Des représentants de Google ont déclaré que la création de contenu « morcelé » spécifiquement pour les grands modèles de langage (LLM) comme Gemini n'améliorera pas le classement dans les moteurs de recherche. Dans un récent épisode du podcast « Search Off the Record » de Google, John Mueller et Danny Sullivan ont abordé la pratique SEO de plus en plus populaire du « content chunking », où les sites web divisent l'information en paragraphes et sections plus petits, souvent avec de nombreux sous-titres formulés comme des questions.

L'intention derrière le « content chunking » est de faciliter l'ingestion et la citation de l'information par les robots d'IA générative, ce qui, en théorie, augmenterait la visibilité dans les recherches. Les sites web qui utilisent cette technique présentent souvent de courts paragraphes, parfois composés d'une ou deux phrases seulement, conçus pour répondre aux algorithmes d'IA. Cependant, Sullivan a précisé que les algorithmes de recherche de Google n'utilisent pas ces signaux pour améliorer le classement. « L'une des choses que je vois sans cesse dans certains conseils SEO, c'est qu'il faut diviser les choses en petits morceaux », a déclaré Sullivan. « Et ce n'est pas quelque chose que nous regardons. »

L'optimisation pour les moteurs de recherche (SEO) est devenue une industrie importante, les entreprises cherchant constamment des moyens d'améliorer la visibilité de leur site web dans les résultats de recherche. Si certaines pratiques SEO sont légitimes et bénéfiques, beaucoup d'autres sont basées sur des spéculations et des théories non prouvées. L'essor des LLM a conduit à de nouvelles stratégies SEO visant à optimiser le contenu pour la consommation par l'IA, mais la déclaration de Google suggère que ces stratégies pourraient être malavisées.

L'implication de la position de Google est que les créateurs de contenu devraient donner la priorité à la création de contenu complet et bien structuré pour les lecteurs humains, plutôt que d'essayer de manipuler le système en créant du contenu fragmenté pour l'IA. Cela correspond à l'accent mis depuis longtemps par Google sur la fourniture aux utilisateurs de résultats de recherche pertinents et de haute qualité. Ce développement met en évidence la tension permanente entre l'optimisation du contenu pour les algorithmes et la création de contenu de valeur pour les utilisateurs humains. Alors que les LLM continuent d'évoluer et de jouer un rôle plus important dans la recherche d'informations, le débat sur la meilleure façon d'optimiser le contenu à la fois pour l'IA et pour les humains est susceptible de se poursuivre.