Les assistants basés sur l’IA sont désormais le point de départ des décisions cruciales. Ils constituent également, de plus en plus souvent, le point d’arrivée. Selon les données de l'Adobe Digital Index, les visiteurs provenant de canaux alimentés par l’IA affichent un taux de conversion supérieur de 31 % à celui des autres canaux. Avant même d’arriver sur le site de votre marque, les clients ont déjà effectué leurs recherches et se sont forgé une opinion influencée par ce que leur a dit l’IA.

C'est ce qui rend l’enjeu si crucial. Il ne suffit pas d’apparaître dans une réponse générée par l’IA. Ce qui compte, c’est la manière dont votre marque est présentée : que vous soyez la référence incontournable ou une option parmi tant d’autres, l’IA peut soit renforcer la confiance en votre marque, soit la saper discrètement avant même que vous n’ayez eu l’occasion de vous exprimer. Nos recherches montrent que 80 % des entreprises présentent des lacunes importantes dans la manière dont leur contenu apparaît dans les résultats des modèles de langage (LLM), et beaucoup ne savent pas ce que les systèmes d’IA disent réellement à leur sujet.

Considérez l’optimisation pour les moteurs génératifs (GEO) comme une pratique, non comme un projet.

Lorsque Adobe a appliqué la méthode GEO à Adobe.com, nous avons constaté une multiplication par cinq des mentions d’Adobe Firefly, une augmentation de 200 % de la visibilité d’Adobe Acrobat dans les grands modèles de langage (LLM) et une hausse de 41 % du trafic provenant de ces modèles en quelques semaines seulement. Quant à nos clients, l’équipe numérique de Slalom Inc. a récemment atteint une visibilité de contenu allant jusqu’à 100 % sur plus de 100 pages, ce qui ’'est traduit par un nombre de citations multiplié par 10. GM a pu créer des pages de contenu adaptées aux LLM, ce qui a entraîné une augmentation de 23 % de la visibilité de l’IA et de 35 % du nombre de citations.

De tels résultats ne reposent pas uniquement sur la visibilité. Avec Adobe LLM Optimizer, notre mission a toujours été d’aller au-delà de la simple remontée d’insights : nous voulons vous donner directement les moyens d’agir en conséquence. Chaque fonctionnalité que nous développons vise à réduire l’écart entre la connaissance et l’action.

Cette approche repose sur trois axes principaux : mesurer et suivre la manière dont votre marque apparaît sur les interfaces d’IA ; agir et améliorer votre contenu en fonction de ces insights ; et mettre en œuvre ces mesures et collaborer afin que l’optimisation devienne une démarche continue et transversale.

Ces trois piliers constituent la base d’Adobe LLM Optimizer. À l’approche de l’Adobe Summit, nous annonçons un ensemble significatif de nouvelles fonctionnalités couvrant ces trois domaines.

Mesurer et suivre : avoir une vision d’ensemble.

Il est impossible d’optimiser ce que l’on ne voit pas, or la plupart des marques travaillent avec une vision incomplète de la situation. Vos propres analytics, telles que les données d’interaction, les mesures de conversion et le comportement sur le site, ne représentent qu’une fraction des signaux qui comptent pour la visibilité de l’IA. Le reste (la perception qu’ont les systèmes d’IA de votre marque, les pages qu’ils explorent, la manière dont ils caractérisent vos produits et la comparaison avec vos concurrents) reste largement invisible.

Adobe LLM Optimizer complète cette vision grâce à des fonctionnalités et intégrations clés :

• Optimisation du trafic référent des LLM avec Adobe Analytics. Une intégration prête à l’emploi avec Adobe Analytics qui relie directement le trafic référent des LLM aux résultats commerciaux, notamment le chiffre d’affaires, les conversions et les interactions. Les équipes peuvent démontrer le ROI de leurs efforts en matière de GEO au sein du même environnement de reporting qu’elles utilisent déjà.

• Prise en charge des marques multiples et de la hiérarchie des marques. Pour les organisations qui gèrent un portfolio de marques ou de sous-marques, LLM Optimizer offre désormais un suivi et une gestion unifiés à partir d’une seule et même plateforme. Comparez la visibilité entre les marques, identifiez les lacunes à l’échelle du portfolio et gérez l’optimisation sans avoir à passer d’une instance à l’autre.

• Messages de la marque. Les réponses générées par l’IA regorgent de messages implicites et explicites concernant votre marque : qualité des produits, tarification, fiabilité et positionnement concurrentiel. La fonctionnalité Brand Claims regroupe automatiquement ces messages dans des catégories structurées, mettant en évidence les écarts de perception et les éventuelles erreurs de l’IA. Pour les marques qui ont travaillé sans relâche pour contrôler leur image, c’est la visibilité qui leur manquait.

• Génération de prompts à partir du trafic agentique et référent. Plutôt que d’essayer de deviner quels prompts sont les plus pertinents pour votre marque, LLM Optimizer peut désormais convertir automatiquement les visites agentiques réelles et les signaux référents en nouveaux prompts de suivi. Les questions qui génèrent déjà du trafic IA vers votre site deviennent celles que vous mesurez, en vous basant sur le comportement réel des clients et non sur des hypothèses.

• Intégration Google Search Console. Connectez-vous à votre Google Search Console pour faire remonter automatiquement les requêtes de recherche en tendance, afin que les prompts que vous surveillez reflètent ce que les clients demandent réellement et que votre stratégie GEO reste ancrée dans la demande réelle.

Ensemble, ces fonctionnalités donnent aux équipes une vision beaucoup plus claire de la façon dont leur marque apparaît réellement sur les surfaces IA, pas seulement en termes de trafic, mais dans la manière dont elles sont interprétées et comparées.

Mais la visibilité en soi ne suffit pas à changer les résultats. L’étape suivante consiste à exploiter ces insights pour identifier les lacunes existantes et, tout aussi important, les opportunités d’amélioration.

Agir et améliorer : combler les lacunes rapidement.

La visibilité sans action n'est qu’un simple outil de suivi. Le deuxième pilier d’une pratique GEO solide réside dans la capacité à mettre en œuvre les enseignements tirés, rapidement, à grande échelle et sans créer de nouvelles dépendances techniques susceptibles de ralentir les équipes.

• Optimisation en périphérie. La plupart des opérations d’optimisation de contenu nécessitent l’intervention de développeurs, des modifications du CMS et des cycles de publication fastidieux. L’optimisation en périphérie élimine totalement cette dépendance. Il s’agit d’une fonctionnalité de déploiement sans code qui propose des améliorations de contenu adaptées à l’IA (résumés compatibles avec les LLM, FAQ pertinentes, contenu simplifié et contenu caché récupéré) directement au niveau de la couche CDN, en ciblant uniquement les agents IA sans affecter l’expérience des visiteurs humains ou des robots SEO. Les opportunités identifiées peuvent être mises en ligne en quelques minutes, grâce à des fonctionnalités intégrées de prévisualisation complète, d’édition et de restauration en un clic. Cette solution fonctionne avec n’importe quelle configuration de CDN, y compris Adobe Experience Manager Cloud Service, Fastly, Akamai et Cloudflare. Pour les équipes marketing, SEO et de contenu qui ont eu du mal à obtenir des cycles d’ingénierie pour le travail GEO, cela change considérablement la donne.

• Enrichissement des produits et du catalogue pour faciliter la découverte. Pour les marques du commerce et de la vente au détail, la visibilité des produits dans les réponses générées par l’IA dépend de la capacité des LLM à comprendre votre catalogue. L’enrichissement des produits et du catalogue met en avant les attributs du catalogue et ajoute un contexte narratif directement dans LLM Optimizer, aidant ainsi les systèmes d’IA à comprendre ce que sont réellement vos produits, à réduire l’ambiguïté et à améliorer la précision des recommandations dans les expériences de découverte basées sur l’IA.

• Opportunités d’optimisation hors site sur les réseaux sociaux et les communautés. La présence de votre marque dans les réponses générées par IA n’est pas uniquement déterminée par le contenu de votre site web. Les plateformes tierces, notamment YouTube, Reddit, les forums communautaires et les sites d’avis, constituent des sources très importantes pour la plupart des LLM. LLM Optimizer analyse et met désormais en évidence les possibilités d’amélioration sur l’ensemble de ces canaux hors site, offrant ainsi aux équipes une vue d’ensemble complète des lacunes dans les conversations qui déterminent les réponses générées par IA.

• Impact commercial vérifié. LLM Optimizer garantit que chaque optimisation est mesurable, attribuable et validée statistiquement. Grâce à des expérimentations contrôlées, à des mesures adaptatives et à la validation des valeurs de référence, il transforme l’optimisation en un système continu en boucle fermée, étroitement lié aux résultats commerciaux réels.

Ces fonctionnalités permettent de passer des informations à l’action bien plus rapidement, en supprimant de nombreux goulots d’étranglement traditionnels qui ralentissaient l’optimisation du contenu.

À mesure que les équipes comblent leurs lacunes en matière de visibilité et améliorent la compréhension de leur contenu, elles s’éloignent naturellement des optimisations ponctuelles pour se concentrer sur la mise en place d’une approche plus cohérente et reproductible.

Utiliser et collaborer : faire de la GEO une discipline partagée.

La GEO ne se limite pas à un seul rôle. Elle fait le lien entre le SEO, le contenu, la marque, le marketing produit, les relations publiques, les réseaux sociaux et bien plus encore. Le troisième pilier d’une pratique solide réside dans l’infrastructure qui permet à chaque membre concerné de l'équipe d’agir sur la base d’insights pertinents, avec clarté, des droits d’accès adaptés et un contexte partagé plutôt que de travailler à partir d’informations cloisonnées ou de multiplier les efforts.

• Alertes et notifications. Lorsque votre score de visibilité baisse, qu’un concurrent gagne des parts de citation significatives ou qu’une requête clé génère des mentions défavorables à votre marque, vous devez le savoir immédiatement. LLM Optimizer propose désormais des notifications configurables par e-mail et intégrées au produit afin que les équipes puissent réagir rapidement aux changements, grâce à des liens directement intégrés aux tableaux de bord et aux opportunités d’optimisation les plus pertinentes pour chaque alerte.

• Espace de travail dédié aux opportunités. Un espace de travail partagé où les équipes peuvent collaborer sur des stratégies d'optimisation, attribuer les responsabilités et mesurer l’impact des changements sur la visibilité de la marque. Il permet de faire le lien entre l’analyse et l’exécution, faisant ainsi de GEO un travail d’équipe plutôt qu’une initiative individuelle.

• Workflows fluides grâce aux outils de gestion de projet. Les activités liées au GEO ne se déroulent pas en marge du reste de vos opérations marketing. LLM Optimizer s’intégrera bientôt à Jira, Slack et Workfront, ce qui permettra aux équipes de créer et de suivre les tâches d’optimisation directement dans les outils qu’elles utilisent déjà, afin que les activités GEO avancent au même rythme que le reste de leur charge de travail.

• Rôles et autorisations des utilisateurs. À mesure que les activités GEO s’étendent aux fonctions de marketing, de SEO et de contenu, la gouvernance devient essentielle. Le contrôle d'accès basé sur les rôles permet aux administrateurs de configurer des autorisations d’administration et de lecture seule, avec une feuille de route visant à mettre en place des rôles plus granulaires qui favorisent une gouvernance évolutive au sein d’équipes plus importantes. Grâce à la mise en place de workflows adaptés et d’un contexte partagé, les activités GEO deviennent plus faciles à coordonner entre les équipes et les rôles qui fonctionnaient auparavant en silos.

Au fil du temps, c’est cette coordination qui fait de l’optimisation une pratique continue, qui ne cesse d’évoluer à mesure que l’IA se développe et que les comportements des clients changent.

Rejoignez-nous à l’Adobe Summit.

Ces fonctionnalités marquent une avancée significative pour les marques qui souhaitent s’imposer dans le domaine de la découverte alimentée par l’IA. C’est toutefois la stratégie sur laquelle elles reposent que nous aborderons en détail lors de l’Adobe Summit. Découvrez les sessions suivantes :

• Une expérience de marque enrichie : optimiser la visibilité sur le web agentique [SK2]

• Adobe Experience Manager Sites : innovations transformatrices pour le web agentique [S321]

• Des clics à la visibilité : comment General Motors construit sa présence de marque dans la recherche IA [S331]

• Optimiser la visibilité de marque pour les agents IA et la recherche générative [L336]

• Comment Adobe.com s’impose dans un monde agentique [S326]

Que vous commenciez tout juste à comprendre la visibilité de votre marque grâce à l’IA ou que vous cherchiez à mettre en place une stratégie GEO plus sophistiquée, Adobe Summit est l’occasion idéale pour découvrir comment cela fonctionne concrètement, à travers des témoignages de clients, des démonstrations de produits en direct et des frameworks qui vous aideront à aller de l’avant rapidement.

Commencez à développer votre pratique GEO dès aujourd’hui.

Les marques qui s'imposent dans le domaine de la découverte basée sur l’IA n’attendent pas que les choses se stabilisent. Elles évaluent leur situation actuelle, agissent en fonction de leurs conclusions et instaurent au sein de leur équipe des habitudes qui permettent une optimisation continue.

Adobe LLM Optimizer est conçu pour soutenir ce travail à chaque étape : de l’établissement de votre première référence à l’exécution d’un programme GEO mature et transversal.

Explorez Adobe LLM Optimizer et consultez nos meilleures pratiques GEO pour en savoir plus, et rejoignez-nous au Summit.

Karthik Muralidharan occupe le poste de Group product marketing manager. Il dirige une équipe chargée de la stratégie de mise sur le marché et produit pour les applications web agentiques d’Adobe et les gammes de produits en pleine croissance d’Adobe Experience Manager. Depuis plus de huit ans chez Adobe, Karthik aide les entreprises à améliorer leurs expériences digitales dans divers domaines, notamment la visibilité de la marque, la gestion de contenu, la gestion des formulaires, la signalétique digitale, etc. Avant de rejoindre Adobe, il a travaillé comme consultant en gestion, conseillant ses clients sur l’optimisation de la force de vente, l’efficacité des canaux de distribution et les programmes de fidélisation de la clientèle.

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