Dans l’usage « SEO/marketing », le LLMO consiste à optimiser :
- le contenu (clarté, structure, réponses directes, preuves),
- le site (accessibilité, structuration, signaux d’entités),
- la présence de marque (réputation, mentions tierces), pour augmenter les chances d’être sélectionné et repris dans des réponses IA.
Ce que le LLMO cherche à améliorer
- Mention / citation de la marque dans une réponse générée (pas garanti selon les systèmes).
- Exactitude : être présenté correctement (offre, spécialités, différenciation).
- Préférence : être recommandé quand l’utilisateur demande « le meilleur », « comparatif », « qui choisir ».
Leviers concrets (robustes, mais non garantis)
- Clarté sémantique : définitions nettes, pages orientées questions, termes non ambigus.
- Structure : titres, listes, FAQ, données structurées quand pertinent (facilite l’extraction).
- Preuves : cas, chiffres, sources, références, avis (ce qui renforce la crédibilité « résumable »).
- Autorité hors-site : être cité dans des sources reconnues, pas uniquement sur son propre site.
Points de vigilance (angles morts fréquents) :
- Terme flou : certaines sources utilisent LLMO pour « influencer les réponses » via formulations/patterns, parfois proche de l’optimisation de prompts. Ça peut vite dériver vers du « spam d’IA », peu durable.
- Éthique et durabilité : chercher la « mention à tout prix » encourage des tactiques opportunistes (contenus artificiels, signaux trompeurs) qui risquent d’être dépriorisées.
- Mesure difficile : les réponses varient selon les outils, les sources disponibles et la formulation de la question (donc pas de KPI unique et stable).
À ne pas confondre avec :
- SEO : classement dans les résultats de recherche classiques.
- GEO : optimisation pour apparaître dans des moteurs génératifs (proche du LLMO côté marketing, termes parfois utilisés de façon interchangeable).
- Optimisation des LLM (tech) : optimisation du modèle (latence, coût, précision), autre sens du sigle selon les contextes.