IA Marketing : comprendre et exploiter les LLM pour optimiser sa présence en ligne en 2025
Avec la fragmentation des audiences et la montée en puissance des IA conversationnelles, les habitudes de recherche, de consommation et d’interaction avec les contenus en ligne ont changé. Les entreprises doivent donc s’adapter pour conserver ou accroître leur visibilité.
Comment repenser son référencement via l’IA marketing ?
Les LLM révolutionnent la recherche en ligne
Les modèles de langage comme ChatGPT, Gemini et Claude redéfinissent la recherche d’informations en ligne. Selon Gartner 15 à 20 % des recherches en ligne seront réalisées via des LLM à horizon 2026, contre 5 % en 2024. Face à cette tendance, les professionnels du marketing doivent réinventer leurs approches traditionnelles : beaucoup adoptent désormais l’IA marketing dans leur quotidien, qui consiste à utiliser l’intelligence artificielle pour mieux cibler et optimiser leurs campagnes.
LLM et agents LLM : en quoi diffèrent-ils des moteurs de recherche historiques ?
Un LLM (Large Language Model) est une intelligence artificielle capable de comprendre, générer et synthétiser du langage naturel. Contrairement à un moteur de recherche traditionnel (Google, Bing) qui fournit une liste de liens, un LLM offre une réponse directe et contextualisée.
Un agent LLM, quant à lui, va plus loin : il ne se contente pas de répondre, mais peut effectuer des actions autonomes en combinant génération de texte, accès au web et automatisation. Ces agents sont capables d’exécuter des tâches comme la planification de contenu, la rédaction d’articles optimisés ou même l’intégration dans des outils comme des CRM.
Comparatif des fonctionnalités entre LLM, moteur de recherche et agent LLM
En quoi l'adoption massive des LLM et agents LLM impacte-t-elle le marketing BtoB ?
Les LLM proposent une expérience de recherche enrichie
Les professionnels BtoB ont peu de temps pour s’informer, ils recherchent des réponses immédiates et pertinentes. Les LLM leur offrent une expérience de recherche plus efficace avec des réponses contextualisées et synthétisées. Ils n’ont plus besoin de parcourir plusieurs sources.
Une transformation du référencement digital et l’essor du « Zero Page Search »
Les LLM ne se contentent pas de référencer des sites web : ils agrègent et synthétisent les contenus existants, réduisant la dépendance des marques au trafic organique traditionnel. Avec la croissance du Zero Page Search, où les utilisateurs obtiennent directement leurs réponses dans les résultats de recherche ou via des assistants IA sans jamais visiter de site web, les entreprises doivent adapter leur stratégie SEO pour être citées directement dans ces réponses générées par l’IA. Une étude récemment publiée par Seer Interactive a analysé les taux de clics organiques et payants en comparant des résultats avec et sans aperçus IA. Le constat est net : la présence d’aperçus IA diminue significativement les clics vers les pages classées… le Zero Page Search devient donc un nouveau canal de référencement à part entière
Une montée en puissance de l’expertise
Alors que le référencement classique privilégiait les mots-clés et backlinks, les LLM mettent en avant la profondeur, la fiabilité et l’expertise des contenus. Les marques doivent ainsi se positionner comme des références incontournables dans leur domaine. Mettre en place des stratégies d’IA marketing devient primordial pour leur réputation.
L’essor des agents IA en marketing
Les agents IA vont au-delà des simples LLM en étant capables d’exécuter des tâches automatisées et personnalisées: intégrés aux outils marketing et CRM, ils permettent d’analyser les comportements des utilisateurs, générer des insights et automatiser des stratégies de contenu. Cela ouvre la voie à un marketing plus prédictif et réactif, où les entreprises peuvent interagir de manière plus efficace avec leurs audiences tout en optimisant leurs campagnes en temps réel.
Quels impacts sur le référencement avec des contenus 100% rédigés par des IA génératives ?
En 2025 les IA génératives ont démocratisé la production de contenu. S’il peut être tentant de déléguer toute sa création de contenu à une IA, privilégier la quantité au détriment de la qualité finira par pénaliser votre référencement. Automatiser vos contenus sans apport humain présente deux risques majeurs :
❌ De la méfiance et un rejet des utilisateurs : des contenus génériques, « sans âme » génèrent de la lassitude et de la méfiance chez vos audiences. Un prospect vous choisit pour votre côté approche humaine, votre réputation, votre expertise ou votre créativité. Des contenus qui n’apportent pas ces réelles valeurs ajoutées nuisent à votre image de marque… et vous risquez de perdre vos audiences chez votre concurrent
❌ Un appauvrissement des modèles d’entraînement IA: pour maintenir une expérience utilisateur avec des réponses correctes et pertinentes, les LLM doivent se sourcer sur des contenus à la pointe de l’expertise. Ils se basent pour cela sur les contenus présents sur le net… et plus ils sont pauvres, moins les réponses IA seront adaptées aux besoins des utilisateurs.
Pour maintenir une base d’entraînement qualitative, les LLM privilégient les contenus originaux, d’expertise et d’autorité. En 2025, l’idée serait donc d’adopter une approche hybride avec l’utilisation de LLM pour structurer et accélérer la production de contenus, et l’ajout d’une expertise humaine pour apporter une réelle valeur ajoutée à vos audiences.
Attention aux erreurs des LLM sur la retranscription de l'actualité !
D’après la nouvelle étude du Tow Center (mars 2025), les moteurs d’IA se trompent toujours autant dans la restitution de l’actualité. Sur un échantillon de 1 600 requêtes analysées (20 éditeurs, 10 articles chacun, testés sur 8 chatbots incluant ChatGPT-4o, Perplexity, DeepSeek-V3, Copilot, Grok-2, Grok-3 bêta et Google Gemini), plus de 60 % des réponses se révèlent incorrectes, partielles ou totalement fausses.
Perplexity affiche le taux d’erreur le plus faible avec 37 %, tandis que Grok-3 bêta fait encore pire avec un taux d’erreur de 94 %.
L’étude souligne aussi un phénomène inquiétant : certaines IA ignorent le protocole robots.txt et contournent délibérément les blocages imposés par les éditeurs. Même les versions « premium » comme Perplexity Pro ou Grok-3 ne garantissent pas une meilleure fiabilité, répondant plus fréquemment, mais souvent de façon erronée.
Cette réalité implique pour les professionnels du marketing un impératif supplémentaire : exercer un esprit critique constant et ne jamais déléguer entièrement à une IA la création ou la vérification de contenus sensibles, notamment liés à l’actualité. Une vérification humaine demeure essentielle afin d’éviter de diffuser des informations inexactes ou trompeuses, pouvant affecter négativement la crédibilité et l’image de la marque. En 2025, l’intégration des LLM dans les stratégies marketing doit donc se faire avec précaution, en combinant systématiquement l’IA avec une intervention humaine pour assurer fiabilité et exactitude des informations partagées.
IA marketing : comment être intégré dans les réponses des LLM en 2025
Je suis responsable marketing, quels sont les points d'attention à garder en tête pour optimiser mon référencement auprès des LLM ?
🟠 Créer du contenu structuré et détaillé
Lorsque vous rédigez vos articles, employez une hiérarchisation claire (titre H1, H2, H3…) et des listes à puce.
Rédigez des contenus longs et approfondis qui apportent des réponses précises aux questions des utilisateurs. Ajoutez des tableaux et des définitions claires pour améliorer l’accessibilité de l’information.
🟠 Miser sur l’expertise et l’autorité
Les LLM privilégient les sources fiables et reconnues. Pour augmenter vos chances d’être référencé, pensez à inclure des références académiques, des études de cas et des liens vers des publications officielles.
🟠 Optimiser son contenu pour les requêtes conversationnelles
Pour faciliter l’indexation par les IA : adoptez un style naturel et fluide, des formulations en mode question-réponse et l’intégration de formats FAQ. Plus votre contenu est proche des formulations utilisées par les internautes, plus il a de chances d’être repris dans les réponses des LLM.
🟠 Exploiter le SEO conversationnel
Google et Bing intègrent déjà des fonctionnalités IA dans leurs résultats. Optimisez vos articles pour répondre aux intentions de recherche en langage naturel et ciblez des requêtes longues (long-tail keywords) qui correspondent aux questions posées aux IA.
🟠 Être présent sur les sources de confiance des LLM
Certains LLM, comme GPT, s’appuient fortement sur Wikipédia, Google Scholar ou des bases de données reconnues pour affiner leurs réponses. Contribuer à des articles Wikipédia dans votre domaine et publier des contenus sur des plateformes académiques ou journalistiques peut renforcer votre présence dans leurs réponses.
🟠 Structurer ses données pour une meilleure indexation
L’utilisation de données structurées (Schema.org) et de balisage sémantique permet aux LLM de mieux interpréter vos contenus. Pensez aussi aux formats ouverts (Markdown, JSON-LD) pour favoriser leur exploitation par les IA.
En conclusion : intégrez l'IA marketing dans votre stratégie, tout en gardant un recul précieux sur les réponses apportées par les LLM
L’utilisation accrue des LLM pousse inexorablement les entreprises à réinventer leur stratégie de contenu pour rester visible en ligne. Le référencement traditionnel évolue : il ne suffit plus d’être bien positionné sur Google, il faut aussi optimiser son contenu pour les IA conversationnelles. Les équipes marketing doivent veiller à mettre en place dès maintenant des contenus qualitatifs et structurés, en combinant IA et intervention humaine pour rester visible assurer des expériences utilisateurs optimales.
