Comment les IA trouvent et utilisent les contenus
- Différences entre moteurs de recherche classiques et IA génératives
- Le rôle des données structurées et des sources fiables
- Exemples : ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot.
Structurer ses données pour l’IA
- Importance des métadonnées, balises et schémas (Schema.org, JSON-LD)
- Organisation sémantique et hiérarchisation de l’information
- Atelier : analyser la structure d’un contenu existant.
Crédibilité et cohérence des contenus
- Pourquoi la fiabilité des sources est devenue critique
- Cohérence éditoriale et transparence comme facteur de sélection IA
- Étude de cas : contenu repris (ou ignoré) par une IA selon ses sources.
Rendre ses contenus IA-friendly
- Formats adaptés : FAQ, listes, résumés, données chiffrées
- Bonnes pratiques pour renforcer la lisibilité machine + humaine
- Atelier : transformer un contenu “classique” en version optimisée IA.
Construire une stratégie de visibilité IA
- Identifier les contenus et données stratégiques à optimiser
- Intégrer IA + SEO + GEO dans une même logique
- Bonnes pratiques pour rester pertinent dans l’évolution des IA.
Conclusion et perspectives
- Synthèse des bonnes pratiques de structuration et crédibilité
- Les prochaines évolutions du référencement “par l’IA”
- Questions-réponses et plan d’action individuel.