Comment apparaître en tant que marque dans les LLM ?

En France, les IA génératives connaissent une adoption massive : 86 % des Français en ont entendu parler et 45 % les utilisent au quotidien, une évolution de +40,6 % en un an. ChatGPT, Gemini, Claude et autres ne sont plus des gadgets technologiques, mais de véritables moteurs de découverte pour vos clients.

Contrairement aux résultats de recherche traditionnels qui affichent plusieurs liens, les LLM synthétisent l’information et ne mentionnent qu’un nombre limité de marques dans leurs réponses. Une question stratégique cruciale se pose : comment apparaître en tant que marque dans ces réponses synthétisées ? 

Qu’est ce qu’un LLM et quel est l’impact sur la recherche ?

Un Large Language Model est une IA entraînée sur des milliards de textes pour comprendre et générer du langage naturel. Il utilise des techniques d’apprentissage profond pour analyser les relations entre les mots, concepts et contextes, lui permettant de produire des réponses cohérentes et pertinentes à partir de simples requêtes en langage naturel.

Les acteurs majeurs sur le marché sont les suivants : 

• ChatGPT (OpenAI) : le pionnier démocratisant l’IA conversationnelle ;
• Gemini (Google) : l’alternative multimodale intégrée à l’écosystème Google ;
• Claude (Anthropic) : spécialisé dans les réponses nuancées et contextuelles ;
• Mistral : le champion européen de l’IA générative ;
• Llama (Meta) : la solution open-source démocratisant l’accès aux LLM.

Face aux LLM, le comportement des internautes change : au lieu de chercher « agence SEO Paris » sur Google, les utilisateurs demandent à ChatGPT ou ses homonymes « Quelle agence SEO lyonnaise recommandes-tu pour une PME tech ? ».

• Sur les moteurs de recherche : Recherche → Navigation → Sélection → Synthèse
• Sur les LLM : Question → Réponse directe → Action

Cette évolution transforme la recherche en recommandations directes qui impactent les décisions d’achat. Les LLM deviennent donc une alternative aux moteurs de recherche classiques. 

Comment les LLM sélectionnent-ils les marques citées ?

Les LLM puisent leurs connaissances dans plusieurs types de sources. Ils s’appuient d’abord sur leurs données d’entraînement : pages web publiques, articles, forums, bases documentaires. Certains modèles accèdent à des données en temps réel, ce qui leur permet d’intégrer des informations récentes dans leurs réponses.

Au-delà de cette mécanique technique, se pose la question de la visibilité des marques. La notoriété sémantique joue ici un rôle clé : plus une marque est citée fréquemment et de manière cohérente dans différents contextes, plus elle a de chances d’être reprise par un modèle. Une entreprise souvent mentionnée dans des articles spécialisés, des blogs d’experts ou des médias reconnus sera perçue comme légitime, tandis qu’une marque quasi invisible en ligne aura peu de chances d’apparaître dans les réponses.

Cette transition du plan technique au plan stratégique montre que la simple présence de données ne suffit pas. Les LLM privilégient trois critères implicites dans leur sélection :

• la pertinence du contenu par rapport à la requête de l’utilisateur ;
• la cohérence de la marque avec le sujet traité et son positionnement ;
• la réputation multicanal, c’est-à-dire la récurrence des mentions sur différents supports (médias, blogs, réseaux sociaux)

Ainsi, au-delà des algorithmes, c’est la qualité, la cohérence et la récurrence des signaux envoyés par une marque qui renforcent ses chances d’être intégrée dans les réponses produites par l’IA.

Quelles stratégies pour apparaître dans les LLM ?

Face à cette évolution du comportement des utilisateurs, une nouvelle discipline émerge : le GEO (Generative Engine Optimization). Cette approche vise à optimiser la visibilité des marques dans les réponses générées par l’intelligence artificielle, au-delà du référencement traditionnel. Pour cela, 3 piliers sont à retenir : optimisation de contenu, données structurées et construction d’entités.  

1. Optimiser sa présence en ligne avec une approche « LLM-friendly »

Les modèles se nourrissent de ce qu’ils trouvent en ligne : plus le contenu est clair, structuré et utile, plus il a de chances d’être repris. Au-delà du SEO classique, il s’agit de penser « compréhension machine », autrement dit :

• publier des contenus pédagogiques qui répondent directement aux questions des utilisateurs (guides, FAQ, études de cas) ;
• s’appuyer sur des sources d’autorité : obtenir des citations dans la presse, être mentionné sur Wikipédia ou sur des sites spécialisés afin de crédibiliser la marque aux yeux de l’IA ;
• associer sa marque à des concepts précis : pour apparaître, par exemple, sur la requête « solution CRM pour PME », il faut que ce lien soit explicite dans les contenus de votre marque et dans ceux qui en parlent.

2. Utiliser des données structurées

Les LLM traitent mieux les informations bien balisées et structurées. Pour cela :

• intégrez des schémas (Schema.org) dans les pages pour expliciter le secteur, les produits, les coordonnées ;
• rendez les données accessibles via des publications ouvertes ou des flux (par exemple les communiqués officiels ou bases publiques) ;
• enrichissez les contenus avec des métadonnées pour faciliter la lecture et l’indexation par les LLM.

3. Travailler sa marque comme une entité

Les LLM ne citent pas seulement des pages, mais des entités. Plus la marque est présente comme « nœud » d’information, plus elle a de chances d’être intégrée. Afin de faire d’une marque une réelle entité, il faut : 

• soigner sa présence dans les Knowledge Graphs (Google, Bing) ;
• s’assurer d’être référencé dans des bases structurées comme Wikidata, Crunchbase, Product Hunt ou même des annuaires professionnels reconnus ;
• consolider son identité numérique (logo, fondateurs, produits phares) pour être reconnu comme une entité cohérente et fiable.

L’objectif n’est plus seulement d’être trouvé, mais d’être recommandé par l’intelligence artificielle. Cette approche demande une vision à long terme et une cohérence dans tous les signaux envoyés par la marque.

Cas d’usage et exemples de l’Agence WAM

Prenons l’exemple concret de l’Agence WAM, spécialisée en référencement et marketing digital, qui illustre parfaitement comment construire une Digital Brand Authority reconnue par les LLM.

Parmi les réponses proposées par ChatGPT sur la requête « Quelle agence lyonnaise me conseilles-tu pour développer ma Digital Brand Authority ? » on retrouve l’Agence WAM. 

Cette visibilité dans les réponses des LLM s’explique par une stratégie de Digital Brand Authority et de GEO cohérente. 

Une expertise reconnue et documentée

• Blog technique avec des analyses approfondies sur les évolutions digitales
• Guides pratiques sur des sujets de niche (SEO technique, Core Web Vitals, IA et référencement)
• Interventions d’experts dans des conférences digitales comme le SMX

Un contenu éducatif de référence

• Articles détaillés répondant aux questions précises des professionnels
• Études de cas clients avec données et résultats mesurés
• Ressources pratiques (outils, checklist, templates) partagées librement

Une présence structurée et cohérente

• Profil d’entreprise complet sur les annuaires professionnels (Sortlist, Clutch)
• Citations et mentions dans la presse spécialisée marketing digital
• Participation active dans les communautés SEO et webmarketing

Cette approche démontre comment une agence peut apparaître sur les LLM grâce à une stratégie DBA et GEO efficace et devenir une référence citée spontanément par les LLM, même face à des concurrents de plus grande taille.

LLM et visibilité : quels défis pour les marques ?

Contrairement au SEO, il n’existe pas de levier pour optimiser directement le positionnement d’une marque dans les réponses d’un LLM. La visibilité dépend de ce que les modèles ont déjà indexé et de la manière dont ils interprètent ces données. Pas de position zéro, pas de meta-description à optimiser : c’est la qualité et la récurrence des signaux envoyés qui comptent.

Attendre que l’IA cite spontanément une marque, c’est prendre le risque que ce soit son concurrent qui occupe l’espace sémantique. La démarche doit être proactive :

• produire régulièrement du contenu utile et bien référencé ;
• surveiller via une veille IA si la marque apparaît ou non dans les réponses générées ;
• anticiper les questions que les prospects pourraient poser à un LLM et occuper ces territoires de mots-clés avec des contenus adaptés.

L’émergence des LLM dans le paysage digital transforme la façon dont les marques peuvent être découvertes par leurs prospects. Dans ce nouvel écosystème, la visibilité ne se gagne plus seulement par le positionnement dans les résultats de recherche, mais par la capacité à être recommandé directement par l’intelligence artificielle.

Cette évolution exige une approche stratégique nouvelle : le GEO (Generative Engine Optimization) : penser en termes d’autorité de marque, de cohérence et de valeur ajoutée plutôt qu’en mots-clés et backlinks.

L’IA search est une réalité qui impacte dès aujourd’hui les décisions d’achat. Les marques qui anticipent cette transformation et investissent dans une stratégie GEO cohérente prendront une longueur d’avance sur leurs concurrents.