À mesure que les LLM (Large Language Models) comme ChatGPT, Gemini, Perplexity ou Mistral s’imposent comme de nouveaux moteurs de recherche, une question devient centrale pour les professionnels du SEO et les marques : est-il possible de mesurer sa présence dans ces réponses générées ?
C’est le sujet abordé dans une table ronde organisée par la FePSeM, réunissant Patrick Valibus (410 Gone), Lionel Cherpin (Empirik) et Mathieu Chapon (Peak Ace).
Une nouvelle ère de la recherche
La logique de ces outils conversationnels n’a rien à voir avec celle de Google. Ils produisent une réponse unique, synthétisée, parfois personnalisée, et potentiellement sans liens cliquables visibles.
« Ce n’est plus une SERP, c’est une réponse, pas systématiquement classée. On est sortis du modèle où on pouvait compter les clics ou les positions. » – Patrick Valibus
Un tracking encore artisanal
Contrairement au suivi de mots-clés classique, les méthodes de suivi dans les LLM restent limitées et peu standardisées :
- Prompts types entrés manuellement dans l’interface
- Scripts de scraping automatisé des réponses
- Création de dashboards sur mesure pour centraliser les réponses
- Utilisation de LLM en retour pour évaluer la pertinence des citations
Mais tout cela reste très dépendant du contexte d’utilisation, du profil utilisateur, voire de l’instance d’IA interrogée.Les critères de visibilité sont flous… et multiples
Le travail de recherche autour de la Generative Engine Optimization (GEO) (qui reste une discipline du SEO, montre que mesurer la visibilité dans un LLM est bien plus complexe que dans un moteur classique :
- Ce n’est pas une position, mais une présence contextuelle dans une réponse
- L’emplacement dans la réponse, le volume de mots associés à une citation, et la forme du contenu (citation directe, statistique, source) jouent tous un rôle
Ces critères sont difficiles à standardiser, d’autant plus que les réponses varient pour chaque utilisateur.
Personnalisation et hallucinations : les nouveaux défis
Les IA génératives sont personnalisées : deux utilisateurs n’auront pas forcément la même réponse à une même requête.
Pire encore : elles peuvent halluciner, c’est-à-dire inventer une citation ou une information, tout en l’attribuant faussement à une marque ou un site.
« On peut être cité sans l’avoir voulu… ou ne pas être cité alors que notre contenu est utilisé. » – Lionel Cherpin
Vers un nouveau SEO ?
Pour Mathieu Chapon, l’enjeu n’est pas seulement de suivre, mais aussi de s’adapter à ce nouveau modèle de recherche :
- Structurer son contenu pour qu’il soit réutilisé facilement par les IA
- Ajouter des éléments d’autorité (citations, sources, chiffres)
- Garder une cohérence de marque forte pour être reconnu
Le SEO ne disparaît pas, il s’élargit à des logiques de notoriété, de branding, et d’ingénierie des données textuelles.
Mesurer l’immesurable ?
Peut-on tracker sa présence dans les LLM ? Oui, partiellement.
Mais pas comme on trackait des mots-clés dans Google.
C’est encore un territoire mouvant, où il faut combiner :
- Des tests empiriques
- Une compréhension des mécaniques des LLM
- Et une forte culture du contenu
« On passe d’un SEO quantitatif à un SEO d’influence dans l’espace des réponses. » – Patrick Valibus
Pour aller plus loin : regardez la table ronde en vidéo
Cette discussion entre Patrick Valibus, Lionel Cherpin et Mathieu Chapon a été enregistrée dans le cadre d’un échange organisé par la FePSeM. Elle est disponible en intégralité sur notre chaîne YouTube.
Vous y découvrirez :
- Des exemples concrets de réponses générées par Perplexity ou ChatGPT
- Des débats animés sur l’avenir du tracking dans un monde post-SERP
- Et les préconisations clés de trois experts reconnus du Search
Je suis le fondateur de l’agence 410 Gone, spécialisée en développement e-commerce (Magento et Prestashop) mais aussi en acquisition de trafic SEO & SEA.