Depuis l’arrivée de ChatGPT en 2022, les grands modèles de langage, ou LLM, ont accéléré une évolution majeure dans la manière dont les internautes accèdent à l’information, la formulent et l’exploitent. L’adoption progressive de ces intelligences artificielles (IA), capables de générer des réponses contextualisées et conversationnelles, transforme déjà la manière dont certains utilisateurs cherchent un produit, comparent des options ou formulent une intention d’achat.
Pour les marchands, l’enjeu est direct : si les LLM deviennent un point d’entrée majeur entre un consommateur et une information produit, quelles marques seront visibles, lesquelles seront recommandées, et sur quels critères ?
Cet article propose d’éclairer les nouveaux enjeux de visibilité induits par les LLM et d’identifier les leviers concrets à activer pour renforcer la présence des marques et de leurs offres dans ces nouveaux environnements.
Pourquoi les LLM (Large Language Model) changent les logiques de visibilité ?
Un LLM (Large Language Model) est un modèle d’intelligence artificielle conçu pour comprendre et générer du langage naturel. Il alimente aujourd’hui des interfaces conversationnelles comme ChatGPT, Gemini ou encore Claude, capables de répondre à des questions, formuler des recommandations ou encore synthétiser de l’information.
À la différence d’un moteur de recherche classique, un LLM ne se limite pas à renvoyer une liste de liens : il interprète une demande et peut produire une réponse synthétique, contextualisée et parfois directement orientée vers une recommandation.
De manière simplifiée, un LLM interprète la demande, en déduit une intention, mobilise les informations qu’il peut exploiter, puis formule une réponse structurée.
Un LLM ne produit pas ses réponses à partir de rien. Dans les environnements connectés au web ou enrichis par des sources externes, la clarté des contenus, leur structuration, leur cohérence et les signaux de crédibilité associés influencent fortement la manière dont une marque ou un produit peuvent être compris et restitués.
L’élément clé à comprendre est le suivant : dans une logique conversationnelle, la visibilité dépend de la capacité d’une offre à être comprise, jugée pertinente et restituée en réponse à une intention utilisateur.
Dans la pratique, comment une intention d’achat peut être interprétée par les IA ?
Prenons une requête simple : « Je recherche un vélo électrique ».
Ce type de formulation permet au système d’identifier une intention d’achat, puis d’orienter la réponse selon différents critères implicites : usage, budget, niveau d’exigence, contexte de pratique ou niveau d’équipement recherché.
Chaque élément de la phrase est ensuite analysé pour identifier des critères implicites et explicites. À partir de cela, le modèle compare, pondère et adapte sa réponse afin de proposer un résultat cohérent avec l’intention de recherche.
Quels types de réponses peuvent émerger dans un contexte E-Commerce ?
Dans certains contextes E-Commerce, les réponses issues d’interfaces conversationnelles peuvent prendre la forme de résultats enrichis, combinant synthèse, recommandation et renvoi vers des offres ou des contenus.
Selon les environnements, ces réponses peuvent inclure plusieurs éléments utiles à la décision :
- un visuel du produit
- le nom
- le prix
- la marque
- le distributeur / revendeur
- le lien vers une offre
- une forme de hiérarchisation selon l’usage ou le profil
Ce format de réponse illustre bien la logique de critérisation : l’IA sélectionne, structure et priorise les informations qu’elle juge les plus pertinentes pour répondre à l’intention de recherche.
Pourquoi les marketplaces ressortent souvent dans certains résultats de LLM ?
Sur de nombreuses requêtes orientées achat, on observe que les marketplaces occupent une place importante dans les réponses ou dans les sources mobilisées.
Cette tendance peut s’expliquer par le fait qu’elles proposent :
- une large couverture de gammes de prix
- de multiples variantes (tailles, styles, usages)
- des informations de livraison clairement affichées
- une comparaison des produits facilitée
Ces caractéristiques répondent bien aux logiques de restitution souvent favorisées dans les environnements conversationnels : clarté, densité d’information, comparabilité et capacité à répondre rapidement à une intention d’achat.
Qu’est-ce qui rend un produit visible et recommandable dans un environnement piloté par les LLM ?
Avant d’optimiser des contenus ou des pages produits, il faut comprendre qu’un produit n’existe jamais de manière isolée dans un environnement piloté par les LLM.
Le LLM appréhende une expérience de marque globale : ce qu’elle est, ce qu’elle raconte, ce que disent les avis, la cohérence des informations, sa présence physique ou digitale, les signaux de confiance, etc. En somme, tout ce qui conditionne la crédibilité et la légitimité d’une recommandation.
Il s’appuie également sur les contenus, c’est-à-dire sur les informations produits, les usages, les différenciateurs, les preuves, la manière dont tout est structuré et formulé.
Donc, avant d’optimiser des contenus, vous devez travailler l’expérience de marque (GXO) et l’expérience liée à vos contenus (GEO).
Sans GXO, les contenus manquent de crédibilité, sans GEO, les produits sont mal compris. C’est cette combinaison indissociable qui permet à un produit d’être compris, comparé et finalement recommandé par un LLM.
Qu’est-ce que le Generative Experience Optimization (GXO) ?
Le GXO, pour Generative Experience Optimization, est un ensemble de démarches visant à optimiser l’expérience globale d’une marque dans des interfaces intégrant de l’IA générative.
Cela recouvre tout ce que le LLM peut trouver et agréger autour d’une marque, au-delà du produit lui-même :
- les avis et retours clients
- la cohérence des informations publiques
- le store locator et la présence physique
- les mentions sur des sites tiers (médias, comparateurs, blogs)
- les signaux de fiabilité et de crédibilité (réputation, fiabilité, transparence)
Le GXO définit le “contexte de confiance” dans lequel une marque peut être citée ou recommandée.
Qu’est-ce que le Generative Engine Optimization (GEO) ?
Le GEO, pour Generative Engine Optimization, porte sur la manière dont les contenus sont structurés pour être compris, exploités et restitués par les LLM.
Il porte directement sur les contenus liés au produit :
- des descriptions précises et sans ambiguïté
- une structure claire de l’information
- des explications d’usage
- une mise en avant des éléments différenciants
- la transparence sur les limites et contraintes
Le GEO détermine la capacité d’un produit à être correctement interprété et comparé par un LLM.
Quelle stratégie adopter pour renforcer sa visibilité ?
Avec les LLM, la logique de recherche change L’utilisateur ne saisit plus une suite de mots-clés, il formule une question.
Cette évolution implique un changement de paradigme. Vos contenus ne doivent plus seulement être optimisés pour être trouvés, mais pour être compris, comparés, sélectionnés et potentiellement réutilisés dans une réponse générée par les IA.
Comment aider les LLM à analyser correctement un produit ?
Concrètement, pour qu’un LLM puisse correctement interpréter et recommander vos produits, vous devez rendre l’information explicite, structurée et exploitable. Cela passe par le fait de répondre explicitement aux bonnes questions.
Une page produit efficace doit permettre de répondre à un ensemble de questions fondamentales de compréhension, d’usage, de différenciation et de preuve :
- Qu’est-ce que le produit ? Apportez des éléments de compréhension basiques (via une définition simple et claire, le type de produit, sa catégorie, des caractéristiques clés) pour permettre au LLM d’identifier rapidement la nature de votre produit.
- À quoi sert le produit ? Ne vous limitez pas aux fonctionnalités, explicitez les bénéfices de vote produit (via une FAQ ou des encarts pédagogiques). Cela va permettre de connecter le produit à l’intention de l’utilisateur.
- Dans quel contexte utiliser le produit ? Situez les usages de manière concète pour que le LLM projette le produit dans différents scénarios (via des guides, des articles conseil, une section “cas d’usage”).
- À qui s’adresse le produit ? Clarifiez les profils concernés par votre produit pour affiner la pertinence de la recommandation (via des blocs “pour qui”, des FAQ ciblées par profils, une identification claire des utilisateurs concernés, ou non si c’est pertinent de le préciser)
- Qu’est-ce qui différencie le produit ? Mettez en avant la valeur ajoutée de votre produit pour faciliter l’arbitrage du LLM face à des alternatives (via des comparatifs simples, des tableaux synthétiques, des blocs “pourquoi ce produit plutôt qu’un autre”)
- Quelle est la légitimité de votre produit ? Travaillez les signaux de crédibilité pour renforcer la légitimité de la recommandation (via des avis clients exploitables, des notes, des labels, des certifications).
Ces questions structurent directement le GEO : elles permettent au LLM de comprendre, comparer et restituer vos produits de manière fiable.
Pourquoi structurer un écosystème cohérent peut avoir un impact sur les résultats proposés par les LLM ?
Au-delà des contenus eux-mêmes, la visibilité dans les LLM repose sur une logique globale de cohérence. Un produit n’est jamais évalué isolément, mais toujours dans un écosystème de signaux.
Pour renforcer cette cohérence, plusieurs fondamentaux doivent être consolidés :
- la cohérence cross-canal (site E-commerce, marketplaces, Google, Store Locators, supports tiers)
Un LLM recoupe les sources : l’incohérence nuit à la compréhension.
- des contenus faciles à analyser par l’IA (contenus structurés, titres clairs, blocs identifiables, FAQ, comparatifs, sections délimitées)
- une vision globale de la marque (proposition de valeur explicite, discours stable, pages liées à l’histoire de la marque et sa mission)
- un socle SEO propre (contenus indexables, accessibilité respectée, structure claire)
Comment mettre en œuvre une stratégie GXO / GEO pour améliorer sa présence sur les LLM ?
Avant toute optimisation, plusieurs conditions de réussite doivent être réunies le bon fonctionnement d’une stratégie GXO / GEO efficace :
- identifier un pilotage interne clair, avec un référent capable de porter le sujet, d’arbitrer les priorités et d’assurer la continuité entre les équipes produit, marketing, SEO et data
- avoir une vision transverse de la donnée, via un data model, un PIM, un ERP, des flux, un ETL, etc.
Les dimensions produit, marketing et commerce doivent être alignées ! Sans cette vision transverse, il est impossible de garantir la cohérence des informations exploitées par les LLM.
- s’appuyer sur un partenaire d’accompagnement, une agence SEO, des outils spécialisés, ou la combinaison des deux, pour apporter méthode, outils et recul analytique
Une fois le cadre posé, la stratégie GXO / GEO peut s’articuler autour de 3 phases.
Phase 1 : auditer la manière dont la marque et les produits sont compris et restitués
Dans un premier temps, vous allez devoir tester la compréhension de vos produits par les LLM. Cela va permettre de confronter votre perception interne à la réalité des réponses générées par les IA.
Nous vous conseillons :
- d’identifier les questions réellement posées par vos clients
- de tester des prompts proches des usages réels
- d’observer la manière dont les LLM comprennent, comparent et restituent vos produits et votre marque
Ensuite, vous allez devoir faire un état des lieux global sur vos expériences, avec :
- une analyse des contenus existants (produit, marque, marketing)
- une analyse des signaux de confiance disponibles
- l’identification des manques, faiblesses et incohérences
- une vérification de la cohérence cross-canal
Cette phase permet de formaliser un cahier des charges GEO / GXO, avec des priorités claires en matière de contenus, de cohérence et de signaux de confiance.
Phase 2 : clarifier, enrichir et renforcer vos expériences
L’enjeu ici est de rendre votre offre parfaitement lisible pour un LLM.
Cela commence par un travail de clarification. Votre marque doit être compréhensible, votre positionnement explicite et vos produits définis sans ambiguïté.
Si le LLM hésite sur ce que vous êtes ou ce que vous proposez, il ne vous recommandera pas.
Les contenus doivent être enrichis et structurés pour répondre aux grandes logiques d’interprétation vues précédemment.
Il s’agit notamment de rendre explicites :
- la définition du produit
- ses usages et contextes d’utilisation
- ses éléments différenciants
- les preuves associées
Enfin, il est essentiel de renforcer l’autorité globale de la marque. Cela passe par des contenus experts, une cohérence éditoriale forte et des mentions sur des sources externes crédibles.
Plus votre écosystème est solide, plus le LLM aura de matière pour vous recommander.
Phase 3 : mesurer, arbitrer et piloter la performance dans la durée
Une stratégie GXO / GEO ne produit de valeur que si elle est suivie dans la durée.
Il devient donc indispensable de mettre en place un pilotage data-driven, capable de mesurer l’impact réel des optimisations. Aux côtés des KPI SEO traditionnels, de nouveaux signaux doivent être suivis, comme :
- la présence dans les réponses générées par les IA
- les citations ou mentions de la marque et des produits
- le trafic référent issu des interfaces conversationnelles
- l’impact sur la conversion des pages enrichies
Ce suivi permet d’identifier ce qui fonctionne, d’ajuster les contenus et d’inscrire la démarche dans une logique d’amélioration continue.
Pourquoi la stratégie GEO est un sujet stratégique dans l’E-Commerce ?
L’accès aux produits connaît aujourd’hui une transformation profonde. Les utilisateurs ne naviguent plus uniquement entre des pages, ils délèguent de plus en plus la recherche, la comparaison et la décision à des intelligences artificielles. Les LLM deviennent ainsi des intermédiaires de choix.
En parallèle, l’information commerciale se structure. Des initiatives comme l’Universal Commerce Protocol (UCP) illustrent une tendance de fond : structurer les données produits pour les rendre plus facilement exploitables par des environnements conversationnels et des IA. Cela permet aux agents conversationnels d’analyser des catalogues, de comparer des offres et de formuler des recommandations argumentées.
L’enjeu réside alors dans la capacité des informations commerciales à être comprises, comparées et arbitrées par une intelligence artificielle.
À plus long terme, certaines évolutions laissent entrevoir des scénarios de commerce agentique dans lesquels une partie de la sélection, de la comparaison, voire de la transaction pourrait être facilitée directement depuis des interfaces conversationnelles. Cette perspective reste encore hétérogène selon les acteurs et les cas d’usage, mais elle confirme une tendance : le rôle des intermédiaires conversationnels dans le parcours d’achat pourrait continuer à se renforcer.
Dans ce contexte, le GEO et le GXO deviennent de véritables leviers de visibilité et de performance. Les marques qui structurent leurs contenus et rendent leurs offres claires, comparables et fiables sont celles qui s’intègrent naturellement dans les recommandations et captent ces nouveaux parcours d’achat.
Dans notre E-Book “Les 8 grandes tendances E-Commerce & Digital de 2026”, nous consacrons une partie aux nouveaux modèles de paiement qui accélèrent la conversion. L’occasion d’en savoir plus sur le commerce agentique !
Adobe LLM Optimizer, un outil d’Adobe pour la visibilité de votre marque
Face à la montée en puissance des LLM dans les parcours d’achat, certains éditeurs commencent à proposer des solutions dédiées à l’analyse de la visibilité dans les environnements génératifs.
C’est dans cette logique qu’Adobe propose LLM Optimizer, une solution pensée pour aider les marques à analyser et améliorer leur visibilité dans les interfaces pilotées par l’IA générative.
S’il s’intègre naturellement à l’écosystème Adobe Experience Manager, Adobe LLM Optimizer reste compatible avec d’autres CMS via API, ce qui le rend adaptable à différents contextes techniques.
Comment comprendre sa présence dans les LLM avec Adobe LLM Optimizer ?
L’un des apports majeurs de l’outil est de rendre visible ce qui, jusqu’ici, était difficilement mesurable : la manière dont les LLM perçoivent et mettent en avant une marque.
Adobe LLM Optimizer permet notamment d’analyser :
- où et à quelle fréquence une marque ou un produit apparaît dans les réponses générées par les IA
- les requêtes influencées ou initiées par des agents d’IA
- la façon dont les LLM formulent et positionnent la marque dans leurs réponses
- la présence relative face aux concurrents
L’outil propose également des scores d’optimisation GEO, qui intègrent des critères comme la fréquence des mentions, leur exactitude, leur tonalité ou encore leur évolution dans le temps.
L’intérêt d’outils comme Adobe LLM Optimizer est de rendre plus lisible une visibilité encore difficile à objectiver, et d’aider les marques à identifier les environnements sur lesquels concentrer leurs efforts
Comment optimiser ses contenus pour les LLM avec Adobe LLM Optimizer ?
Au-delà du diagnostic, Adobe LLM Optimizer accompagne l’optimisation des contenus de manière opérationnelle.
L’outil formule des recommandations à plusieurs niveaux.
- Sur le plan technique, il peut par exemple alerter sur des problèmes d’accessibilité ou de structuration des données.
- Sur le plan éditorial, il suggère des axes d’amélioration concrets : enrichissement des FAQ, création de contenus complémentaires ou encore meilleure structuration des pages.
Ces recommandations sont priorisées en fonction de leur impact potentiel et associées à des indicateurs mesurables, ce qui permet de piloter les actions dans le temps.
L’outil permet également d’identifier des opportunités de visibilité en dehors du site, notamment sur des plateformes tierces (forums, sites spécialisés), qui influencent directement les réponses des LLM.
En résumé : vers de nouvelles règles de visibilité pour les marchands E-Commerce
À mesure que les LLM s’intègrent dans certains parcours d’achat, les logiques de visibilité, de comparaison et de recommandation évoluent. Pour l’E-Commerce, cela suppose de travailler plus finement la qualité de la donnée, la lisibilité des contenus et la cohérence de l’écosystème de marque.
Les marques qui s’engagent dès aujourd’hui dans cette transformation se positionnent durablement et prennent une longueur d’avance en matière de visibilité et de performance. Dans ce contexte, le GEO et le GXO s’imposent comme des leviers stratégiques, à la croisée du SEO, de la data, du contenu et de l’expérience de marque.
L’équipe Conseil de Dn’D accompagne les acteurs du e-commerce sur ces sujets au croisement de la stratégie digitale, de la donnée produit, de la performance et des parcours d’achat. Notre rôle est d’aider les marques à diagnostiquer leur niveau de lisibilité dans ces environnements, à prioriser les chantiers utiles et à construire des dispositifs cohérents, exploitables et mesurables.
Notre rôle est d’aider les marques à structurer des écosystèmes cohérents et exploitables par les LLM, afin qu’elles puissent être comprises, comparées et recommandées dans ces nouveaux environnements. Cela passe par un travail sur la qualité et la fiabilité de la donnée, l’alignement des expériences et la capacité à rendre une offre lisible à grande échelle.
Nous intervenons également sur la mise en place de cadres de pilotage permettant de mesurer concrètement l’impact de ces transformations, et d’inscrire ces sujets dans une dynamique durable.
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FAQ – Comprendre l’impact des LLM sur l’E-Commerce
Un LLM (Large Language Model) est une intelligence artificielle capable de comprendre et générer du langage naturel. Dans l’E-Commerce, il agit comme un intermédiaire entre l’utilisateur et les produits, en analysant les besoins, en comparant les offres et en recommandant directement des solutions adaptées, sans passer par une navigation classique.
Le SEO vise à améliorer la visibilité dans les moteurs de recherche traditionnels. Le GEO (Generative Engine Optimization) consiste à structurer les contenus pour qu’ils soient compris et réutilisés par les LLM. Le GXO (Generative Experience Optimization) concerne la crédibilité globale de la marque, à travers les signaux de confiance et la cohérence de son écosystème.
Plusieurs facteurs peuvent l’expliquer : un manque de clarté dans les contenus, des informations incomplètes, une faible crédibilité de la marque ou encore une incohérence entre les sources. Si un LLM ne comprend pas clairement votre produit ou ne le juge pas fiable, il ne le recommandera pas.
Il faut structurer les contenus pour répondre explicitement aux questions que se posent les utilisateurs : définition du produit, usages, cible, différenciation et preuves. Plus les informations sont claires, organisées et contextualisées, plus elles sont facilement exploitables par les LLM.
Oui, le SEO reste fondamental. Il demeure la base de l’accessibilité, de l’indexation et de la structuration des contenus. En revanche, il doit désormais être complété par des approches qui travaillent aussi la lisibilité conversationnelle, la cohérence de marque et la capacité d’une offre à être réutilisée dans des environnements génératifs.