Alors que les outils comme ChatGPT ou les AI Overviews de Google transforment les habitudes de recherche, LinkedIn estime que les règles traditionnelles du référencement sont en train de basculer. Dans un récent billet de blogue, la plateforme explique que la visibilité en ligne ne se joue plus uniquement dans les moteurs de recherche, mais aussi directement à l’intérieur des réponses générées par les grands modèles de langage (LLM).
LinkedIn affirme d’ailleurs être devenue l’une des sources les plus citées par les systèmes d’IA et observe une forte croissance du trafic provenant de ces environnements. Pour la plateforme, le modèle classique « recherche, clic, site web » laisse progressivement place à une nouvelle logique : être vu, être mentionné, être considéré… avant même qu’un clic ait lieu.
Cette transformation s’inscrit dans un contexte où les recherches sans clic prennent de plus en plus de place. LinkedIn cite notamment des données de SparkToro et Similarweb selon lesquelles près de 60 % des recherches effectuées aux États-Unis et en Europe se termineraient désormais sans visite vers un site externe. Les internautes obtiennent directement leurs réponses à travers les résumés générés par l’IA.
Selon LinkedIn, ce changement remet en question plusieurs réflexes liés au SEO traditionnel. La plateforme affirme avoir observé, sur certaines requêtes B2B non liées à une marque précise, une baisse importante du trafic organique malgré des positions stables dans les moteurs de recherche. Le problème ne viendrait donc plus uniquement du référencement classique, mais du fait que la découverte des contenus se déplace vers les interfaces génératives.
Pour mieux apparaître dans les réponses des LLM, LinkedIn recommande d’adapter la structure des contenus. Les textes organisés avec une hiérarchie claire, des titres explicites et un balisage HTML sémantique cohérent seraient plus facilement interprétés par les modèles d’IA.
La plateforme souligne également l’importance des signaux de crédibilité. Les contenus publiés par des expert·es identifié·es, régulièrement mis à jour et rédigés dans un ton conversationnel axé sur les insights plutôt que sur la promotion auraient davantage de chances d’être repris par les IA. Sur LinkedIn, les interactions et le nombre d’abonné·es agiraient aussi comme des indicateurs de validation pour les modèles génératifs.
Enfin, LinkedIn invite les marques à revoir leurs indicateurs de performance. Au-delà du trafic web, la plateforme suggère désormais de suivre la présence dans les réponses IA, les citations générées par les LLM ou encore les mentions dans les AI Overviews de Google. Une façon, selon elle, de mieux mesurer la découvrabilité réelle d’un contenu dans un environnement où la visibilité ne passe plus nécessairement par le clic.
Source : Blog du modérateur