Quand l’IA murmure votre nom dans l’oreille du monde (Partie 1 - on-site)

D’après les tendances actuelles, les plateformes d’IA générative pourraient générer davantage de visites vers les sites web que les moteurs de recherche traditionnels d’ici trois ans. En clair, d’ici 2028, ChatGPT et autres moteurs IA pourraient détrôner Google en tant que première source de trafic de recherche. HubSpot évoque même que ChatGPT deviendrait la source majoritaire de « answer engine traffic » vers 2028. Cela représente un changement tectonique dans l’acquisition de trafic : Google, l’« overlord » incontesté des 20 dernières années, ne serait plus numéro un. Ce n’est pas une simple mise à jour d’algorithme, mais un basculement fondamental de la façon dont les internautes trouvent l’information, avec des implications majeures pour le marketing de la demande.

Pourquoi une telle bascule ? D’une part, l’usage des IA conversationnelles explose : le trafic provenant de ChatGPT, Bing Chat, Bard, Perplexity, etc., a augmenté de 527 % en un an (début 2024 vs début 2025). Ce n’est encore qu’une fraction du trafic total (quelques pourcents en moyenne), mais la croissance est exponentielle. D’autre part, Google lui-même s’oriente vers l’IA générative dans ses résultats (fonction AI Overview). Résultat : de plus en plus de recherches Google n’aboutissent à aucun clic vers un site externe – près de 60 % des recherches se terminent sans clic désormais. Les utilisateurs obtiennent leur réponse directement sur la page de résultats, via un encadré IA ou un extrait enrichi, et n’ont plus besoin de cliquer sur un lien. Lorsque Google affiche une réponse générée par IA en haut de la page, seulement 8 % des utilisateurs cliquent sur un lien traditionnel, contre ~15 % sans réponse IA. Autrement dit, l’apparition d’un résumé IA divise par deux le taux de clic sur les résultats classiques. Google « garde » davantage les utilisateurs sur son site en leur fournissant la synthèse recherchée.

Cette évolution a déjà commencé à éroder le trafic organique. Par exemple, une étude sur 3 119 requêtes informationnelles montre que l’affichage d’un encadré IA Google fait chuter le CTR organique de 1,76 % à 0,61 % en moyenne (–61 %). Même sans encadré IA, le CTR organique global a baissé de ~41 % en un an, signe que les internautes cliquent moins, probablement grâce à des outils comme ChatGPT et la recherche sur les réseaux sociaux. Ces visites perdues ne reviendront pas. Le paradigme de la recherche s’élargit : les internautes adoptent la recherche conversationnelle, et les spécialistes marketing doivent, eux aussi, adapter leurs stratégies en conséquence.

Contenu éducatif vs contenu humain : les nouveaux moteurs de la demande

Face à ces changements, HubSpot a détecté très tôt un signe inquiétant : son trafic dépendait fortement de Google et de contenus de blog pédagogiques. Or, avec les réponses directes fournies par Google (via Featured Snippets et maintenant SGE, son expérimentation d’IA générative), ce trafic « éducatif » était menacé. En effet, les contenus éducatifs génériques sont de plus en plus commoditisés par l’IA : des articles entiers (« Le guide ultime du content marketing ») peuvent être résumés en quelques lignes par ChatGPT ou par l’aperçu IA de Google, qui les affiche sans que l’utilisateur ne visite votre site. Google a déployé ses résumés IA (SGE) dans environ 6 recherches sur 10 à travers le monde, siphonnant ainsi une grande partie du trafic vers les sites d’information. HubSpot a constaté que la présence de ces réponses automatiques a considérablement réduit la part de son blog dans les conversions top-of-funnel.

HubSpot a donc pivoté sa stratégie dès 2021-2022 pour diversifier ses canaux d’acquisition. La société a investi massivement dans du contenu « human-first », c’est-à-dire incarné par des personnes et difficile à reproduire par l’IA : podcasts, newsletters, vidéos YouTube, créateurs externes, etc.. Elle a racheté le média The Hustle (newsletter business) en 2021 et monté un réseau de créateurs indépendants en 2022, puis lancé plusieurs chaînes YouTube (ex : Marketing Against the Grain, How to HubSpot, etc.). Le pari a payé : en 2025, la majorité de la demande générée provient désormais de ces contenus incarnés, avec 35 à 40 millions d’engagements par mois sur l’ensemble du réseau média HubSpot. Les contenus éducatifs « classiques » (articles de blog, Academy…) ne représentent plus que 28 % de la demande totale (contre une part majoritaire trois ans plus tôt). Autrement dit, HubSpot a réduit sa dépendance à Google en cultivant des audiences fidèles via d’autres canaux.

En parallèle, le comportement des acheteurs B2B a évolué à l’ère de l’IA. Plus de 50 % des acheteurs déclarent utiliser des outils d’IA pour les aider dans leurs décisions d’achat. Une étude Skeepers de 2025 révèle par exemple que 62 % des consommateurs ont recours à une IA générative de manière régulière ou occasionnelle pour les assister dans leur parcours d’achat. Ces utilisateurs d’IA arrivent souvent sur les sites marchands bien mieux informés et avec une idée plus précise de ce qu’ils veulent. Ils demandent aussi l’avis de leurs pairs : après avoir obtenu une liste restreinte via l’IA, beaucoup vont regarder des vidéos YouTube, lire des avis sur G2/Capterra ou consulter des discussions sur Reddit et LinkedIn pour valider leur choix. Ils prennent connaissance des retours d’expérience et affinent leur décision. Par exemple, un acheteur B2B pourrait demander à ChatGPT une shortlist de logiciels CRM adaptés à son secteur, puis vérifier sur G2 les notes de ces outils et chercher des tutoriels ou témoignages d’utilisateurs sur YouTube. Grâce à ce parcours autonome, lorsqu’il arrive finalement sur le site du fournisseur, il est bien plus renseigné et convaincu qu’auparavant.

Le résultat, c’est que ces visiteurs « pré-qualifiés » par l’IA convertissent beaucoup mieux que le visiteur moyen. HubSpot observe qu’ils :

• convertissent 3 fois plus que les visiteurs organiques traditionnels,

• en moins de temps,

• et génèrent plus de revenus par client.

Ayant déjà affiné leur problème et identifié la solution qui leur correspond, ils n’ont plus qu’à valider l’achat. C’est un win-win : l’acheteur a gagné du temps de recherche, et le vendeur récupère un lead à haute intention, presque « pré-vendu » par les recommandations de l’IA.

Ainsi, le trafic issu des answer engines, bien que naissant, est extrêmement précieux. Il est non seulement appelé à devenir l’une des sources principales de demande, mais il apporte des prospects de grande qualité, proches de la conversion.

Qu’est-ce que l’AEO (Answer Engine Optimization) ?

Face à ces constats, une nouvelle discipline du référencement est née : l’Answer Engine Optimization (AEO). L’AEO regroupe l’ensemble des tactiques de contenu, techniques on-site et d’autorité off-site visant à maximiser la visibilité de votre marque dans les réponses fournies par les IA (ChatGPT, Bing Chat, Bard, Claude, Perplexity, ainsi que les résumés IA de Google). On peut voir cela comme l’évolution naturelle du SEO dans l’ère de l’intelligence artificielle : les fondamentaux restent les mêmes (créer un contenu utile, pertinent et digne de confiance pour votre audience), mais la manière de structurer, livrer et promouvoir ce contenu change radicalement.

L’AEO vise un objectif différent du SEO traditionnel :

• En SEO, le but était de se classer en première page de Google pour obtenir un clic vers votre site.

• En AEO, le but est d’être cité, mentionné et recommandé directement dans la réponse de l’IA.

Il se peut que l’utilisateur ne clique jamais sur votre site suite à la réponse IA – du moins pas immédiatement. Le succès se mesure alors à l’exposure : votre marque a été présentée comme une solution de confiance par l’assistant AI. L’utilisateur retiendra votre nom, et peut-être viendra quelques jours plus tard sur votre site pour en savoir plus (ou cherchera votre marque sur Google).

En résumé, la recommandation prime sur le clic. Cela transforme notre approche :

• Du tunnel de conversion classique : là où le SEO misait sur « impression -> clic -> site -> conversion »

• Vers un fonctionnement différent de l’AEO : « question -> recommandation AI -> (recherche supplémentaire) -> conversion ultérieure ».

HubSpot a embrassé cette approche très tôt. Asia Frost (Senior Director of Global Growth chez HubSpot) indique que grâce à ces stratégies, HubSpot est aujourd’hui la marque de CRM la plus visible dans les réponses des IA dans son secteur. Concrètement, les partages de voix (AI Voice Share) montrent HubSpot cité plus souvent que Salesforce, Zoho et autres concurrents lorsque les IA recommandent des solutions CRM. HubSpot a même lancé en mars 2024 un outil gratuit, l’AEO Grader, pour aider les marques à mesurer leur visibilité dans les réponses IA et à se comparer aux concurrents. Cette démarche témoigne de l’importance stratégique de l’AEO pour l’entreprise.

Les trois concepts clés des Answer Engines

Pour saisir comment réussir en AEO, il faut d’abord comprendre comment les answer engines “pensent” et génèrent des réponses. Trois notions fondamentales distinguent une IA conversationnelle d’un moteur de recherche classique :

• Query Fan-Out (éclatement de requête) : quand un utilisateur pose une question ouverte à une IA (ex : « Quel est le meilleur CRM pour une PME industrielle ? »), l’IA ne se contente pas de rechercher cette phrase exacte. Elle va découper la question en une série de sous-questions plus spécifiques, puis trouver les réponses à chacune pour synthétiser une réponse globale. Ce procédé est appelé query fan-out. Par exemple, une question comme « Où aller après la conférence Grow à Westminster ? » sera éclatée en « Quels bars à Westminster ne sont pas hors de prix ? », « Où croiser les conférenciers sans malaise ? », « Où manger tard le soir à Westminster ? », etc.. De même, « Meilleur CRM pour une entreprise manufacturière au Royaume-Uni » pourra être décomposé en « Quelles fonctionnalités CRM pour les fabricants ? », « CRM locaux au Royaume-Uni », « Tarifs CRM pour PME industrielles », « Intégrations CRM pour secteur manufacturier », etc.. L’IA va chercher des informations pour chacune de ces sous-requêtes et assembler sa réponse. Conséquence : si votre contenu se contente de répondre à la question principale sans couvrir ces aspects connexes, vous ne serez pas jugé assez complet pour être recommandé. Pour apparaître dans la réponse de l’IA, votre page doit répondre non seulement à la question posée, mais aussi aux questions sous-jacentes qu’une IA infère habituellement.

• Memory & Personalisation (mémoire et personnalisation) : à la différence de Google qui, historiquement, affiche à tous les utilisateurs plus ou moins les mêmes résultats pour une requête donnée, un answer engine va personnaliser sa réponse en fonction du contexte utilisateur. Les IA gardent en mémoire de nombreux signaux :

  1. l’historique de la conversation (tout ce que l’utilisateur a déjà demandé)

  2. les données que l’utilisateur a connectées (emails, documents Drive, CRM, etc.)

  3. son comportement (clics précédents),

  4. sa localisation,

  5. l’heure, etc..

  Par exemple, si un marketing manager à Paris et un autre à Lyon posent chacun la question « Quel est le meilleur outil d’automatisation marketing ? », l’IA pourrait fournir des réponses différentes. Elle tiendra compte de ce qu’elle sait de chacun : leur secteur d’activité, la taille de leur entreprise, les outils qu’ils utilisent déjà, leurs requêtes précédentes, etc.. Ainsi, chaque réponse est hautement personnalisée. Pour les créateurs de contenu, cela signifie que les contenus génériques “one-size-fits-all” deviennent beaucoup moins performants. À l’inverse, du contenu ciblé sur des personas et cas d’usage très précis aura plus de chances de correspondre exactement au contexte particulier d’un utilisateur et donc d’être repris par l’IA. Exemple :

  • un premier article intitulé « Guide du marketing automation » s’adressant à tout le monde

  • aura moins d’impact qu’un article « Comment les entreprises industrielles de 50-200 salariés peuvent implémenter le marketing automation avec HubSpot ».

  Le second article, très spécifique, a plus de chances de correspondre pile-poil à la question d’un utilisateur dans ce contexte (et contient même le nom du produit, améliorant les chances de recommandation). Pour citer Asia Frost : « Chaque fois que vous posez une question, l’IA prend en compte énormément d’infos sur vous… au final chaque réponse générée est incroyablement personnalisée ».

• Recommandation plutôt que clic : comme évoqué plus haut, le succès pour un contenu dans un answer engine ne se mesure pas au clic direct, mais à la mention. L’IA fait le tri et ne présente qu’une poignée de solutions ou de sources (parfois même une seule réponse synthétique). Il faut donc faire partie du résultat d’une manière ou d’une autre – idéalement être cité nommément comme solution recommandée, ou à défaut être la source dont l’IA s’est servie pour formuler la réponse. HubSpot insiste sur ce changement de paradigme : « Construisez votre contenu pour obtenir un endorsement de l’IA, pas seulement un bon ranking Google ». L’enjeu est de faire en sorte que l’IA vous fasse confiance au point de vous inclure dans sa réponse. À noter que lorsqu’une IA cite votre contenu comme source pour sa réponse, c’est du pain bénit : le discours sera favorable et vous serez mis en avant en tête des sources, ce qui accroît votre crédibilité. HubSpot a mesuré que :

  1. les marques citées dans les encadrés IA Google obtiennent 35 % de clics organiques en plus que celles non citées (sur les requêtes où l’encadré apparaît).

  2. De même, apparaître comme source augmente légèrement le CTR résiduel (de 0,6 % à 1,08 % dans les tests) – certes modeste, mais c’est toujours mieux que rien.

  3. Sans compter l’effet de halo : un utilisateur voyant votre nom recommandé par ChatGPT ou Bard sera plus enclin à cliquer sur votre site plus tard.

En somme, réussir en AEO exige de couvrir un sujet en profondeur (sub-questions), de viser des contextes précis (personnalisation) et de construire son autorité de marque (pour être recommandé). Voyons maintenant comment adapter concrètement votre stratégie de contenu et d’autorité pour répondre à ces exigences.

Stratégie de contenu AEO : de l’« ultimate guide » à la réponse précise

1. Privilégier les réponses hyper-spécifiques aux questions de vos personas

Dans l’ère du SEO classique, on conseillait souvent de produire des contenus longs et complets (« ultimate guides », « 101 : tout savoir sur… ») pour couvrir un sujet en profondeur et capter du trafic sur de nombreux mots-clés associés. Désormais, ces formats fourre-tout sont largement ignorés par les IA.

Pourquoi les formats de contenus SEO classiques sont ignorés par l’IA ? Parce qu’ils essaient de parler à tout le monde en même temps, là où les answer engines cherchent des réponses précises à des questions précises pour un utilisateur donné. Comme on l’a vu, l’IA scinde les questions et personnalise selon un contexte : un pavé généraliste risque de passer à côté des points spécifiques d’intérêt pour un certain persona.

La nouvelle règle d’or pour la stratégie de contenu AEO est la suivante : pour chaque guide généraliste que vous auriez écrit avant, créez à la place UNE DIZAINE de contenus ciblés, chacun répondant à une question très spécifique d’un persona spécifique. Il s’agit de multiplier les « petites réponses » pertinentes plutôt que de tout condenser en un seul méga-article. Par exemple, au lieu d’un énième « Guide complet du content marketing » de 5 000 mots, mieux vaut prévoir une série d’articles du type :

• « Comment une PME industrielle peut générer des leads via le content marketing ? »,

• « Quelles métriques suivre en content marketing dans le secteur SaaS B2B ? »,

• « Comment X (votre produit) aide à optimiser le calendrier éditorial ? », etc.

Chacun ciblant un cas d’usage ou secteur précis, avec la réponse qui va droit au but. C’est exactement ce qu’a fait HubSpot pour devenir le CRM le plus visible dans les réponses d’IA : ils sont passés d’une stratégie de gros volumes de contenus généralistes à une multitude de contenus hyper-spécifiques, taillés pour les questions réelles que se posent leurs cibles.

2. Identifier les questions que se posent VOS clients (méthode du grid 3x4)

La première étape consiste à déterminer précisément quelles questions posent vos prospects et clients dans les answer engines. HubSpot propose pour cela une méthode simple et efficace : le grid 3x4.

Comment ça marche : Pour chacun de vos produits ou offres principales, créez un tableau à double entrée de 3 colonnes par 4 lignes :

• Sur les colonnes, indiquez 3 de vos buyer personas clés, de la façon la plus spécifique possible (évitez « Dir. Marketing » trop générique ; préférez « Responsable marketing dans une entreprise tech de ~200 employés »).

• Sur les lignes, indiquez 4 étapes du parcours d’achat :

  • Sensibilisation (Awareness),

  • Considération (Consideration),

  • Évaluation (Evaluation),

  • Décision (Decision).

• Chaque cellule du grid correspond alors à l’intersection d’un persona et d’une étape : on va y lister les questions à forte intention que ce persona se pose à cette étape sur le produit.

Ce ne sont là que quelques exemples, mais ils illustrent comment un même produit suscite des questions très différentes selon la personne et le moment du parcours. Plus vos personas et questions sont spécifiques, mieux l’IA pourra associer votre contenu à un contexte utilisateur précis.

Une fois vos grids dessinés, comment les remplir de questions concrètes ? HubSpot recommande trois sources complémentaires pour trouver ces questions :

1. Méthode 1 : le recherche de mots-clés (outils SEO) – Utilisez vos outils SEO habituels (Ahrefs, Semrush, Google Search Console…) pour extraire les requêtes autour de vos thématiques. Même si nous n’avons pas (encore) accès aux données de requêtes posées aux IA, les mots-clés des moteurs classiques restent un très bon indicateur de ce que les gens recherchent. Concentrez-vous sur :

   • les requêtes formulées en question (« comment… ? », « meilleur… ? », « quoi… ? »),

   • les comparatifs (« X vs Y », « alternative à »),

   • ainsi que les questions affichées dans les People Also Ask de Google.

   • Identifiez aussi les tendances ou sujets émergents via la Search Console ou Google Trends (hausse soudaine de certaines requêtes).

   Ces outils vous donneront une liste initiale de questions d’intérêt dans votre domaine.

2. Méthode 2 : l’écoute des réseaux sociaux et forums – Parcourez les plateformes où votre audience pose naturellement des questions : forums (Reddit, Quora, commentaires YouTube, Stack Exchange…), réseaux pro (posts LinkedIn), groupes Facebook, etc. Sur Reddit par exemple, cherchez des subreddits liés à votre industrie ou à vos produits (ex : r/marketing, r/salesforce, r/HubSpot dans le cas marketing B2B). Ces questions sont souvent déjà formulées tel que vos clients les poseraient (jargon métier, préoccupations réelles), ce qui les rend précieuses :

   • Un fil de discussion « Comment [faire X] avec [outil] ? »

   • ou « Des retours sur [solution Y] ? » 

     Ce questions sont une mine d’or pour comprendre les interrogations à chaud de vos cibles. Pour une équipe marketing, utiliser un outil de social listening peut aider à agréger ces questions. En résumé, ces questions issues du terrain ont l’avantage d’être déjà formulées dans les mots de vos clients, sans vernis marketing.

3. Méthode 3 : les retours du terrain (ventes & support) – Enfin, ne négligez pas vos ressources internes quelles questions reviennent constamment dans :

   • les échanges commerciaux,

   • les chats du site,

   • les tickets support ou les formations clients ?

   • Allez interroger vos commerciaux et Customer Success : « Quelles sont les 10 questions qui reviennent le plus souvent de la part des prospects ? ».

   • Écoutez des enregistrements d’appels de découverte,

   • relisez les transcripts de chat sur votre site,

   • parcourez les FAQ du support technique…

   Ces questions sont généralement d’une intention très élevée, car elles proviennent de prospects qualifiés ou de clients en cours d’onboarding. Par exemple, un prospect en phase finale va demander « Est-ce que votre logiciel fait bien [fonction précise] ? » ou « Combien de temps pour le mettre en place ? » – exactement le genre de requêtes qu’un utilisateur posera aussi à ChatGPT lors de son évaluation des solutions. En listant ces questions, vous captez ce qui importe vraiment à vos prospects avancés.

En combinant ces trois approches, vous devriez récolter potentiellement des dizaines de questions pertinentes (HubSpot recommande d’en réunir 50 à 100). La dernière étape est de trier et classer ces questions par étape du funnel. Parcourez votre liste et affectez chaque question à l’une des 4 catégories :

• Awareness : plutôt « Comment faire… ? »/« Pourquoi… ? » – recherche d’éducation générale,

• Consideration : plutôt « Meilleurs… »/« Solutions pour… » – exploration des options,

• Evaluation : comparatifs directs, questions sur les modalités, coûts, différences,

• Decision : questions pointues sur un produit particulier, intégrations, preuves finales.

  Si la tâche vous paraît fastidieuse, pas de panique : vous pouvez déléguer ce tri initial à une IA. Copiez simplement la liste de vos 50 questions dans ChatGPT ou Claude et demandez : « Classe ces questions par étape du parcours d’achat (Sensibilisation, Considération, Évaluation, Décision) ». En général, l’IA fera 80 % du boulot correctement en quelques secondes ; il ne vous restera qu’à ajuster les quelques cas limites.

À présent, vous disposez d’une cartographie précise des questions à fort enjeu pour vos différentes cibles et étapes. L’étape suivante : vérifier où en est votre visibilité actuelle sur ces questions, afin d’identifier les priorités.

3. Auditer votre visibilité dans les réponses IA : repérer les « visibility gaps »

La question à se poser maintenant est : « Pour chacune de ces questions clés, est-ce que ma marque apparaît aujourd’hui dans la réponse des IA ? ». Autrement dit, si un utilisateur pose ces questions à ChatGPT, Bard, Bing, etc., est-ce que notre produit/solution est recommandé, ou au moins mentionné dans la réponse ? Très souvent, la réponse sera non – ce sont vos gaps de visibilité, et donc vos opportunités prioritaires.

HubSpot a développé des outils pour suivre cela. Vous pouvez utiliser l’AEO Grader (outil gratuit) pour obtenir une vue d’ensemble de la visibilité de votre domaine sur un panel de questions types. Pour aller plus en détail, un outil comme X‑funnel (récemment racheté par HubSpot) permet de voir, pour chaque question donnée et sur chaque moteur IA, si votre marque est recommandée ou non. Vous pouvez également faire quelques tests manuels : posez à ChatGPT ou à Bing Chat vos questions prioritaires et voyez quels noms de marques ou quelles URLs reviennent dans les réponses ou citations :

1. Notez les questions où vos concurrents sont cités mais pas vous –

2. ce sont des sujets où vous devriez potentiellement créer du contenu ou améliorer le vôtre.

Cet audit vous donnera une liste de lacunes de visibilité à combler. Ce sont ces sujets où la demande existe (vos clients se posent la question), mais où l’offre de réponse vous concernant est absente ou insuffisante. Priorisez ces gaps en fonction de l’importance stratégique : peut-être certaines questions sont plus fréquentes ou critiques que d’autres. Par exemple, si vous constatez que sur « Meilleur logiciel [catégorie] » ChatGPT cite 2-3 concurrents mais pas vous, c’est un manque à gagner potentiellement énorme. Ce sont sur ces requêtes que vous allez concentrer vos efforts de contenu en premier.

Créer des contenus optimisés pour les Answer Engines

Une fois vos sujets prioritaires identifiés, il est temps de passer à la création de contenus taillés pour exceller dans les réponses d’IA. C’est là que l’AEO se distingue franchement du SEO traditionnel. HubSpot a mis au point une checklist en 7 points pour optimiser un contenu pour les answer engines. Respecter ces bonnes pratiques structurelles va augmenter vos chances que l’IA reconnaisse votre page comme une excellente réponse et la cite/recommande. Voici ces 7 principes :

1 - Mettre la réponse en premier : La toute première phrase de votre contenu doit donner une réponse claire et directe à la question posée. Pas d’introduction à rallonge, pas de contexte historique avant d’attaquer le vif du sujet : il faut donner la solution immédiatement. Les answer engines sont impatients : ils scrutent le début de l’article pour voir s’il correspond bien à la requête. Si l’information clé est enterrée au milieu de la page, l’IA risque de passer son chemin. En revanche, si dès la première ligne on trouve « La meilleure façon de [répondre à la question] est… », c’est un signal fort que le contenu est pertinent. En journalisme, on parlerait de ne pas « enterrer le lead ». Adoptez une structure style inverted pyramid : l’essentiel tout de suite, les détails après.

2 - Fournir du contexte et approfondir juste après : Une fois la réponse brute annoncée, enchaînez avec quelques paragraphes courts (150-200 mots au total) qui expliquent ou développent l’information. Par exemple, définissez un concept clé, mentionnez pourquoi cette réponse est valable, les conditions d’application, etc. L’idée est de montrer à l’IA que votre contenu n’est pas qu’une phrase isolée mais apporte aussi un éclairage complet. Cela renforce la crédibilité de la page aux yeux de l’IA : la réponse est contextualisée, ce qui suggère que l’utilisateur y trouvera tout ce qu’il faut. Mais attention à rester concis et structuré pour ne pas diluer la pertinence.

3 - Inclure des données originales ou des insights concrets : Une astuce puissante est d’agrémenter vos arguments de statistiques, d’éléments issus de votre propre expérience ou de cas clients. Les answer engines adorent citer des données fraîches ou des faits qu’ils n’ont pas déjà vus partout. Si vous pouvez dire « Selon notre CRM, les leads scorés de façon X convertissent 30 % mieux » ou « Notre étude interne 2023 montre que… », faites-le. Ça peut être un résultat de votre produit, une métrique interne, une mini-étude sur votre base d’utilisateurs, etc. Pas besoin d’une grosse étude coûteuse : puisez dans vos données CRM/support ou retour clients pour extraire quelques chiffres intéressants à partager. HubSpot mentionne par exemple avoir intégré dans un article sur le lead scoring un insight donné par son équipe sales sur l’amélioration du système de scoring (un apport original). Ce type d’info apporte de la valeur ajoutée et l’IA pourra s’en servir pour enrichir sa réponse, en vous citant au passage. De plus, en partageant des données liées à votre produit, vous renforcez l’association entre votre marque et le sujet dans l’entraînement de l’IA.

4 - Ajouter une section FAQ avec des sous-questions liées : En bas de page, prévoyez une FAQ répondant de façon concise à 3 à 5 questions connexes à la question principale. L’idéal est de reprendre ici certaines sous-questions issues du fan-out que vous avez identifié. Par exemple pour un article « Comment prioriser les leads ? », on pourrait ajouter :

•  « Q: Qu’est-ce qu’un lead scoring ?  R: C’est… »,

• « Q: Faut-il privilégier les leads chauds ou bien notés ?  R: … », etc.

Chaque réponse doit tenir en quelques phrases maximum, idéalement en commençant par un « oui/non » ou une phrase réponse directe, suivie d’un bref développement. Formatez chaque question en tant que titre (H3/H4) de sorte qu’elle soit bien isolée. Cette mini-FAQ sert deux objectifs : d’une part, elle permet de couvrir plusieurs variations de la requête en une seule page (augmentant les chances d’être utile pour l’IA); d’autre part, elle offre à l’IA des blocs de texte facilement extractibles pour répondre à des questions spécifiques. C’est un moyen simple de condenser énormément de valeur AEO dans un contenu, et HubSpot le fait systématiquement.

5 - Structurer le contenu pour la lisibilité (et la scannabilité) : Les answer engines, comme les internautes, détestent les pavés de texte indigestes. Facilitez-leur la tâche en rendant votre page ultra-scannable. Utilisez des listes à puces ou numérotées pour énumérer des points clés, des titres explicites pour chaque section, éventuellement des tableaux comparatifs ou des encadrés si approprié. Mettez en gras les termes importants. L’objectif est qu’en un coup d’œil (ou un coup de crawl), l’IA comprenne la structure logique et repère les informations facilement. Des tests montrent qu’une page bien structurée augmente les chances que l’IA y puise de l’info, là où un gros bloc uniforme pourrait être ignoré. Évitez absolument l’introduction fleuve générale sans valeur : allez droit au but et segmentez clairement vos idées. Pensez « mise en forme journalistique » plus que prose littéraire.

6 - Rendre chaque section compréhensible de manière autonome : Comme mentionné, les IA procèdent par chunks de texte. Elles peuvent très bien lire un paragraphe du milieu sans avoir lu ce qui précède. Il faut donc que chaque morceau de votre contenu se tienne tout seul sémantiquement. Cela signifie d’éviter les références ambiguës du type « comme expliqué ci-dessus… » ou « ce produit… » sans avoir nommé clairement le produit dans ce même paragraphe. Chaque section doit reposer le contexte minimal pour être intelligible isolément. HubSpot appelle cela passer le Taco Bell test, en référence à un article du NYT où un chef décrit une recette en parlant de « cette chose croustillante au milieu » – incompréhensible hors contexte, même pour un humain. Il faut proscrire ce genre de formulations floues dans vos contenus. Concrètement, répétez le sujet ou le nom du produit au lieu d’utiliser un pronom si besoin, reformulez les termes importants dans chaque section clé. L’IA n’en sera que plus sûre de ce dont vous parlez. Oui, cela peut alourdir un peu le style pour un lecteur humain, mais privilégiez la clarté contextuelle.

7 - Faire le lien avec votre produit à chaque point important : C’est probablement le conseil le plus déterminant en AEO. Chaque fois que c’est pertinent, mentionnez explicitement comment votre produit/solution se rattache au sujet abordé. En pratique, cela signifie citer votre produit très fréquemment dans l’article – idéalement tous les 1–2 paragraphes, ou au moins à chaque sous-section clé. Le but n’est pas de faire de la pub lourde, mais de bien associer dans le texte votre marque à la problématique traitée. Par exemple : « La meilleure façon de prioriser les prospects est d’utiliser un système de lead scoring. Des outils comme HubSpot permettent de… ». Ou « Assurez-vous de comparer les options (ex: X, Y). X propose notamment [fonctionnalité liée au sujet]. ». Pourquoi tant de répétition ? Parce que l’IA construit sa réponse en identifiant quels produits ou entités reviennent souvent dans un contexte donné. Si votre page donne d’excellentes infos mais ne mentionne votre produit qu’une seule fois à la fin ou de manière discrète, l’IA peut très bien utiliser votre insight mais citer un autre nom dans sa réponse finale. En revanche, si votre produit est cité de manière proéminente tout au long de la page, l’IA comprendra qu’il est central sur ce sujet. Vous lui facilitez le travail pour vous recommander. HubSpot n’hésite pas à insérer son nom ou ses offres partout où c’est naturel dans un article. Cela ancre dans le modèle de language (LLM) que « HubSpot = solution pour [problème abordé] ». Veillez simplement à ce que chaque mention apporte de la valeur (ex: comment votre solution aide sur le point discuté), pas juste un slogan commercial hors sol.

En appliquant ces principes, vous allez grandement augmenter la « compatibilité » de vos contenus avec les answer engines. HubSpot crédite notamment cette approche pour l’augmentation massive de ses citations par les IA (+433 % en quelques mois). Bien entendu, le contenu seul ne fait pas tout : encore faut-il que les IA considèrent votre marque comme faisant autorité dans le domaine. C’est l’objet de la stratégie off-site que nous allons aborder dans la 2e partie de cet article.