L'IA révolutionne la technologie. L'écosystème du contenu et du référencement subit un changement structurel majeur.
Le contenu rédigé par un humain gagne en valeur plus rapidement pour la formation LLM que pour les consommateurs finaux, comme le montrent les accords de licence à but lucratif pur entre les développeurs et les éditeurs LLM.
Les éditeurs ont du mal à survivre grâce aux abonnements numériques, mais reçoivent des millions qui vont directement à leurs résultats financiers pour fournir des données de formation.
Les plateformes de contenu, les réseaux sociaux, les entreprises SaaS et les applications grand public intègrent l'IA dans leurs produits. Quelques exemples :
- Spotify DJ (playlist générée par l'IA).
- Présentation de l'IA (réponses de l'IA dans la recherche Google).
- Personas IA Instagram (chatbots IA de célébrités).
- Annonce magique d'Ebay (transformez une photo en annonce).
- Redfin Redesign (essayez des designs d'intérieur sur de vraies photos de maisons).
La qualité du contenu généré par les machines (MGC) est un défi pour le contenu généré par les humains (HGC). J’ai mené une expérience avec mes abonnés sur Twitter et LinkedIn : je leur ai demandé de choisir lequel des deux articles avait été écrit par un humain et lequel par une machine – et ils ont dû expliquer leur réponse.
Seule une poignée de personnes ont compris que l'IA avait écrit les deux morceaux. J'ai volontairement formulé la question de manière suggestive pour voir si les gens remettraient en question le contexte ou croiraient qu'un morceau avait été écrit par un humain si on le leur demandait.
- Il ne s’agit pas d’une expérience isolée : une enquête menée auprès de 1 900 Américains a révélé que 63,5 % des personnes ne savent pas faire la distinction entre le contenu de l’IA et le contenu humain.1
- Les gens recherchent de l'aide : la recherche Google demande de l'aide [ai checker] a atteint 100 000 en mai 2024 (Glimpse).
- Côté obscur : les escrocs utilisent MGC pour gagner de l'argent, puisque 77 % des victimes d'escroqueries par IA ont perdu de l'argent.2
Le niveau de qualité des LLM pousse le travail de référencement vers l'automatisation des flux de travail et l'apprentissage avec l'IA, tandis que les rédacteurs feront passer le contenu de bon à excellent au lieu de zéro à un.
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Constructeurs de systèmes
Les clients, les podcasteurs et les animateurs de panels me demandent souvent quelles compétences les SEO doivent développer pour l’avenir de l’IA. Pendant longtemps, ma réponse a été d’apprendre, de rester ouvert d’esprit et d’acquérir autant d’expérience pratique que possible avec l’IA.
Ma réponse est que les référenceurs doivent apprendre à créer des agents d’IA et des flux de travail qui automatisent les tâches. L’IA change la façon dont fonctionne la recherche, mais aussi la façon dont fonctionnent les référenceurs.
L'IA et le no-code permettent aux référenceurs d'automatiser les flux de travail
Quelques exemples :
1/ Cannibalisation
- Ancien monde : les référenceurs téléchargent les données de la console de recherche et créent des tableaux croisés dynamiques pour repérer la cannibalisation des mots clés.
- Nouveau monde : les référenceurs créent un flux de travail d'IA qui envoie des modifications, identifie la véritable cannibalisation des mots clés, fait des suggestions de contenu pour résoudre le problème et surveille l'amélioration.
2/ Exploration du site
- Ancien monde : les référenceurs explorent les sites Web pour trouver des inefficacités dans les liens internes, des erreurs de code d'état, du contenu en double, etc.
- Nouveau monde : les référenceurs créent un agent d'IA qui explore régulièrement le site et suggère automatiquement de nouveaux liens internes qui sont expédiés après approbation humaine, corrige les balises canoniques cassées et exclut les erreurs soft 404 dans le robots.txt.
3/ Création de contenu
- Ancien monde : les référenceurs effectuent des recherches de mots clés et rédigent des résumés de contenu. Les rédacteurs créent le contenu.
- Nouveau monde : les référenceurs automatisent la recherche de mots clés avec l'IA et créent des centaines d'articles pertinents comme base sur laquelle les rédacteurs peuvent s'appuyer.
Tout cela est déjà possible aujourd’hui avec des outils de workflow d’IA comme AirOps ou Apify, qui enchaînent agents et LLM pour scraper, analyser, transformer des données ou créer du contenu.
À l’avenir, nous passerons beaucoup plus de temps à construire systèmes automatisés au lieu de perdre du temps sur des analyses ponctuelles et des catalogues de recommandations, le travail de référencement consistera à définir la logique, à établir des règles, à inciter et à coder.
Vous pouvez apprendre (presque) tout avec l'IA
Je n'ai jamais pris le temps d'apprendre vraiment Python ou R, mais avec l'aide de Chat GPT et Gemini dans Colab, je peux écrire n'importe quel script avec des invites en langage naturel.
Lorsque le script ne fonctionne pas, je peux coller une capture d'écran dans Chat GPT et décrire le problème pour obtenir une solution. L'IA aide avec Regex, Google Sheets/Excel, R, Python, etc. Rien n'est interdit.
Être capable d'écrire des scripts peut résoudre des problèmes tels que l'analyse de données, les tests A/B et l'utilisation d'API. En tant que SEO, je ne dépends plus d'ingénieurs, de data scientists ou de rédacteurs pour effectuer certaines tâches. Je peux agir plus rapidement et pour mon propre compte.
Je ne suis pas le seul à comprendre cela. Les gens apprennent à coder, à écrire et à acquérir de nombreuses autres compétences grâce à l'IA. Nous pouvons apprendre à créer des flux de travail d'IA en demandant à l'IA de nous les enseigner.
Quand on peut presque tout apprendre, la seule limite est le temps.
Le travail des écrivains évolue
Contrairement à ce que l’on croit, les écrivains ne seront pas exclus de cette équation, mais joueront un rôle essentiel d’édition, de réalisation et de conservation.
Dans tout processus automatisé, les humains contrôlent la qualité des résultats. Pensez aux chaînes de montage de voitures. Même si le contenu de l'IA progresse en qualité, les contrôles ponctuels réduisent le risque d'erreurs. Les problèmes détectés, tels que les faits erronés, les formulations étranges ou les formulations inappropriées, constitueront un retour d'information essentiel pour affiner les modèles afin d'améliorer leur rendement.
Au lieu de faire des efforts considérables comme rédiger des brouillons, les rédacteurs feront passer le contenu de l'IA de bon à excellent. Dans le concept de gain d'informations, les rédacteurs passeront la plupart de leur temps à rendre un article exceptionnel.
Le travail de qualité croissant s'étend du contenu de blog au contenu programmatique, où les auteurs ajouteront du contenu organisé lorsque les recherches ont besoin d'une expérience humaine, comme dans le cas des voyages.
Avantage injuste
Comme souvent avec les nouvelles technologies, quelques entreprises et individus précurseurs obtiennent une valeur exponentielle jusqu'à ce que les autres les rattrapent. Je crains que quelques entreprises à évolution rapide ne s'accaparent des territoires considérables grâce à l'IA.
Et pourtant, ce bond en avant permettra aux nouveaux venus de défier les titulaires et d’obtenir une chance équitable de rivaliser sur le terrain.
L'IA pourrait changer la donne pour les référenceurs plus que pour Google. La puissance brute de l'IA pourrait nous aider à surmonter les défis posés par les aperçus de l'IA et les mises à jour des algorithmes basées sur l'apprentissage automatique.
Mais la plus grande victoire pourrait être que les référenceurs peuvent enfin faire quelque chose au lieu de fournir des recommandations. La valeur ajoutée des référenceurs change complètement car mes résultats peuvent générer des résultats plus rapidement.
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