Comment résister aux mises à jour des algorithmes et optimiser pour la recherche sur l’IA

L’industrie du référencement subit une transformation profonde en 2025.

En tant que modèles de gros langues (LLM) de plus en plus des expériences de recherche de puissance, le succès dépend désormais de fluctuations d’algorithmes traditionnels qui restent et Positionnant stratégiquement les marques dans les systèmes de connaissances en IA.

Cet article explore les idées clés et les étapes de mise en œuvre pratiques pour naviguer dans ce paysage en évolution.

MISES À JOUR D’ALGORITHME SUPPORTEMENT en 2025

Les mises à jour d’algorithmes traditionnelles restent une réalité, mais notre approche pour les gérer doit évoluer au-delà des tactiques réactives.

La réponse SEO typique aux fluctuations du trafic suit un schéma familier:

• Identifiez la date de dépôt.
• Vérifiez avec les mises à jour connues.
• Audit les modifications sur place.
• Analyser le contenu.
• Examiner les backlinks.
• Vérifiez les concurrents.
• Recherchez des actions manuelles.

Cette méthodologie réactive n’est plus suffisante.

Au lieu de cela, nous avons besoin d’approches basées sur les données pour identifier les modèles et prédire les impacts avant de dévaster le trafic.

Permettez-moi de partager trois stratégies clés.

Décomposer le problème avec l’analyse granulaire

La première étape consiste à former pour comprendre ce qui a changé après une mise à jour.

• L’ensemble du site Web a-t-il été affecté ou simplement certaines pages?
• La goutte a-t-elle affecté des requêtes spécifiques ou des groupes de requête?
• Les sections ou les types de contenu particuliers (comme les pages de produits vs articles de blog) sont-ils affectés?

À l’aide du filtrage et de la segmentation, vous pouvez identifier les problèmes de précision.

Par exemple, vous pourriez découvrir qu’une chute de trafic:

• Principalement affecté les pages de produits plutôt que le contenu du blog.
• Ou a spécifiquement eu un impact sur une seule catégorie malgré le maintien des classements, potentiellement en raison d’un dessin de fonctionn de SERP clique sur les listes organiques.

Tirer parti des prévisions de séries chronologiques

L’une des approches les plus puissantes de l’analyse des algorithmes consiste à utiliser des prévisions de séries chronologiques pour établir une base de référence des performances attendues.

L’algorithme du prophète de Meta est particulièrement efficace à cette fin, car il peut tenir compte:

• Modèles de trafic quotidiens et hebdomadaires.
• Fluctuations saisonnières.
• Croissance globale ou baisse des tendances.
• Effets des vacances

En établissant à quoi ressembler votre trafic «devrait» en fonction des modèles historiques, vous pouvez clairement identifier le moment où les mises à jour des algorithmes provoquent des écarts par rapport aux performances attendues.

La mesure clé ici est la différence entre les valeurs réelles et prévues.

En calculant ces écarts et en les corrélant avec le calendrier de mise à jour de Google, vous pouvez quantifier l’impact de mises à jour spécifiques et distinguer les effets d’algorithmes réels des fluctuations normales.

Classification de l’intention SERP

À mesure que la compréhension des moteurs de recherche de l’intention de l’utilisateur évolue, le suivi des changements d’intention devient crucial.

En analysant comment Google classe et répond aux requêtes au fil du temps, vous pouvez identifier lorsque la perception du moteur de recherche de l’intention de l’utilisateur change pour vos mots clés cibles.

Cette approche implique:

• Classifier les requêtes de recherche par intention (informationnelle, commerciale, navigation, etc.).
• Surveillance de la façon dont les dispositions SERP changent pour chaque type d’intention.
• Identification des changements dans la façon dont Google interprète des requêtes spécifiques.

Lorsque vous remarquez une baisse de la visibilité malgré le classement stable, les changements d’intention sont souvent le coupable.

Le moteur de recherche n’a pas nécessairement pénalisé votre contenu. Cela a simplement changé sa compréhension de ce que les utilisateurs veulent lorsqu’ils recherchent ces termes.

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La montée de la recherche et de la représentation des entités dirigés par l’IA

Bien que l’analyse d’algorithme traditionnel reste importante, une nouvelle frontière a émergé: optimiser pour la représentation dans les modèles d’IA eux-mêmes.

Ce passage des pages de classement à l’influence des réponses de l’IA nécessite des approches de mesure et d’optimisation entièrement nouvelles.

Mesurer la représentation de la marque dans les modèles d’IA

Les outils de suivi de rang traditionnels ne mesurent pas comment votre marque est représentée dans les modèles d’IA.

Pour combler cette lacune, nous avons développé un rang d’IA, un outil gratuit qui sonde directement LLMS pour comprendre les associations de marque et le positionnement.

Suivi de visibilité de l’IA de marque

Ici, je vais illustrer l’approche de la mesure et de l’interprétation de la visibilité de l’IA pour une marque participante.

Nous utilisons deux modes rapides et collectons ces données au quotidien:

• Brand to-Entité (B → E): « Énumérez dix choses que vous associez à Owayo. »
• Entité à la marque (E → B): «Énumérez dix marques que vous associez à des maillots de sport personnalisés.»

Cette analyse bidirectionnelle crée une approche structurée de la perception de la marque des modèles d’IA.

L’analyse effectuée après deux semaines de collecte de données a révélé que cette marque est fortement associée à:

• «Custom Sportswear» (score pondéré 0,735).
• «Uniformes d’équipe» (0,626).

Cela montre un fort alignement avec leur cœur de métier.

Cependant, lorsque vous cherchez les modèles d’IA de marques associent à leurs catégories de produits clés, des joueurs dominants comme Nike (0,835), Adidas (0,733) et Under Armor (0,556) les dépassent constamment.

Suivi de la force de l’association dans le temps

En plus d’un aperçu global, le suivi de la façon dont ces associations évoluent quotidiennement est importante, révélant les tendances et les changements dans la compréhension des modèles d’IA.

Pour cette marque, nous avons observé que des termes comme les «vêtements de sport personnalisés» maintenaient des associations solides, tandis que d’autres fluctuaient considérablement.

Cette analyse des séries chronologiques aide à identifier les associations de marque stables et celles qui peuvent être influencées par des mises à jour récentes de contenu ou de modèle.

Analyse du paysage concurrentiel

Lors de l’analyse des marques des modèles d’IA s’associent à des catégories de produits spécifiques, des hiérarchies claires émergent.

Pour les «maillots de basket-ball personnalisés», Nike détient constamment la position 1, avec adidas et Under Armour fermement en position 2 et position 3, mais où est Owayo?

Cette visualisation expose le paysage concurrentiel d’un point de vue de l’IA, montrant à quel point il sera difficile de déplacer ces associations établies.

Réponses fondées contre non fondées

Un aperçu particulièrement précieux vient de la comparaison des réponses «fondées» (influencées par les résultats de recherche actuelles) avec des réponses «non fondées» (à partir des connaissances internes du modèle).

Cette comparaison révèle des lacunes entre la visibilité en ligne actuelle et la compréhension inhérente de l’IA.

Les réponses non fondées montrent des associations plus fortes avec les maillots de cyclisme et d’eSports, tandis que les réponses ancrées mettent l’accent sur les vêtements de sport personnalisés généraux.

Cela met en évidence les domaines potentiels où leur contenu en ligne pourrait être mal aligné avec le positionnement souhaité.

Implications stratégiques: influencer la représentation de l’IA

Ces mesures ne sont pas seulement académiques; ils sont exploitables.

Pour cette marque particulière, l’analyse a révélé plusieurs opportunités stratégiques:

• Création de contenu ciblée: Développer plus de contenu autour des associations de grande valeur où ils n’étaient pas fortement représentés
• Renforcement de la relation d’entité: Création d’un contenu explicite qui renforce la connexion entre leur marque et les catégories de produits clés
• Analyse des écarts compétitifs: Identifier les niches où les concurrents n’étaient pas fortement représentés
• Contribution de l’ensemble de données: Publier des ensembles de données structurés sur un visage étreint qui établit leur expertise dans des catégories de vêtements de sport spécifiques

Mettre en œuvre une stratégie d’IA proactive

Sur la base de ces idées, voici comment les marques avant-gardistes peuvent s’adapter au paysage de recherche basé sur l’IA.

Contributions directes de l’ensemble de données

Le chemin le plus direct pour influencer les réponses de l’IA consiste à contribuer des ensembles de données pour la formation des modèles:

• Créez un compte de visage étreint (HuggingFace.co).
• Préparez des ensembles de données structurés qui présentent votre marque en évidence votre marque.
• Téléchargez ces ensembles de données pour une utilisation dans le réglage du modèle.

Lorsque les modèles sont formés à l’aide de vos ensembles de données, ils développent des associations plus fortes avec vos entités de marque.

Création de contenu optimisé de chiffon

La génération (RAG) de la récupération (RAG) améliore les réponses LLM en tirant des informations externes. Pour optimiser pour ces systèmes:

• Structure Contenu pour une récupération facile: Utilisez des déclarations factuelles claires sur vos produits / services.
• Fournir des informations complètes sur les produits: Inclure des spécifications détaillées et des cas d’utilisation.
• Crafacer le contenu pour une citabilité directe: Créer des déclarations concises et faisant autorité que les systèmes de chiffon peuvent extraire de la textuation.

Construire des associations de marque à travers des relations d’entité

Les LLM comprennent le monde à travers des entités et leurs relations. Pour renforcer la position de votre marque:

• Définir les relations entités claires: «Owayo est l’un des principaux fournisseurs de maillots de cyclisme personnalisés.»
• Créer du contenu qui renforce ces relations: Articles d’experts, études de cas, guides faisant autorité.
• Publier dans des formats que les LLM indexent fréquemment: Documentation technique, bases de connaissances structurées.

Mesurer, optimiser, répéter

Mettre en œuvre une mesure continue de la représentation de votre marque dans les systèmes d’IA:

• Sonde régulièrement LLMS pour suivre les associations de marque et d’entités.
• Surveillez les réponses à la fois fondées et non fondées pour identifier les lacunes.
• Analyser le positionnement des concurrents pour identifier les opportunités.
• Utilisez des informations pour guider les efforts de stratégie de contenu et d’optimisation.

Du SEO à l’influence de l’IA

Le passage de la recherche traditionnelle à la découverte d’informations axée sur l’IA nécessite une révision stratégique fondamentale.

Plutôt que de se concentrer uniquement sur le classement des pages individuelles, les spécialistes du marketing avant-gardistes doivent maintenant:

• Utilisez des prévisions avancées pour mieux comprendre les impacts des algorithmes.
• Surveiller les changements d’intention SERP pour adapter la stratégie de contenu en conséquence.
• Mesurer la représentation de la marque dans les modèles d’IA.
• Influencer stratégiquement les données de formation pour façonner la compréhension de l’IA.
• Créez un contenu optimisé pour les systèmes de recherche traditionnels et d’IA.

En combinant ces approches, les marques peuvent prospérer dans les paradigmes de recherche actuels et émergents.

L’avenir appartient à ceux qui comprennent comment façonner les réponses de l’IA, pas seulement comment classer les pages.

Travail futur

Les scientifiques des données avisées remarqueront que certaines données sont en ordre, en commençant par la normalisation des termes en supprimant la capitalisation et divers artefacts (par exemple, nombres avant entités).

Dans les semaines à venir, nous travaillerons également sur une meilleure fusion de concepts / canonicalisation, ce qui peut réduire davantage le bruit et peut-être même ajouter un modèle de reconnaissance d’entités nommé pour aider le processus.

Dans l’ensemble, nous pensons que beaucoup plus peut être dérivé des données brutes collectées et inviter toute personne ayant des idées à contribuer à la conversation.

Divulgation et remerciements: Les données de visibilité sur l’IA ont été collectées via le rang d’IA avec l’autorisation écrite des représentants de la marque Owayo pour une utilisation exclusive dans cet article. Pour d’autres utilisations, veuillez contacter l’auteur.

(Regardez) comment résister à des mises à jour de l’algorithme Google en 2025

Regardez ma prochaine session SMX pour plus d’informations sur la façon d’améliorer votre site et de résister à de futures mises à jour d’algorithmes.