En 2024, l’intelligence artificielle générative a bouleversé le monde du SEO : il n’aura jamais été aussi accessible et « facile » de générer des listes de mots-clés et de créer massivement des contenus. Si c’est « facile » et que tout le monde peut le faire, comment sortir du lot ?
David Bonnamour
Head of IA chez l’agence CyberCité et spécialiste des enjeux SEO des marques.
L’approche ci-dessous – que nous avons nommée search buyer persona – est la résultante de la création de centaine de chainages de prompts (prompt engineering) et de la création de dizaines d’agents IA spécialisés.
Les limites du contenu pensé uniquement pour Google
Tout expert SEO sérieux vous le dira : la création massive de contenus ayant pour unique vocation de se positionner sur Google ou sur tout autre moteur de recherche n’est pas une bonne stratégie. Les contenus créés doivent répondre à plusieurs objectifs si vous souhaitez qu’ils soient « SEO certified » :
- Être utiles pour vos cibles, que ce soit pour vos prospects ou vos clients,
- Être uniques et ne pas cannibaliser vos contenus existants,
- Être alignés avec votre charte éditoriale et a minima votre tone of voice,
- S’inscrire le plus naturellement possible dans l’arborescence native de votre site Internet,
- Être utiles dans l’environnement Google.
Cela étant dit, l’arrivée des premiers contenus via l’IA générative nous a rapidement alerté sur plusieurs problématiques :
- Le risque pour les marques et annonceurs d’être noyés dans la masse, de ne plus arriver à suivre le rythme, de ne plus se démarquer et in fine avoir un SEO en baisse.
- Le risque pour Google de ne plus arriver à indexer tous les nouveaux contenus (ce qui était déjà un peu le cas avant les possibilités offertes par l’IA générative) et de ne pas différencier les contenus humains vs les contenus IA, et donc de perdre en pertinence et en efficacité.
Concernant la distinction des contenus rédigés par l’IA, Google (après rétro-pédalage puisque n’arrivant pas réellement à les détecter) a largement communiqué sur son autorisation à l’indexation, si et seulement si le contenu rédigé par l’IA apportait des réponses pertinentes aux internautes :
Récompenser les contenus de haute qualité, quelle que soit la façon dont ils sont produits. Source Google.
Puis, Google a également modifié en profondeur (Google Core Update Mars 2024) une partie de ses algorithmes de classement en y imbriquant nativement le Google Helpful Content. Il s’agit d’appliquer une pénalité aux contenus créés uniquement dans le but de capter du trafic SEO et qui ne proposent aucune valeur ajoutée aux internautes.
Mais, si la génération de contenus d’un niveau « correct » est simplifiée, elle l’est pour tout utilisateur de l’IA générative (vos prospects, vos clients, vos concurrents), sans oublier pour les moteurs de recherche eux-mêmes comme Google AI Overviews, Perplexity, et plus récemment SearchGPT d’OpenAI.
Ces différents outils IA et moteurs de recherche boostés à l’IA ne peuvent se mettre à la place de l’internaute si celui-ci ne sait pas l’interroger correctement. Ainsi, les stratégies SEO générées par des prompts basiques et les contenus associés sont très souvent les mêmes : froids et sans réelle valeur ajoutée (hormis la rapidité avec laquelle vous les générez, ce qui est déjà une révolution).
Mais il existe une opportunité exceptionnelle pour celles et ceux qui sauront accompagner les internautes dans leur parcours. Et les professionnels du marketing qui l’auront compris tireront en premier leur épingle du jeu.
L’importance des search buyer persona dans votre stratégie SEO
En SEO et en content marketing, nous avons toujours eu plusieurs inconnues dans notre équation :
- Quels sont les profils qui recherchent des informations sur un service ou un produit dans les moteurs de recherche ?
- Quelles sont leurs motivations ?
- Quelles sont leurs intentions ?
- Quels sont leurs besoins cachés ?
Depuis le début du SEO, ces informations ont souvent été mises de côté car nous avions historiquement assez de data pour analyser a posteriori le profil des audiences SEO, puis rectifier le tir pour optimiser stratégie et contenus.
À ce stade, nous avons donc :
- Plus de contenus produits par les nouveaux moteurs de recherche, les plateformes et par les utilisateurs (early adopters) des LLM,
- Moins de données a postériori pour étudier les audiences SEO.
Comment utiliser l’IA générative dans ce nouveau contexte SEO ?
Penchons-nous tout d’abord sur les méthodes d’entraînement et les capacités statistiques des LLM (Large Language Model). Pour générer des réponses les plus proches possible du langage humain, les LLM ont été d’abord été entraînés sur des datasets diversifiés et gigantesques.
À titre d’exemple, voici le corpus d’entraînement de ChatGPT 3 (source) :
- Contenus de pages web (votre site entre autres), forums de discussions ouverts : 60 % de l’entraînement,
- Posts de réseaux sociaux comme Reddit : 22 % de l’entraînement,
- Livres, parutions et études scientifiques : 8 % de l’entraînement,
- Tout le contenu de Wikipédia en version anglophone (une des causes de la qualité moyenne des contenus produits par ChatGPT) : 3 % de l’entraînement.
Ces données d’entraînement nous apprennent que les outils d’IA générative ont « ratissé » le plus large possible pour entraîner leurs modèles : contenus diffusés par les différentes communautés d’experts et scientifiques, contenus froids / chauds, styles littéraires, UGC (User Generated Content), etc.
Les milliards de paramètres statistiques des LLM leur permettent alors de détecter aussi bien les signaux forts (probabilité forte du token suivant) que les signaux faibles (probabilité faible du token suivant) sur quasiment toutes les problématiques : B2C, B2B, informations, services ou produits.
Et c’est exactement ce que nous recherchons lorsque nous souhaitons créer des personas (attention tout de même aux hallucinations générées !) pour nos contenus.
Mais il manque certaines données dans les corpus d’entraînement… Et seuls les moteurs de recherche en disposent : les mots-clés réellement saisis par les personas.
C’est d’ailleurs, au-delà du potentiel de monétisation de son audience, une des raisons pour laquelle ChatGPT a dû développer SearchGPT (son moteur de recherche encore en bêta) : obtenir de la data (first party qui plus est) sur ce que nous recherchons, et comment nous le recherchons.
Car les mots-clés sont le miroir du profil des acheteurs : pour la même recherche finale (une information, un produit ou un service), les mots-clés peuvent fortement diverger en fonction de la capacité à rédiger une requête ou encore du profil de l’internaute (connaisseur vs novice).
Et si vous voulez créer des contenus réellement « people-first » pour répondre aux enjeux du Google Helpful Content, vous vous devez de les intégrer dans votre démarche.
C’est ainsi qu’est né le concept de search buyer persona. Le but premier n’est pas de générer de nouveaux mots-clés, mais de comprendre d’abord ce qui se cache derrière vos tops mots-clés business. Ceux qui produisent des effets transactionnels.
Au-delà, du « buyer persona » connu en marketing, le « search buyer persona » complète l’analyse avec cette approche SEO. Au niveau macro, les LLM nous assistent dans la définition de vos cibles idéales déclinées ensuite en personas. Puis, nous « IA-augmentons » vos personas grâce à nos données de « mots-clés ».
Exemple d’audit de search buyer persona
Imaginons que vous êtes un office de tourisme d’une station de ski et que la cible que vous souhaitez travailler en SEO et en SEA soit les familles avec enfants en bas âge. Voici une partie des pain points que l’IA décline pour cette cible / persona :
- Complexité à trouver un bon équilibre entre des activités divertissantes pour les enfants et des moments de détente pour les parents,
- Appréhension à propos des conditions météorologiques incertaines pouvant affecter l’accès aux pistes et aux activités,
- Difficulté de trouver des hébergements avec des services adaptés aux familles (exemple : garde d’enfants, menus enfants),
- Incertitude quant à la disponibilité d’activités variées pour tous les âges, surtout hors enneigement.
Cette étude montre déjà plusieurs éléments intéressants pour construire une stratégie SEO et de contenus.
Mais, si vous couplez cette analyse avec l’approche intentionnelle du search buyer persona, voici ce que vous pourriez obtenir :
- Maximiser le temps sur les pistes,
- Réserver rapidement et facilement en ligne,
- Éviter les mauvaises surprises de location,
- Obtenir des expériences mémorables pour la famille,
- Anticiper / planifier leurs vacances,
- Assurer le confort des enfants.
Il s’agit d’une vision complémentaire bien plus proche des intentions du persona travaillé et qui permettent réellement de s’orienter vers des contenus « People first ». Dans notre exemple, l’étude des pain points nous permet d’aligner les mots clés avec les besoins de vos cibles idéales.
L‘étude exclusive des intentions permet quant à elle de construire une stratégie de contenus bien plus performante : sélectionner avec soin les éléments de réassurance à mettre en avant.
Et pour celles et ceux qui ont déjà dû planifier une stratégie éditoriale de création ou d’optimisation, l’apport du search buyer persona est un vrai game changer pour se différencier des contenus concurrents.
Votre stratégie SEO et content marketing devient plus « chirurgicale » pour toucher les internautes (prospects ou clients) car elle vous permet de lire entre les lignes des mots-clés. Vous pouvez alors imaginer les stratégies de contenus qui vous feront sortir du lot en répondant aux algorithmes de Google.
Des informations utiles aussi pour votre stratégie SEA
Les informations issues de nos audits de search buyer persona sont également très utiles pour la pollinisation en SEA ou en SMA.
Elles mettent le doigt sur les besoins ou motivations des internautes, qui une fois tournés en CTA, permettent de proposer des mises à jour d’annonces ou des visuels, et ainsi de limiter « l’ad fatigue » des campagnes.
Le SEO boosté à l’IA change bien la donne en matière d’acquisition client.
