Salut Reader !
J'espère que tu as passé une belle semaine ! C'est le retour de la lettre du SEO avec une nouvelle astuce pour faire progresser ton SEO.
Cette semaine je vous parle d'un sujet dont je voulais vous parler depuis quelques semaines : l'architecture interne de ChatGPT.
L'équipe de Résonéo a récemment analysé le code de ChatGPT et a décortiqué comment ChatGPT Search fonctionne vraiment en coulisses. Et croyez-moi, ce n'est PAS un moteur de recherche classique !
Dans cette newsletter je vais vous résumer de manière pédagogique les apprentissages pratiques et les éléments concrets à mettre en place pour profiter de ces apprentissages.
Allez c'est parti !
Les Sucreries de la semaine 🍭
- Un excellent épisode de Position 0 sur une technique e-commerce méconnue : Le Searchdexing
On accueille Pierre-Olivier Danhaive aka POD le fondateur de Verbolia, l'outil qui fait gagner des millions d'euros à des e-commerce comme Decathlon.
Concrètement, Verbolia permet aux e-commerce de créer des pages à la volée basée sur leur propre moteur de recherche.
Une technique simple et concrète pour augmenter la couverture de mots-clés que Pierre-Olivier nous explique en détail !
- Nouveau Webinaire 10 Tips GEO et SEO qui fonctionne en 2026
Je vous partage :
- Quel contenu marche le mieux sur ChatGPT
- Ma méthode SAFE pour des contenus qui performent sur les LLMs
- La stratégie pour choisir les bons backlinks pour se positionner sur les LLMs
Allez on démarre le contenu de la semaine !
Apprentissage n°1 : ChatGPT n'est PAS un moteur de recherche
Première chose à comprendre : ChatGPT Search fonctionne complètement différemment de Google.
Avec Google : Vous tapez 1 requête → Vous obtenez 10 liens bleus → VOUS devez synthétiser l'information.
Avec ChatGPT : Vous tapez 1 requête → ChatGPT lance N recherches parallèles → Vous obtenez 1 RÉPONSE SYNTHÉTISÉE
Lorsque ChatGPT n'a pas la réponse dans sa base de données, il effectue des recherches web pour compléter ses informations.
💡 C'est ce qu'on appelle le système de "Fan-Out" : votre question est décomposée en plusieurs requêtes qui explorent différentes perspectives.
- En mode standard : 1 à 3 recherches parallèles
- En mode Thinking : 10, 20, voire 30+ recherches récursives !
Apprentissage n°2 : Le Classificateur Sonic : la première décision
Avant même de lancer une recherche, ChatGPT utilise un classificateur probabiliste appelé "Sonic" qui détermine si votre question nécessite des données fraîches du web.
Exemple concret que l'équipe de Résonéo a trouvé dans le code :
- search_prob: 71.35% (probabilité que la réponse nécessite des données fraîches)
- force_search_threshold: 65% (seuil de déclenchement)
Si vous demandez "Quelle est la capitale de la France ?" → search_prob faible (le modèle connaît déjà la réponse)
Si vous demandez "Résultats de la Ligue des Champions hier" → search_prob élevée (données fraîches requises)
💡 Mon conseil : Observer vos prompts principaux et regarder si ils enclenchent la Recherche Web. Si c'est le cas, assurez-vous d'être présents dans les sources !
Rappel : Notre étude Qwairy sur les Query Fan Out montre que les mots comme "Meilleur" et "List" augmentent de +30% la chance que la recherche web soit activé.
Apprentissage 3 : Le biais de récence expliqué
Vous avez remarqué que ChatGPT favorise massivement le contenu récent ?
Le modèle génère des recherches avec des paramètres de récence :
{"q": "règles trottinettes NYC", "recency": 30} ➡️ Le biais ici est d'avoir des données de 30 jours maximum.
{"q": "certification UL trottinettes", "recency": 365}
Le modèle contrôle la fraîcheur par requête : 7 jours pour l'actualité chaude, 30 jours pour les news, 365 jours pour l'information établie.
La logique est simple : le modèle a déjà le contenu ancien dans ses données d'entraînement.
Ce qu'il cherche sur le web, c'est uniquement l'information récente pour combler le vide !
Apprentissage 4 : Révélation : Le système multi-couche de Fan-Outs
Tout le monde parle d'UN système de fan-out. Faux !
ChatGPT active en réalité TROIS mécanismes de fan-out en parallèle :
🔍 Search fan-outs : 1-3 requêtes web traditionnelles (jusqu'à 20+ en mode thinking)
🛒 Shopping fan-outs : Requêtes plus courtes, centrées produit, ciblant l'e-commerce
🖼 Images fan-outs : 3-8+ requêtes visuelles pour la couverture événementielle
Ces couches fonctionnent simultanément mais sont rarement combinées toutes les trois ensemble.
💡 Vous pouvez retrouver les fanout sur Qwairy.
Apprentissage 5 : L'utilisation d'outil externe pour scrapper Google
OpenAI a levé des milliards et leur stratégie de recherche est... scraper Google via des proxies tiers !
Maps data → Google Places
Shopping → Google Shopping (via SearchApi.io)
Images → Getty, Bright Data ?, SerpAPI (une api qui scrape la SERP)
Web search → Bing (main), SerpAPI (Google scraper)
Mon conseil : Le ranking Google semble toujours être un critère essentiel dans vos stratégies. Pour l'instant mon avis est de dire qu'il y a une forte chance que ChatGPT utilise les premiers résultats Google.
Apprentissage 6 : La taxonomie des Entités
ChatGPT construit un KNOWLEDGE GRAPH, entité par entité.
Pour le moment voici les différents types d'entité de ChatGPT :
👤 people
🏢 company
🏠 organization
🤖 fictional_character
📍 place
⚽ sports_event
📚 book
🎬 movie
Autres catégories : brand, software, product, stock, festival, event, holiday, mobile_app, sports_team, tv_show, music_album, video_game, artwork, food, animal, disease, cryptocurrency...
💡 Si votre marque, vos produits, vos dirigeants ne sont pas correctement structurés et désambiguïsés sur le web, vous pourriez ne pas exister dans cette nouvelle couche sémantique.
Apprentissage 7 : Carousel Shopping : la preuve Google
Découverte majeure : Chaque produit dans un carousel ChatGPT révèle des identifiants exclusifs à l'infrastructure Google Shopping !
Les URLs de produits contiennent le paramètre srsltid=, un traceur spécifique à Google Shopping qui n'existe que dans l'écosystème Google.
Cela signifie donc que votre présence sur Google Shopping influence votre présence sur les LLMs.
Apprentissage 8 : Module Local/Maps : encore Google
Encore une fois on retrouve des données Google Places dans les Points d'Intérêt données par ChatGPT.
- Les IDs sont des Google Place IDs (format ChIJ...)
- Notes, avis, horaires, catégories = schéma Google
- Les images sont des vignettes Google.
- "Get Directions" ouvre... Google Maps
Mon conseil GÉO Locale : Mettre à jour votre profil Google Maps = mise à jour quasi-instantanée dans l'onglet local de ChatGPT !
--
C'est tout pour cette semaine !
Dans la prochaine édition je vous partagerai ma checklist complète pour réussir votre stratégie sur les LLMs.
On se retrouve dans deux semaines pour un nouveau conseil SEO !
Dès que vous êtes prêt(e), vous pouvez découvrir :
Découvrez qwairy.co mon outil GEO.
|
Merci d'avoir suivi cette édition et à très vite !
Luca
Rédigé à Strasbourg à l'Anticafé ☕
Temps de travail : 2 heures