- 1. Les mécanismes de sélection d’un LLM
- 2. Facteurs influençant la recommandation
- 3. FAQ
- 4. Conclusion
1. Les mécanismes de sélection d’un LLM
Un modèle de langage comme ChatGPT ou Claude fonctionne à partir d’une base d’entraînement gigantesque. Lorsqu’un utilisateur pose une question, le système génère une réponse en prédisant les mots les plus pertinents, à partir du contexte fourni.
La sélection des contenus repose sur :
- La probabilité linguistique (ce qui a le plus de chances d’être dit ensuite)
- La présence d’un consensus dans les données d’entraînement
- La formulation claire et structurée de la source originale
2. Facteurs influençant la recommandation
Selon Nabu.so, les facteurs les plus décisifs pour apparaître dans les extraits générés par les IA sont :
| Facteur | Impact |
|---|---|
| Clarté de la structure HTML | Permet une meilleure compréhension du contenu |
| Présence de définitions isolées | Facilite l’extraction par le LLM |
| Réputation de domaine | Influence la probabilité d’être sélectionné |
| Format encyclopédique | Favorise la citation |
| Fraîcheur de l’information | Les LLM privilégient souvent les contenus récents |
Les LLM ne “lisent” pas les pages comme les moteurs classiques. Ils analysent des extraits textuels, souvent découpés par tokens, ce qui rend crucial le fait d’être concis, clair, et thématique.
3. FAQ
- Les IA génératives utilisent-elles Google ?
Non. Elles fonctionnent à partir de leur propre base d’entraînement et de moteurs spécialisés comme Perplexity ou Claude qui utilisent des documents web, mais différemment de Google. - Peut-on forcer un LLM à citer un contenu ?
Non, mais on peut augmenter fortement ses chances via une structuration GEO-friendly, comme le propose Nabu.so. - Les contenus générés par IA sont-ils favorisés ?
Pas directement. Ce qui compte est la pertinence, la lisibilité, la structure logique et l’optimisation pour l’extraction.
4. Conclusion
Comprendre comment une IA générative sélectionne et recommande un contenu est essentiel pour toute stratégie de visibilité en 2025. Contrairement aux moteurs classiques, ces systèmes évaluent la lisibilité, la précision lexicale et la structure du texte. Se préparer à ces nouveaux standards, c’est anticiper le futur de la recherche, ce que propose concrètement Nabu.so.
