Comprendre simplement comment fonctionnent les LLM
Les LLM, ou “modèles de langage de grande taille”, sont des intelligences artificielles capables de comprendre le sens global d’un texte plutôt que de simplement repérer des mots-clés.
Là où Google indexe les pages selon leur structure et leur pertinence algorithmique, un LLM lit, interprète et reformule les contenus pour répondre à une question.
Autrement dit :
- Google répertorie vos pages dans ses résultats.
- Un LLM s’appuie sur vos contenus pour construire sa réponse.
Pour être présents dans ces réponses générées, vos textes doivent donc être :
- Clairs dans leur formulation
- Riches en informations structurées
- Cohérents dans leur champ lexical et sémantique
- Contextualisés par des liens internes et externes pertinents.
Cette optimisation ne remplace pas le SEO : elle le prolonge et le renforce.
Chez Web Solution Way, nous accompagnons les entreprises dans cette transition en optimisant leurs textes, structures et données pour qu’ils soient compatibles avec les logiques d’interprétation de ces modèles IA.
Une optimisation complète pour la visibilité dans les outils IA
Notre service d’optimisation pour les LLM vise à rendre vos contenus compris, reconnus et valorisés par les intelligences artificielles génératives.
Nos interventions couvrent :
- La réécriture partielle ou complète de textes pour une meilleure interprétation sémantique.
- L’ajout de contextes explicatifs et de formulations répondant à des intentions de recherche conversationnelles.
- L’intégration de données structurées et microformats favorisant la compréhension algorithmique.
- Le renforcement du maillage interne et externe pour contextualiser vos pages.
- L’analyse des balises, médias et métadonnées utiles aux moteurs IA.
Chaque mission débute par un audit SEO-LLM : une analyse des pages existantes selon les critères d’interprétation des modèles de langage.
Une approche complémentaire au référencement naturel
L’optimisation LLM ne remplace pas le SEO, elle le prolonge.
Le SEO vise la visibilité sur les moteurs de recherche classiques, tandis que l’optimisation LLM vise la visibilité dans les moteurs conversationnels.
Les deux stratégies, combinées, offrent une présence complète sur les deux types de recherche :
- La recherche classique (Google, Bing, etc.),
- La recherche générative (ChatGPT, Perplexity, Gemini).
Notre approche se déroule en 5 étapes clés :
1. Audit de compatibilité LLM
Nous analysons vos pages pour déterminer leur lisibilité par les IA.
Cette étape évalue :
- La clarté des titres et sous-titres,
- La qualité sémantique des textes,
- La densité et la cohérence lexicale,
- La présence d’éléments contextuels utiles (faq, listes, définitions, exemples).
2. Identification des intentions conversationnelles
Les requêtes adressées à ChatGPT ou Perplexity ne ressemblent pas aux recherches Google.
Nous étudions les questions les plus fréquentes posées à ces outils dans votre domaine, afin d’adapter vos contenus pour qu’ils y répondent naturellement.
3. Réécriture et structuration sémantique
Nous reformulons les paragraphes pour qu’ils soient plus pédagogiques, plus contextuels et mieux adaptés aux modèles de langage.
Chaque section est pensée pour pouvoir être “citée” ou “résumée” par une IA.
4. Intégration des métadonnées et microformats
Les LLM interprètent aussi les signaux techniques. Nous intégrons des balises structurées, des FAQ Schema, des données produits ou organisation pour améliorer la compréhension globale de vos pages.
5. Suivi, mesure et ajustements
Nous analysons les résultats obtenus via les outils d’indexation et de suivi SEO, mais aussi à travers les retours utilisateurs provenant des IA génératives (ex. citations, visibilité sur Perplexity, trafic indirect).
3 types de sites qui tirent un avantage de l’optimisation LLM
1. Les sites institutionnels et corporate.
Les IA génératives comme ChatGPT, Gemini ou Perplexity s’appuient avant tout sur des sources jugées fiables, expertes et structurées.
Pour les sites d’entreprises, d’institutions publiques, d’associations, de cabinets de conseil ou de professions libérales, l’enjeu est donc clair : être reconnus comme des références de confiance.
Une optimisation LLM bien menée permet de :
- Structurer vos pages autour de données factuelles et vérifiables (chiffres, études, témoignages, références).
- Rendre votre expertise lisible grâce à des contenus pédagogiques et hiérarchisés.
- Respecter les critères E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) désormais pris en compte par les IA.
- Adapter votre ton et votre structure pour faciliter la citation de vos contenus dans les réponses générées.
Exemples de secteurs concernés : cabinets d’avocats, experts-comptables, entreprises industrielles, organismes publics, écoles, fédérations, ONG, ou encore structures médicales.
2. Les sites e-commerce et catalogues
Les outils comme Gemini Shopping, ChatGPT Browse ou Perplexity tendent à devenir de véritables assistants d’achat intelligents. Ils ne se contentent plus d’afficher des liens produits : ils analysent, comparent et recommandent.
Pour les sites e-commerce et catalogues, l’optimisation LLM représente une opportunité majeure :
- Structurer les fiches produits avec des informations normalisées (prix, caractéristiques, disponibilité, avis clients).
- Enrichir les descriptions avec des réponses aux intentions d’achat (“Quel produit choisir pour… ?”, “Quelle différence entre…”).
- Ajouter des schémas structurés (Product, Review, Offer) pour permettre aux IA de comprendre et comparer les données.
- Rendre chaque fiche produit “autonome” en sémantique et en contexte, afin qu’elle puisse être isolément comprise et citée
Exemples de secteurs concernés : mobilier, high-tech, cosmétique, automobile, électroménager, énergie, équipement professionnel…
3. Les sites locaux et multi-villes
Les LLM ne se limitent pas à des réponses globales : ils intègrent de plus en plus la géolocalisation et les références locales.
Les requêtes telles que “Où trouver un serrurier à Andenne ?”, “Quel architecte d’intérieur à Liège est recommandé ?” ou “Quel restaurant végétarien choisir à Namur ?” sont désormais traitées par les IA comme des recherches de proximité intelligentes.
Optimiser vos contenus pour ces modèles permet de :
- Structurer vos pages locales autour de données géographiques claires (ville, région, coordonnées, horaires, zone d’intervention).
- Enrichir vos textes avec des expressions de recherche naturelle utilisées dans le langage oral.
- Relier vos pages entre elles via un maillage local cohérent (villes, provinces, régions).
- Ajouter des éléments contextuels (avis clients, réalisations, photos géolocalisées) pour renforcer la pertinence perçue par les IA.
Exemples de secteurs concernés : artisans (plombiers, électriciens, menuisiers), professions de proximité (avocats, notaires, thérapeutes), commerces physiques, franchises, services B2B régionaux.
