Qu’est-ce qu’Adobe LLM Optimizer et en avez-vous besoin ?
Presque toutes les interactions de recherche que les consommateurs font aujourd’hui ont leur entrée ou sortie façonnée par un LLM, et cela change absolument FONDAMENTALEMENT la manière dont les sites web doivent présenter les données. Ces grands modèles de langage (LLM), ainsi que l’orchestration avancée qui les entoure, tentent de donner un sens au contenu de votre site web afin de présenter les réponses que vos clients potentiels recherchent. Mais votre contenu est-il organisé et présenté de manière à ce que les robots puissent l’utiliser ?
C’est précisément ce que nous explorons et expérimentons dans ce podcast : ce qu’est l’Optimiseur LLM d’Adobe, quels problèmes il résout, et si vous en avez vraiment besoin.
Et comme j’ai une méfiance naturelle envers les « sites d’échantillonnage » sophistiqués qui synthétisent données et résultats, dans cet épisode, nous avons fait les expériences et montré les résultats de notre propre site web – donc ce sont des données réelles et en temps réel, parfois très réprobables. :)
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Optimisation des LLM : Bases et notre expérience
Il y a quelques éléments principaux à aborder sur ce sujet :
- Comment savoir ce que les gens recherchent dans les LLM qui POURRAIT les mener à votre contenu ?
- Comment mesurez-vous combien d’entre eux tapent ces choses ?
- Comment obtenir des informations des interactions que les gens ont avec les différents outils de recherche IA comme Google AI Mode, Perplexity, Grok, Copilot, ChatGPT, etc. ?
- Comment savoir si votre contenu peut même être repris par les LLM ? Le contenu que vous avez créé est-il même disponible dans ces outils de recherche ? C’EST LA PARTIE CRITIQUE
- Si votre contenu n’est pas mis en avant dans les LLMS, comment gérez-vous cela ?
C’est exactement ce que nous avons essayé de vous faire traverser dans notre podcast, et avec nos expériences. Edge Delivery Services est TELLEMENT AMUSANT à développer, car vous pouvez rapidement générer de nouvelles expériences très performantes et très captivantes en un RIEN de temps, en assemblant du contenu provenant de multiples sources de manière très performante. Cependant, parfois, ces schémas de conception rapides axés sur le client peuvent aboutir à un CONTENU CRITIQUE que les LLM NE PEUVENT PAS VOIR.
Un exemple que nous avons abordé dans le podcast est cette page Edge Delivery Services Resources, où nous utilisons une simple approche basée sur des feuilles de données pour agréger les sites Adobe Edge Delivery dans un tableur, et afficher ces données sur la page. Le seul problème : 100 % du contenu SUBSTANTIEL sur la page que vous voudriez faire apparaître dans les LLM était COMPLÈTEMENT INVISIBLE pour eux. Vous pouvez le voir avec le superbe plugin AI Visibility Checker qu’Adobe a publié (lien ci-dessous).
Autres points que nous avons abordés :
- 0:00 - Introduction à Adobe LLM Optimizer
- 2:30 - Qu’est-ce que l’optimisation générative des moteurs (GEO) ?
- 5:45 - Le problème : pourquoi les LLM manquent-ils du contenu (exemples d’AEM/Edge Delivery)
- 9:20 - Démo : Intégration de LLM Optimizer sur le site/blog
- 14h00 - Réalisation d’expériences – Résultats avant et après
- 20:15 - Comment l’optimisation des périphériques rend le contenu accessible par un LLM (PDFs, problèmes JS)
- 27:40 - Résultats réels des tests : Réponses et citations du LLM améliorées
- 34:10 - Intégration avec CDN et plusieurs LLM (ChatGPT, Grok, Gemini)
- 40:25 - Indicateurs clés : scores de lisibilité, perceptions de visibilité, sentiment
- 46:50 - Qui a besoin de ça ? Utilisateurs AEM Cloud & détails du niveau gratuit
- 50:00 - Avenir du SEO/GEO et réflexions finales
- 52:30 - Conclusion et points forts de la discussion
Ressources du podcast
Voici des ressources mentionnées dans le podcast :
- À propos d’Adobe LLM Optimizer
- Qu’est-ce que l’optimisation des périphériques (Adobe Docs)
- Le plugin Adobe AI Content Visibility Checker évoqué dans le podcast
- Notre expérience d’optimisation des bords LLMO pour l’intégration EDS / DAM à la surface
- La liste d’intégration des actifs et PDF de l’EDS / AEM que nous avons mentionnée dans le podcast
- La super conférence Adobe DevLive de Cedric sur le LLMO
Intervenants de podcast
Tad Reeves
Architecte principal chez Arbory Digital
Tad est deux fois champion AEM et travaille avec Adobe Experience Manager & CQ depuis 2010. Depuis 1996, il a occupé presque tous les rôles dans la livraison de sites web, de l’architecture de solutions à la gestion produit, ainsi qu’au cours de plusieurs années en DevOps et en administration système. Il adore qu’Arbory Digital lui offre l’opportunité de proposer des solutions honnêtes et efficaces, même si cela signifie remettre en question les perspectives commerciales dominantes. Quand Tad ne travaille pas (et parfois quand il travaille), il aime faire du VTT et explorer la nature avec sa femme et ses trois enfants.
Frank Townsend
Développeur Edge Delivery & Ninja A/V chez Arbory Digital
Frank possède une solide expérience en développement et design de sites web. Avant de rejoindre Arbory, il a acquis de l’expérience chez InstantOrder dans le design et le développement avant de se lancer dans un travail freelance. Désireux de nouvelles opportunités, Frank a rejoint Arbory Digital, où il apprécie l’atmosphère collaborative et dynamique. En dehors du travail, les loisirs de Frank incluent la menuiserie, la photographie, la vidéographie, l’agriculture, la gestion de tournées pour le Always Loretta Show et d’autres projets parallèles.
Hank Thobe
CMO chez Arbory Digital
Hank a obtenu sa certification de praticien commercial AEM en 2022, spécialisé dans l’UI et les workflows. Peu après, il a pris un poste de chef de projet chez Zaxby’s pour leur équipe DevOps. Par le passé, il a contribué à lancer une startup technologique appelée InstantOrder, qui servait les petits restaurants familiaux à commander des aliments en ligne et a lancé sa motivation pour l’innovation. Actuellement, Hank aime aller à la plage, voyager, passer du temps dans la nature et pratiquer des sports intramuros.
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