Les outils techniques actuels ? Pas suffisamment utiles pour la recherche IA (ouvrant une opportunité immense)

La grande ruée vers la création d’outils de suivi de positionnement IA est lancée depuis maintenant un moment, et pourtant, aucun outil ne permet véritablement de répondre aux exigences d’optimisations techniques actuelles pour la recherche sur moteurs IA.

Voici ce que nous devrions pouvoir faire et comment y remédier :

Une tendance qui n’est pas nouvelle

Dieu sait si je ne suis pas le premier à écrire sur le sujet : dans son désormais célèbre article « How AI Mode Works », Michael King faisait le même constat au mois de mai mais plus tourné vers les outils grands publics comme Ahrefs ou Semrush. Scoop : c’est également vrai pour tout ce qui touche à la technique.

Il y a pourtant plusieurs avancées concrètes, comme par exemple avec Screaming Frog qui permet désormais d’associer des clés API OpenAI, Anthropic et Gemini afin d’introduire diverses fonctionnalités intéressantes comme l’utilisation de commandes/prompts avec les données récoltées lors du crawl ou encore l’analyse de similitude sémantique. Mais cela tient plus de la fonctionnalité additionnelle que d’un solide bloc focalisé sur l’optimisation AEO/GEO.

Difficile de leur en vouloir considérant que le SEO reste pour l’heure largement dominant et le restera pendant encore un bon moment. En revanche, la tendance à la recherche IA ne fait que grandir et le besoin est pressant.

Ce qui manque

Dire que ça ne convient pas, c’est une chose, encore faut-il identifier pourquoi et apporter des solutions. Voici une liste non exhaustive :

• Ciblage des user-agents IA : les assistants IA digèrent notoirement mal le JavaScript, ce qui implique que le contenu d’un certain nombre de pages lui sont invisibles. Si effectuer un prérendu à destination des Googlebots est accessible partout, rares sont les services qui permettent de cibler GPTbot, claudebot et tous les autres. Seul prerender.io commence à prendre les devants, mais d’autres mastodontes comme Botify n’y sont pas encore.
  
• Vitesse de chargement : son impact sur les résultats dispensés par les assistants IA demeurent incertains mais se précisent de semaine en semaine. S’il semble aisé de prendre les mesures des Core Web Vitals et autres scores de vitesse prodigué par Chrome, il y a un certain nombre de spécificités à ChatGPT, Perplexity et consorts qui devraient être partagées (temps de récupération, temps de réflexion lors de l’inclusion d’une URL cible, etc…).
  
• Inclusion dans l’index d’un modèle : que ce soit dans les embeddings Perplexity, la mémoire de ChatGPT, ou encore les citations Claude, savoir si et quand une URL et son contenu sont intégrés dans un modèle changerait la donne. Doux rêve ? Peut-être. Mais comme nous commençons déjà à voir émerger des outils d’évaluation de volume de recherche, ce n’est probablement plus si loin.

Au boulot

Si vous avez toujours rêvé de créer un SaaS, il y a de la place pour un outil technique de niche dédié à la recherche IA (et je mettrai personnellement la main à la poche lorsqu’il sera disponible).

Oui, les faits sont encore incertains et sont amenés à changer rapidement, mais la scène est tellement bouillonnante et le besoin si urgent, que les premiers emporteront la mise.

Pour ceux qui ne veulent pas créer un tel outil, quel est l’intérêt de savoir cela ? D’une part que certains points de l’optimisation technique sont spécifiques aux assistants IA et qu’ils ne sont pas encore accessibles faute d’outillage viable. En revanche, cela n’empêche pas de commencer à prendre ses propres mesures, de faire des paris sur ce qui est important ou non et de tester. Le moment venu, vous aurez déjà une longueur d’avance.