L’influence des signaux de l’utilisateur sur la trouvabilité de l’IA

Dans le cadre du référencement traditionnel, les signaux de l’utilisateur sont depuis des années un facteur indirect de meilleur classement. Pensez aux taux de clics, au temps passé sur la page et au taux de rebond. Avec la montée en puissance des systèmes de recherche pilotés par l’IA tels que ChatGPT, Gemini et Perplexity, on me pose de plus en plus souvent la question suivante : les signaux des utilisateurs jouent-ils également un rôle dans la facilité de recherche au sein de ces systèmes ?

La réponse courte est : oui, mais différemment de ce à quoi vous êtes habitué. L’influence du comportement de l’utilisateur sur les systèmes basés sur le LLM est plus subtile, moins transparente et en même temps au moins aussi importante.

L’IA apprend de votre comportement, directement ou indirectement

Les modèles linguistiques tels que GPT-4 ou Claude n’ont pas en eux-mêmes un accès direct aux données des utilisateurs telles que les taux de rebond ou la durée de la session. Dans les systèmes qui combinent l’IA avec la fonctionnalité des moteurs de recherche (pensez à Gemini ou Perplexity), ces signaux jouent un rôle. Cela se produit principalement dans le processus d’apprentissage du modèle ou lors de la sélection des sources.

Par exemple, Perplexity indique explicitement les sources qu’il sélectionne lorsqu’une réponse est donnée, et teste la réaction des utilisateurs : les gens cliquent-ils ? Se perdent-ils ? Considèrent-ils qu’une réponse est utile ? Ce comportement influence les ressources qui seront affichées plus ou moins souvent à l’avenir. Il s’agit d’une sorte de boucle de rétroaction, dans laquelle la pertinence et l’utilité de votre contenu sont évaluées.

Quels sont les signaux des utilisateurs qui comptent ?

L’analyse des plateformes d’IA et de leur comportement révèle quelques signaux clairs qui contribuent à une meilleure visibilité :

• Taux de clics (CTR) dans les réponses générées : si l’on clique plus souvent sur votre lien à partir d’une fenêtre de citation, la probabilité que votre contenu soit également inclus dans les réponses suivantes augmente.
• Temps passé sur la page source: votre page est-elle fréquemment visitée et les internautes y restent-ils ? Le système reconnaît alors votre site comme une source utile.
• Retour d’information positif: par exemple, un pouce levé lorsqu’une réponse de l’IA mentionne votre site.
• Sélection répétée de votre domaine: si plusieurs réponses aboutissent à un clic vers votre site, la confiance en votre source augmente.

Ce que j’applique personnellement pour répondre aux signaux des utilisateurs

Les signaux des utilisateurs n’influencent pas les classements au sens traditionnel, mais ils influencent la probabilité qu’un modèle linguistique reprenne ou continue d’utiliser votre contenu. C’est pourquoi je travaille sur ces trois piliers :

1. Des textes de citation clairs et percutants
Je veille à ce que le texte entourant un lien dans une fenêtre de citation invite à cliquer. Cela commence par la façon dont j’écris la première phrase d’un paragraphe : claire, convaincante, sans mots vides.

2. Pertinence au niveau de la page
Lorsque quelqu’un clique sur une réponse de l’IA, la page doit offrir exactement ce qui est promis. Je teste régulièrement si le contenu correspond effectivement à l’extrait affiché par l’IA.

3. Combiner UX et contenu
Un bon contenu ne suffit pas. La page doit également se charger rapidement, être agréable à lire et structurée de manière logique. Tout ce qui réduit les frictions augmente indirectement la valeur du signal de l’utilisateur.

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Différences selon la plateforme d’IA

Toutes les plateformes d’IA n’utilisent pas les données des utilisateurs de la même manière :

• ChatGPT (avec fonction de navigation): utilise principalement le contexte et le contenu, mais OpenAI teste de plus en plus les commentaires des utilisateurs sur les entrées de source.
• Gemini (de Google): combine les résultats générés par l’IA avec les facteurs de classement classiques de Google, y compris les données des utilisateurs de Search et Chrome.
• Perplexité: est très transparent sur les sources et dépend des données de clic et d’interaction.
• Claude: moins axé sur le sourcing, mais plus sur la fiabilité – c’est là que les signaux de réputation comptent au niveau du domaine.

Résumé

Les signaux des utilisateurs ne déterminent pas si votre page est bien classée dans Google, mais si vous devenez visible dans les réponses de l’IA. En gérant intelligemment l’UX, le contexte et la précision du contenu, j’augmente les chances que le contenu soit inclus dans les fenêtres de citation et autres résultats générés.

Pour les spécialistes du référencement, le moment est venu d’aller au-delà des facteurs de classement classiques. À l’ère de l’IA, chaque clic, chaque seconde d’attention et chaque interaction positive comptent dans la manière dont les modèles de langage évaluent votre contenu.