Comment l’IA pèse vraiment vos liens (analyse de 35 000 points de données)

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Historiquement, les backlinks ont toujours été l’une des devises les plus fiables de visibilité dans les résultats de recherche.

Nous savons que les liens sont importants pour la visibilité dans la recherche basée sur l’IA, mais comment ils fonctionnent à l’intérieur des LLM – y compris les aperçus de l’IA, les Gemini ou Chatgpt & Co.- est encore un peu une boîte noire.

La montée des modèles de recherche d’IA modifie les règles de la visibilité organique et la concurrence pour la part de la voix dans les résultats de LLM.

La question est donc de savoir: les backlinks gagnent-ils toujours la visibilité dans les modalités de recherche basées sur l’IA… et si oui, lesquelles?

Si les backlinks étaient la monnaie du Web pré-llm, l’analyse de cette semaine est un premier aperçu de leur apparition légale dans la nouvelle économie de recherche d’IA.

Avec Semrush, j’ai analysé 1 000 domaines et leurs mentions d’IA contre les métriques Core Backlink.

Les données ont fait surface quatre plats à emporter:

1. L’autorité de backlink est utile, mais ce n’est pas tout.
2. La qualité des liens l’emporte sur le volume.
3. Plus surprenant, les liaisons de NOFollow suppriment un réel poids.
4. Les liens d’image peuvent déplacer l’aiguille sur l’autorité.

Ces résultats nous aident tous à comprendre comment les modèles d’IA sont des sites de surface, tout en exposant quels leviers de backlink peuvent tirer pour influencer la visibilité.

Ci-dessous, vous trouverez la méthodologie, les plats plus profonds de données et, pour les abonnés premium, les recommandations (avec des repères) pour mettre ces résultats en action.

Méthodologie

Pour cette analyse, j’ai examiné les relations entre les mentions d’IA pour 1 000 domaines Web sélectionnés au hasard. Toutes les données proviennent du Semrush AI SEO ToolkitPlate-forme d’analyse de visibilité et de recherche de Semrush de Semrush.

Avec l’équipe Semrush, j’ai examiné le nombre de mentions à travers:

• Chatgpt.
• Chatgpt avec la recherche activée.
• Gémeaux.
• Les aperçus de l’IA de Google.
• Perplexité.

(Si vous vous demandez où Claude.ai s’inscrit dans cette analyse, nous ne l’avons pas inclus pour le moment car sa base d’utilisateurs est généralement moins axée sur la recherche Web et plus sur les tâches génératives.)

Pour les plates-formes ci-dessus, nous avons mesuré la part de la voix et le nombre de mentions d’IA par rapport aux mesures de backlink suivantes:

• Backlinks total.
• Domaines de liaison uniques.
• Suivez les liens.
• Liens nofollow.
• Score d’autorité (Une métrique Semrush appelé Ascore ci-dessous).
• Liens texte.
• Liens d’image.

Dans cette analyse, j’ai utilisé deux façons différentes de mesurer la corrélation à travers les données: une corrélation de Pearson et une corrélation de Spearman.

Si vous connaissez ces concepts, passez à la section suivante où nous plongeons dans les résultats.

Pour tout le monde, je les décomposerai afin que vous compreniez mieux les résultats ci-dessous.

Pearson et Spearman sont des coefficients de corrélation – des nombres entre -1 et +1 qui mesurent à quel point deux variables différentes sont liées.

Plus le coefficient est proche de +1 ou -1, plus la corrélation est probable et forte. (Près de 0 signifie du tout une corrélation faible ou pas.)

• Pearson’s R Mesure la force et la direction d’une relation linéaire entre deux variables. Pearson examine une corrélation linéaire à travers les données en utilisant les valeurs brutes. Cette façon de mesurer est sensible aux valeurs aberrantes. Mais, si la relation se courbe ou a des seuils, Pearson le sous-marie.
• Ρ (rho) de Spearman Mesure la force et la direction d’une relation monotone, ou si les valeurs se déplacent systématiquement dans la même direction ou opposée, pas nécessairement en ligne droite. Spearman examine la corrélation de rang à travers les données. Il demande si un X plus élevé a tendance à venir avec un Y plus élevé; La corrélation de Spearman demande: «Quand une chose augmente, l’autre augmente généralement aussi?». C’est une corrélation plus robuste pour les valeurs aberrantes et les comptes pour les modèles monotones non linéaires.

Un écart entre Pearson et les coefficients de corrélation de Spearman peut signifier que les gains ne sont pas linéaires.

En d’autres termes: il y a un seuil à traverser. Et cela signifie que l’effet de X sur Y ne démarre pas tout de suite.

Examiner les coefficients de Pearson et Spearman peut nous dire si rien (ou très peu) ne se produit jusqu’à ce que vous passiez un certain point – puis une fois que vous dépassez ce point, la relation apparaît fortement.

Voici un exemple rapide de ce qu’une analyse qui implique les deux coefficients peut révéler:

Les dépenses de 500 $ (Action X) sur les annonces peuvent ne pas faire avancer l’aiguille sur la croissance des ventes (résultat Y). Mais une fois que vous avez traversé, disons, 5 000 $ / mois (action x), les ventes commencent à croître régulièrement (résultat Y).

Et c’est la fin de votre leçon de statistique pour aujourd’hui.

Le premier signal que nous avons examiné a été la force de la relation entre le nombre de backlinks qu’un site obtient par rapport à sa part d’IA de la voix.

Voici ce que les données ont montré:

• Le score d’autorité a un lien modéré pour partager la voix (SOV): Pearson ~ 0,23, Spearman ~ 0,36.
• Une autorité supérieure signifie une SOV plus élevée, mais les gains sont inégaux. Il y a un seuil que vous devez franchir.
• L’autorité soutient la visibilité, mais elle n’explique pas la majeure partie de la variance. Cela signifie que les backlinks ont un impact sur la visibilité de l’IA, mais il y a plus dans l’histoire, comme votre contenu, vos perceptions de marque, etc.

En outre, le nombre de domaines de liaison unique compte plus que le nombre total de backlinks.

En termes clairs, votre site est plus susceptible d’avoir un SOV plus important lorsque vous avez des liens de nombreux sites Web différents qu’un grand nombre de liens de quelques sites.

Dans tous les modèles, la relation la plus forte s’est produite entre le score d’autorité (0,65 Pearson, 0,57 Spearman) et le nombre de mentions

Voici comment Semrush définit le Score d’autorité mesures:

Le score d’autorité est notre métrique composée qui note la qualité globale d’un site Web ou d’une page Web. Plus le score est élevé, plus les liens sortants d’un domaine ou d’une page Web peuvent avoir un autre site.

Il prend en compte le nombre et la qualité des backlinks, le trafic organique pour lier les pages source et la spam du profil de liaison.

Bien sûr, Ascore n’est qu’un indicateur indirect de la qualité. Les LLM ont leur propre façon d’arriver à la qualité des backlinks. Mais les données montrent que nous pouvons utiliser Ascore de Semrush en tant que bon représentant.

La plupart des modèles apprécient cette métrique également pour les mentions, mais la recherche et la perplexité de Chatgpt la valorisent le moins par rapport à la moyenne.

Étonnamment, ChatGpt régulier (sans recherche activé) pèse Ascore le plus de tous les modèles.

Critical de savoir: les mentions médianes passent de ~ 21,5 dans le décile 8 à ~ 79,0 dans le décile 9. La relation est non linéaire. En d’autres termes, les plus grands gains surviennent lorsque vous atteignez les limites supérieures de l’autorité ou Ascore dans ce cas.

(Pour le contexte, un décile est un moyen de diviser un ensemble de données en 10 parties égales. Chaque segment, ou décile, contient 10% des points de données lorsqu’ils sont triés dans l’ordre.)

La conclusion la plus importante de cette analyse est peut-être que Peu importe si les liens sont définis sur nofollow ou non!

Et cela a d’énormes implications.

La confirmation de la valeur des liens NOFollow est si importante car ces types de liens ont tendance à être plus faciles à créer que les liens de suivi.

C’est là que les LLM sont nettement différentes des moteurs de recherche: nous savons depuis un certain temps que Google aussi compte nofollow liens, mais pas combien et pour quoi (ramper, classement, etc.).

Encore une fois, vous ne verrez pas de gros gains tant que vous n’êtes pas dans les 3 meilleurs déciles, ni les 30% les plus élevés des points de données.

Suivez les liens → Mentions:

• Pearson 0,334, Spearman 0,504

NOFollow Links → Mentions:

• Pearson 0,340, Spearman 0,509

À l’inverse, les aperçus de l’IA de Google et la perplexité pesaient les liens réguliers le moins les liens les plus élevés et le moins.

Et intéressant, Gemini et Chatgpt pèsent les liens sur les liens les plus élevés (sur les liens de suivi réguliers).

Voici ma propre théorie pour expliquer pourquoi Gemini et Chatgpt pèsent plus:

Avec les Gémeaux, je suis curieux de savoir si Google pèse les liens de NOFollow plus élevés que nous ne l’avons cru dans le passé. Et avec Chatgpt, mon hypothèse est que Bing pèse également les liens NOFollow (une fois que Google a commencé à le faire aussi). Mais ce n’est qu’une théorie, et je n’ai pas les données pour les soutenir pour le moment.

Au-delà des backlinks basés sur le texte, nous avons également testé si les backlinks basés sur l’image ont le même poids.

Et dans certains cas, ils avaient une relation plus forte avec des mentions que des liens textuels.

Mais à quel point?

• Images vs mentions: Pearson 0,415, Spearman 0,538
• Liens texte vs mentions: Pearson 0.334, Spearman 0.472

Les liens d’image commencent vraiment à payer une fois que vous avez déjà une certaine autorité.

• Des niveaux de décile moyen, la relation devient positive, puis se renforce et est la plus forte dans les déciles supérieurs.
• Dans les déciles à faible teneur en Ascore (déciles 1 et 2), les images → mentionnent le lien sont faibles ou négatives.

Si vous ciblez Mention de la croissance de la perplexité ou de la recherche-GPT, les liens d’image sont particulièrement productifs.

• Les images sont en corrélation avec les mentions le plus sur la perplexité et la recherche-GPT (Spearman ≈ 0,55 et 0,53), puis Chatgpt / Gemini (≈ 0,49 – 0,52), puis Google-AI (≈ 0,46).

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Image feadée: Paulo Bobita / Recherd Engine Journal