers | N/A | 28% |
| Citations des pages satellites | N/A | 14% |
| Mentions ChatGPT | Rares | Fréquentes |
| Citations Perplexity | Occasionnelles | Régulières |
La différence x4 est réelle.
Ce que j’essaie de comprendre :
Partagez vos retours d’expérience ci-dessous.
Je peux expliquer pourquoi le clustering fonctionne si bien pour l’IA.
Comment les systèmes IA traitent votre contenu :
Pourquoi les clusters gagnent :
Avec des pages individuelles :
Avec des clusters d’entités :
L’effet de corroboration :
Les systèmes IA cherchent plusieurs confirmations avant de citer. Un cluster fournit une corroboration interne :
C’est comme avoir plusieurs témoins racontant la même histoire. L’IA accorde plus de confiance.
Ajout de la perspective d’architecture de contenu :
La structure de cluster qui fonctionne :
Entité principale (Page Pilier)
├── Satellite Définition ("Qu'est-ce que X ?")
├── Satellite How-To ("Comment faire X")
├── Satellite Comparatif ("X vs Y")
├── Satellite Bénéfices ("Pourquoi X est important")
├── Satellite Exemples ("Études de cas X")
└── Satellite FAQ ("Questions sur X")
Chaque type de satellite a un rôle :
| Type de satellite | Correspondance requête IA | Probabilité de citation |
|---|---|---|
| Définition | “Qu’est-ce que…” | Très élevée |
| How-To | “Comment…” | Élevée |
| Comparatif | “X vs Y” | Élevée |
| Bénéfices | “Pourquoi…” | Moyenne |
| Exemples | “Exemples de…” | Moyenne |
| FAQ | Diverses questions | Élevée |
Le calcul :
Plus de types de satellites = Plus de couverture de requêtes = Probabilité de citation plus élevée
Votre amélioration x4 est logique. Vous couvrez plus de modèles de requêtes.
La question du balisage schema est cruciale. Voici ce que montrent les données :
Avec schema vs sans :
Nous avons testé des clusters avec et sans données structurées :
Pourquoi le schema est important :
Le schema rend les relations d’entités EXPLICITES. L’IA n’a pas à deviner.
Schema essentiel pour les clusters :
Sur les pages piliers :
{
"@type": "Article",
"mainEntity": {...},
"hasPart": [
{"@type": "WebPage", "url": "spoke-1"},
{"@type": "WebPage", "url": "spoke-2"}
]
}
Sur les pages satellites :
{
"@type": "Article",
"isPartOf": {"@id": "pillar-page-url"}
}
L’insight :
La structure de contenu est nécessaire mais pas suffisante. Le balisage schema est la couche de métadonnées qui aide l’IA à comprendre votre structure.
Les deux sont importants. Ensemble, ils sont multiplicatifs.
J’ai mis en place des clusters pour plus de 20 clients. Voici le schéma :
Taille optimale du cluster :
Au-delà de 30, rendement décroissant. Privilégier les sous-clusters.
La profondeur du cluster compte :
Peu profond : Pilier → Satellites (un niveau) Profond : Pilier → Satellites → Sous-satellites (deux niveaux)
Pour les sujets concurrentiels, allez en profondeur. L’IA favorise la couverture complète.
La règle de liens internes :
Chaque satellite lie vers :
Le pilier lie vers :
Ce qui nuit à la performance d’un cluster :
Point de vue entreprise sur le déploiement massif de la stratégie cluster :
Le défi de gouvernance :
Nous avons plus de 50 clusters sur 3 000 pages. Leur gestion nécessite :
Notre système de gestion des clusters :
Ce que nous mesurons :
| Indicateur | Objectif | Actuel |
|---|---|---|
| Complétude du cluster | 8+ satellites | 7,2 en moyenne |
| Liens internes par satellite | 3+ | 2,8 en moyenne |
| Couverture schema | 100% | 85% |
| Taux de citation IA | 35%+ | 31% |
L’insight :
La stratégie cluster à grande échelle est un programme continu, pas un projet ponctuel. Prévoyez un budget pour la maintenance continue.
Perspective SaaS sur la stratégie cluster :
Notre carte des clusters :
Catégorie Produit (Pilier)
├── Qu’est-ce que [Catégorie] ? (Définition)
├── Bénéfices de [Catégorie] (Valeur ajoutée)
├── Comment choisir [Catégorie] (Guide d’achat)
├── Bonnes pratiques [Catégorie] (How-to)
├── [Notre produit] vs Concurrents (Comparatif)
├── [Catégorie] pour [Cas d’usage] (Segment)
└── FAQ [Catégorie] (Questions)
L’avantage concurrentiel :
Quand quelqu’un demande à ChatGPT “[Catégorie] recommandations”, nous sommes cités parce que :
Chiffres réels :
Avant les clusters : Mentionnés dans 5% des requêtes IA pertinentes Après clusters : Mentionnés dans 38% des requêtes IA pertinentes
L’impact sur les ventes :
Les démos mentionnent souvent “Je vous ai vu recommandé par ChatGPT.” Ce n’était pas le cas auparavant.
La couche entité est ce qui fait fonctionner le clustering pour l’IA. Voici pourquoi :
Entités vs Mots-clés :
Mots-clés : “exercices de musculation” Entités : “Musculation” (concept) → “Exercices” (type) → “Squat barre” (instance)
L’IA comprend les entités de façon native.
Les graphes de connaissances sont basés sur les entités. Quand votre contenu est organisé par entités, il correspond à la façon dont l’IA stocke la connaissance.
Types de relations d’entités :
Votre structure de cluster doit refléter ces relations.
Pilier : Entité principale (Musculation) Satellites : Entités liées et leurs connexions
La règle de cohérence de nommage :
Utilisez EXACTEMENT les mêmes noms d’entités dans tout le cluster. “Musculation” pas parfois “Entraînement de force” ou “Renforcement musculaire”.
Un nommage incohérent fragmente l’entité dans la compréhension de l’IA.
Les clusters fonctionnent aussi pour les entreprises locales :
Structure de cluster local :
[Service] à [Ville] (Pilier)
├── Qu’est-ce que [Service] ? (Définition)
├── Processus [Service] (Comment ça marche)
├── Prix [Service] à [Ville] (Tarifs)
├── Meilleurs prestataires [Service] à [Ville] (Page secteur)
├── [Service] pour [Type de client] (Segment)
├── [Service] vs [Alternative] (Comparatif)
└── FAQ [Service] (Questions)
Optimisation d’entités locales :
Inclure systématiquement les entités de localisation :
L’avantage IA local :
Quand on demande “meilleur [service] à [ville]”, l’IA a besoin de signaux d’autorité locale. Votre cluster fournit :
Résultats pour un client local :
Avant : Non mentionné dans les requêtes IA locales Après : Cité dans 45% des requêtes “[service] à [ville]”
Les clusters locaux fonctionnent car les requêtes locales sont moins concurrentielles.
Des insights incroyables de tous. Voici mon cadre consolidé :
Le blueprint du cluster basé sur les entités :
Structure :
Entité principale (Pilier)
├── Satellite Définition (Qu’est-ce que...)
├── Satellite Processus (Comment faire...)
├── Satellite Comparatif (vs alternatives)
├── Satellite Bénéfices (Pourquoi c’est important)
├── Satellites Segment ([Entité] pour [Cas d’usage])
└── Satellite FAQ (Questions traitées)
Facteurs critiques de succès :
Pourquoi l’amélioration x4 se produit :
Outils de mesure :
| Outil | Utilité |
|---|---|
| Am I Cited | Suivi des citations IA |
| GSC | Données de classement/impressions |
| GA4 | Qualité du trafic |
| Screaming Frog | Analyse des liens internes |
En résumé :
Le clustering basé sur les entités n’est pas seulement meilleur pour l’IA. C’est une meilleure stratégie de contenu tout court. L’amélioration x4 est réelle et reproductible.
Merci à tous d’avoir rendu ce fil si précieux !
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