Utilisation des LLM pour construire des groupes de mots-clés et des cartes d'entités

Introduction

La recherche de mots-clés a davantage évolué au cours des deux dernières années qu'au cours des vingt années précédentes.

Les moteurs de recherche ne se basent plus uniquement sur la correspondance des mots-clés, mais aussi sur des entités, des intégrations, des vecteurs sémantiques et des groupes de thèmes compris par les grands modèles linguistiques (LLM). Parallèlement, les LLM sont eux-mêmes devenus des outils puissants pour :

✔ générer des clusters thématiques

✔ identifier les relations sémantiques

✔ cartographier des entités

✔ exposer les sous-thèmes manquants

✔ analyser l'intention des utilisateurs

✔ prédire les déclencheurs de l'IA

✔ construction de taxonomies de contenu

✔ renforcement de l'autorité thématique

Cet article explique comment utiliser correctement et en toute sécurité les LLM pour créer des groupes de mots-clés et des cartes d'entités qui surpassent la recherche traditionnelle de mots-clés, tout en intégrant les outils basés sur les données de Ranktracker pour valider et exploiter vos informations.

1. Pourquoi la recherche de mots-clés est passée des mots-clés aux entités

Le référencement traditionnel fonctionnait ainsi :

mot-clé → contenu → classement

La recherche moderne basée sur l'IA fonctionne ainsi :

entité → relations → modèle d'intention → cluster vectoriel → réponse

Les LLM comprennent le monde en termes de :

✔ entités

✔ attributs

✔ relations

✔ hiérarchies

✔ contexte

✔ proximité dans l'espace vectoriel

Si votre stratégie de contenu repose uniquement sur des mots-clés, vous :

✘ perdre votre autorité thématique

✘ passerez à côté de sous-thèmes essentiels

✘ ne pas apparaître dans les aperçus IA

✘ aurez du mal à apparaître dans les réponses génératives

✘ semerez la confusion dans les LLM avec une couverture incohérente

Le regroupement basé sur les entités est désormais le fondement du référencement moderne et de l'optimisation des LLM.

2. Comment les LLM comprennent les sujets : vecteurs, intégrations et proximité sémantique

Les LLM n'apprennent pas les mots-clés. Ils apprennent les relations.

Lorsque vous interrogez ChatGPT, Gemini ou Claude sur un sujet, le modèle utilise :

Des intégrations vectorielles

Une représentation mathématique du sens.

Des voisinages sémantiques

Des groupes de concepts connexes.

Des fenêtres contextuelles

Grappes locales de concepts.

Graphiques d'entités

Qui/quoi est lié à qui/quoi.

Cela signifie que les LLM sont naturellement excellents pour :

✔ créer des grappes de mots-clés

✔ regrouper les intentions connexes

✔ cartographier les relations

✔ combler les lacunes thématiques

✔ prédire les questions des utilisateurs

✔ modéliser le comportement de recherche à grande échelle

Il vous suffit de les inviter correctement (et de les valider avec Ranktracker).

3. Les 3 types de groupes de mots-clés que les LLM peuvent créer

Les LLM sont particulièrement efficaces pour générer :

1. Groupes basés sur l'intention

Regroupés en fonction de ce que l'utilisateur souhaite :

• informationnel

• commercial

• transactionnel

• navigation

• comparatif

• dépannage

2. Groupes de mots-clés sémantiques

Regroupés par signification et proximité :

• « Outils SEO basés sur l'IA »

• « Optimisation LLM »

• « Données structurées et schémas »

3. Clusters centrés sur les entités

Regroupés autour de :

• marques

• personnes

• produits

• catégories

• attributs

• caractéristiques

Exemple pour Ranktracker :

✔ Ranktracker → fonctionnalités → suivi du classement → recherche de mots-clés → audits → backlinks → analyse SERP

✔ Concurrents → proximité des entités → clusters comparatifs

✔ Cas d'utilisation → référencement d'entreprise → référencement local → référencement e-commerce

Les LLM excellent dans ce domaine car leurs graphes de connaissances internes sont axés sur les entités.

4. Comment utiliser les LLM pour créer des clusters de mots-clés (étape par étape)

Voici le workflow exact utilisé actuellement par les meilleures équipes de référencement basé sur l'IA.

Étape 1 — Générer des thèmes de base avec Ranktracker Keyword Finder

Commencez par des données de recherche réelles :

✔ mots-clés de base

✔ requêtes à longue traîne

✔ termes basés sur des questions

✔ requêtes basées sur l'intention de l'IA

✔ modificateurs commerciaux

Keyword Finder vous garantit de partir d'une demande de recherche factuelle, et non de termes fantaisistes.

Étape 2 — Introduisez ces mots-clés dans un LLM pour un regroupement sémantique

Exemple d'invite :

« Regroupez ces mots-clés en clusters sémantiques, chacun avec un thème principal, des sous-thèmes, des intentions utilisateur et des titres d'articles suggérés. Produisez un résultat sous forme de hiérarchie structurée. »

Le LLM produira :

✔ des thèmes principaux

✔ sous-thèmes complémentaires

✔ opportunités manquées

✔ des extensions basées sur des questions

Il s'agit de la première étape.

Étape 3 — Demander au LLM de développer des cartes d'entités

Exemple d'invite :

« Identifiez toutes les entités liées à ces clusters, y compris les marques, les concepts, les personnes, les caractéristiques et les attributs. Montrez leurs relations et classez-les comme primaires, secondaires ou tertiaires. »

Le résultat devient votre carte d'entités, qui est essentielle pour :

✔ L'optimisation LLM (LLMO)

✔ AIO

✔ AEO

✔ le regroupement de contenu

✔ Liens internes

✔ Autorité thématique

Étape 4 — Générer des listes de lacunes thématiques

Question :

« Quels sujets, questions ou entités manquent dans ce regroupement que les utilisateurs attendent mais que la marque n'a pas encore couverts ? »

Les LLM excellent dans l'identification :

✔ les FAQ manquantes

✔ les cas d'utilisation manquants

✔ les pages de comparaison manquantes

✔ les définitions manquantes

✔ les intentions adjacentes manquantes

Cela permet d'éviter les lacunes dans le contenu qui nuisent à la visibilité de l'IA.

Étape 5 — Validez le volume de recherche et la difficulté avec Ranktracker

Les LLM vous apportent une structure. Ranktracker vous apporte la légitimité.

Validez :

✔ le volume de recherche

✔ la difficulté des mots-clés

✔ la concurrence SERP

✔ précision de l'intention

✔ potentiel de clics

✔ Probabilité de l'aperçu IA

Cette étape permet de filtrer les extensions fantaisistes ou de faible valeur.

Étape 6 — Organisez-vous en une carte thématique publiable

Votre carte thématique finale doit inclure :

✔ page pilier

✔ des sujets complémentaires

✔ pages d'intention à longue traîne

✔ pages d'ancrage d'entités

✔ pages de comparaison

✔ Clusters de FAQ

✔ Clusters de glossaires

✔ Résumés optimisés par l'IA

Les LLM aident à assembler le tableau complet — Ranktracker aide à le quantifier.

5. Comment utiliser les LLM pour créer des cartes d'entités (méthode complète)

Les cartes d'entités sont la colonne vertébrale de la visibilité moderne dans les moteurs de recherche.

Les LLM peuvent générer quatre types de cartes d'entités :

1. Entités primaires

Les principaux objets de signification.

Exemple : _Ranktracker _ _Google Search Console _ _Suivi SERP _ Recherche de mots-clés

2. Entités secondaires

Entités secondaires associées.

Exemple : _visibilité de recherche _ _volatilité du classement _ cannibalisation des mots-clés

3. Entités attributives

Fonctionnalités ou caractéristiques.

Exemple : _intervalle de suivi du classement _ _profondeur SERP _ _100 premiers résultats _ listes de mots-clés

4. Entités adjacentes

Concepts dans le voisinage sémantique.

Exemple : _optimisation LLM _ _AIO _ _données structurées _ SEO des entités

Les LLM peuvent produire les quatre types avec précision.

6. L'invite de mappage d'entités LLM (celle que vous utiliserez pour toujours)

Voici l'invite principale :

« Créez une carte complète des entités pour le sujet : [SUJET]. 

Inclure : – les entités principales – les entités secondaires – les attributs – les actions – les problèmes – les solutions – les outils – les métriques – le jargon associé – les personnes – les marques – les entités concurrentes – les entités sémantiques apparentées Présentez-la sous forme de graphique hiérarchique. »

Cela permet de produire des cartes d'entités de classe mondiale en quelques minutes.

Validez ensuite les entités à l'aide de :

✔ Ranktracker SERP Checker (pour voir les associations dans le monde réel)

✔ Backlink Checker (pour comprendre la proximité des entités au niveau du domaine)

7. Combiner les clusters LLM + les données Ranktracker = la nouvelle formule de recherche de mots-clés

Le flux de travail moderne devient :

1. Ranktracker = réalité de la recherche

Volume KD Concurrence SERP Intention CPC Aperçu de l'IA déclencheurs

2. LLM = Structure sémantique

Signification Relations Entités Clusters Hiérarchies thématiques Lacunes

3. Humain = Stratégie et hiérarchisation

Jugement éditorial Pertinence commerciale Positionnement de la marque Allocation des ressources

Ce triangle représente l'avenir du référencement naturel et de la visibilité générative.

8. Techniques avancées : utilisation des LLM pour la hiérarchisation des clusters

Les LLM peuvent hiérarchiser les clusters en fonction :

✔ la maturité de l'intention

✔ l'étape du funnel

✔ l'impact sur les revenus

✔ l'influence de l'autorité

✔ la saturation concurrentielle

✔ Aperçu des opportunités liées à l'IA

✔ Alignement de l'autorité de l'entité

Consigne :

« Classez ces groupes en fonction de leur potentiel de revenus, de leur facilité de classement et de leur potentiel de visibilité LLM. »

Cela permet d'obtenir une feuille de route plus performante que la planification SEO traditionnelle.

9. La règle la plus importante : ne jamais laisser les LLM remplacer les données réelles sur les mots-clés

Les LLM sont puissants, mais ils hallucinent le comportement de recherche.

Ne faites jamais confiance à :

✘ Volume de recherche généré par l'IA

✘ La difficulté des mots-clés générée par l'IA

✘ aux modificateurs inventés

✘ aux fausses requêtes commerciales

Vérifiez toujours avec Ranktracker Keyword Finder.

Structure LLM. Ranktracker vérifie.

10. Comment Ranktracker prend en charge le regroupement de mots-clés assisté par LLM

Keyword Finder

Fournit des données réelles pour le regroupement LLM.

Vérificateur SERP

Valide les relations entre les entités et la concurrence.

Rank Tracker

Affiche les performances des clusters à grande échelle.

Audit Web

S'assure que les pages sont lisibles par les machines pour les LLM.

Rédacteur d'articles IA

Crée du contenu structuré, aligné sur les clusters et cohérent au niveau des entités.

Vérificateur + moniteur de backlinks

Renforce les associations d'entités grâce à un consensus externe.

Les LLM construisent la carte. Ranktracker vous aide à gagner la carte.

Conclusion :

Les LLM ne sont pas là pour remplacer la recherche de mots-clés, ils l'ont reconstruite

Les LLM nous offrent des possibilités sans précédent pour :

✔ cartographier le sens

✔ comprendre les entités

✔ regrouper des thèmes

✔ identifier les lacunes

✔ prédire l'intention de recherche

✔ modéliser des réponses génératives

Mais l'avenir appartient aux marques qui combinent :

Compréhension de l'IA + données réelles + stratégie humaine.

Les LLM construisent la structure. Ranktracker vérifie les données. Vous les reliez aux objectifs commerciaux.

C'est le nouveau modèle pour établir une autorité thématique dans un paysage de recherche dominé par les LLM.