Certains contenus générés par intelligence artificielle sont pénalisés par les moteurs de recherche malgré leur conformité aux critères de qualité apparente. Google ajuste régulièrement ses algorithmes pour détecter les textes dits “remplis”, où la valeur ajoutée réelle fait défaut malgré une abondance de mots-clés.
Les experts SEO constatent que même des textes factuellement exacts peuvent être rétrogradés s’ils manquent de substance utile ou d’originalité. Ce phénomène pose de nouveaux défis dans la production de contenu, particulièrement avec la montée en puissance des modèles de langage avancés.
Remplissage dans les LLM : de quoi parle-t-on vraiment ?
Impossible aujourd’hui d’ignorer le remplissage dans les LLM. On aperçoit des textes apparemment consistants, où chaque paragraphe aligne les mots sans produire de valeur réelle. ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Mistral, Llama… Tous peuvent générer ce genre de production : des phrases qui, l’une après l’autre, semblent pertinentes, mais où la substance s’efface devant la surenchère de généralités. Les moteurs de recherche, Google, Bing, Copilot, n’ont plus d’illusions : ils passent le contenu à la loupe pour détecter cette absence de fond.
Ce défaut guette aussi bien les réponses créées à la demande que les résumés automatiques affichés dans les résultats. La présentation soignée ne suffit plus. Trop souvent, on tombe sur du discours standard, des phrases recyclées ou des idées tellement diluées qu’aucun point de vue clair ne s’en dégage. À force de vouloir tout couvrir, ces textes oublient l’essentiel : marquer leur originalité, livrer du concret, évoquer des exemples qui ancrent le propos dans le réel. Malgré la masse de données exploitée par les modèles de langage, la tentation de privilégier la longueur au détriment de la pertinence reste forte.
Différents impacts se matérialisent côté référencement :
- Pour le référencement, seules les pages qui proposent une analyse sincère ou une réelle plus-value réussissent à se démarquer. Empiler des phrases creuses mène tôt ou tard à l’éviction.
- Les résultats recherche gonflés d’un contenu générique finissent par disparaître, même si la structure technique paraît irréprochable.
Pour émerger aujourd’hui, il faut s’extirper de cette mécanique de pure synthèse. Les moteurs de recherche réclament désormais des textes structurés, enrichis d’exemples concrets, dotés d’une analyse propre et d’un point de vue identitaire. Face à la multiplication des contenus générés, seule la singularité parvient à se faire une place. Le reste s’invisibilise.
Pourquoi le contenu généré par les IA change la donne pour le référencement
L’apparition massive des LLM a redéfini les usages classiques en SEO. La bonne vieille méthode, structure propre, mots-clés répartis, balises adéquates, ne suffit plus. Les textes produits à la chaîne par intelligence artificielle saturent le paysage, poussant le search engine optimization vers un nouveau terrain. Les résultats recherche sont truffés de réponses issues de ces modèles, qui interviennent directement sous des formes variées, plus ou moins automatisées.
Cet état de fait ouvre la voie au generative engine optimization (GEO) : désormais, le défi n’est plus de plaire seulement à l’utilisateur, mais aussi de se rendre incontournable pour les IA qui synthétisent et retranscrivent l’information. Être dans les premiers résultats Google n’est plus un sésame si un LLM extrait ailleurs l’essentiel ou reformule sans reprendre votre contenu. Le niveau d’exigence s’élève brutalement : il ne s’agit plus d’être bien placé, mais d’être sélectionné pour ses apports concrets et son originalité.
Il devient alors impératif de penser pour un double public : la personne qui lit, et l’IA qui trie, résume, infère. Une page web peut glisser en arrière-plan si un modèle de langage la juge interchangeable ou pauvre en angles propres. Les codes habituels s’additionnent à de nouveaux signaux, forçant les professionnels du SEO LLM à se réinventer en temps réel pour ne pas sombrer dans l’anonymat algorithmique.
Quels critères font la différence pour être sélectionné par les grands modèles de langage ?
Les modèles de langage ne tirent rien au hasard. Ils opèrent selon des priorités strictes, accordant la confiance aux sources fiables, à la pertinence thématique et à la cohérence de l’ensemble. Les acteurs majeurs comme wikipedia, amazon, reddit ou forbes disposent d’une longueur d’avance grâce à leur réputation et leur présence répétée sur différents canaux. Pourtant, rien n’est figé : tout site peut gagner en visibilité s’il met en lumière son expertise de façon structurée et déchiffrable.
Voici quelques leviers qui ouvrent la porte des LLM :
- Utiliser des données structurées pour que les contenus soient facilement interprétables par des modèles automatisés.
- Soigner les niveaux de titres, renforcer le maillage sémantique autour d’une thématique, clarifier qui s’exprime et sur quoi.
- Respecter les principes EEAT : expertise, expérience, autorité, fiabilité. Cette démarche pèse de plus en plus lourd dans la sélection.
Les formats pédagogiques et conversationnels sont souvent privilégiés par les LLM les plus avancés. ChatGPT, Gemini, Claude accordent une valeur particulière à la justesse, à la capacité de cibler précisément une question et d’y répondre sans tourner autour du pot. Les apports de crédibilité se remarquent lorsqu’on croise plusieurs références vérifiables ou des données à jour. Un contenu qui peut démontrer sa légitimité, par ses sources ou par son originalité, gagne indéniablement en attractivité.
La réputation passe aussi par une présence sur différents supports et réseaux. Les modèles scannent l’amplitude d’une présence en ligne, le sérieux de la marque, la fraîcheur des informations. Ceux qui travaillent leur structure éditoriale sur la durée et maintiennent un fil conducteur net voient leurs chances de sélection augmenter sensiblement.
Créer du contenu pensé pour les LLM : conseils pratiques et erreurs à éviter
Produire des textes performants pour les LLM implique une approche réfléchie dès les fondations. Tout commence avec l’implémentation des données structurées. Maintenir un sitemap.xml actualisé et un fichier robots.txt aligné avec sa stratégie est devenu de rigueur. De plus, la configuration d’un fichier llms.txt qui précise les droits d’accès des intelligences artificielles à vos pages gagne en pertinence, même si elle reste rare pour l’instant.
La légitimité s’appuie également sur une présence confirmée via des plateformes reconnues. Être listé dans des répertoires professionnels, apparaître sur des bases de données sectorielles ou la presse spécialisée, peut faire la différence lorsqu’un modèle de langage évalue la crédibilité d’un site.
Pour limiter le risque de remplissage, quelques réflexes méritent d’être intégrés :
- Éviter tout contenu reproduit à l’identique ou trop passe-partout. Les IA sanctionnent rapidement la duplication.
- S’attacher à délivrer des informations précises, actualisées, et à soigner le maillage sémantique, en liant logiquement les notions complémentaires sur le site.
Autre point de vigilance : surveiller la manière dont les IA réutilisent les contenus publiés. Certains outils, comme Profound, analysent les reprises par les modèles génératifs et offrent la possibilité d’ajuster la stratégie éditoriale en temps réel. Sur WordPress ou d’autres CMS, il convient aussi de s’assurer que les balises, les métadonnées et la structure du site contribuent à une indexation propre et efficace sur Google ou Bing.
À l’heure où les IA décident ce qui émerge ou s’efface, chaque texte doit justifier sa légitimité et éviter l’écueil du vide. Distinguer sa voix devient la seule issue face à la marée du contenu généré à la chaîne. Demain, l’originalité ne sera plus un bonus mais la condition pour figurer dans le paysage numérique.