Après la chute brutale du trafic Google, il faut agir. Je vous ai récemment présenté le LLM.txt pour l’IA ; aujourd’hui, découvrez une méthode concrète qui booste vraiment le SEO (référencement naturel): le chunking.
Vous avez dit chunking?
- Pour qui : agences SEO, PME / ETI, journalistes, spécialistes contenu numérique, websmasters en France (et dans les pays francophones aussi),
- c’est Quoi le chunking = découpage de contenus en passages “auto-suffisants”, cohérents, courts, compréhensibles hors contexte + optimisés pour les modèles de langage / RAG / moteurs de recherche.
- Depuis Quand : de plus en plus utilisé depuis 2 ans, avec la généralisation des LLMs, des outils de RAG (retrieval augmented generation = recherche en temps réel + génération de texte par l’IA), des fenêtres de contexte (« context windows ») glissantes.
- Où : sur le web : blogs, sites institutionnels, contenu marketing, FAQ, articles géolocalisés (SEO local, GEO) ; dans toutes les industries où la visibilité locale ou la réponse via IA est importante (ex : hôtellerie, retail, services locaux).
- Combien : pas de coût fixe, mais en temps de planning/conception + éventuellement formation. En ce qui concerne la taille des « chunks » : 200-400 tokens sont souvent recommandés par les experts.
Pourquoi le chunking ça marche (et pourquoi ça devient incontournable) en référecement
- Les LLMs (Large Language Model comme ChatGPT, Claude, Gemini etc.) et les outils de RAG ont des fenêtres de contexte limitées : ils traitent une portion (quelques centaines de tokens) à la fois. Si un texte est long, mal découpé, le modèle va “glisser” sa fenêtre, et des parties importantes peuvent ne pas être prises en compte.
- En SEO/GEO, on souhaite que certains passages soient identifiés comme répondant directement à une requête locale ou spécifique (ex : “plombier à Bordeaux” ou “meilleur restaurant vegan à Marseille”) : si ces passages sont auto-suffisants, clairs, bien découpés, ils ont plus de chances d’être extraits / mis en avant.
- Meilleure lisibilité pour l’utilisateur : texte moins dense, plus de repères (titres, sous-titres, paragraphes courts). Cela améliore le time on page, le taux de rebond, l’expérience utilisateur, ce qui est bon pour le SEO.
Comment faire du chunking de qualité : les astuces pratiques SEO
Voici les étapes + méthodes + erreurs à éviter pour appliquer correctement le chunking.
| Étape / Méthode | Ce qu’on doit faire concrètement |
|---|---|
| Planification | Commencer par faire un plan détaillé : définir les sections principales + sous-sections. Pour du contenu GEO, bien identifier les zones géographiques, les usages, les points de douleur locaux, etc. Cela permet de créer des chunks thématiques/clairs dès le départ. |
| Taille des chunks | Éviter les morceaux trop gros qui perdent le lecteur / le modèle ou trop petits sans contexte.Viser 200-400 tokens par chunk (≈ 150-300 mots selon complexité) pour que chaque chunk soit “auto-suffisant”. Eviter les morceaux trop gros qui perdent le lecteur / le modèle ou trop petits sans contexte. |
| Structuration logique | Utiliser titres & sous-titres (h2, h3…) pour séparer les idées. Chaque paragraphe ou chunk doit porter une idée principale. Chaque chunk doit pouvoir être extrait indépendamment et rester compréhensible. |
| Fenêtre glissante (sliding window) | Lorsqu’il y a recouvrement de contexte (10-20 %) entre chunks successifs pour éviter les ruptures de sens. |
| Chunking sémantique vs chunking fixe | Méthodes : • Fixe : coupe tous les x tokens / mots • Sémantique : coupe selon le sens, les thèmes, le passage à une nouvelle idée, etc. • Hybride : fixe + détecteurs de structure (titres, sauts de ligne, paragraphes) + sens. Pinecone, SimplAI, etc., recommandent souvent le sémantique ou “aware of structure” pour les contenus complexes. |
| Utilisation d’outils & embeddings | Si vous avez une base de données / vecteurs d’embeddings pour votre contenu ( technique qui transforme des mots, phrases ou documents en vecteurs numériques..), indexez les chunks. Cela permet aux requêtes GEO ou spécifiques d’aller chercher directement le chunk pertinent. Tester quelles portions “embeddings” ressortent le plus pour certaines requêtes en posant des questions à vos chats habituels. |
| Tests & itération | Publier/tester : observer quels passages sont mis en avant, comment le trafic évolue, comment les assistants IA ou extraits “search-snippets” (court extrait de texte affiché dans les résultats des moteurs de recherche) utilisent vos contenus. Ajuster la taille, structure, etc. |
| SEO local / GEO | Inclure des mentions géographiques dans les titres/subtitres/chunks clés Fournir des éléments / données locales (adresse, horaires, particularités locales) dans un chunk dédié pour favoriser les extraits géographiques Soigner la clarté et la précision sur le lieu, le contexte local, les besoins spécifiques de la zone. |
Erreurs fréquentes à éviter
- Des chunks qui ne sont pas auto-suffisants : ils doivent être contextualisés
- Trop d’« à cheval » entre deux idées : passer brusquement d’un thème à un autre sans transition peut rendre difficile le classement du chunk.Trop d’« à cheval » entre deux idées : passer brusquement d’un thème à un autre sans transition, peut rendre difficile le classement du chunk .
- Chunks trop petits : chaque chunk doit avoir assez de substance pour répondre à une requête, ou être utile au moins pour l’utilisateur ou l’IA.
- Ne Négliger les titres/sous-titres : sans repères, le découpage perd en clarté (et pour l’IA aussi).
- Oublier le contexte local / GEO : si votre contenu vise une audience locale mais que rien dans les chunks ne renvoie à la géographie, vous perdez l’opportunité GEO.
Instructions à incorporer dans vos briefs IA = ce que vous devez exiger quand vous demandez à une IA de rédiger
Quand vous utilisez une IA pour générer un article / contenu, voici ce que vous devez mettre dans le prompt / les instructions, pour obtenir un bon chunking et optimisation GEO / SEO :
- Mention explicite du chunking
“Découpe le contenu en morceaux (“chunks”) de 200-400 tokens environ, chaque chunk devant être auto-suffisant, clair, compréhensible même si on le lit isolément.” - Plan détaillé avant rédaction
“Propose un plan avec titres et sous-titres (H2, H3), identifie dans le plan les lieux géographiques ou contextes locaux si GEO pertinent.” - Structure thématique + logique
“Chaque chunk porte une idée principale. Utiliser des titres / sous-titres. Ne pas mélanger deux thèmes importants dans le même chunk.” - Référence locale / SEO GEO
Si contenu destiné à un lieu / région, demander : “Inclure dans au moins un chunk des données précises sur le lieu (nom, ville, particularités locales)”. Et “utiliser des mots-clés GEO dans titres ou sous-titres”. - Fenêtre glissante / recouvrement
Prévoir un chevauchement de contexte entre chunks successifs pour éviter les ruptures de sens. (par exemple 10-20 % de recouvrement) - Langue & style
Style clair, accessibles, paragraphes courts, éviter les longues phrases complexes. Vulgarisation si audience non technique. - Vérification & tests
Après rédaction, vérifier pour 1-2 requêtes GEO que le texte contient des chunks qui pourraient servir d’extrait ou répondre directement. Ajuster si besoin. - Balises sémantiques / SEO
Utiliser balises HTML appropriées : titres (h1,h2,h3), si utile, listes à puces, paragraphes courts, metadata si possible avec GEO.
En pratique : exemple fictif
Imaginons que tu écrives un article “Comment choisir une épicerie bio à Nantes”. Voici ce que je ferais :
- Plan :
- Pourquoi choisir une épicerie bio seulement (définitions)
- Critères importants (produits, formation, certifications)critères importants (produits, formation, certifications)
- spécificités à Nantes / Loire-Atlantique (lois, climat, demandes locales)
- liste des épiceries bio à Nantes avec témoignages/photos
- Pour chaque section, découper en chunks de 200-400 tokens : par ex section 3 (local) aura un chunk « certifications locales », un chunk « climat / besoins spécifiques de la région », un chunk « prix moyen » etc.
- Pour chaque section, découper en chunks de 200-400 tokens : par ex section 3 (local) aura un chunk “certifications locales”, un chunk “climat / besoins vrac dans la région”, un chunk “prix moyen” etc.
- Dans le brief IA : demander explicitement que les chunks aient des titres clairs, que le chunk sur “local” mentionne “Nantes”, “Loire-Atlantique”, peut-être “pays de la Loire”.
En résumé
Le chunking, ce n’est pas juste une mode IA. C’est une technique fondamentale pour :
- améliorer la visibilité de vos contenus dans les réponses IA et les extraits SEO,
- répondre avec précision en contexte géographique,
- rendre vos contenus plus lisibles pour humains et machines.
Quand vous utilisez l’IA, intégrez dans vos briefs les instructions que j’ai listées, testez, itérez.
Sources & Pour en savoir plus
Vous souhaitez aller plus loin dans l’optimisation SEO et GEO ? Découvrez aussi sur IAPratique ces ressources complémentaires pour devenir incollable sur le référencement et l’IA :
- Comment rendre son site e-commerce accessible aux intelligences artificielles génératives, avec une checklist concrète pour adapter vos contenus Lire l’article
- Référencement par les IA : étape 1, tester votre fichier LLM.txt – nouvelles bonnes pratiques pour être visible dans les moteurs IA Lire l’article
- Toutes nos astuces SEO & GEO : blog dédié à l’optimisation, actualités, guides pratiques et retours d’expérience Voir les articles
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- “Le chunking : comment rédiger des contenus optimisés pour le GEO et le SEO” — Neper, 19 août 2025 Neper
- “Chunking Strategies for LLM Applications” — Pinecone (juin 2025) pinecone.io
- “What Is Chunking and Why Does It Matter in SEO Writing?” — TheSEOCentral, 26 juin 2025 theseocentral.com
- “Decoding Chunking Strategies: A Technical Guide to Enhancing Context in RAG Systems” — Medium, Kailash Thiyagarajan, novembre 2024.
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