Dans un paysage médiatique en pleine évolution, Google Discover joue un rôle essentiel en fournissant un flux de contenus personnalisé. L’IA, à travers divers outils et techniques, optimise cette visibilité, permettant aux éditeurs de mieux cibler leurs audiences grâce à une compréhension approfondie des comportements utilisateur. Cet article explore comment différents acteurs du secteur utilisent l’IA pour maximiser leur présence sur Google Discover, des méthodes innovantes de création de contenu aux analyses basées sur des données précises.
Introduction : L’importance de Google Discover
Google Discover est devenu un point de référence dans le domaine de l’information en ligne, offrant aux utilisateurs un flux personnalisé qui répond à leurs intérêts spécifiques. Alors que l’algorithme de recherche traditionnel se concentre sur les requêtes textuelles, Google Discover anticipe les besoins des utilisateurs en se basant sur leur comportement en ligne, leur historique de recherche et même leur localisation. Selon une étude menée par Chartbeat, le trafic généré par Google Discover a augmenté de 22,8% à 25,7% entre novembre 2023 et novembre 2024, démontrant ainsi son potentiel croissant pour les éditeurs.
1. Outils IA : Perplexity, ChatGPT et Claude pour du contenu écrit
Différents professionnels du référencement utilisent l’IA pour créer du contenu optimisé pour Discover.
Fabien Raquidel, consultant en SEO, utilise l’option Deep Research de Perplexity pour rassembler des informations pertinentes provenant de multiples sources. Cet outil lui permet de générer des contenus originaux et de se démarquer dans un secteur où certains acteurs exploitent jusqu’à une quarantaine de sites de manière automatique.
Pour optimiser les contenus, Clément Pessaux travaille avec discover.partners, où il collabore avec des médias pour améliorer leur visibilité. Grâce à une base de données de plus de 600 000 URLs, il structure des briefs ou des articles optimisés pour Discover. L’utilisation de Claude d’Anthropic pour la rédaction lui permet de s’assurer que les contenus sont bien adaptés avant publication, sachant que l’appréciation des lecteurs est cruciale pour maintenir la visibilité sur la durée.
2. Systèmes de RAG, ML, NLP : Personnalisation pour des clients variés
Les entreprises comme 1492.vision exploitent l’IA pour répondre aux besoins variés d’une clientèle diversifiée, allant des groupes médias aux petites agences SEO. Leurs solutions sont orientées vers l’accessibilité et l’usage en temps réel.
Par exemple, le système de RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet de générer des titres en s’inspirant des articles performants précédents. Cela aide les rédactions à créer des en-têtes qui attirent l’attention, en analysant des données sur le style et le succès des publications passées. En fusionnant les technologies de Machine Learning et de Natural Language Processing, ils fournissent aux utilisateurs des tableaux de bord actionnables pour mieux déterminer les thématiques à aborder.
Au sujet de la rentabilité, Sylvain Deauré souligne l’importance de réagir rapidement aux tendances sur Discover, là où chaque minute compte pour capturer l’intérêt de l’audience.
3. NLG et IA générative : Perspectives pour les médias
Philippe Yonnet, président du groupe Neper, accompagne les médias dans leur transition numérique. Il constate que l’IA générative est soumise à des restrictions dans de nombreux médias, contraignant les équipes à s’appuyer davantage sur des modèles de NLG (Natural Language Generation) qui nécessitent une supervision humaine.
Son utilisation se concentre sur des applications pratiques, comme la génération automatique de rapports sur les résultats sportifs ou économiques. Bien que cette technologie soit encore peu exploitée en France, son adoption est en forte croissance. En parallèle, des outils d’analyse permettent d’optimiser les titres et d’identifier de nouvelles thématiques d’articles, augmentant ainsi les chances d’attraction d’audience sur Discover.
4. Comment les algorithmes d’IA influencent les contenus
Les algorithmes d’IA sont conçus pour traiter et analyser de vastes quantités de données, identifiant les tendances et les préférences des utilisateurs. Grâce à des techniques de machine learning et de NLP, ces algorithmes peuvent organiser les informations de manière à ce qu’elles répondent précisément aux attentes des utilisateurs.
| Technique IA | Impact | Exemple d’usage |
|---|---|---|
| Machine Learning | Personnalisation du contenu | Optimisation des titres pour maximer les clics |
| Natural Language Processing | Analyse des sentiments | Création de contenu en phase avec les émotions des utilisateurs |
| IA générative | Automatisation de la rédaction | Génération de résumés ou d’articles à partir de données brutes |
5. Études de cas : Succès d’artisans des contenus
Multiplier les succès sur Google Discover devient un enjeu primordial pour les éditeurs. Des entreprises comme Neper et 1492.vision ont su tirer leur épingle du jeu en adoptant des solutions configurées avec soin.
L’un des exemples notables vient de Philippe Yonnet, qui a mis en place des systèmes d’IA pour optimiser des processus comme la création de contenu spécifique aux résultats sportifs. Parallèlement, l’approche de Clément Pessaux avec Google Discover montre que l’humain doit rester au cœur de toutes les analyses malgré la vitesse de traitement des algorithmes.
6. Le futur de Google Discover et l’intégration de l’IA
Alors que Google Discover continue d’évoluer, l’IA jouera un rôle de plus en plus central. L’année 2025-2026 pourrait voir une adoption plus large d’outils d’IA générative, mais toujours en gardant en tête la nécessité d’une supervision humaine pour éviter les biais.
Enfin, l’enjeu principal reste la capacité des éditeurs à maintenir un contenu de qualité, tout en utilisant l’IA pour optimiser l’expérience utilisateur. Les tendances principales à surveiller incluent l’intégration de feedback en temps réel et de nouvelles méthodes de validation des contenus.
