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La recherche ne consiste plus à faire correspondre les mots clés. Avant, il s'agissait de trouver des pages contenant les mots clés exacts que vous avez entrés. Mais aujourd'hui, les moteurs de recherche se concentrent sur la compréhension de l'intention et du contexte derrière votre requête et fournissent des réponses qui semblent presque humaines.
Grâce à une IA générative dans la recherche, nous pouvons désormais recevoir des réponses directes et riches en contexte adaptées à leur intention, en modifiant notre façon de découvrir, consommer et d'interagir avec les informations en ligne. Il a transformé l'expérience de recherche en quelque chose de plus intelligent, plus rapide et plus intuitif que jamais.
Note de l'auteur:
Cet article est le quatrième épisode de ma série AI + SEO (AEO) en cours. Pour obtenir l'image complète, je recommande fortement de consulter les deux premières parties avant de plonger:
En lisant dans l'ordre, vous comprendrez non seulement ce qui change dans la recherche, mais apprenez également à adapter vos stratégies de contenu étape par étape.
Qu'est-ce que l'IA générative dans la recherche?
L'IA générative dans la recherche est un type d'intelligence artificielle conçue pour générer de nouveaux contenus plutôt que de simplement analyser ou classer les données existantes. Et lorsqu'il est appliqué aux moteurs de recherche, cela signifie produire des réponses originales et synthétisées au lieu de simplement classer et afficher une liste de liens.
Contrairement à la recherche traditionnelle, l'IA générative dans la recherche utilise des systèmes avancés tels que les modèles de gros langues (LLM). Ces modèles sont formés sur des ensembles de données massifs et utilisent des algorithmes avancés pour comprendre le contexte, le style et la structure. En conséquence, ceux-ci peuvent générer des réponses qui semblent naturelles, conversationnelles et humaines, au lieu de robotique ou de générique.
La grande différence est qu'au lieu de simplement «récupérer» ou de retirer une réponse mot à mot d'une base de données, l'IA peut comprendre l'intention d'une question, adapter son ton et fournir des idées qui se sentent plus utiles et intuitives aux gens.
Certaines des applications les plus visibles de l'IA générative dans la recherche:
- Expérience générative de recherche de Google (SGE): Génère un «instantané» alimenté en AI en haut de la page de résultats. Cet instantané fonctionne en rassemblant des informations clés à partir de différentes sources, puis vous donne une réponse rapide et riche en contexte, ce qui vous fait comprendre un sujet plus rapidement sans cliquer sur plusieurs sites dans les listes de recherche.
- Chatgpt Search (Openai): Cela combine la recherche Web en temps réel avec les capacités conversationnelles des modèles GPT. Au lieu de ne s'appuyer que sur des connaissances pré-formées, cela peut récupérer des informations à jour sur Internet, la résumer dans un style naturel et conversationnel et même fournir des citations à des sources.
- Perplexité AI: Cet outil d'IA génératif adopte une approche plus ciblée et plus simple par rapport aux autres. Au lieu de longs résumés ou de plongées profondes conversationnelles, la perplexité offre des réponses concises et directement au point.
- Gémeaux (auparavant connu sous le nom Barde): L'assistant générateur de chatbot et de recherche générateur de Google, qui est conçu pour produire des réponses axées sur l'IA qui vont au-delà des simples faits. Il offre du contenu créatif, des résumés et des réponses au contexte.
- Copilot Bing de Microsoft: Cet outil est la version de Microsoft de la combinaison de l'IA générative avec la recherche traditionnelle. Il est intégré à Bing Search et The Edge Browser, qui permet aux utilisateurs de poser des questions complexes et en langage naturel et de récupérer des réponses conversationnelles et générées par l'AI au lieu d'une simple liste de liens.
Ces plateformes montrent comment l'IA génératrice va au-delà de la théorie dans les outils de tous les jours, en redéfinissant les attentes des utilisateurs pour la vitesse, la précision et la convivialité dans la recherche.
La science derrière la recherche générative
Comme nous l'avons remarqué, les moteurs de recherche traditionnels luttent souvent avec une compréhension contextuelle limitée, ce qui rend difficile la saisie de la véritable intention derrière une requête. Cela peut entraîner des résultats même non pertinents ou frustrants pour les utilisateurs.
Mais l'IA générative dans la recherche modifie le jeu en utilisant des modèles de grands langues (LLMS) comme Chatgpt et Gemini, qui sont formés sur des ensembles de données pour Interpréter les requêtes, comprendre le contexte et fournir des réponses qui semblent naturelles et humaines. Ainsi, à partir de la dépendance des mots clés dans les algorithmes de recherche, l'expérience générative s'appuie sur ces modèles avancés pour comprendre le contexte et l'intention, fournissant des réponses plus significatives aux requêtes utilisateur.
Pour mieux comprendre comment cette transformation fonctionne, elle aide à briser la science derrière elle.
Récupération vs synthèse
Dans une IA générative dans la recherche, la récupération et la synthèse fonctionnent ensemble pour transformer la façon dont les informations sont livrées.
La récupération fait référence à la capacité de l'IA à trouver des informations pertinentes en tirant des documents, des données ou des sources pertinents à partir d'une énorme base de connaissances pour rechercher des faits et des points de données qui pourraient répondre à la requête. Considérez-le comme la phase de recherche de l'IA: rassembler tout ce dont il pourrait avoir besoin.
Les moteurs de recherche traditionnels comptent en fait sur la récupération, présentant les utilisateurs avec des listes de liens et de documents qui correspondent aux mots clés.
La synthèse, en revanche, est ce qui distingue l'IA générative. Il s'agit de mélanger les informations récupérées dans des réponses cohérentes et riches en contexte qui répondent directement à l'intention de l'utilisateur. Ainsi, au lieu de simplement répertorier les faits ou de copier du texte, il organise les informations, les explique en langage naturel et fournit un contexte. C'est ce qui fait des réponses à l'IA conversationnelles, lisibles et intuitives, plutôt qu'un simple fouillis de données.
Essentiellement, les systèmes de recherche génératifs fusionnent parfaitement la récupération et la synthèse: ils recueillent d'abord les informations les plus pertinentes, puis les traitent et les combinent en informations significatives. Cela améliore non seulement la précision et la pertinence, mais élève également l'expérience utilisateur, offrant des réponses concises, exploitables et adaptées à la requête.
Comprendre l'intention latente
L'IA générative ne regarde pas seulement les mots exacts de votre requête de recherche. Il essaie de comprendre votre intention latente, ou le sens ou l'objectif sous-jacent derrière votre requête qui va au-delà des mots clés que vous avez tapés.
Ainsi, lorsque vous entrez dans une requête, un LLM peut analyser le libellé et le contexte pour ramasser des indices subtils et prédire l'objectif sous-jacent (ou l'intention latente). Ensuite, cela générera des réponses qui abordent l'intention cachée plutôt que les mots clés littéraux.
Par exemple, lorsqu'un utilisateur recherche «Meilleurs outils de référencement 2025», La signification littérale de la requête est simplement une liste d'outils de référencement. Cependant, l'intention latente va plus loin: l'utilisateur recherche probablement des outils qui sont à jour, fiables et faciles à utiliser, idéalement avec des avantages, des inconvénients et des recommandations.
Essentiellement, une recherche générative se lit entre les lignes de requêtes utilisateur pour donner des réponses qui sont réellement utiles, plutôt que de simplement correspondre aux mots clés. Il fournit des réponses qui sont respectueuses de contextes, exploitables et pertinentes pour les utilisateurs, ce qui rend les informations plus faciles à comprendre.
La mécanique du fan-out de requête
Une technique clé derrière l'IA générative dans la recherche est le fan-out de requête, qui fait référence au processus qu'IA utilise pour diviser une requête utilisateur unique en plusieurs sous-requêtes connexes pour explorer différents angles et sources d'informations – certains dérivés directement, d'autres déduits du contexte et de l'intention de l'utilisateur.
Ainsi, au lieu de compter sur une seule recherche et des fans génératrices, «fans» de la requête sous plusieurs angles, interprétations ou questions connexes. L'IA rassemble un ensemble plus riche de points de données, découvrant des informations qui peuvent ne pas être immédiatement évidentes à partir de la requête d'origine seule.
Par exemple, si la requête est «Quelles sont les meilleures stratégies pour augmenter le trafic de site Web?”L'IA générative peut étirer la requête dans des sous-requêtes connexes comme:
- «Stratégies de référencement pour le trafic de site Web»
- «Conseils de marketing de contenu»
- «Les tactiques des médias sociaux pour augmenter le trafic»
- «Email Stratégies de marketing pour l'engagement»
Chacune de ces sous-questions recueille des informations ciblées, et l'IA organise les résultats en une réponse complète et consciente du contexte qui couvre plusieurs aspects de la question initiale. Ces réponses sont également plus contextuellement pertinentes qu'une simple recherche basée sur les mots clés, offrant une expérience utilisateur qui se sent approfondie, personnalisée et intelligemment organisée.
Transformer la planification du contenu et les flux de travail d'audit
La montée en puissance de l'IA générative dans la recherche aborde également l'approche dans la transformation de la planification du contenu et de l'audit des workflows en tirant parti de sa capacité à comprendre le contexte, l'intention latente et les besoins des utilisateurs.
Dans la planification du contenu, la combinaison de la récupération et de la synthèse permet des idées de sujets plus efficaces, permettant aux équipes de planifier des questions et des grappes d'intention plutôt que de se concentrer uniquement sur les mots clés. Cette approche identifie ce que le public veut vraiment, guidant la création d'un contenu pertinent, complet et stratégiquement aligné sur le comportement de recherche.
Ensuite, lors des audits de contenu, AI rationalise le processus d'évaluation en identifiant les lacunes, les redondances et les domaines où le contenu existant peut ne pas satisfaire à l'intention latente. Avec l'application du ventilateur de requête et de la synthèse, il peut mettre en évidence les sous-thèmes ou les perspectives manquantes qui amélioreraient la couverture.
À retenir
L'IA générative est plus que la prochaine étape de la recherche. Il redéfinit la façon dont nous découvrons des informations de manière naturelle, intelligente et profondément personnalisée. Pour les spécialistes du marketing SEO aujourd'hui, il s'agit en fait d'une boîte à outils pour prospérer à l'ère axée sur l'IA. Ils peuvent aller au-delà de la farce des mots clés et commencer à fabriquer du contenu qui s'aligne vraiment sur ce que les utilisateurs recherchent.
Le succès dans ce nouveau paysage signifie penser comme l'IA: anticipation de l'intention, couvrant des sujets sous plusieurs angles et affiner continuellement les stratégies. Ceux qui embrassent ces quarts de travail ne se contentent pas du changement, ils donneront plutôt le rythme pour l'avenir du marketing de recherche.
