Samedi 21 Juin 2025
Avec le développement fulgurant des assistants conversationnels et des moteurs de recherche fonctionnant grâce à des modèles de langage tels que ChatGPT, Claude ou Gemini, une transformation s'opère dans la façon dont les consommateurs explorent, jugent et interagissent avec les entreprises. Adobe prévoit cette évolution avec le lancement de LLM Optimizer, une solution imaginée pour autoriser les sociétés à évaluer, améliorer et diriger leur positionnement dans les environnements de recherche boostés par l'IA.
La recherche classique est progressivement supplantée par les échanges avec les LLMs, modifiant en profondeur les mécanismes d'acquisition de trafic pour les marques. Les informations d'Adobe Analytics, basées sur des achats en ligne véritables, mettent en évidence une augmentation de 3200 % du trafic vers les sites de voyage et de 3 500 % vers les sites de vente au détail américains entre juillet 2024 et mai 2025 provenant de sources d'IA générative.
Loni Stark, directrice adjointe de la stratégie et des produits chez Adobe Experience Cloud, affirme :
"Les interfaces pilotées par l'IA générative s'établissent comme des points de contact essentiels tout au long du parcours client, de la découverte à l'implication jusqu'à la prise de décision d'achat. Avec Adobe LLM Optimizer, nous donnons aux marques la possibilité d'appréhender ce nouvel univers avec assurance, en s'assurant qu'elles se distinguent et saisissent les opportunités cruciales".
LLM Optimizer a pour but de:
Localiser la visibilité de la marque dans les réponses produites par l'IA;
Repérer les opportunités de contenu permettant de figurer dans les suggestions de l'IA ;
Accroître la performance commerciale découlant de ces nouvelles sources de trafic.
Son fonctionnement repose sur trois axes :
Surveillance du trafic et de la visibilité dans les environnements IA: l'outil repère les contenus utilisés par les assistants conversationnels pour élaborer leurs réponses, donnant ainsi aux marques une vision en temps réel de leur présence dans ces interfaces. Une fonction de comparaison permet de mesurer cette visibilité par rapport à la concurrence, notamment sur des requêtes importantes à forte valeur ajoutée ;
Recommandations concrètes axées sur la performance : au-delà de l'analyse, LLM Optimizer propose des actions réalisables : enrichir une FAQ, valoriser une page produit, ou encore consolider la présence sur des plateformes externes comme Wikipédia. Le système de recommandation s'appuie sur l'analyse des caractéristiques mises en avant par les modèles de langage (structure, clarté, fiabilité...) et relie chaque recommandation à des indicateurs business essentiels (trafic, engagement, conversion) ;
Mise en œuvre rapide grâce à des intégrations CMS ou API : conçu pour les équipes SEO, contenu ou marketing digital, LLM Optimizer s'intègre à Adobe Experience Manager Sites mais peut également opérer de manière indépendante. Il est compatible avec les protocoles émergents tels que Agent-to-Agent (A2A) ou Model Context Protocol (MCP), ce qui facilite son adoption dans différents environnements techniques.
Cette aptitude à agir sur les contenus détenus (sites, FAQ) et acquis (Wikipédia, forums, bases de connaissances) offre une nouvelle façon d'optimiser : proactive, contextualisée et adaptée aux algorithmes de synthèse.
