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Optimiser le SEO avec les Assistants IA

Par Franck Robichon

La conférence « Au-delà de l’écriture, l’IA comme interlocuteur délivrant la connaissance SEO et la data des outils métiers » présentée par Sylvain et Guillaume Peyronnet lors du dernier SEOCamp à Versailles explore comment l’intelligence artificielle dépasse la simple génération de contenu pour devenir un véritable partenaire.

Dans cette présentation, les frères les plus célèbres du SEO francophone démontrent comment l’IA fournit des connaissances approfondies en SEO et exploite les données des outils métiers pour affiner les stratégies digitales. Ils mettent en lumière les dernières avancées qui transforment le monde du référencement naturel.

L’Importance de la Génération de Contenu

Sylvain et Guillaume soulignent que, bien que les modèles de langage (LLM) produisent rapidement du contenu, cela ne garantit pas leur efficacité. La qualité des données sur lesquelles ces modèles s’appuient joue un rôle crucial dans le succès de la génération de contenu.

« La génération de contenu avec les IA… n’est pas un problème complètement résolu, mais c’est un sujet qui avance à grands pas, mais qui est quand même en voie de lettre. »

Les Limitations des LLM

Dans cette conférence, ils abordent également les limites des LLM, en mettant en évidence les défis liés à la pertinence et à l’exactitude des informations fournies. Ils insistent sur l’importance d’intégrer des systèmes d’assistance qui vont au-delà de la simple génération de contenu et qui reposent sur des données fiables.

Avantage inconvenients LLM

« Les LLM sont conçus pour plaire aux êtres humains; quand ils ne savent pas, ils ont tendance à inventer des réponses. »

Approches pour Améliorer le SEO

Deux approches principales sont présentées : RAG (Retrieval-Augmented Generation) et Graph RAG.
Ces méthodes structurent l’information pour améliorer la qualité des réponses fournies par les assistants IA.

Le RAG

  1. Retrieval-Augmented Generation (RAG) : Cette méthode combine une recherche préalable dans une base de données avec la génération de contenu, ce qui permet d’obtenir des réponses plus précises.

« Le RAG peut vraiment améliorer la qualité des réponses en utilisant des documents pertinents. »

  1. Graph RAG : Cette approche crée un graphe de connaissances qui structure les informations et les relations entre différentes entités, facilitant ainsi l’accès à des réponses plus complètes et contextuelles.

« Le graphe permet de reconstruire une information correcte à partir de plusieurs éléments. »

L’Interaction avec des Outils Externes

Une autre partie essentielle de la présentation concerne l’intégration d’assistants IA avec des outils externes via des API. Cette intégration permet de récupérer des données en temps réel et d’améliorer la réactivité des réponses fournies aux utilisateurs.

« Il est important d’avoir des outils qui permettent d’aligner tout le monde de manière bienveillante. »

La génération de contenu par les IA offre des opportunités passionnantes pour le SEO, mais elle nécessite une approche réfléchie qui prend en compte la qualité des données et l’intégration des outils. L’utilisation de modèles comme le RAG et le Graph RAG transforme la manière dont les entreprises gèrent leur contenu et interagissent avec leur public.

Retrouvez, en haut de cet article, la video de la conférence de Sylvain et Guillaume.