La révolution silencieuse du SEO est déjà en marche. Et elle ne passe plus uniquement par Google. Mardi dernier, sur la Croisette, Adobe a présenté LLM Optimizer, un outil pensé pour propulser les marques dans l’univers des moteurs d’IA générative comme ChatGPT, Gemini ou Perplexity. Son ambition : aider les entreprises à comprendre et surtout à maîtriser la manière dont ces nouveaux acteurs relaient leurs contenus.
Dans un contexte où les intelligences artificielles conversationnelles jouent un rôle croissant dans la découverte d’offres et de services, Adobe mise sur un changement profond de paradigme. Et les chiffres avancés par sa division Analytics donnent le ton : entre juillet 2024 et mai 2025, le trafic issu des IA génératives a explosé de 3 200% pour les sites de voyage, et de 3 500% pour les grands distributeurs aux États-Unis.
Un nouveau terrain de jeu pour les marques
Jusqu’ici, le SEO se résumait largement à séduire les moteurs de recherche traditionnels. Mais les assistants IA, eux, n’affichent pas dix liens bleus. Ils synthétisent, sélectionnent, recommandent. Dans ce nouveau paysage, LLM Optimizer se présente comme un tableau de bord stratégique : il permet d’observer comment une marque est citée, référencée, ou recommandée par les grands modèles d’intelligence artificielle.
Cette visibilité amont, qui précède même la visite sur un site, devient cruciale pour les départements marketing, éditoriaux ou SEO. Adobe propose ici une approche radicalement nouvelle : traquer le rôle des IA comme vecteurs de notoriété, d’engagement… et de business.
Mieux comprendre les IA pour mieux leur parler
Concrètement, l’outil offre deux leviers majeurs. D’un côté, il permet de retravailler les contenus existants (articles, fiches produits, guides) pour optimiser leur sélection par les IA génératives. De l’autre, il fournit une cartographie dynamique de la façon dont chaque modèle promeut (ou non) une marque selon le type d’audience.
Ce double regard ouvre de nouvelles perspectives. Les équipes peuvent ainsi ajuster leur ligne éditoriale ou affiner leur stratégie de publication en fonction de la façon dont ChatGPT ou Perplexity reformulent leurs messages ou les ignorent.
Ce que les outils classiques ne voient pas
L’un des apports majeurs de LLM Optimizer tient dans sa capacité à distinguer deux types de trafic que les solutions analytiques traditionnelles ne détectent pas :
- Les passages automatisés des IA, qui parcourent les pages sans générer de session utilisateur.
- Et les visites issues directement d’un lien cité par une IA, dans une réponse faite à un utilisateur humain.
Résultat : Adobe offre un éclairage inédit sur l’impact réel des réponses générées par ces nouveaux intermédiaires numériques. Quels contenus sont le plus souvent repris ? Quelles formulations déclenchent le plus de clics ? Quelles thématiques accrochent davantage les utilisateurs des chatbots ? Autant de données qui permettent d’ajuster le tir en temps réel.
Un outil conçu pour s’insérer dans l’existant
Adobe promet une intégration fluide dans les environnements de travail actuels. LLM Optimizer peut fonctionner en mode autonome ou s’imbriquer dans le CMS Adobe Experience Manager Sites. Des API assurent également la compatibilité avec d’autres outils, ce qui en fait une solution potentiellement accessible pour un large éventail d’équipes et d’agences.
L’outil pousse aussi plus loin l’automatisation : chaque nouveau contenu ou mise à jour bénéficie de recommandations instantanées pour maximiser ses chances d’apparaître dans les résultats générés par les IA. Sans pour autant sacrifier la cohérence éditoriale : des garde-fous sont prévus pour maintenir l’identité de marque.
Un nouveau standard de mesure à l’ère des IA
Au-delà des simples clics, Adobe propose désormais de mesurer la valeur commerciale du trafic issu des IA génératives. C’est une promesse forte : offrir aux marques une vision claire de ce que leur présence dans les réponses automatiques rapporte vraiment, en visibilité, en engagement, en conversions.
Ce glissement du SEO traditionnel vers une logique de “référencement conversationnel” impose de repousser les anciennes frontières. À terme, la performance ne se jugera plus uniquement au classement sur Google, mais à la capacité des contenus à être sélectionnés, cités et relayés par les IA qui peuplent nos interfaces.
