La mise à l’échelle de la génération de contenu IA est la stratégie de contenu numéro un pour les entreprises qui optimisent la visibilité des recherches IA. Selon le rapport d’investissement 2026 State of AEO/GEO CMO Investment Report de Conductor, qui a interrogé plus de 250 cadres et leaders du numérique dans 12 secteurs, il s’est classé au-dessus des données structurées, au-dessus des guides longs faisant autorité et au-dessus des recherches originales. Quel que soit le niveau de maturité interrogé, depuis les organisations qui s’aventurent dans la visibilité de l’IA jusqu’à celles qui l’adoptent à l’échelle de l’entreprise, c’est la meilleure réponse.
Cependant, c’est peut-être aussi là que le problème commence.
La mise à l’échelle du contenu de l’IA échoue
Dans le rapport, Aleyda Solis reconnaît l’intention stratégique mais soulève une préoccupation : « Bien qu’il soit possible d’exploiter l’IA pour le contenu, un flux de travail éditorial et d’optimisation personnalisé est nécessaire pour garantir la qualité, l’originalité et l’expertise en intégrant des informations uniques sur la marque et des données de première partie, ce que les plateformes d’IA sont susceptibles de citer.
Eli Schwartz a prédit que la tendance actuelle en matière de mise à l’échelle du contenu de l’IA « changera en 2026 à mesure que Google et d’autres LLM s’opposeront au contenu de mauvaise qualité » avec ce qu’il a décrit comme une version IA de la mise à jour du contenu utile de Google. Il a également souligné que les dirigeants avec lesquels il s’entretient sont « quelque peu sceptiques quant à l’efficacité des quantités massives de contenu d’IA, mais ont peur d’être laissés pour compte s’ils ne le font pas ».
La peur de rater quelque chose n’est pas la base d’une stratégie de contenu efficace.
Lily Ray, connue pour son analyse approfondie, a déclaré plus tôt cette année : « Intéressant, mais pas surprenant, de voir des personnes sur LinkedIn partager leurs histoires de perte de toute visibilité dans les recherches (parfois du jour au lendemain) après une stratégie agressive de contenu d’IA. » Elle a ajouté : « Ce n’est pas parce que c’est facile que c’est une bonne idée. »
Je partage fortement le fait que si quelque chose est facile, c’est qu’il est facile pour tout le monde et qu’il n’est pas compétitif.
Pedro Dias a documenté qu’en juin 2025, Google a commencé à émettre des actions manuelles spécifiquement pour les abus de contenu à grande échelle, ciblant les sites qui publiaient en masse du contenu généré par l’IA. Des sites au Royaume-Uni, aux États-Unis et dans l’Union européenne ont reçu des notifications de la Search Console citant des « techniques de spam agressives, telles que l’abus de contenu à grande échelle ».
Dan Taylor a récemment écrit sur les mécanismes de cet échec de manière très détaillée, partageant des graphiques de trafic qui illustrent ce que Glenn Gabe appelle l’effet « Mont. AI », un pic initial lorsque de nouveaux contenus inondent l’index, suivi d’une falaise lorsque l’évaluation du seuil de qualité de Google entre en jeu. Ce que Taylor identifie comme le véritable problème n’est pas le contenu de l’IA lui-même, mais l’absence de toute véritable stratégie de contenu en dessous. « Le vrai problème réside dans le fait que la mise à l’échelle de la production de contenu, quelle que soit la méthode, introduit souvent une série de problèmes de contrôle qualité », écrit-il. Le boost de fraîcheur que reçoivent les nouvelles URL masque temporairement ces problèmes. Alors ce n’est pas le cas.
J’écris, lis et modifie beaucoup de contenu, et je peux clairement voir quand l’IA a été utilisée pour compléter l’écriture. Certains rédacteurs peuvent bien le faire et apportent suffisamment de leur expertise pour obtenir des résultats raisonnables. D’autres moins, où ils s’appuient sur l’IA pour compléter leur manque de connaissances ou d’expertise. Pour ma part, je peux obtenir des résultats étonnants de Claude lorsque je fournis des recherches uniques et de qualité, mais je dois investir énormément de conseils pour obtenir quelque chose qui mérite d’être publié.
Pour être clair, je ne suis pas anti-IA. Comme Google, je me concentre sur un contenu et une rédaction de bonne qualité.
Cet écart entre ce que l’IA produit par défaut et ce qui est réellement publiable est précisément là où l’opportunité existe encore pour les écrivains qui connaissent leur sujet. Un contenu exceptionnel guidé par l’homme n’est pas un compromis. À l’heure actuelle, c’est l’avantage concurrentiel.
Google est cohérent en ce qui concerne le contenu de l’IA
La position de Google sur l’utilisation du contenu IA et du contenu de qualité a été cohérente.
Danny Sullivan a pris la parole lors de l’événement Google Search Central à Toronto en avril 2026 sur le concept de contenu marchand et non marchand.
Le contenu marchand est tout ce qu’une IA peut produire à partir d’informations accessibles au public. Le contenu non marchand exige que vous ayez réellement fait quelque chose, que vous sachiez quelque chose par expérience directe ou que vous ayez une opinion fondée sur une véritable expertise. Et c’est ce que Google considère comme votre force concurrentielle à l’ère de l’IA.
John Mueller a encadré l’abus de contenu d’IA dans le contexte de la mise à jour des directives d’évaluation de la qualité de Google, qui regroupe désormais explicitement le contenu généré par l’IA dans une section sur le contenu créé avec peu d’effort ou d’originalité. Les évaluateurs de qualité doivent appliquer la note la plus basse aux pages dont la totalité ou la quasi-totalité du contenu est généré automatiquement ou par l’IA avec peu ou pas d’effort, d’originalité ou de valeur ajoutée, quelle que soit la méthode de production. Les directives de Google indiquent clairement que les outils d’IA ne déterminent pas à eux seuls la note, l’effort, l’originalité et la valeur.
Tout cela correspond aux fondements de ce que Google souhaite faire apparaître : un contenu de qualité qui démontre une expérience directe.
Nous avons déjà vu cela
Lily Ray a effectué un test en demandant à Perplexity des nouvelles sur le référencement et a reçu un rapport confiant sur la « Mise à jour de l’algorithme de base Perspective de septembre 2025 », une mise à jour de Google qui n’avait jamais eu lieu. Les citations fournies par Perplexity faisaient référence à des articles générés par l’IA sur les blogs des agences de référencement. Les sites qui avaient géré un pipeline de contenu, ont halluciné une mise à jour et l’ont publiée sous forme de rapport. Perplexity a lu ceci et l’a traité comme une source, et le lui a rendu comme un fait.
Il existe ici un parallèle historique que certains référenceurs plus anciens reconnaîtront.
Les premiers efforts de relations publiques/création de liens numériques impliquaient de diffuser des histoires ou du contenu dans des publications de niveau inférieur, car les journalistes de haut niveau les utilisaient comme source, et cela générait une crédibilité implicite de plusieurs citations. Les journalistes ont alors commencé à citer ce qui était publié par d’autres sites, et les sites publiés les ont cités et référencés dans le même cycle de citation.
Un autre exemple que j’ai vu récemment concernait plusieurs articles [incorrectly] rapportant que Jeremy Clarkson et sa partenaire Lisa Hogan (de la grande émission Amazon UK Clarkson’s Farm) passaient du temps séparés et mettaient fin à leur relation. Ce que Clarkson avait en réalité dit, c’est qu’ils se séparaient délibérément pendant la journée afin d’avoir quelque chose d’intéressant à dire le soir. Il s’agit peut-être d’un exemple à faibles enjeux, mais il illustre parfaitement la rapidité avec laquelle la désinformation s’enchaîne.
L’échelle du contenu est une stratégie et un défi
Les organisations les plus matures du rapport Conductor (organisations où l’AEO/GEO est une priorité numérique essentielle) sont déjà parvenues à la bonne conclusion, et elles sont le seul groupe de l’étude à avoir donné la priorité à la recherche originale basée sur des données de première partie comme stratégie de contenu. Ils comprennent que les données de première partie et les recherches authentiques ne peuvent pas être reproduites en exécutant une opération de contenu d’IA et que l’exclusivité est l’objectif.
La principale conclusion du rapport Conductor est que 94 % des entreprises prévoient d’augmenter leurs investissements en AEO/GEO en 2026, et que l’AEO/GEO est devenue la priorité marketing numéro un, devant les médias payants et la recherche payante. Le rapport révèle également que la génération de contenu optimisé pour l’IA à grande échelle n’est pas seulement la principale stratégie déclarée, mais également le principal défi déclaré. Les marques savent ce qu’elles veulent faire, mais elles ne savent pas comment y parvenir.
Comment les marques d’entreprise peuvent évoluer et gagner
Les industries qui fonctionnent déjà sur des modèles de contenu programmatique (voyage, commerce électronique, grands sites de catalogue de produits) produisent du contenu à grande échelle depuis des années. Un site de comparaison d’hôtels générant des pages de localisation, un détaillant produisant des milliers de descriptions de produits, une place de marché créant des listes structurées sont autant de cas d’utilisation légitimes dans lesquels l’IA peut efficacement accélérer quelque chose qui se produisait déjà.
Mais, pour avoir une véritable différenciation de marque, investir dans une voix et une approche uniques dans la façon dont ils rédigent ces annonces peut les distinguer et constituer un avantage concurrentiel.
Parallèlement à leur contenu programmatique, les marques d’entreprise devraient également trouver des moyens de produire un contenu véritablement difficile à reproduire. Basé sur l’expérience, fondé sur des données, réfléchi sur le plan éditorial et spécifique d’une manière que seul un véritable expert en la matière connaîtrait.
Pour qu’une marque d’entreprise réussisse à faire évoluer son contenu, ma recommandation est d’envelopper l’utilisation de l’IA autour d’experts et d’éditeurs en la matière. Le pouvoir de l’IA réside dans la manière dont elle peut transformer les experts en super producteurs et leur permettre de produire davantage. Les marques d’entreprise devraient investir dans la recherche de ces super producteurs, puis utiliser l’IA pour accroître leurs capacités de manière exponentielle, et non essayer de les remplacer.
L’IA amplifie ce qui existe déjà
Le cadre le plus utile de l’IA dans la production de contenu est celui d’amplificateur de tout ce que vous y apportez. Si vous disposez d’une véritable connaissance du sujet, de données exclusives et de la discipline éditoriale nécessaire pour maintenir la qualité, l’IA peut considérablement accélérer votre production. Cela vous aide à produire plus de ce pour quoi vous êtes déjà bon, plus rapidement.
Mais si vous ne disposez pas de ces éléments, l’IA produit davantage de ce que vous n’avez pas, plus rapidement. Le contenu produit a une structure, une longueur et le vocabulaire approprié, mais il ne contient rien qu’un LLM ne puisse générer à partir d’informations accessibles au public. Rien qui vous différencie de toutes les autres marques essayant d’évoluer avec l’IA de la même manière.
Comme je l’ai dit plus tôt, je produis du contenu approfondi depuis des années et pour moi, l’IA est un amplificateur créatif et un outil passionnant qui augmente ce que je sais. Il ne me remplace pas et il ne peut certainement pas faire ce que je peux à lui seul. Sur cette base, je considère les éditeurs experts comme les nouveaux gardiens de l’information.
Pour les marques d’entreprise qui souhaitent faire évoluer leur contenu, elles doivent commencer par comprendre qu’un bon contenu ne consiste pas à tout inclure ; il s’agit de savoir quoi pas à inclure.
Le rapport d’investissement complet Conductor 2026 sur l’état des OEA/GEO CMO est disponible ici.
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