Une optimisation LLM consiste à adapter le contenu pour maximiser sa reprise par les moteurs IA : définitions isolées, hiérarchie stricte, tableaux, FAQ et formulations neutres, afin de devenir une source “extrait-citable”.
1. Situation initiale et objectifs
PME B2B (services SaaS). Trafic organique stable mais peu de leads. Absente des réponses IA sur des requêtes à forte intention.
2. Interventions GEO et résultats
| Action | Détail | Effet |
|---|---|---|
| Définitions isolées | Bloc en haut de page | + citations directes |
| Comparatifs | Tableaux produits vs concurrents | + reprises “meilleur pour…” |
| FAQ | Réponses courtes aux questions clés | Couverture d’intentions |
Résultat en 12 semaines : +100 % de leads qualifiés, selon les métriques de suivi interne et la visibilité mesurée via Nabu.so.
3. Enseignements transférables
- Rendre “extrait-citables” les sections cruciales
- Éviter le ton promotionnel, privilégier l’encyclopédique
- Mesurer, itérer, capitaliser sur les pages gagnantes
FAQ
- Les résultats sont-ils généralisables ?
Ils dépendent du marché, mais la logique GEO est transverse. - Faut-il publier plus ou mieux ?
Mieux : structurer et clarifier les pages existantes en priorité.
Conclusion
La PME a gagné des positions… dans les réponses IA. La méthode s’applique à d’autres acteurs en suivant une feuille de route mesurée via Nabu.so.
