Votre contenu n’est plus la réponse
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Impact des LLM: Le contenu est de plus en plus consommé par les LLM plutôt que par des lecteurs humains, ce qui affecte le trafic et l’engagement.
Évolution du contenu: Les équipes marketing doivent s’adapter à un paysage numérique où les LLM synthétisent le contenu, rendant les stratégies traditionnelles moins efficaces.
Défi de la personnalisation: Les LLM personnalisent les réponses en fonction du contexte utilisateur, ce qui complique la visibilité et la communication de la marque.
Distinction de la marque: Les points de vue spécifiques et l’identité de la marque peuvent être perdus lors de la synthèse par les LLM, ce qui pose un défi pour la reconnaissance de marque.
Stratégie de contenu: Misez sur la clarté et la structure, et assurez-vous que le contenu répond bien aux questions des acheteurs pour améliorer la découvrabilité.
Votre stratégie de contenu LLM est aujourd’hui lue par quelqu’un pour qui vous ne l’avez pas écrite.
Désormais, des modèles synthétisent vos pages pour en faire une réponse paraphrasée que votre acheteur lit avant même d’avoir trouvé votre site.
Alors si vos chiffres de trafic du deuxième trimestre paraissent étranges, c’est la raison. Andrea Saez, Head of Product Marketing chez Turtl et coautrice de The Product Momentum Gap, a vu ce changement arriver tôt.
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« Les gens ne vont tout simplement plus sur les sites web, » dit-elle, « ils interrogent un LLM et obtiennent une liste de fournisseurs. »
La plupart des équipes marketing écrivent encore pour le lecteur humain. Sauf que le lecteur est déjà passé à autre chose.
Les habitudes du public ont changé
La quantité de contenu produite par votre équipe ne diminue probablement pas, mais le problème aujourd’hui, c’est qui se trouve à l’autre bout.
Pendant des années, vous avez structuré le contenu pour un lecteur humain naviguant sur Google. Vous rédigiez des articles ou des fonctionnalités faciles à survoler, porteurs d’un arc narratif clair, et offrant des détails spécifiques pour illustrer un concept abstrait. Cette formule fonctionnait.
Aujourd’hui, Saez avance que la plupart du contenu est traité par des LLM avant qu’un acheteur n’y accède. Ils reçoivent une réponse synthétisée façonnée par la façon dont le modèle a interprété leur requête. Et désormais, il se peut que votre page ne s’affiche même plus pour eux.
Le contenu devient en réalité de plus en plus long parce qu’il faut essayer de tout inclure," dit-elle. "Mais personne ne le lit vraiment. Le contenu que nous créons est en fait destiné à ce que le LLM puisse l’extraire.
Entre anecdotes, clarté et structure narrative, les articles sont conçus pour faire passer un message à un humain. Mais rien n’est optimisé pour l'ingestion machine.
Le contenu qui fonctionne bien dans les LLM est complet, bien structuré et directement pertinent par rapport à la requête. Votre acheteur obtient de plus en plus ce que le modèle décide de mettre en avant.
Il n’y a pas de système de classement dans un LLM
Beaucoup se demandent comment faire apparaître leur contenu dans un LLM. La vérité, c’est qu’on ne sait pas.
Les gens pensent que l’on peut se classer dans un LLM, mais ce n’est pas possible," explique Saez. "Il n’y a pas de classement. Le mieux que vous puissiez faire, c’est essayer d’être sélectionné autant que possible.
La recherche avait une carte : mots-clés, backlinks, autorité de domaine. Certes, c’était complexe, mais le système était compréhensible. On pouvait observer les variations de classement en fonction de ses décisions.
Mais les modèles ne proposent pas cela, et votre stratégie de contenu LLM doit l’intégrer.
Vous pouvez exécuter la même requête quinze fois et apparaître dans douze d’entre elles. Il n’y a pas de signal fiable expliquant pourquoi vous apparaissez ou non.
Ce que vous pouvez faire, c’est assurer que votre contenu réponde aux questions que vos acheteurs se posent réellement, aussi précisément que possible. Le piège, c’est que vous ne voyez pas la question.
« Il n’y a aucun moyen de savoir réellement quelle question ils posent, » dit Saez.
Vous optimisez pour une requête que vous ne voyez jamais, pour un acheteur dont vous ne pouvez plus suivre le comportement comme avant. Même si votre équipe ne s’y est pas encore attaquée, celles autour de vous s’y sont déjà mises.
La personnalisation complexifie encore la donne
Il existe une dimension dont on parle peu dans la plupart des discussions AEO.
Les LLM ne se contentent plus de répondre à des requêtes, ils adaptent désormais la réponse précisément à la personne qui l’a formulée. Plus un modèle en sait sur le demandeur, mieux il peut personnaliser la réponse à son contexte.
Deux acheteurs posant la même question sur votre catégorie de produits peuvent recevoir deux réponses totalement différentes — dont vous ne verrez ni n’anticiperez aucune.
Saez partage une anecdote personnelle pour expliquer comment cela fonctionne en temps réel. Elle a demandé à Claude de recommander des restaurants à Amsterdam et a obtenu des résultats correspondant précisément à ses préférences parce que le modèle les connaissait. Son partenaire, posant la même question, aurait eu une réponse différente.
Mettez maintenant ça dans un contexte B2B,» explique-t-elle. «Si je suis VP marketing, je vais interroger un LLM et dire ‘J’ai ce problème très particulier.’ Comment la personnalisation des résultats va-t-elle alors lui répondre ? Et que pouvons-nous faire, nous, marketeurs, pour apparaître dans ces réponses ? Je n’en ai aucune idée.
Saez observe ce phénomène depuis plus longtemps que la majorité. Si elle n’a pas de réponse claire, c’est que la solution n’existe pas encore. Humilité et expérimentation active sont encore la meilleure façon d’avancer honnêtement, mais la fenêtre pour s’y mettre rétrécit très vite.
Ce qui est filtré
La question la plus délicate est de savoir ce que la synthèse LLM retire réellement.
La spécificité de votre point de vue, les éléments qui rendent votre marque unique plutôt qu'interchangeable. Et cela ne survit pas particulièrement bien à la compression. Ce qui survit, c'est la réponse à la requête. Votre marque est soit extraite comme une réponse pertinente, soit elle n'apparaît pas.
En tant qu'autrice, cela me rend vraiment triste," a déclaré Saez. "Il manque l'empathie. Il manque la touche humaine.
Si la machine est désormais le premier lecteur, qu'éprouve votre acheteur lorsqu'il rencontre finalement votre marque directement ? Pour beaucoup, cela ne sera jamais le cas. La plupart des gens prendront la réponse synthétisée, lui feront confiance et prendront une décision. Le travail en amont reste invisible.
C'est un problème de marque, pas seulement un problème de contenu. Et il s'amplifie plus vous attendez pour y répondre.
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Où commencer
Il n'existe pas de feuille de route précise pour les directeurs marketing. Et Saez a été très claire dans sa réponse, rappelant que la fausse certitude ne sert personne à l'ère de l'analyse de contenu par LLM.
Ce qui est certain, c'est que le contenu rédigé autour de ce que votre entreprise veut dire, plutôt que ce que votre acheteur cherche à savoir, est filtré.
Désormais, la structure compte plus que le style. Les réponses directes, clairement formulées et proches du sommet de la page, sont ce que les LLM peuvent analyser et faire remonter—tout comme les systèmes ATS font correspondre les mots-clés pour sélectionner des candidats.
Et tester votre propre découvrabilité à travers différents prompts et plateformes, bien que peu précis, est actuellement l’un des signaux les plus authentiques disponibles.
Gardez tout de même le sens du métier. Les acheteurs qui trouvent vos contenus soignés, qui lisent au lieu de se contenter de la réponse synthétisée, sont probablement vos meilleurs clients. Saez continue d'écrire pour eux, même si elle repense sa stratégie globale pour un monde déjà passé au-delà de la page.
La plupart des équipes n'ont pas encore pleinement nommé ce changement. Celles qui l'ont fait sont déjà plusieurs pas en avance.
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