Référencement IA : un site que les moteurs IA savent lire.
Le référencement IA structure votre site pour que les moteurs IA puissent le comprendre, l'indexer et le citer. L'architecture AI search en est le socle technique. Avant que ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Grok, Siri AI ou les AI Overviews vous citent, ils doivent vous parser. Nous refondons votre architecture d'information, vos entités, vos données structurées (schema.org), votre llms.txt et votre contenu citable pour rendre vos pages lisibles par les machines. C'est la fondation sur laquelle repose tout le GEO (Generative Engine Optimization).
Ce que vous obtenez
Des livrables concrets, visibles sur votre board partagé, jamais une boîte noire.
Architecture d'information pour l'AI search
Pages, titres et maillage réorganisés pour que les moteurs saisissent vos sujets et leurs relations.
Couche entités & schema.org
Balisage organisation, produit, FAQ et article pour que la recherche IA sache qui vous êtes et ce que vous vendez.
llms.txt & faits lisibles par machine
Une carte à la racine de votre domaine et des faits propres et citables, écrits pour les crawlers qui les adoptent.
Contenu chunké et citable
Contenu découpé en passages autonomes qu'un moteur peut reprendre tels quels, le format le plus cité en AI search.
Comment ça marche
Diagnostiquer la lisibilité
On inventorie ce qui empêche l'AI search de vous parser : architecture plate, entités absentes, pas de llms.txt.
Reconstruire la structure
Architecture, schema.org, llms.txt et découpage du contenu déployés sur votre stack ; vous validez chaque changement.
Vérifier avec les bots en direct
La plateforme montre chaque bot IA lisant votre site en temps réel : la preuve que la structure est lisible.
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Ce que change vraiment l'optimisation pour l'AI search
L’optimisation pour l’AI search déplace l’unité de travail de la page vers le passage : un moteur récupère un bloc de texte, pas une URL, donc chaque bloc doit répondre seul. L’indexeur de Citeme montre cette mécanique à l’œuvre. Il suit le sitemap.xml, garde le contenu principal et écarte navigation, pieds de page, publicités et scripts, découpe le reste en blocs d’environ 300 mots alignés sur la hiérarchie des titres, puis transforme chaque bloc en vecteur. On travaille à rebours : aplatir les navigations ambiguës, nommer les entités de façon cohérente, ajouter le balisage schema.org, publier une carte llms.txt, réécrire les pages longues pour que chaque bloc se tienne seul. Une limite d’abord : une page derrière un login, en noindex ou absente du sitemap n’est jamais indexée.
Pourquoi les entités et les données structurées décident qui la recherche IA cite
La récupération est un calcul de distance, pas une correspondance de mots-clés : la question et vos passages sont transformés en vecteurs, et le passage le plus proche de la question en distance cosinus est celui que le moteur lit. Deux choses raccourcissent cette distance. La cohérence des entités, pour qu’une machine distingue votre produit, votre société et votre catégorie : c’est précisément ce que le balisage schema.org explicite. Et la densité factuelle, sachant que les faits ne se valent pas : chiffres et statistiques pèsent plus que les entités nommées, puis viennent dates, comparaisons et citations. Notre repère est d’environ cinq faits vérifiables par section de 200 à 300 mots. Ce que la densité n’achète pas, c’est le choix final : la récupération ramène des candidats, une étape de re-ranking décide lequel est cité.
Comment l'architecture AI search s'articule avec le reste du GEO
L’architecture est la seule couche du GEO dont l’absence annule toutes les autres : un passage jamais récupéré ne peut pas être cité, aussi bien écrit soit-il. L’ordre des travaux en découle. Le site doit d’abord être atteignable : du HTTPS sur l’URL racine, un sitemap qui liste les pages qui comptent, des règles de pare-feu et de robots.txt qui laissent passer les crawlers, dont le CiteMeBot/1.0 de Citeme. La stratégie choisit ensuite les questions à gagner, le contenu y répond, le travail d’autorité fait converger les pages tierces. Tout ce qui est publié ensuite hérite d’un format que les moteurs savent déjà parser. Le plafond reste réel : une réponse IA type ne nomme qu’une à trois sources, donc un site lisible gagne le droit de concourir, pas la citation.
Votre équipe GEO, sans lerecrutement
Un lead GEO dédié, une équipe contenu et technique, et un board partagé où vous validez et suivez chaque action. Les mêmes personnes, mois après mois : une extension de votre équipe, pas un prestataire à relancer.
On savait que les réponses IA envoyaient nos acheteurs chez nos concurrents, et personne en interne n'avait le temps de s'en occuper. Citeme est devenue cette équipe : audit, contenu, correctifs techniques, reporting. On valide simplement sur le board. Gemini nous cite désormais sur les requêtes qui comptent.
Arthur HumeauUne équipe qui exécuteCEO @ BrandAppart

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Les questions sur ce service
Voir si les IA me citentL'optimisation pour l'AI search consiste à structurer un site techniquement et sémantiquement pour que les moteurs de recherche IA puissent le comprendre, l'indexer et le citer. Cela couvre l'architecture d'information, la cohérence des entités, les données structurées via schema.org, une carte llms.txt à la racine du domaine, et un contenu découpé en passages autonomes. Si cette discipline existe à part, c'est parce que les moteurs sélectionnent au niveau du passage et non de la page : un excellent article dont l'affirmation clé s'étale sur quatre paragraphes peut perdre face à un article plus simple qui l'énonce complètement en un seul bloc. Avant que ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Grok, Siri AI ou les AI Overviews vous citent, ils doivent d'abord vous parser. C'est cette couche qui rend le parsing possible. C'est cette couche qui rend le parsing possible, et tout le reste du GEO se construit par-dessus elle.
Les autres leviers que nous activons
Chaque offre combine ces services en un seul moteur GEO coordonné.
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