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Notes sur la visibilité dans la recherche IA : comment les assistants choisissent les marques qu’ils recommandent, et ce qui fait évoluer leur réponse.

  • Ce qui change quand vos clients cessent de chercher

    La recherche récompensait la page bien classée. Les assistants IA récompensent la marque que le modèle sait décrire : un autre mécanisme, et autre chose à mesurer.

  • Faut-il laisser entrer les robots d’IA ?

    Les robots d’entraînement et les robots de recherche sont des jetons distincts aux conséquences distinctes, et la plupart des robots.txt bloquent le mauvais. Ce que fait chaque contrôle.

  • Données structurées, llms.txt et le reste de la tuyauterie

    Les mesures techniques que les plateformes disent utiliser, celles qu’elles disent ignorer, et le nouveau réglage qui décide vraiment de votre présence dans les réponses IA.

  • Écrire pour la récupération, pas pour le classement

    Ce que les travaux sur le biais de position et la récupération soutiennent vraiment en matière de structure, et où s’arrêtent les preuves et commencent les conseils d’éditeurs.

  • Ce qui fait réellement bouger une réponse IA

    Les meilleures données sur la manière de changer ce qu’un moteur génératif dit de vous viennent d’un article de 2024. Ses résultats sont utiles, précis, et plus modestes que les titres.

  • Trois indicateurs à suivre avant tous les autres

    Présence, perception et déplacement. Ce que chacun mesure, comment le calculer de façon défendable, et pourquoi un score unique de visibilité IA masque l’essentiel.

  • Pourquoi tester dix requêtes ne vous apprend rien

    Même question, mêmes réglages, autre réponse. Les travaux sur la variance recommandent de varier formulations, langues et moteurs plutôt que de répéter une requête.

  • D’où les réponses IA tirent leurs sources

    Les assistants citent environ quatre sources là où une page de résultats en liste dix, et un tiers environ des domaines cités n’apparaît jamais dans les résultats naturels.

  • Comment un assistant choisit la marque qu’il cite

    Deux mécanismes distincts décident si votre marque apparaît dans une réponse IA : ce que le modèle a récupéré, et ce qu’il croyait déjà. Ils demandent un travail différent.