SEO sur ChatGPT Search : ce qu’il faut savoir
Annoncé le 25 Juillet 2024 et déjà accessible aux abonnés payants depuis le 1er Novembre 2024, le moteur de recherche d’OpenAI fait déjà couler beaucoup d’encre. Et il est à parier qu’il en fera couler encore plus dans les prochaines semaines quand il sera accessible aux utilisateurs non abonnés.
Mais entre les influenceurs et leurs vidéos et publications aux titres racoleurs et les SEO frustrés par Google qui vous expliquent que ChatGPT Search (un temps baptisé SearchGPT) est l’avenir et va ridiculiser Google, que faut-il vraiment penser ?
Dans cet article, je vais tenter de vous expliquer ce qui diffère réellement entre le SEO sur Google et le SEO sur ChatGPT Search tout en vous apportant mon opinion sur le potentiel de ChatGPT Search (ou SearchGPT si vous en êtes resté à ce naming).
ChatGPT Search qu’est-ce que c’est ?
ChatGPT Search est donc officiellement lancé depuis le 1er Novembre 2024 et repose sur les technologies qui ont été construites par OpenAI au cours de ces dernières années. Un développement technologique qui s’est accéléré grâce à la publicité qui a suivi la sortie de ChatGPT en Octobre 2022 et qui a permis à OpenAI de lever plusieurs milliards de dollars, la dernière levée étant début Octobre 2024 d’un montant de 6,6 milliards de dollars américains.
Tout cela a permis d’équiper la firme de Sam Altman tant en ressources matérielles (et on pensera aux datacenters) qu’en ressources humaines afin d’améliorer leurs socles de travail et les solutions qui s’appuient dessus. Parmi ces solutions, vous connaissez déjà ChatGPT, outil particulièrement intéressant pour les professionnels du référencement qui savent maîtriser les prompts SEO.
Mais l’autre solution sur laquelle les équipes d’OpenAI se sont investies concerne leur moteur de recherche ou plutôt devrais-je dire leur moteur de réponses. Un temps nommé SearchGPT, celui-ci s’appelle désormais ChatGPT Search, un nom un peu long mais bon.
Comment fonctionne ChatGPT Search ?
Comme je le disais plus haut, on pourrait parler de moteur de réponse plutôt que de moteur de recherche. Néanmoins, si je voulais être précis, je parlerais plutôt de moteur de LLM (certains parlent de LLM SEO et d’autres de Generative Engine Optimization (GEO)).
À des fins didactiques, je propose de poursuivre cette section comme une comparaison entre Google et ChatGPT Search. Je ne doute pas que ceux qui liront cet article auront au moins quelques connaissances en référencement naturel sur Google. La comparaison permettra ainsi de favoriser la compréhension de ChatGPT Search.
Quelles différences entre ChatGPT Search et Google ?
L’Information Retrieval comme socle commun
Je vous invite à remonter le temps, car l’information retrieval (IR) remonte aux années 40. Il est possible que vous n’ayez jamais entendu cette notion. Et pourtant, elle est essentielle dans la structuration de la connaissance et donc pour le référencement naturel.
L’IR repose ainsi sur 3 principes - je simplifie car il y en a bien d’autres - :
- Indexation des données : analyse d’un corpus d’informations pour en faire une structure organisée facilement “cherchable” ;
- Recherche de pertinence : selon un stimuli (en d’autres termes, une recherche), le système cherche les informations indexées qui correspondent le mieux à la recherche (les concepts de TF-IDF ou d’embedding se cachent ici) ;
- Présentation des résultats : sous une forme qui peut varier et qui peut être influencée par des critères de classement (PageRank par exemple).
ChatGPT Search et Google partagent ce même socle, c’est ce qui fait d’ailleurs que tout ce que vous connaissez en SEO pour Google n’est pas sans valeur pour faire du SEO sur ChatGPT Search. Mais on va y revenir.
Des méthodes différentes : moteur versus modèle
Google utilise différentes solutions (crawlers, parsers, indexers) afin de parcourir le web, récupérer des pages (documents), les comprendre, les indexer puis les classer. Suite à une recherche, le moteur de recherche de Mountain View donne accès à une page de résultat sur laquelle il y a plusieurs résultats.
ChatGPT Search repose quant à lui sur des LLM. C’est-à-dire que ChatGPT Search est entraîné sur des bases de données énormes qui lui permettent, à partir d’une requête et en s’appuyant sur le langage naturel de générer directement une réponse synthétique basée sur les informations qu'il a “appris” dans son LLM ou récupérées via des recherches externes sur Bing.
Une fois les données obtenues, le LLM reformule, contextualise et filtre ces résultats. Ce traitement s’appuie sur les principes d’IR pour évaluer la pertinence des données avant de générer une réponse synthétique.
Google cherche à guider l'utilisateur vers des sources pertinentes à travers une sélection organisée, tandis que ChatGPT Search cherche à répondre directement, en court-circuitant souvent l'exploration des sources.
Une réponse différente dépendante des méthodes
Là où Google se concentre sur “organiser la connaissance” présente sur le web en la classifiant, ChatGPT s’appuie plutôt sur l’ensemble des données issues de son entraînement (LLM) et des recherches externes (via Bing, par exemple) pour fournir directement une réponse structurée et synthétique.
Ainsi, on peut dire que Google est document-centric puisqu’il repose sur les documents qu’il indexe, analyse, et classe pour en offrir une sélection pertinente à l’internaute effectuant une recherche.
En revanche, ChatGPT Search est answer-centric, car il oriente ses efforts sur la formulation d’une réponse directe en langage naturel, sans exiger que l’utilisateur consulte lui-même une liste de documents.
Mais bien que les méthodes puissent différer, les deux moteurs de recherche (et, plus largement, tous les systèmes de recherche) reposent sur des principes fondamentaux partagés. Je mentionnais l’information retrieval, qui constitue le cœur de leur fonctionnement, mais on peut également mettre en avant un autre aspect clé : la contextualisation.
Par contextualisation, j’entends la capacité d’un système à comprendre et traiter une requête en tenant compte de son environnement sémantique et des besoins implicites de l’utilisateur.
Google utilise de son côté des technologies comme BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ou MUM (Multitask Unified Model) pour interpréter le contexte des requêtes en langage naturel. Par exemple, il peut comprendre qu’une recherche comme "Meilleure pizza près de chez moi" nécessite une réponse géolocalisée. Le moteur s’efforce d’établir des connexions sémantiques entre les mots-clés et les documents pour classer les résultats les plus pertinents.
Du côté de ChatGPT Search, j’aurais tendance à dire que la contextualisation est plus marquée grâce à la nature conversationnelle du modèle. ChatGPT peut maintenir un fil de discussion entre plusieurs questions et adapter ses réponses en fonction du contexte donné.
Par exemple, si vous posez successivement les questions "Quels sont les symptômes du COVID-19 ?", puis "Et comment le distinguer d’une grippe ?", ChatGPT comprendra que la deuxième question fait référence au sujet évoqué précédemment. On pourrait parler d’interaction itérative.
Ainsi, bien que le principe soit le même, la contextualisation, la méthode pour y répondre est différente.
En définitive, ChatGPT Search et Google reposent sur des fondements communs comme l’information retrieval, mais leur approche diffère radicalement. Google cherche à guider les utilisateurs vers des documents organisés et hiérarchisés, tandis que ChatGPT Search synthétise directement une réponse concise et conversationnelle.
ChatGPT Search n’est peut-être pas encore prêt à détrôner Google, mais il ouvre une nouvelle ère où le SEO ne sera plus limité aux SERPs, mais aussi à la manière dont les modèles d’IA interprètent et synthétisent les données.
Est-ce possible de faire du SEO sur ChatGPT Search ?
Oui si vous concevez que certaines choses seront différentes mais que certains principes clés persistent. Sachez d’ailleurs que l’on parle de plus en plus de Generative Engine Optimization (GEO) ou de LLM SEO comme étant les disciplines permettant de placer son site comme une source citée par un agent conversationnel tel que ChatGPT.
Exploration et indexation sur ChatGPT Search
Tout d’abord, nous savons que ChatGPT Search utilise en partie l’index du moteur de recherche Bing. Ainsi, il paraît relativement logique que se conformer aux standards de Bing - tels que la méthode d’indexation IndexNow - afin de permettre à votre domaine de remonter dans les réponses de ChatGPT Search.
Faciliter l’exploration de ChatGPT Search
J’en avais déjà parlé dans mon article sur Comment bloquer ChatGPT sur mon site ? mais la firme OpenAI utilise plusieurs crawlers pour explorer le web :
- GPTBot qui permet de récupérer du contenu web pour entraîner son modèle d’IA ;
- ChatGPT-User qui est impliqué lors des interactions en temps réel des utilisateurs avec ChatGPT et les GPT personnalisés ;
- OAI-SearchBot qui est dédié à ChatGPT Search.
C’est donc ce dernier qui nous intéresse car c’est celui-ci qui conduit la recherche et peut donc crawl et citer votre contenu.OpenAI suggère d’autoriser explicitement leur crawler à accéder à votre site, ce qui signifie donc ajouter une directive dédiée dans votre fichier robots.txt.
User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /
Sachez que vous pouvez tout à fait autoriser OAI-SearchBot mais interdire les autres crawlers ChatGPT-User et GPTBot. Cela dit, je pense que bloquer GPTBot peut avoir un impact dans le futur pour être identifié comme source fiable dans le LLM, et donc vous pénaliser sur le long terme.
Performance et vitesse de chargement
Je n’ai pas encore assez de données pour confirmer cette hypothèse, mais il semble évident que ChatGPT Search devrait accorder une importance capitale à la vitesse de chargement des pages web. Cela est tout à fait logique si l’on considère son mode de fonctionnement : pour produire une réponse rapide et pertinente, l’agent conversationnel doit parcourir son LLM, explorer l’index de Bing, ingérer les contenus pertinents, puis reformuler une réponse en langage naturel. Tout cela, idéalement, en une fraction de seconde.
Si votre page est trop lente — à cause d’une base de code peu optimisée, de médias trop volumineux ou d’un serveur peu performant — il est probable que ChatGPT Search décide de passer à autre chose. C’est un peu comme le SEO classique sur Google, mais en plus critique ici : ChatGPT Search n’a pas besoin de faire de compromis pour sélectionner des pages trop lentes.
Conseils pratiques :
- Optimisez vos médias : compressez les images, réduisez la taille des vidéos et adoptez les formats modernes comme WebP ;
- Soignez votre code : éliminez les ressources inutiles, minifiez vos fichiers CSS/JavaScript, et désactivez les scripts superflus ;
- Choisissez un bon hébergement : privilégiez des serveurs rapides et proches de vos utilisateurs pour réduire les temps de latence ;
Rappelez-vous : si votre site est lent, il risque d’être ignoré par ChatGPT Search, même si votre contenu est pertinent.
Impact des backlinks et mentions sur ChatGPT Search
Les backlinks et les mentions occupent une place particulière dans l’écosystème de ChatGPT Search. Si les backlinks sont un pilier incontournable du SEO classique, ChatGPT Search valorise également les mentions contextuelles — même sans lien direct — comme une preuve de pertinence et d’autorité selon notamment une récente étude menée par Rand Fishkin.
Les backlinks, toujours essentiels
Un backlink issu d’un site fiable reste un signal fort. ChatGPT Search, s’appuyant sur l’index de Bing, continue de valoriser les liens entrants pour évaluer la crédibilité et l’autorité d’un contenu. Mais attention : ici, la qualité prime largement sur la quantité. Les liens provenant de sites reconnus dans votre secteur ou de médias d’autorité auront plus de poids que des dizaines de liens issus de sites peu connus.
L'importance des mentions sans lien
Une nouveauté intéressante est l’importance des mentions simples, c’est-à-dire des citations de votre marque ou de votre contenu, même sans hyperlien. Si votre nom ou votre site est fréquemment cité dans des sources fiables et pertinentes (notamment dans les LLM), ChatGPT Search est plus susceptible de l’inclure dans ses réponses générées.
Exemple : Un site souvent mentionné comme référence dans un domaine spécifique — par exemple, un blog culinaire réputé pour ses recettes vegan — a plus de chances d’être cité par ChatGPT Search dans une requête comme "Quelles sont les meilleures recettes vegan ?".
Comment maximiser votre impact avec les backlinks et mentions ?
- Ciblez des partenariats stratégiques : Rédigez des articles invités sur des sites d’autorité ou collaborez avec des influenceurs dans votre domaine ;
- Soyez une source crédible : Créez des contenus uniques et bien documentés pour attirer naturellement des backlinks et des citations ;
- Surveillez vos mentions : Utilisez des outils comme Google Alerts ou Mention pour détecter les citations non liées à votre site et, si possible, demandez des backlinks ;
- Boostez votre visibilité : Partagez vos contenus sur des plateformes sociales, des forums ou des groupes communautaires pertinents.
Contenu et expertise
Côté contenu, il semblerait que poursuivre l’approche EEAT si chère à Google en favorisant l’expérience et la valeur apportée au lecteur grâce à votre expertise est primordial et suffisant.
Compte tenu de la nature des LLM et du fonctionnement des solutions de ce type, il ne me paraît pas non plus indécent de mettre en place les données structurées. Cela a d’ailleurs été confirmé que ChatGPT Search pouvait utiliser directement les réponses de certaines données structurées comme HowTo pour générer des réponses.
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