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Google ne lit qu’un tiers de votre contenu : seul le texte factuel survit au filtrage IA. Découvrez comment optimiser vos pages pour l’AI Search.
Depuis l’arrivée de ChatGPT en novembre 2022, une évidence s’impose : la manière dont nous cherchons, consommons et vérifions l’information n’a jamais évolué aussi vite.
Les usages se transforment, les requêtes aussi, et une partie croissante des réponses ne provient plus directement du web… mais des modèles d’intelligence artificielle.
Et pourtant, au milieu de cette révolution, une idée fausse continue de dominer : beaucoup pensent encore que Google “lit” leurs pages lorsqu’un utilisateur pose une question.
C’est précisément cette croyance qui empêche de comprendre ce qui se joue aujourd’hui en SEO.
Car la réalité serait autrement plus brutale : Selon l'étude de Dejan.ai près de 70 % du contenu d’une page est supprimé avant même d’être transmis au modèle IA chargé de produire la réponse.
Autrement dit, il semble que la majorité de ce que vous publiez n’existe même pas pour l’IA. Ces observations laisseraient ainsi penser que nous basculons dans un monde où le SEO n’est plus seulement un marché de l’attention humaine - celui du lecteur, du prospect, de l’internaute - mais vers marché de l’attention machine, infiniment plus exigeant, plus serré, et surtout beaucoup plus opaque.
Comprendre ce que Google conserve, ce qu’il détruit, comment il compresse l’information et pourquoi certains contenus survivent plus que d’autres n’est plus vraiment un avantage : c’est devenu une compétence de survie pour les marques qui désireuses d'exister dans les réponses IA.
Dans cet article, nous allons :
Plongée dans ce que votre contenu devient à l’intérieur de la machine, et comment, malgré le filtrage, vous pouvez reprendre l’avantage.
La recherche par IA ne repose pas sur une lecture directe du web, mais sur un enchaînement de micro-processus parfaitement orchestrés.
Chaque réponse générée par Google Search passe par un pipeline en plusieurs étapes, dont voici la mécanique :
En conclusion, si votre contenu ne passe pas l’étape du Grounding, il n’existe tout simplement pas dans la réponse générée.
Le SEO ne se joue plus à la surface : il se joue dans le filtre.
On imagine encore que Google transmet vos pages telles quelles au modèle IA.
C’est faux.
Dans la réalité, Google n’envoie pas votre page complète à un LLM.
Il envoie un résumé extractif, constitué d’un patchwork de morceaux jugés suffisamment :
Le Grounding extractif agit donc comme un garde-barrière algorithmique : il décide ce que le modèle verra, ce qu’il ignorera, ce qu’il pourra citer, et ce qu’il croira que votre page contient.
Cela produit deux conséquences majeures :
Les travaux de Dan Petrovic mettent en évidence les points suivant :
Le nouveau défi : produire du contenu conçu pour résister au filtre, pas seulement pour convaincre un lecteur humain.
En reprenant les analyses de Dejean.ai, un constat ressort immédiatement : les contenus qui survivent au filtrage appartiennent à quelques catégories bien définies.
Ils ont en commun d’être utiles, concrets et immédiatement exploitables par un modèle de langage.
En pratique, cela signifie que :
sont ceux qui survivent le mieux au filtrage.
À l’inverse, une grande partie des contenus présents sur une page web sont systématiquement éliminés. Ils sont considérés comme du bruit ou comme une information sans valeur directe pour la requête utilisateur.
Voici les principales zones “rouges”.
Les mentions légales, les adresses, les notices de copyright et les liens juridiques sont systématiquement supprimés. Leur seul rôle est institutionnel et ne contribue pas au contenu utile.
En résumé, tout ce qui ne participe pas directement à la réponse à fournir est retiré avant que le modèle n’entre en jeu.
Au-delà des zones vertes et rouges, il existe une série de pièges subtils que la plupart des sites ne détectent pas mais qui peuvent ruiner leurs chances de survie au filtrage.
Plus le contenu est clair, segmenté, factuel et monothématique, plus il maximise ses chances de passer le filtre.
Plus il est flou, marketing, générique ou dispersé, plus il disparaît avant même d’atteindre le modèle.
On pourrait penser qu’un contenu pertinent, bien écrit et bien structuré a naturellement plus de chances d’apparaître dans les réponses IA. En réalité, ce n’est vrai que dans un environnement peu concurrentiel.
Dès que Google doit consulter plusieurs sources pour produire une réponse, un phénomène mécanique se met en place : la compression.
Le modèle n’a pas une mémoire infinie. Il dispose d’un budget d’attention, une quantité maximale de texte qu’il peut accepter comme contexte.
Lorsque peu de pages suffisent pour répondre, les extraits envoyés au modèle peuvent être relativement longs. Mais lorsque la requête est large, ambivalente ou très concurrentielle, Google doit multiplier les sources… et donc réduire la quantité de texte prélevée par source.
En d’autres termes : plus il y a de sources, moins chaque site peut “parler”.
C'est là qu'interviennent les mathématiques. En effet, loin d'être un phénomène intuitif, la compression suit bien une logique structurelle très simple.
À mesure que le nombre de sources consultées (N) augmente, la longueur moyenne des snippets (L) diminue. Les observations empiriques suggèrent une relation de type loi de puissance, avec un coefficient faible mais constant, autour de β ≈ 0,07.
Autrement dit, à chaque source supplémentaire ajoutée dans le contexte, la portion de texte allouée à chaque site diminue légèrement mais systématiquement.
Les résultats observés sur plusieurs études permettent de visualiser concrètement ce phénomène :
Plus le sujet est compétitif, plus la valeur d’un fragment doit être élevée pour mériter une place dans la fenêtre de contexte.
Les observations récentes montrent très clairement le phénomène.
Lorsque Google a besoin d’un petit nombre de sources pour fournir une réponse, la part de contenu conservée est relativement importante.
Mais plus le système doit multiplier les sources, plus il réduit agressivement les extraits pour respecter le budget d’attention du modèle.
La visualisation suivante montre que la compression n’est pas un détail : c’est une loi structurelle du pipeline.
Dans un environnement concurrentiel, votre contenu doit être suffisamment dense et informationnel pour rester pertinent même lorsqu’il est réduit à un fragment minimal.
Cette loi de compression bouleverse profondément les règles du SEO traditionnel. Autrefois, l’objectif était d’être lu par un humain.
Désormais, l’objectif est d’être capturé, retenu, puis compressé sans perdre son sens.
C’est le cœur des nouveaux enjeux SEO à l'heure de l'IA : produire des fragments capables de rester informatifs même lorsqu’ils sont réduits à une poignée de lignes.
Le SEO classique optimisait des pages pour les lecteurs humains : structure, storytelling, confort de lecture, richesse de contexte.
Le SEO appliqué à la recherche IA doit optimiser les contenus pour une autre finalité : la survie lors de la compression.
Ce changement de paradigme implique deux choses essentielles:
L’objectif de cette section n’est pas d'empiler des recommandations, mais plutôt de partager la méthode minimale viable pour que toutes ses chances à son contenu.
Qu'il puisse survive réellement au filtrage IA.
Si la majorité du contenu disparaît avant même la génération (comme évoqué plus haut) , alors une question domine toutes les autres :
comment écrire pour être retenu ?
Ce n’est plus un exercice de style mais davantage un exercice de précision.
Google ne retient pas ce qui est “intéressant”, mais ce qui est utile, extractible, manipulable par un modèle de langage.
Il faut bien comprendre que l’enjeu n’est donc plus (seulement) de produire des pages qui séduisent un lecteur, mais de construire des pages capables d’alimenter une machine.
Voici les principes qui comptent réellement.
A la différence de vos lecteurs en chairs et en os, les IA elles ne lisent pas. En quelque sorte, elles distillent.
Dans le cas :
- D'un paragraphe long, narratif, riche en contexte mais pauvre en faits , le risque est qu'il ne passe pas le filtre.
- D'un paragraphe court, dense, riche en données exploitables : on a toutes les chances d’être retenu.
Google adore les contenus qui ressemblent déjà à des réponses.
Il ne suffit plus d’écrire un bon texte.
Il faut le découper en unités autonomes, chacune portant une valeur informationnelle claire et isolée.
Plus un chunk est autonome, plus il survit au filtrage.
Plus il est mêlé à d’autres sujets, plus il disparaît.
Une page prête pour l’IA n’est pas une page “bien écrite”.
C’est une page qui résiste à quatre questions simples :
Les IA ne lisent pas la prose :
elles détectent des patterns.
Les pages qui survivent partagent presque toujours :
À l’inverse :
sont des expressions qui ont aujourd’hui le poids… d’un pixel mort.
Elles ne signalent rien d’utile au modèle.
Réécrire une page “pour l’IA” revient à opérer trois transformations :
Finalement, le filtrage n’est qu’une partie du problème.
L’autre partie est plus subtile : l’IA ne voit qu’une portion du web.
Les modèles ne citent pas “Internet”, d'une certaine manière ils citent leur Internet :
des grappes de sources auxquelles ils font confiance, qu’ils connaissent bien, et qu’ils jugent lisibles.
Certaines marques apparaissent ainsi dans presque toutes les réponses IA, non parce qu’elles sont les meilleures, mais parce que leurs contenus sont :
Entrer dans ces clusters revient à :
Le ranking IA n’est pas stable : LinkedIn a explosé en 2025, Reddit s’est effondré.
Chaque mise à jour du modèle peut rebattre les cartes.
En conclusion, La discipline, tout à la fois rigoureuse et créative du SEO se retrouve en première ligne des bouleversement introduits depuis ces 3 dernières années par les IA génératives.
Même si le débat fait rage parmi les experts, le SEO ne se cantonne joue plus dans l’œil du lecteur, mais encore plus fortement dans les aspects techniques et surtout, dans les filtres du modèle. Trois idées doivent rester :
La prochaine décennie du SEO sera celle du Knowledge Positioning : se rendre indispensable non seulement aux utilisateurs, mais aux modèles qui leur répondent.
