Article sponsorisé par HubSpot

Le guide complet AEO/GEO publié il y a quelques semaines sur Abondance posait les fondations : pourquoi les IA choisissent leurs sources, comment fonctionnent les trois types de prompts, et comment HubSpot illustre une stratégie de visibilité IA aboutie. Si vous ne l'avez pas lu, commencez par là.

Ce guide prend le relais sur le terrain de l'exécution. Il suit la logique chronologique d'un déploiement réel : d'abord savoir où vous en êtes, puis structurer votre contenu pour être extrait, ensuite créer les pages comparatives que les IA utilisent comme sources, et enfin mesurer ce que tout cela rapporte. HubSpot sert à la fois de fil conducteur et d'outil de pilotage à chaque étape.

Étape 1 - Auditer sa visibilité IA actuelle

Avant de produire quoi que ce soit, il faut savoir ce que les assistants IA disent déjà de vous, ou ne disent pas. Cet audit de départ prend moins d'une heure et conditionne toutes les priorités qui suivent.

1.1 Tester manuellement ses requêtes cibles

Sélectionnez une vingtaine de requêtes représentatives de vos intentions commerciales. Mélangez les trois types de prompts identifiés dans le guide Abondance : questions d'apprentissage (« comment faire X »), comparatifs (« compare A avec B ») et questions fermées (« est-ce que [outil] peut faire X »). Soumettez-les dans ChatGPT, Perplexity et Google AI Overviews.

Pour chaque réponse obtenue, notez trois choses :

• Êtes-vous cité, et si oui, dans quel contexte et avec quelle formulation ?
• Quelles sources sont citées à votre place sur les requêtes où vous êtes absent ?
• Quelle image de votre marque ou de votre outil ressort de la réponse : positive, neutre, absente ?

Conseil pratique : Créez un tableau de suivi simple avec ces trois colonnes pour chaque requête testée. C'est votre baseline : sans elle, impossible de mesurer la progression dans trois mois.

1.2 Utiliser l'AEO Grader de HubSpot

Le CRM HubSpot propose gratuitement son AEO Grader (disponible sur hubspot.com/products/marketing/aeo-guide). L'outil soumet automatiquement des requêtes dans GPT-4o, Perplexity et Gemini, et restitue un score sur cinq dimensions : reconnaissance de marque, positionnement concurrentiel, pertinence contextuelle, analyse de sentiment et fréquence de citation.

Ce n'est pas un outil de monitoring continu, c'est un diagnostic ponctuel. Il est utile pour obtenir rapidement une vision comparative face à vos concurrents directs, sans avoir à construire un protocole de test manuel. Pour un suivi continu, des outils dédiés comme Otterly.ai, Profound ou le Semrush AI Toolkit sont plus adaptés.

Pour résumer : Identifier les requêtes sur lesquelles vous êtes absent alors que vos concurrents sont cités. Comprendre pourquoi : est-ce un problème de contenu manquant, de structure, ou d'autorité externe ? Prioriser : quelles requêtes, si vous y apparaissiez, auraient le plus d'impact commercial ?

Étape 2 - Structurer son contenu pour être extrait

Les assistants IA ne lisent pas un article comme un humain. Ils en extraient des fragments, souvent les premiers paragraphes d'une section, ou une liste bien délimitée. Structurer son contenu pour l'AEO, c'est anticiper cette logique d'extraction.

2.1 Les données structurées Schema.org : à qui elles servent vraiment

Les données structurées Schema.org jouent un rôle différent selon le type d'IA. Pour les moteurs IA à base d'indexation, Perplexity, Bing Copilot, Google AI Overviews, elles constituent un signal sémantique direct : elles aident le moteur à qualifier la page et à en extraire les informations structurées. Pour les LLM conversationnels comme ChatGPT ou Claude, l'influence est indirecte : ces modèles s'entraînent sur des corpus web massifs (Common Crawl, données sous licence) dans lesquels les pages bien référencées sont surreprésentées.

En pratique, Schema.org est une bonne pratique à mettre en place pour tout site qui veut être visible dans l'écosystème IA au sens large, pas parce qu'elle garantit d'être cité par tous les assistants, mais parce qu'elle...