Stéphanie Barge, consultante en référencement naturel (SEO) avec plus de 14 années d’expérience dans le domaine du marketing digital, accompagne des entreprises de toutes tailles dans leur quête d’un meilleur positionnement sur les moteurs de recherche.
Actualités SEO, IA & SEO local
Référencement local : comprendre les différences entre Google et ChatGPT
Le référencement local vit une mutation profonde : là où Google se contente de référencer, ChatGPT sélectionne et recommande. Cette évolution change la manière dont les entreprises doivent penser leur visibilité en ligne.
La question n’est plus seulement d’apparaître dans les résultats, mais d’inspirer suffisamment de confiance pour être choisi par une IA.
Avis multi-plateformes, réputation, cohérence et contenus hyper localisés deviennent désormais les leviers stratégiques pour transformer une simple présence digitale en véritable crédibilité.
Google référence, ChatGPT recommande
Google reste l’outil incontournable pour cartographier le tissu local : il recense toutes les entreprises qu’il juge pertinentes, sans véritable filtre qualitatif. Résultat : un utilisateur peut tomber sur des établissements moyens, mal notés, mais bien référencés.
ChatGPT, en revanche, agit comme un assistant prescripteur. Il n’affiche pas tout, il trie. Son objectif : ne retenir que les acteurs jugés fiables et recommandables. Une enseigne aux avis négatifs, ou avec une réputation peu entretenue, disparaît automatiquement de ses suggestions.
👉 Exemple : une pizzeria notée 3,5★ sur Google Maps apparaît dans les recherches Google, mais sera probablement ignorée par ChatGPT, qui privilégiera uniquement les établissements les mieux évalués et les plus crédibles avec des notes supérieures à 4.7 avis sur 5, source Amanda Jordan.
L’importance des avis multi-plateformes
L’ère où obtenir des
avis Google suffisaient est révolue. Les modèles d’IA scrutent désormais
plusieurs sources simultanément pour établir une image fiable de votre entreprise.
- Facebook : souvent riche en avis authentiques et récents.
- Yelp : toujours influent dans la restauration, le tourisme ou les services.
- TripAdvisor, Trustpilot et plateformes spécialisées : déterminantes dans certains secteurs.
👉 Exemple : un restaurant très bien noté sur Yelp mais peu visible sur Google peut être cité par ChatGPT grâce à sa réputation transversale.
Créer du contenu unique et hyper localisé
Les grands modèles de langage (LLMs) se nourrissent des contenus qu’ils trouvent en ligne. Pour qu’une entreprise soit comprise et recommandée, elle doit produire des signaux clairs et distinctifs.
- Des pages locales ultra ciblées intégrant des entités locales précises : quartiers, monuments, rues, magasins, associations environnantes, etc.
- Rédaction de contenus locaux originaux qui valorisent vos expertises spécifiques.
- Des articles de blog qui répondent aux questions concrètes des internautes locaux.
👉 Exemple : “meilleur run club à Nice près de la Promenade des Anglais” captera mieux l’attention qu’un simple “run club à Nice”.
Être présent dans les sources fiables et spécialisées
ChatGPT accorde plus de poids aux sources expertes et crédibles qu’aux simples annuaires.
- Annuaires sectoriels reconnus (beauté, restauration, artisanat, etc.).
- Presse locale, blogs de niche, médias spécialisés.
- Discussions sur Reddit, Wikipédia ou forums de confiance.
👉 Exemple : figurer dans un article “Top 10 des salons de coiffure à Marseille” sur un blog lifestyle vaut plus qu’une inscription basique dans un annuaire local.
Réputation, netlinking et mentions de marque
Les signaux les plus puissants pour l’IA sont liés à la réputation globale.
- Mentions de marque récurrentes dans des sources crédibles.
- Backlinks de qualité, qui renforcent l’autorité et la confiance.
- Discussions organiques sur Reddit, forums ou articles “Best of”.
👉 Exemple : un spa recommandé dans un fil Reddit “Quel est le meilleur spa à Cannes ?” sera jugé plus fiable qu’un concurrent avec davantage d’avis mais sans visibilité externe.
Le rôle central du site web
Le site reste la colonne vertébrale du référencement local. ChatGPT l’utilise pour vérifier la cohérence des informations.
- Optimisé SEO et visible sur Bing (source privilégiée de ChatGPT).
- Aligne ses données avec Google Business, Facebook et autres plateformes.
- Répète clairement les spécialités et points forts, pour générer un signal fort et cohérent.
👉 Exemple : répéter sur votre site et ailleurs “épilation définitive à la lumière pulsée à Saint-Raphaël” multiplie vos chances d’être sélectionné par l’IA.
Répétition et cohérence : le langage des LLM
Un LLM (Large Language Model) comme ChatGPT ne pense pas comme un humain : il calcule des probabilités. Plus une information est répétée de manière cohérente sur plusieurs canaux, plus elle est perçue comme fiable.
- Répétition multi-plateformes = signal fort.
- Cohérence des données (même adresse, mêmes horaires, mêmes spécialités partout) = crédibilité renforcée.
- Incohérences (données contradictoires) = signal brouillé, l’entreprise risque de disparaître des recommandations.
👉 Exemple : deux salons de coiffure à Marseille existent. Celui qui apparaît sur Google, Facebook, Yelp, dans la presse locale et sur son site avec les mêmes informations sera recommandé par ChatGPT. L’autre, présent seulement sur Google Business, aura moins de chances d'être cité.
Comment fonctionne un LLM ?
Un modèle de langage (LLM) ne “comprend pas" les informations comme un humain. Il fonctionne en probabilités :
- Il prédit le mot ou la phrase la plus probable en fonction du contexte.
- Pour cela, il s’appuie sur les schémas qu’il a appris dans d’immenses volumes de données.
- Ces schémas incluent la manière dont certaines informations reviennent, sont formulées et sont validées à travers différentes sources.
👉 En clair : plus une information est présente, cohérente et répétée dans plusieurs contextes fiables, plus le modèle a de chances de la considérer comme fiable et représentative.
Pourquoi la répétition est un signal fort ?
Un LLM n’a pas de base de données centralisée unique. Il construit ses réponses en croisant les signaux trouvés dans ses données d’entraînement et dans les informations récentes accessibles (via des sources comme Bing).
- La redondance renforce la probabilité : si la même information apparaît sur ton site, Google Business, Facebook, Yelp, et dans des articles de presse locale, l’IA la perçoit comme une vérité stable.
- La cohérence élimine le doute : si l’adresse, les horaires ou les spécialités changent d’un support à l’autre, le modèle hésite et peut écarter ton entreprise de ses recommandations.
- La répétition contextuelle aide à comprendre la nuance : mentionner plusieurs fois “épilation définitive à la lumière pulsée à Saint-Raphaël” permet au modèle d’associer non seulement la pratique, mais aussi la localisation précise.
Une logique statistique et non humaine
Contrairement à nous, un LLM ne “juge” pas la pertinence. Il pondère la fréquence et la cohérence des signaux :
- Une info répétée souvent = plus de poids.
- Une info citée dans plusieurs sources fiables = plus de crédibilité.
- Une info incohérente ou isolée = risque de ne pas être retenue.
👉 Exemple concret :
Deux salons de coiffure à Marseille existent.
- Le premier est mentionné seulement sur Google Business, avec quelques avis.
- Le second est présent sur Google, Yelp, Facebook, dans des blogs lifestyle et sur son propre site avec les mêmes infos.
Résultat : ChatGPT recommandera quasi systématiquement le second, car la
répétition multi-plateformes envoie un signal clair et "robuste".
Ce qu’il faut retenir
Pour un LLM, la répétition cohérente = crédibilité.
C’est exactement ce qui différencie le SEO “classique” (Google, qui référence tout) de l’IA-recommandation (ChatGPT, qui trie et recommande).
Google vous donne la visibilité, ChatGPT vous offre la crédibilité
Être choisi par une IA nécessite une stratégie globale : avis récents et positifs, réputation multi-plateformes, contenus hyper locaux, mentions de marque et cohérence absolue sur l’ensemble du Web.
C’est en orchestrant ces signaux que votre entreprise passera du simple statut de “référencée” à celui de “recommandée”.
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