L’optimisation pour les moteurs génératifs

L’optimisation pour les moteurs génératifs rend une page facile à citer pour ChatGPT, Claude et Perplexity, car la réponse est dans l’HTML sémantique plutôt que dans un bundle JavaScript.

Ce que cela corrige

Les systèmes génératifs découpent un document selon les titres, les paragraphes, les listes et les tableaux. Ils ne peuvent pas découper un arbre de composants qui n’existe pas tant qu’un navigateur ne l’a pas exécuté.

Réponses enfouies dans des composants rendus côté client
Niveaux de titres sautés, donc des frontières de fragments fausses
Faits cachés par des composants dépliants ou par le CSS
Schéma qui affirme ce que la page visible ne dit pas

Ce que vous recevez

Un plan de page dont les titres sont des questions ou des noms de sujet directs
Un premier paragraphe sous chaque titre, qui énonce la réponse
Des tableaux pour les comparaisons et des listes pour les étapes, dans de vrais éléments de tableau et de liste
Un JSON-LD conforme à l’article visible et à la FAQ, mot pour mot
Des liens internes dont l’ancre dit où ils mènent

Comment le travail se déroule

Nous récupérons l’URL comme le fait un robot et nous listons ce qui manque dans le HTML.
Nous réécrivons ensemble le plan, les paragraphes de réponse et le schéma.
Nous livrons des fichiers statiques. Le code source est le test d’acceptation.

À qui cela s’adresse

Un bon cas

Sites B2B qui veulent être cités dans les réponses d’IA
Documentations, catalogues et pages de service aux faits stables

Un mauvais cas

Produits dont toute l’interface est une application authentifiée
Pages qui changent d’une minute à l’autre et ne peuvent pas être publiées en HTML

Voir aussi : l’optimisation pour les moteurs de réponse et le manifeste du HTML pur.

Questions sur l’optimisation pour les moteurs génératifs

À quels systèmes ce service s’adresse-t-il ?

ChatGPT, Claude et Perplexity, ainsi que tout moteur de réponse qui extrait des passages du HTML récupéré plutôt que d’attendre un rendu côté client.