Optimiser son contenu pour les LLMs : Format et structure
Les LLMs ne "lisent" pas comme les humains. Pour maximiser vos chances d'être cité, votre contenu doit être structuré et formaté de manière à faciliter l'extraction d'information.
Les modèles de langage traitent le texte différemment des humains. Ils ne "scannent" pas une page comme nous le faisons. Pour optimiser votre contenu pour le GEO, vous devez comprendre comment les LLMs analysent et extraient l'information.
Ce que vous allez apprendre
Comment les LLMs traitent le contenu
Quand un LLM analyse une page web pour répondre à une requête, plusieurs processus se déroulent :
- Tokenization : le texte est découpé en unités (tokens)
- Analyse contextuelle : chaque token est interprété dans son contexte
- Extraction d'entités : les concepts clés sont identifiés
- Évaluation de pertinence : le contenu est évalué par rapport à la requête
- Synthèse : les informations pertinentes sont combinées en réponse
Principes de structuration pour le GEO
Hiérarchie claire des titres
Une structure H1 > H2 > H3 logique permet aux LLMs de comprendre l'organisation du contenu. Chaque titre doit être descriptif et autonome.
Titres descriptifs
Paragraphes courts et focalisés
Un paragraphe = une idée. Les paragraphes courts (3-5 phrases) sont plus facilement analysables. Évitez les blocs de texte massifs. Pour comprendre les fondamentaux du GEO, consultez notre article Qu'est-ce que le GEO.
Listes et énumérations
Les listes à puces ou numérotées sont idéales pour les LLMs. Elles permettent d'extraire des éléments individuels sans analyser la prose environnante.
Tableaux comparatifs
Les tableaux structurent l'information de manière explicite. Pour les comparaisons, les caractéristiques, les données chiffrées : privilégiez le format tableau.
Définitions explicites
Commencez par définir clairement le concept traité. Les LLMs recherchent souvent des définitions pour les requêtes "c'est quoi..." ou "définition de...".
## Qu'est-ce que le GEO ?
Le GEO (Generative Engine Optimization) est l'ensemble
des techniques visant à optimiser un contenu pour qu'il
soit sélectionné comme source par les intelligences
artificielles génératives.Éléments à inclure dans chaque article
- Définition claire du sujet dès l'introduction
- Résumé ou TL;DR pour les contenus longs
- Données chiffrées avec sources
- Exemples concrets et cas pratiques
- FAQ en fin d'article
- Date de publication et mise à jour
- Auteur identifié avec expertise
Ce qu'il faut éviter
- Introductions longues qui retardent l'information principale
- Jargon non expliqué ou acronymes sans définition
- Contenu promotionnel déguisé en information
- Information obsolète ou non datée
- Paragraphes de plus de 6-7 phrases
- Absence de structure (pas de sous-titres)
Template de structure optimale
# [Titre avec mot-clé principal]
[Accroche : problème ou question - 2-3 lignes]
## Définition / Réponse directe
[Définition claire en 2-3 phrases]
## Section principale 1
### Sous-section 1.1
[Paragraphes courts, listes si pertinent]
### Sous-section 1.2
[...]
## Section principale 2
[...]
## Exemples concrets
[Cas pratiques, données]
## FAQ
### Question 1 ?
[Réponse concise]
### Question 2 ?
[Réponse concise]
---
Dernière mise à jour : [date]
Auteur : [nom + credentials]Étude de cas 1 : Restructuration d'un article tech
Contexte
| Élément | Avant | Après |
|---|---|---|
| Structure | Texte continu, 2 H2 | 8 H2, 15 H3 |
| Définition | Absente | En introduction |
| Listes | 0 | 12 |
| FAQ | Absente | 5 questions |
| Citations IA | 0 | 8 sur 15 tests |
Étude de cas 2 : Blog culinaire
Un blog de recettes a transformé ses articles en format "extractible" : ingrédients en liste, étapes numérotées, temps de préparation en tableau. Citations IA passées de 2 à 18 sur 25 requêtes testées.
Étude de cas 3 : Guide B2B
Un guide B2B sur le marketing automation a été restructuré avec définitions, tableaux comparatifs et FAQ. Temps de lecture identique, mais citations IA multipliées par 4.
Exercices pratiques
Exercice 1 : Audit de structure
Prenez un de vos articles. Comptez les H2, H3, listes, tableaux. Identifiez les blocs de texte de plus de 5 phrases. Notez les améliorations possibles.
Exercice 2 : Réécriture de définition
Instructions
Exercice 3 : Transformation en liste
Prenez un paragraphe de conseils de votre contenu. Transformez-le en liste à puces. Comparez la lisibilité et l'extractibilité.
Exercice 4 : Création de FAQ
Identifiez 5 questions que vos lecteurs posent fréquemment. Rédigez des réponses concises (2-3 phrases). Ajoutez cette FAQ à votre article.
Quiz : Optimiser son contenu pour les LLMs
Quelle structure est idéale pour les LLMs ?
Mesurez vos résultats
Maintenant que votre contenu est optimisé, apprenez à mesurer votre visibilité dans les réponses IA.
Questions fréquentes
Articles connexes
Comment être cité par ChatGPT et les IA génératives
Faire en sorte que ChatGPT cite votre site comme source n'est pas une question de chance. Voici les techniques concrètes pour maximiser vos chances d'apparaître dans les réponses IA.
Lire l'articleSchema Markup pour l'IA : Données structurées et LLMs
Les données structurées Schema.org ne servent pas qu'à Google. Elles aident aussi les LLMs à comprendre votre contenu. Voici comment les optimiser pour le GEO.
Lire l'articleLe fichier llms.txt : Guide de création et bonnes pratiques
Le fichier llms.txt est au GEO ce que le robots.txt est au SEO. Il permet de guider les modèles de langage sur la structure et le contenu de votre site. Voici comment le créer et l'optimiser.
Lire l'articleApprofondissez vos connaissances
Rejoins la formation complète pour maîtriser le SEO et le GEO.