Inclusion LLM : ce qui fonctionne vraiment en 2025 (enseignements, méthodes et plan d’action)
Pourquoi l’Inclusion LLM change la découverte, pas le SEO
Définition opérationnelle de l’Inclusion LLM
🔎 L’Inclusion LLM désigne la capacité d’une marque, d’un produit ou d’un contenu à être intégré, cité ou recommandé par les grands modèles de langage (LLM) et leurs interfaces (modes IA des moteurs, assistants, chats, agents). Concrètement, c’est le moment où votre nom, votre page ou vos données apparaissent dans une réponse générée, un résumé, une liste de recommandations, ou un parcours automatisé par un agent. Cette Inclusion LLM devient une extension naturelle du SEO, car les LLM réorganisent la découverte d’informations plutôt que de la remplacer.
🧭 Au lieu d’opposer « optimisation pour IA » et « SEO », il faut accepter que la découverte hybride est désormais la norme. Les utilisateurs alternent entre Google/Gemini, YouTube, ChatGPT/Claude, Perplexity, et parfois des agents intégrés à des services (voyage, retail, SaaS). L’objectif marketing ne change pas : capter l’attention, inspirer confiance et générer une action. Ce qui change, ce sont les points de contact et les règles d’inclusion.
Le parcours de recherche est devenu multi-plateforme
📱 Un même besoin peut générer un parcours fragmenté : une première question à un chatbot, une vérification sur Google, une vidéo explicative sur YouTube, un avis sur Reddit, puis un retour en agentic mode pour réserver. Réussir l’Inclusion LLM signifie multiplier les signaux cohérents et « citables » à travers ce parcours, de manière à ce que les modèles et les humains convergent vers la même conclusion : votre marque est la référence légitime.
Google n’est pas mort : il reste le socle de la découverte ⚙️
Les usages de masse évoluent, mais ne basculent pas du jour au lendemain
📈 Malgré l’enthousiasme autour des assistants, la recherche traditionnelle reste l’habitude dominante pour la majorité des internautes. Des signaux récents, cités par des praticiens de terrain, confirment que Google conserve une part considérable du trafic total vers les sites, bien supérieure aux referrals issus des LLM. Même chez les utilisateurs avancés, on observe des allers-retours : tests d’outils IA à leur lancement, puis retour à Google à mesure que ses modes IA (et Gemini) s’améliorent et s’intègrent au flux de recherche.
Que faire côté SEO « classique » pour soutenir l’Inclusion LLM ?
🧱 Les bases restent décisives : temps de chargement, contenu à forte valeur, structure claire, maillage interne, données structurées, gestion des entités et réputation. Les LLM s’alignent avec « ce que dit Internet » : si Google comprend parfaitement votre entité (marque, personnes, produits, catégories) et si cette compréhension est cohérente à travers votre site et le reste du Web, les LLM auront plus de facilité à vous intégrer.
Le casse-tête de l’attribution pour l’Inclusion LLM 🔍
Mesurer ce qui est mesurable aujourd’hui
📊 L’attribution directe est encore limitée : beaucoup d’IA ne transmettent pas ou peu de référents. Pourtant, plusieurs proxys utiles existent. Vous pouvez : 1) suivre les mentions de marque et citations dans les réponses IA et sur les plateformes (ex. captures, monitoring), 2) surveiller les signups ou conversions corrélées aux hausses de visibilité IA, 3) mesurer l’évolution du trafic direct et des recherches de marque, 4) analyser les referrals explicites quand ils existent (certains chats et agrégateurs les transmettent).
Vers une attribution probabiliste et orientée business
🧮 Une approche pragmatique consiste à combiner micro-indicateurs (mentions, citations, parts de voix, listes IA où vous apparaissez) avec des macro-indicateurs business (signups, MQL, revenus). L’idée n’est pas d’assigner une valeur exacte à chaque réponse générée, mais de démontrer un impact global, avec des tendances et des écarts significatifs. Par exemple, certaines équipes ont observé qu’un faible pourcentage de trafic IA pesait disproportionnellement dans les conversions à un moment donné, avant de se normaliser ensuite. Utilisez ces apprentissages pour arbitrer l’effort, sans surestimer ni sous-estimer le canal.
Deux leviers qui marchent pour l’Inclusion LLM ✅
1) Répétition : ancrer le narratif de marque partout
🗣️ Les LLM synthétisent « ce que dit le Web ». Si votre narratif de marque (qui vous êtes, votre proposition de valeur, en quoi vous dépassez votre catégorie) n’existe que sur votre site, il sera dilué. La répétition coordonnée sur plusieurs sites, médias, interviews, comparatifs, docs techniques, fiches marketplace et profils sociaux renforce l’Inclusion LLM. Objectif : que la même idée forte – votre « why you, why now » – apparaisse dans des sources diverses et crédibles. Cela façonne la représentation de votre entité dans les graphes de connaissance et augmente la probabilité d’être cité dans les réponses.
2) Différenciation : produire des données originales
📚 Les études et jeux de données uniques sont des aimants à citations. Un LLM a plus de raisons de vous recommander s’il peut s’appuyer sur une source originale, claire, mise à jour et reprise ailleurs. Les études sectorielles, benchmarks, recherches non anglophones (souvent encore peu couvertes), méta-analyses et jeux de données ouverts sont autant d’actifs « citables ». Quand « il n’existe rien d’équivalent », votre probabilité d’Inclusion LLM grimpe – et votre contenu est plus souvent référencé par d’autres sites, bouclant le cercle vertueux.
Le cas des listicles : efficaces, mais pas forcément durables 📝
🧩 Les liste d’outils/ressources (« top X ») sont fréquemment reprises par les réponses IA — aujourd’hui. Elles aident les modèles à structurer une recommandation rapide. Mais ce levier n’est pas à l’épreuve du temps : à mesure que les systèmes et signaux se raffinent, la simple agrégation pourrait perdre en valeur. En attendant, être présent « là où le modèle regarde » reste utile, tant que vous misez en parallèle sur vos actifs différenciants (données, études, guides d’autorité).
Agents LLM et systèmes fermés : risques et parades 🛡️
Le scénario « partenaires privilégiés »
🤖 Quand les agents LLM transactifs (voyage, réservation, achat) s’appuient sur quelques APIs partenaires, le marché se ferme de facto. Un agent peut n’utiliser qu’une poignée de fournisseurs « de confiance » pour réserver un vol, valider un paiement ou choisir un dictionnaire. Pour les petites marques, c’est un risque : si l’agent ne vous « voit » jamais parce que l’écosystème est verrouillé, vous perdez des ventes sans même avoir démérité.
Construire une marque « incontournable »
🌟 La parade réaliste consiste à augmenter votre « coût d’exclusion » : soignez au point d’en faire un non-sens de ne pas vous intégrer. Comment ? En devenant la référence de niche (données uniques, expertise reconnue, avis authentiques), en multipliant les accords avec des agrégateurs/marketplaces, en optimisant la qualité de vos flux (produits, prix, disponibilité), et en vous rendant techniquement simple à brancher (docs claires, SLA, fiabilité). Plus votre marque est désirée par les utilisateurs et visible « partout », plus un agent hésitera à vous ignorer.
Au-delà des LLM : des canaux qui pèsent encore lourd 📺
YouTube reste le 2e moteur de recherche
🎥 Ne l’oublions pas : YouTube demeure un pilier de la découverte, souvent devant les chats IA en volume d’usage. Investir dans un mix long format (guides, démos, études de cas) et shorts (astuces, hooks pédagogiques) démultiplie vos chances d’être trouvé par des humains… et d’être ensuite repris par des IA qui s’appuient de plus en plus sur des transcriptions et métadonnées vidéo.
Reddit, Slack, Discord : participer, pas spammer
🤝 Les communautés thématiques valent de l’or si vous jouez le jeu : venir aider, répondre aux questions, partager des retours d’expérience concrets. C’est non seulement un canal d’influence humaine, mais aussi une source que les LLM scrutent pour capter les signaux d’expertise, d’utilité et de consensus. Les comportements de spam sont sanctionnés par les modérateurs… et « ignorés » par les modèles qui privilégient le contenu utile.
Donnez la parole à vos collaborateurs
🗯️ Vos équipes sont vos meilleurs ambassadeurs. Encouragez-les à participer publiquement (dans le respect des règles) : réponses techniques sur des forums, présentations, billets d’analyse, interventions dans des threads Reddit, Slack ou Discord de niche. Un réseau de contributeurs identifiés et cohérents solidifie votre Inclusion LLM, car il multiplie les points d’entrée et les formulations convergentes de votre expertise.
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Semaine 1–3 : audit narratif et signaux d’entité
1) Alignez votre narratif de marque en une phrase « canonique » (qui vous êtes + valeur unique + preuve). 2) Vérifiez la cohérence de vos mentions sur site, profils, marketplaces, Wikipedia/centrales de connaissance le cas échéant. 3) Renforcez vos entités : pages « À propos », bios des experts, pages catégories clarifiées, données structurées (Organization, Person, Product, FAQ, HowTo, Article), liens vers profils officiels. 4) Diagnostiquez vos pages « citables » (définitions, glossaires, FAQ, stats clés) et repérez les trous.
Semaine 4–8 : produire des actifs « citables »
📚 Créez 2 à 3 études originales (même modestes mais méthodiquement solides) : données de votre produit anonymisées, analyse sectorielle, baromètre de marché, sondage. Publiez un rapport clair, réutilisable, avec méthodologie, graphiques, citations facilement copiables et versions multilingues. Ajoutez un glossaire expert, des comparatifs « méthode + critères » et des FAQ répondant sans ambiguïté aux questions clés de votre domaine. En parallèle, préparez 1–2 listicles utiles (sélection rigoureuse, mise à jour prévue) pour couvrir les requêtes « best of ».
Semaine 9–12 : distribution et amplification
📣 Lancez une campagne de diffusion multicanal : outreach éditorial, communautés, newsletters sectorielles, publications LinkedIn/X, vidéos YouTube (1 explainer long + 3–5 shorts dérivés), threads Reddit informatifs, participation à des tables rondes/podcasts. Objectif : obtenir reprises, citations et discussions qui consolident votre Inclusion LLM. Mettez en place un suivi de mentions, un dossier de presse vivant, et une page centrale qui recense vos « ressources et données » avec un versioning clair.
Bonnes pratiques de contenu qui « nourrissent » les LLM 🍽️
Formes appréciées des modèles
🧩 Les LLM valorisent les contenus : 1) à la structure explicite (titres, sous-titres, puces), 2) aux définitions canoniques (phrases claires au début), 3) aux étapes actionnables (HowTo), 4) aux comparatifs argumentés (critères, scores, sources), 5) aux citations et références vérifiables. Pensez « extraction-friendly » : un modèle doit pouvoir prélever une définition, une statistique, une étape, sans perdre le sens ni le contexte.
Multilingue et avantage « low competition »
🌍 Les corpus non anglophones sont moins saturés. Produire des études et ressources en français, espagnol, allemand, portugais, etc., augmente vos chances d’être inclus dans des réponses locales. Publiez des versions traduites de qualité, pas seulement automatisées, avec un travail terminologique cohérent. Vous pouvez ainsi devenir « la source » sur un sujet spécifique dans une langue donnée — un raccourci puissant vers l’Inclusion LLM.
Mises à jour, structures et schéma
🛠️ Affichez les dates de mise à jour, clarifiez l’historique des versions pour vos études, et maintenez des URLs stables. Utilisez les données structurées pertinentes (Article, Dataset, FAQ, HowTo) pour faciliter la compréhension machine. Soignez l’accessibilité (balises alt, sémantique) et évitez les murs d’images/JS qui empêchent l’extraction de texte. Hébergez vos datasets (CSV/JSON) quand c’est possible : c’est un plus pour la citation par des LLM et des humains.
Ce que ferait un fondateur aujourd’hui : miser sur l’humain 🤝
Miser d’abord sur les relations
💬 Les relations restent le levier le plus accélérateur : partenaires, experts sectoriels, créateurs, journalistes, modérateurs de communautés, clients champions. Les recommandations humaines nourrissent la preuve sociale, créent des opportunités de distribution et d’alliances, et génèrent des contenus de qualité (études co-brandées, webinaires, retours d’expérience) qui, eux-mêmes, favorisent l’Inclusion LLM. C’est un cercle vertueux où l’humain prime et l’IA suit.
« Marketing normal » qui marche encore
🧭 Après les relations, misez sur des piliers intemporels : 1) YouTube pour la pédagogie et la démonstration, 2) un site solide et rapide avec du contenu d’autorité, 3) une stratégie éditoriale claire (calendrier, formats, angles, distribution), 4) des communautés où vous contribuez vraiment. Cette « normalité » construite avec exigence consolide vos signaux d’entité, vos backlinks naturels, vos citations et, par extension, votre Inclusion LLM.
Checklist express pour votre Inclusion LLM ✅
À faire cette semaine
• Fixer une phrase « canonique » pour décrire la marque et l’ajouter partout (site, profils, docs).
• Identifier 10 pages « citables » à renforcer (définitions, FAQ, stats).
• Remettre d’équerre les schémas (Organization/Person/Product/FAQ/HowTo/Article).
• Lister 20 communautés et créateurs pertinents où contribuer avec valeur.
• Planifier une mini-étude originale (scope, données, calendrier, diffusion).
Erreurs courantes à éviter pour l’Inclusion LLM ⚠️
Le piège de la « tactique unique »
🚫 Compter seulement sur les listicles, ou sur les réponses IA « chanceuses », ou sur une unique étude virale. L’Inclusion LLM est un portefeuille de signaux, pas un hack. Multipliez les actifs et les canaux.
Le spam déguisé en participation
🙅 Poster des liens sans contribution réelle dans les communautés est contre-productif. Les modérateurs et les modèles le détectent. Privilégiez l’utilité et l’authenticité : ce sont des atouts à long terme.
L’absence de mise à jour
🗓️ Les contenus obsolètes se déclassent et se décitent. Indiquez clairement vos mises à jour, supprimez les infos périmées, consolidez vos pages piliers au lieu de multiplier des doublons faibles.
Mesurer, apprendre, itérer : une culture de preuve 📐
Votre cadre de mesure minimaliste
📌 1) Mentions/citations détectées dans les réponses IA et sur les plateformes. 2) Part de voix sur les requêtes de catégorie/usage (incluant vidéo). 3) Trafic direct, termes de marque, conversions et revenus. 4) Tests A/B de distribution (ex. publier une étude dans une communauté vs une autre) pour isoler les impacts. Ce cadre, même imparfait, suffit pour piloter vos efforts et défendre vos budgets.
Conclusion : l’Inclusion LLM récompense les marques claires, utiles et humaines 💡
🌐 L’Inclusion LLM n’est ni un gadget ni une rupture totale avec le SEO : c’est un prolongement logique de la découverte. Les modèles répercutent le consensus du Web. Pour en bénéficier, une marque doit articuler un narratif cohérent, produire des actifs différenciants (données originales, guides d’autorité), et les faire vivre dans des canaux où humains et IA puisent leurs signaux (YouTube, communautés, médias, agrégateurs).
💼 À court terme, attendez-vous à une attribution incomplète : travaillez avec des proxys raisonnables, observez des tendances, calibrez l’effort. À moyen terme, la montée des agents LLM impose de devenir « difficile à ignorer » : multipliez la valeur, les preuves, les intégrations et les relations. Et n’oubliez pas que, même à l’ère de l’IA, les relations humaines restent l’accélérateur le plus puissant.
🚀 Si vous ne devez retenir qu’un plan : 1) clarifiez votre entité et votre promesse, 2) créez des actifs « citables » et multilingues, 3) distribuez-les intelligemment, 4) participez sincèrement aux communautés, 5) mesurez, apprenez et itérez. Avec cette discipline, l’Inclusion LLM devient un canal durable de découverte, de confiance et de croissance.
