La plupart des équipes SEO utilisent déjà l’IA pour rédiger du contenu. Presque aucun d’entre eux ne peut expliquer le système qui se cache derrière cela.
Dans un récent webinaire SEJ, Darrell Tyler, directeur principal de la croissance organique chez CallRail, a partagé une statistique issue de ses propres conversations à travers l’industrie : environ 85 % des référenceurs avec lesquels il s’entretient utilisent l’IA pour le contenu, et seulement 12 % environ ont des systèmes documentés régissant cette utilisation.
Cet écart est tout le problème. L’adoption a déjà eu lieu. Ce qui sépare désormais les équipes, c’est de savoir si l’IA fonctionne sur des fondations ou s’il est libre.
Darrell a parcouru les quatre niveaux qui transforment un abonnement IA en un réel avantage, pourquoi votre contenu est lu de manière générique sans eux et l’audit qui montre où se trouvent vos lacunes.
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85 % des référenceurs utilisent l’IA pour le contenu. 12 % ont un système derrière.
L’adoption est réglée. Dans les conversations de Darrell à travers l’industrie, la grande majorité des référenceurs utilisent déjà l’IA pour le contenu sous une forme ou une autre. La répartition apparaît un niveau plus bas : seulement 12 % environ disposent de systèmes documentés sur la manière dont cette IA est réellement utilisée.
« Si votre utilisation de l’IA est identique à celle de votre concurrent, vous n’avez pas réellement de stratégie ou d’avantage, vous avez juste un abonnement », a déclaré Darrell.
Les symptômes d’une opération sous-construite sont ceux que la plupart des praticiens reconnaissent. Le résultat varie entre les membres de l’équipe, car chacun exécute ses propres invites. La qualité se dégrade à grande échelle : les premiers articles ont fière allure, puis à partir de l’article 97, il y a un déclin visible car le travail a commencé à optimiser les jetons enregistrés au lieu des résultats commerciaux. Publiez 500 articles sur une base faible et vous avez produit 500 pages mal alignées sur la marque, et non 500 victoires.
Darrell a nommé cette incohérence à l’échelle, l’atrophie invisible de la qualité et la dérive d’optimisation. Faire évoluer l’IA sans les systèmes pour la prendre en charge n’est pas une croissance. Cela coûte du trafic réel et du temps réel passé à corriger les travaux publiés.
La première étape est un audit honnête de la situation réelle de votre équipe. Exécutez l’audit de maturité de l’IA dans la session à la demande.
Pourquoi votre contenu IA se lit comme celui de tout le monde
Pourquoi le contenu de l’IA semble-t-il générique ?
Parce que l’IA part de la même page vierge que celle utilisée par vos concurrents. Si vous écrivez un article sur ce qu’est le suivi des appels et qu’un concurrent écrit le même article avec une invite similaire, vous envoyez tous les deux à peu près le même résultat. Darrell appelle cette entrée « IA vierge » et c’est en grande partie pourquoi le contenu de l’IA est touché d’un point de vue organique. Cela correspond à tout ce qui a déjà été publié.
La phrase qu’il veut que vous repartiez avec : « Vous ne pouvez pas vous sortir d’un contexte non documenté par des moyens rapides. »
L’ingénierie rapide est réelle, mais elle ne sauve pas une IA qui n’a aucun contexte sur votre entreprise. Le modèle n’est pas le goulot d’étranglement. La plateforme n’est pas le goulot d’étranglement. Le fonctionnement autour de l’IA l’est. Sans contexte documenté, l’IA écrit à partir de ce qui existe sur Internet, qui est la même source d’où proviennent vos concurrents.
Élément d’action : avant de vous développer, documentez le contexte qui rend votre contenu unique : le positionnement de votre marque et de votre produit, vos données de première partie et les angles que seule votre équipe peut fournir.
Découvrez à quoi ressemble le contexte documenté dans la pratique, lors du webinaire à la demande.
Apprenez à l’IA votre entreprise avant de lui demander d’écrire
Qu’est-ce que AI Ops pour le référencement ?
C’est le système qui régit la manière dont l’IA produit à grande échelle un travail cohérent, de haute qualité et aligné sur la marque. Le framework de Darrell comporte quatre couches, empruntées dans l’esprit au MLOps et au RevOps et orientées vers le contenu.
La couche de connaissances est la source de vérité de votre IA sur votre entreprise : ontologies de marque et de produits, directives de style, veille concurrentielle et données de première partie telles que les avis, les témoignages de clients et les transcriptions d’appels. Il appelle cela la couche la plus importante, car c’est celle qui corrige l’uniformité de l’IA. L’IA arrête d’écrire à partir du seul sujet et commence à écrire à partir de votre positionnement.
La couche de workflow est l’endroit où la capacité d’un individu devient une norme organisationnelle : SOP, bibliothèques d’invites traitées comme du code de production, modèles. La couche de gouvernance est le côté humain : des cadres d’assurance qualité, des points de contrôle d’examen et des boucles de rétroaction qui renforcent la confiance dans les résultats au fil du temps. La couche application, les outils et les modèles eux-mêmes, est la moins importante. Les modèles sont des moteurs que vous échangez lorsqu’un meilleur est expédié. Votre système ne change pas lorsque le moteur change.
Les données first party sont la partie ignorée par la plupart des équipes et celle qui donne l’avantage. Les avis, les témoignages de clients et les transcriptions d’appels offrent à l’IA une expérience directe sur laquelle écrire, ce qui est exactement ce que récompense la recherche organique.
Le contenu de chaque couche, ce qu’il faut mettre dans la base de connaissances, comment structurer les SOP du flux de travail et comment les points de contrôle de gouvernance sont supprimés à mesure que la confiance s’établit, sont expliqués intégralement à la demande. Voyez ce qui se passe à l’intérieur de chaque couche.
Arrêtez de mesurer le contenu en volume. Commencez à mesurer les résultats.
Comment mesurer le contenu de l’IA, sinon en volume ? Par les résultats qu’il génère. Un concurrent peut acheter le même abonnement IA demain. Ils ne peuvent pas acheter la couche de connaissances, les flux de travail et la gouvernance que vous avez construits et sur lesquels vous avez répété pendant un an. C’est la partie qui compose.
Le conseil de Darrell sur les outils est de rester indépendant du LLM par conception. Exécutez le travail d’aujourd’hui en utilisant le modèle le plus performant, et lorsque le leader change, échangez le moteur, pas l’opération. Conservez vos ressources, les directives de style, les bibliothèques d’invites et les documents de positionnement, vivant indépendamment dans un environnement de version contrôlée plutôt que verrouillés sur une seule plate-forme.
Le rôle change avec cela. Moins de rédaction à partir de zéro, moins de recherches manuelles, plus de stratégie, de développement de couches de connaissances et de gouvernance. Le technicien devient un architecte système.
Et le tableau de bord change. Le retour sur investissement du référencement est mesuré par l’efficacité, les conversions et les revenus, et non par le nombre d’articles que vous avez publiés.
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Questions et réponses : questions les plus utiles du webinaire
Q : J’alimente l’IA avec les liens de mon site. Est-ce suffisant pour construire une couche de connaissances ?
Darrell a répondu : C’est un début, pas une fin. Les liens récupérés couvrent ce qui est déjà public, mais la valeur de la couche de connaissances réside dans ce qui n’est pas sur votre site Web. Il a souligné le contexte interne comme un manifeste de marque, le public que vous essayez d’attirer et un positionnement qui n’apparaît jamais sur une page publique. Alimentez les liens, puis approfondissez le contexte que l’IA ne peut pas trouver par elle-même.
Q : L’invite qui gagne sur ChatGPT n’est pas la meilleure sur Claude. Comment puis-je gérer ça ?
Darrell a répondu : Une invite ne représente que la moitié d’un bon résultat. L’autre moitié est un contexte unique. Si vous avez une idée précise de ce à quoi ressemble la grandeur, appuyez-vous là-dessus et demandez à l’IA de vous aider à combler l’écart. Il a fait valoir que lorsque vous fournissez le même contexte unique, vous obtenez un résultat plus équilibré, quel que soit le modèle que vous exécutez, ce qui rend les différences rapides entre les plates-formes moins importantes.
Q : Au-delà des impressions et des clics dans la Search Console, comment puis-je savoir si le contenu de mon IA nuit plus qu’il n’aide ?
Darrell a répondu : Accédez à GA4 pour la page et lisez les signaux d’engagement. Le temps d’engagement moyen et les vues par utilisateur vous indiquent les performances réelles du contenu une fois que quelqu’un atterrit, et pas seulement si Google l’a diffusé. Son test décisif informel : demandez à quelqu’un extérieur à l’œuvre de le lire, et s’il a des difficultés, le contenu n’est probablement pas assez fort.
Q : Un an plus tard, mon contenu en IA est toujours médiocre. Est-ce les invites ou le modèle ?
Darrell a répondu : Pas le modèle. Commencez par l’invite, puis examinez plus attentivement le contexte que vous avez donné à l’IA pour faire le travail. Son analogie : demandez à deux personnes de construire une maison, et celle qui vous demande si vous voulez de la brique ou du bois, qui rassemble d’abord le contexte, donne vie à la vision. Celui qui s’enfuit et construit immédiatement ne le fait pas. Auditez l’invite, mais auditez le contexte qui la sous-tend, car c’est la combinaison qui améliore le résultat.
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