Ce message a été parrainé par PEEC.AI. Les opinions exprimées dans cet article sont les propres sponsors.
La première étape de toute bonne campagne Geo est de créer quelque chose qui Machines de réponse basées sur LLM veulent réellement être liés à ou référence.
Composants de la stratégie GEO
Pensez à des expériences que vous ne vous attendez pas raisonnablement à trouver directement dans le chatgpt ou les systèmes similaires:
- Contenu engageant Comme une tournée 3D du Louvre ou un concert de réalité virtuelle.
- Données en direct Comme les prix, les retards de vol, les chambres d’hôtel disponibles, etc. Bien que les LLM peuvent intégrer ces données via des API, je vois l’opportunité de capturer une partie de ce trafic pour le moment.
- Sujets qui nécessitent EAT (Expérience, expertise, autorité, fiabilité).
Les LLM ne peuvent pas avoir une expérience de première main. Mais les utilisateurs le veulent. Les LLM sont incités à des sources de référence qui offrent une expérience de première main. Ce n’est qu’une des choses à garder à l’esprit, mais quoi d’autre?
Nous devons faire la différence entre deux approches: influencer les modèles fondamentaux par rapport à influencer les réponses LLM grâce à la mise à la terre. Le premier est largement hors de portée pour la plupart des créateurs, tandis que le second offre de réelles opportunités.
Influencer les modèles fondamentaux
Les modèles fondamentaux sont formés sur des ensembles de données fixes et ne peuvent pas apprendre de nouvelles informations après la formation. Pour les modèles actuels comme GPT-4, il est trop tard – ils ont déjà été formés.
Mais cela compte pour l’avenir: imaginez un réfrigérateur intelligent coincé avec O4-MinI de 2025 qui pourrait – hypothétiquement – favoriser le coke sur Pepsi. Ce biais pourrait influencer les décisions d’achat pendant des années!
Optimisation pour le chiffon / la mise à la terre
Lorsque les LLM ne peuvent pas répondre à partir de leurs données de formation seule, ils utilisent la génération augmentée (RAG) de récupération – tirant des informations actuelles pour aider à générer des réponses. Ai-Présentation de l’IA et recherche de recherche sur le Web de Chatgpt de cette façon.
En tant que professionnels du référencement, nous voulons trois choses:
- Notre contenu est sélectionné comme source.
- Notre contenu est le plus cité dans ces sources.
- D’autres sources sélectionnées soutiennent notre résultat souhaité.
Étapes concrètes pour réussir avec Geo
Ne vous inquiétez pas, il ne faut pas de science des fusées pour optimiser votre contenu et vos mentions de marque pour les LLM. En fait, de nombreuses méthodes de référencement traditionnelles s’appliquent encore, avec quelques-uns Nouvelles tactiques SEO Vous pouvez intégrer dans votre flux de travail.
Étape 1: Soyez rampable
Cela semble simple, mais c’est en fait une première étape importante. Si vous visez Visibilité maximale dans les LLMvous devez leur permettre d’explorer votre site Web. Il existe de nombreux robots LLM différents d’Openai, Anthropic & Co.
Certains d’entre eux se comportent si mal qu’ils peuvent déclencher le grattage et les prévention du DDOS. Si vous bloquez automatiquement les robots agressifs, vérifiez avec votre équipe informatique et trouvez un moyen de ne pas bloquer les LLM qui vous tiennent à cœur.
Si vous utilisez un CDN, comme Fastly ou CloudFlare, assurez-vous que les robots LLM ne sont pas bloqués par défaut par défaut.
Étape 2: Continuez à obtenir des classements traditionnels
La géo-tactique la plus importante est aussi simple que cela puisse paraître. Faire du référencement traditionnel. Classez bien dans Google (pour Gemini et Ai Aperviews), Bing (pour Chatgpt et Copilot), Brave (pour Claude) et Baidu (pour Deepseek).
Étape 3: cibler le fanout de requête
La génération actuelle de LLMS fait en fait un peu plus qu’un simple chiffon. Ils génèrent plusieurs requêtes. C’est ce qu’on appelle Query Fanout.
Par exemple, quand j’ai récemment demandé à Chatgpt « Quel est le dernier brevet Google discuté par les SEO?», Il a effectué deux recherches sur le Web pour«Dernier brevet Google discuté par SEOS Patent 2025 SEO Forum » et « Dernier SEO de brevet Google 2025 discuté».
Conseil: consultez les fanouts de requête typiques pour vos invites et essayez également de classer ces mots clés.
Les modules de fanout typiques que je vois dans le chatgpt ajoutent le terme « forums« Quand je demande ce que les gens discutent et apprennent »entretien«Quand je pose des questions liées à une personne. L’année en cours (2025) est souvent ajouté également.
Attention: les modèles de fanout diffèrent entre les LLM et peuvent changer avec le temps. Les modèles que nous voyons aujourd’hui peuvent ne plus être pertinents en 12 mois.
Étape 4: Gardez la cohérence dans les mentions de votre marque
C’est quelque chose de simple que tout le monde devrait faire – à la fois en tant que personne et en tant qu’entreprise. Assurez-vous que vous êtes toujours décrit en ligne. Sur X, LinkedIn, votre propre site Web, Crunchbase, GitHub – décrivez-vous toujours de la même manière.
Si vos profils X et LinkedIn disent que vous êtes un «Geo Consultant pour les petites entreprises« , Ne le changez pas en »Expert AIO« Sur Github et »LLMO Freelancer«Dans vos communiqués de presse.
J’ai vu des gens obtenir des résultats positifs dans quelques jours sur les aperçus de ChatGpt et Google AI en ayant simplement une auto-description cohérente sur le Web. Cela s’applique également à la couverture des relations publiques – plus vous pouvez obtenir de couverture pour votre marque, plus les LLM sont susceptibles de le ramener aux utilisateurs.
Étape 5: Évitez JavaScript
En tant que référencement, je demande toujours le moins d’utilisation JavaScript que possible. En tant que géo, je l’exige!
La plupart des robots LLM ne peuvent pas rendre JavaScript. Si votre contenu principal est caché derrière JavaScript, vous êtes absent.
Étape 6: Embrasser les médias sociaux et UGC
Sans surprise, les LLM semblent compter beaucoup sur Reddit et Wikipedia. Les deux plates-formes offrent un contenu généré par l’utilisateur sur pratiquement tous les sujets. Et grâce à plusieurs couches de modération axée sur la communauté, beaucoup de déchets et de spam sont déjà filtrés.
Bien que les deux puissent être joués, la fiabilité moyenne de leur contenu est encore bien meilleure que sur Internet dans son ensemble. Les deux sont également régulièrement mis à jour.
Reddit fournit également à LLM Labs des données sur la façon dont les gens discutent des sujets en ligne, de la langue qu’ils utilisent pour décrire différents concepts et des connaissances sur des sujets de niche obscurs.
Nous pouvons raisonnablement supposer que l’UGC modéré trouvé sur des plates-formes comme Reddit, Wikipedia, Quora et Stackoverflow restera pertinente pour les LLM.
Je ne préconise pas de spammer ces plateformes. Cependant, si vous pouvez influencer la façon dont vous et les concurrents y apparaissez, vous voudrez peut-être le faire.
Étape 7: Créer pour la réadabilité machine et la citation
Écrivez du contenu que les LLM comprennent et veulent citer. Personne n’a encore parfaitement compris celui-ci, mais voici ce qui semble fonctionner:
- Utilisez un langage déclaratif et factuel. Au lieu d’écrire « Nous sommes un peu sûr que cette chaussure est bonne pour nos clients« , écrire « 96% des acheteurs se sont déclarés pour être satisfaits de cette chaussure.«
- Ajouter un schéma. Il a été débattu plusieurs fois. Récemment, Fabrice Canel (directeur de produit principal chez Bing) a confirmé que le balisage du schéma aide les LLM à comprendre votre contenu.
- Si vous souhaitez être cité dans un aperçu de l’IA déjà existant, ayez du contenu d’une longueur similaire à ce qui est déjà là. Bien que vous ne deviez pas simplement copier la vue d’ensemble de l’IA actuelle, avoir un cosinus élevé est utile de manière similaire. Et pour les nerds: oui, étant donné la normalisation, vous pouvez bien sûr utiliser le produit DOT au lieu de la similitude du cosinus.
- Si vous utilisez des termes techniques dans votre contenu, expliquez-les. Idéalement dans une simple phrase.
- Ajoutez des résumés des paragraphes de texte longs, des listes de critiques, de tables, de vidéos et d’autres types de formats de contenu difficiles à citer.
Étape 8: Optimisez votre contenu
Le papier géo originalSi nous regardons Géo: optimisation générative du moteur (Arxiv: 2311.09735), Quelles preuves les modèles linguistiques trouvent-ils convaincants? (ARXIV: 2402.11782v1), et des études scientifiques similaires, la réponse est claire. Ça dépend!
Pour être cité pour certains sujets dans certains LLM, il est utile de:
- Ajouter des mots uniques.
- Avoir pro / contre.
- Rassemblez les avis des utilisateurs.
- Citer les experts.
- Incluez des données quantitatives et nommez vos sources.
- Utilisez la langue facile à comprendre.
- Écrivez avec un sentiment positif.
- Ajouter le texte du produit avec une faible perplexité (prévisible et bien structuré).
- Incluez plus de listes (comme celle-ci!).
Cependant, pour d’autres combinaisons de sujets et de LLM, ces mesures peuvent être contre-productives.
Jusqu’à ce que les meilleures pratiques largement acceptées évoluent, le seul conseil que je peux donner est de faire ce qui est bon pour les utilisateurs et d’exécuter des expériences.
Étape 9: Tenez-vous aux faits
Pendant plus d’une décennie, les algorithmes ont extrait les connaissances du texte comme des triplets comme (sujet, prédicat, objet) – par exemple, (Lady Liberty, emplacement, New York). Un texte qui contredit les faits connus peut sembler indigne de confiance. Un texte qui s’aligne sur le consensus mais ajoute des faits uniques est idéal pour les LLM et les graphiques de connaissances.
Alors respectez les faits établis. Et ajouter des informations uniques.
Étape 10: Investir dans les relations publiques numériques
Tout ce qui est discuté ici n’est pas seulement vrai pour votre propre site Web. Il est également vrai pour le contenu sur d’autres sites Web. La meilleure façon de l’influencer? PR numérique!
Plus vous pouvez obtenir de couverture pour votre marque, plus les LLM sont susceptibles de le ramener aux utilisateurs.
J’ai même vu des cas où les publicités ont été utilisées comme sources!
Flux de travail Geo en béton pour essayer
Avant de rejoindre PEEC AI, j’étais client. Voici comment j’ai utilisé l’outil – et comment je conseille à nos clients de l’utiliser.
Apprenez qui sont vos concurrents
Tout comme avec le référencement traditionnel, l’utilisation d’un bon outil géo révèle souvent des concurrents inattendus. Regardez régulièrement une liste de concurrents identifiés automatiquement. Pour ceux qui vous surprennent, vérifiez quelles invites elles sont mentionnées. Vérifiez ensuite les sources qui ont conduit à leur inclusion. Êtes-vous représenté correctement dans ces sources? Sinon, agissez!
Un concurrent est-il référencé en raison de son profil pairspot mais vous n’y avez aucune critique? Demandez aux clients un examen.
Le PDG de votre concurrent a-t-il été interrogé par un Youtuber? Essayez également de participer à cette émission. Ou publiez vos propres vidéos ciblant des mots clés similaires.
Votre concurrent est-il régulièrement figuré dans les 10 meilleures listes où vous ne parcourez jamais le top 5? Offrez à l’éditeur qui a créé la liste une offre d’affiliation qu’il ne peut pas refuser. Avec la prochaine mise à jour du contenu, vous êtes presque assuré d’être le nouveau numéro un.
Comprendre les sources
Lors de la recherche de recherche, les LLM s’appuient sur des sources.
Regardez les meilleures sources pour un large ensemble d’invites pertinentes. Ignorez votre propre site Web et vos concurrents pendant une seconde. Vous pourriez en trouver certains:
- Une communauté comme Reddit ou X. Faites partie de la communauté et rejoignez la discussion. X est votre meilleur pari pour influencer les résultats sur Grok.
- Un Site Web axé sur l’influenceur Comme YouTube ou Tiktok. Embaucher des influenceurs pour créer des vidéos. Assurez-vous de leur demander de cibler les bons mots clés.
- Un éditeur d’affiliation. Achetez votre chemin vers le haut avec des commissions plus élevées.
- UN nouvelles et médias éditeur. Achetez une publicité et / ou ciblez-les avec vos efforts de relations publiques. Dans certains cas, vous voudrez peut-être contacter leur service de contenu commercial.
Vous pouvez également consulter ceci Guide approfondi sur la façon de gérer différents types de domaines source.
Fanout de requête cible
Une fois que vous avez observé quelles recherches sont déclenchées par le fanout de requête pour vos invites les plus pertinentes, créez du contenu pour les cibler.
Sur votre propre site Web. Avec des messages sur Medium et LinkedIn. Avec les communiqués de presse. Ou simplement en payant des placements d’articles. S’il se classe bien dans les moteurs de recherche, il a une chance d’être cité par des moteurs de réponse basés sur LLM.
Positionnez-vous pour la découverabilité de l’IA
L’optimisation générative du moteur n’est plus facultative – c’est la nouvelle ligne de front de la croissance organique. Chez PEEC AI, nous construisons les outils pour suivre, influencer et gagner dans ce nouvel écosystème.
L’optimisation générative du moteur n’est plus facultative – c’est la nouvelle ligne de front de la croissance organique. Nous voyons actuellement des clients augmenter leur trafic LLM de 100% tous les 2 à 3 mois. Parfois avec jusqu’à 20 fois le taux de conversation du trafic de référencement typique!
Que vous façonnez les réponses de l’IA, que vous surveilliez les mentions de la marque ou que vous poussiez pour la visibilité de la source, il est maintenant temps d’agir. Les consommateurs du LLMS auront confiance en demain à être formés aujourd’hui.
Crédits d’image
Image en vedette: Image de Pee.ai utilisée avec permission.
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