Pourquoi ChatGPT ne comprend pas beaucoup de sites web – et ce que les entreprises peuvent faire
Au cours des vingt dernières années, les entreprises ont appris à optimiser leurs sites web pour Google. Mots-clés. Backlinks. Balises méta.
Mais quelque chose de fondamental est en train de changer. De plus en plus de personnes ne recherchent plus sur Google. Elles posent leurs questions directement à des systèmes d’IA tels que ChatGPT, Gemini ou Copilot.
La question décisive n’est donc plus seulement : « Notre site web est-il bien classé sur Google ? »
Mais plutôt : « Une IA peut-elle seulement comprendre notre contenu ? »
Dans de nombreux cas, la réponse est malheureusement : non.
Le problème : les sites web sont écrits pour les humains, pas pour les machines
La plupart des sites web d’entreprise suivent une logique classique. Une page d’accueil avec des promesses marketing. Plusieurs sous-pages avec des produits ou des services. Plus des PDF, des documents et des FAQ.
Pour les humains, cela fonctionne généralement assez bien. Pour les modèles d’IA, en revanche, pas toujours.
Un modèle de langage tente d’extraire des informations différemment qu’un humain. Il recherche des affirmations clairement formulées, un contenu structuré et des relations sans ambiguïté.
Lorsque le contenu est trop abstrait, cela devient difficile. Une phrase typique sur les sites web d’entreprise pourrait être :
« Nous développons des solutions innovantes pour un succès d’entreprise durable. »
Cela semble bien. Mais cela ne dit pratiquement rien. Un modèle de langage peut difficilement déterminer ce que l’entreprise fait exactement, à qui l’offre s’adresse, ou quel problème est résolu.
Une phrase clairement formulée serait, par exemple :
« Notre logiciel automatise les demandes des clients dans le service clientèle. »
Cette phrase est compréhensible pour les humains – et pour l’IA également.
Pourquoi le LLMO devient soudainement important
C’est là qu’un nouveau sujet entre en jeu : le LLMO – Large Language Model Optimisation.
Alors que le SEO classique vise à mieux se classer dans les moteurs de recherche, le LLMO consiste à préparer le contenu de manière à ce que les modèles d’IA puissent le comprendre, le citer et l’utiliser dans leurs réponses.
Ce n’est plus une discussion théorique. De plus en plus d’utilisateurs posent des questions comme :
- « Quelle caisse de pension est bonne ? »
- « Quelle formation continue me convient ? »
- « Quel logiciel aide dans le service clientèle ? »
Lorsqu’un système d’IA formule une réponse, il s’appuie sur le contenu qu’il trouve sur Internet. Les sites web dont le contenu est clairement structuré et formulé de manière compréhensible ont un avantage décisif : ils sont cités plus souvent.
Quatre raisons pour lesquelles l’IA ne comprend pas de nombreux sites web
Dans nos analyses, nous voyons les mêmes schémas encore et encore.
1. Textes marketing au lieu d’affirmations concrètes
De nombreux sites web se composent de formulations marketing. Des termes tels qu’innovant, holistique, tourné vers l’avenir ou leader disent peu sur la prestation réelle.
Les modèles d’IA fonctionnent mieux avec des affirmations concrètes. Par exemple : « Notre plateforme automatise les demandes des clients dans le support. »
2. Les informations importantes sont réparties sur plusieurs pages
Les humains naviguent dans les sites web. Les modèles d’IA, en revanche, essaient de déduire des réponses directement à partir de passages de texte individuels.
Si une réponse doit être reconstituée à partir de cinq pages différentes, cela devient difficile. Une page qui répond complètement à une question est bien plus utile.
3. Le contenu est mal structuré
Les titres, les listes et les sections claires n’aident pas seulement les humains à lire – ils aident également les systèmes d’IA. Un article bien structuré contient, par exemple :
- un titre clair
- une courte mise en contexte
- des sous-titres avec des questions concrètes
- des exemples ou des chiffres
Cette structure rend le contenu nettement plus compréhensible pour les modèles de langage.
4. De nombreuses questions ne sont tout simplement pas répondues sur les sites web
C’est peut-être le point le plus fréquent. De nombreux sites web expliquent les produits, mais ne répondent pas aux questions que les utilisateurs se posent vraiment. Par exemple :
- Combien coûte la solution ?
- Comment fonctionne-t-elle concrètement ?
- Pour qui est-elle adaptée ?
- Combien de temps dure la mise en œuvre ?
Si ces questions ne reçoivent pas de réponse, l’IA ne peut pas non plus les citer.
Comment les entreprises peuvent rendre leur site web plus compréhensible pour l’IA
La bonne nouvelle : il n’est pas nécessaire de construire un site web complètement nouveau. Souvent, quelques ajustements suffisent :
- des affirmations claires plutôt que des formules marketing
- structurer le contenu davantage autour des questions des utilisateurs
- formuler explicitement les informations importantes
- diviser les textes plus longs par des sections claires
Particulièrement efficaces sont les pages qui répondent à une question concrète. Par exemple : « Comment fonctionne un chatbot IA dans le service clientèle ? » ou « Quand vaut-il la peine d’avoir un chatbot sur son site web ? »
Ce type de contenu est repris par les systèmes d’IA nettement plus souvent.
Un test simple
De nombreuses entreprises ne savent même pas à quel point leur site web est compréhensible pour les modèles d’IA. C’est pourquoi nous avons développé un petit test. Le LLMO-Check analyse :
- à quel point le contenu est clairement formulé
- si les questions importantes reçoivent une réponse
- à quel point la structure est adaptée aux modèles d’IA
L’analyse ne prend que quelques minutes.
Conclusion
La façon dont les gens recherchent des informations est en train de changer fondamentalement. Autrefois, nous naviguions dans les sites web. Aujourd’hui, nous entrons des requêtes de recherche sur Google. Et de plus en plus souvent, nous posons nos questions directement à une IA.
Les entreprises dont le contenu est clairement formulé, structuré et compréhensible apparaîtront plus fréquemment dans ces réponses. Non pas parce qu’elles font une meilleure publicité – mais parce que leur contenu est mieux compris.