Référencement LLM (GEO)
Référencement LLM (GEO) : être cité par ChatGPT, Perplexity et Claude
Une part croissante des questions passe par des assistants IA plutôt que par une recherche classique. AAora rend votre site accessible, lisible et citable par ces outils, sans promettre ce que personne ne peut garantir.
Le problème
Un assistant qui répond à une question cite quelques sources. Si votre site n'en fait pas partie, vous êtes absent de la réponse, même bien classé sur Google. Les causes sont souvent concrètes : robots IA bloqués par le robots.txt ou par un pare-feu, contenu affiché uniquement après exécution de JavaScript, site absent des index de recherche (Google, Bing), pages qui ne répondent à aucune question précise, absence de dates et d'auteur.
Une partie du sujet n'est pas contrôlable : personne ne sait comment chaque assistant choisit ses sources, et les résultats varient d'une requête à l'autre. Le référencement LLM (ou GEO, pour Generative Engine Optimization) travaille sur ce qui l'est : l'accès, l'indexation, la structure, la fraîcheur.
Ce que fait AAora
AAora commence par vérifier que les robots peuvent lire votre site : robots.txt, pare-feu, rendu côté serveur. Elle contrôle ensuite l'indexation sur Google et sur Bing, puis restructure les pages clés en questions et réponses : une réponse courte et précise d'abord, le détail ensuite.
Les données structurées (JSON-LD) et un fichier llms.txt complètent le dispositif. Leur effet sur les citations n'est pas démontré : ils coûtent peu et restent cohérents avec le reste, mais AAora ne les présente pas comme une solution miracle. Chaque recommandation est étiquetée « établi » ou « bonne pratique non garantie ».
Ce que vous recevez
- Audit d’accessibilité aux robots IA : robots.txt, pare-feu et CDN, rendu sans JavaScript
- Indexation Google et Bing vérifiée, Bing Webmaster Tools configuré (IndexNow si pertinent)
- Pages clés restructurées en question-réponse, avec dates et auteur visibles
- Données structurées valides (Organization, Service, FAQ, Article) cohérentes avec le contenu visible
- Fichier llms.txt et sitemap avec dates de modification exactes
- Panel de requêtes testées sur ChatGPT, Perplexity et Claude avant et après, pour mesurer sans s’illusionner
- Recommandations de présence hors site : mentions, annuaires sectoriels, contenus de référence
Déroulé d'une mission
Audit d’accès
Les robots peuvent-ils lire vos pages ? robots.txt, pare-feu, rendu côté serveur, réponses HTTP.
Corrections techniques
Rendu, sitemap, indexation Google et Bing, balisage.
Restructuration du contenu
Pages clés en question-réponse, réponses courtes en tête, dates et auteur visibles.
Publication et indexation
Mise en ligne, demandes d’indexation, vérification des données structurées.
Mesure
Les mêmes requêtes sont testées avant et après sur plusieurs assistants. Les résultats varient : on lit des tendances, pas un résultat isolé.
Stack et outils
- Next.js (rendu serveur et statique)
- JSON-LD (schema.org)
- robots.txt, sitemap.xml, llms.txt
- Bing Webmaster Tools, IndexNow
- Google Search Console
- Analyse des logs serveur (robots IA)
Tarifs
Sur devis, réponse sous 24 h
Le prix dépend du nombre de pages à restructurer, de l'état technique du site (rendu, indexation) et du suivi souhaité après la mise en ligne.
Questions fréquentes
Pouvez-vous garantir que ChatGPT ou Perplexity cite mon site ?
Non, et personne ne le peut. Ces outils choisissent leurs sources avec des critères non publics, et les réponses varient. AAora agit sur les conditions nécessaires : être accessible, indexé, lisible et clair. Elle mesure ensuite l'évolution sur un panel de requêtes.
Quelle différence avec le SEO classique ?
La base est commune : un site accessible, rapide, indexé, avec un contenu utile. Le référencement LLM ajoute l'accès des robots IA, l'indexation Bing, des pages construites pour répondre à une question précise, et une mesure spécifique : les citations dans les assistants plutôt que les positions dans les résultats.
Faut-il autoriser GPTBot et les autres robots IA ?
Cela dépend de votre politique. Chez OpenAI, GPTBot collecte pour l'entraînement des modèles, tandis qu'OAI-SearchBot alimente la recherche de ChatGPT : bloquer le premier n'empêche pas d'être cité via le second. Des distinctions similaires existent chez Perplexity et Anthropic. AAora vous présente le choix et configure le robots.txt en conséquence.
Un fichier llms.txt sert-il vraiment à quelque chose ?
Aucun grand fournisseur n'a documenté s'en servir pour choisir ses citations, et Google indique qu'il n'est pas nécessaire pour ses fonctions de recherche IA. Il coûte peu à publier et sert de résumé lisible du site, mais il ne remplace pas un contenu accessible et bien structuré.
Comment mesure-t-on le résultat ?
Par un panel de questions types posées régulièrement à ChatGPT, Perplexity et Claude, par l'analyse des logs serveur (visites des robots IA) et par les visites provenant de ces outils quand elles sont identifiables. Les résultats fluctuent : on lit des tendances sur plusieurs semaines.
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