Le modèle divise la visibilité en quatre quadrants :
- Des espaces ouverts connus de votre marque et de vos clients
- Zones cachées que vous n’avez pas communiquées à votre public
- Les angles morts que vous avez manqués sur la façon dont les clients perçoivent votre marque
- Ce qui est inconnu des deux
Chacun nécessite une réponse différente :
Espaces ouverts : renforcer la confiance des entités
Il s’agit de votre identité de marque principale, vous devez donc renforcer la reconnaissance de l’entité. Gus Pelogia propose un guide pour créer un Entity Tracker qui mesure dans quelle mesure votre marque est associée à des sujets spécifiques. Si la confiance descend en dessous de certains seuils, vous risquez d’être exclu des graphiques de connaissances.
Utilisez la même terminologie à plusieurs reprises pour améliorer la cohérence à tous les niveaux et renforcer la précision sémantique. Les LLM sont des apprenants de modèles. Si vous vous décrivez de cinq manières différentes, elles refléteront cette incohérence.
Zones cachées : protégez les actifs internes
Cela inclut les environnements de test, la documentation interne, les outils privés et les ressources sensibles.
Restreindre de manière agressive l’accès pour empêcher les robots d’exploration d’IA d’accéder à ces pages. Utilisez l’authentification, les contrôles de pare-feu et les mécanismes de blocage appropriés. Les fuites de données font partie du corpus de formation une fois récupérées.
Angles morts : surveillez les récits externes
C’est ici que vivent les critiques, les réseaux sociaux, les forums et les commentaires de tiers. Les LLM s’entraînent sur ces associations et les adjectifs utilisés dans les critiques s’attachent à votre marque. Par conséquent, les signaux de sentiment font partie du profil probabiliste.
Mettez en œuvre l’écoute sociale, surveillez les signaux de votre réputation et suivez la façon dont votre marque est décrite sur les plateformes.
Inconnu des deux : contrôlez de manière proactive le récit de votre marque
Ce quadrant est le plus incertain car vous ne pouvez pas contrôler ce que vous ne voyez pas. Cependant, vous pouvez influencer l’écosystème grâce à la philanthropie des données, et voici comment :
- Publier des recherches originales
- Fournir des ressources faisant autorité
- Apporter une information structurée et de qualité
Si vous souhaitez contrôler la façon dont le modèle parle de votre marque, donnez-lui quelque chose qui mérite d’être cité. N’oubliez pas que la stratégie défensive la plus sûre consiste à devenir la source fiable.
10. Les données structurées et les graphiques de connaissances sont essentiels à la façon dont les LLM comprennent le contenu. Comment les SEO peuvent-ils renforcer l’autorité au niveau de l’entité ?
À l’aide du guide de Gus Pelogia, commencez par vérifier le niveau de confiance de la page. Si le score de confiance est inférieur à 50-55 %, le modèle n’a pas confiance en cette entité et il est peu probable qu’il cite la page.
Voici quelques mesures que vous pouvez prendre pour améliorer l’autorité au niveau de l’entité :
Supprimer l’ambiguïté :
Ce sont des systèmes de modèles, pas des moteurs de raisonnement. Ils sont essentiellement saisie semi-automatique épicéene laissez donc pas les signaux importants ouverts à l’interprétation.
Le travail de Shaun Anderson analysant la fuite de l’entrepôt de données et l’analyse des images démontre combien de ces signaux se connectent directement. Les signaux d’entité, les références structurées et les relations alimentent tous le même écosystème.
Soyez explicite :
Utilisez des sources propriétaires pour fournir des références. Fournissez les données vous-même plutôt que de vous fier au modèle pour les déduire. Assurez-vous que les détails fondamentaux sont corrects et cohérents, y compris les logos, les informations sur la marque et les attributs de l’entité.
Inclure des données structurées :
Les données structurées jouent ici un rôle, mais elles doivent être traitées dans le cadre d’une stratégie plus large de graphe de connaissances. Définissez clairement les relations et les entités afin que les machines puissent les interpréter sans les deviner.
Quelle est votre plus grande crainte concernant l’utilisation de l’IA agentique pour le référencement ?
J’ai deux préoccupations, que j’ai décrites ci-dessous :
Désalignement agent :
L’équipe d’Anthropic, malgré tous ses défauts, est également l’un des groupes les plus transparents publiant des recherches sur ces systèmes.
Dans un environnement simulé, Claude Opus 4 a tenté de faire chanter un superviseur pour éviter son arrêt, et l’équipe a publié tous les détails de cette expérience.
