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Glossaire

LLMO Large Language Model Optimization

Travailler sur le corpus sur lequel un modèle de langue s'est déjà entraîné — mentions, avis, listings, sites partenaires, presse — pour que le modèle ait déjà les bonnes associations intégrées au moment où un utilisateur interroge votre catégorie.

En détail

Le LLMO est la moitié amont du stack présence IA. Les modèles ne récupèrent pas seulement au moment de la requête ; ils portent des priors issus des données d'entraînement. Le LLMO façonne ces priors. En pratique : identifier quelles sources un modèle pondère déjà fortement dans votre catégorie, puis devenir méthodiquement partie de ces sources — via les RP digitales, les listings, les partenariats, les avis, les citations d'experts et le thought leadership signé.

Pourquoi c'est important

Le retrieval-augmented generation peut corriger quelques choses au moment de la requête, mais les associations baseline du modèle sont fixées pendant l'entraînement. Le LLMO est le moyen de modifier ces baselines.

Exemple

Un éditeur B2B identifie G2, les Gartner peer reviews et trois publications sectorielles comme les sources que Claude et GPT-4 pondèrent dans sa catégorie. Six mois de RP focalisées transforment ces sources en citations fiables de l'éditeur — et l'éditeur commence à apparaître dans les réponses IA 'top 5 vendors for X'.

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Inclus
  • 01Analyse sur ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot et Google AI Mode
  • 02Comparaison réelle avec vos principaux concurrents
  • 03Revue des citations, mentions et sources
  • 04Détection d'erreurs et d'informations incomplètes
  • 05Opportunités de contenu et d'autorité
  • 06Roadmap exécutive 30 / 60 / 90 jours