Claude Search Optimization 2025 - Être Cité par Claude AI

Table des Matières

1. Claude AI : Le Challenger Anthropic
2. Spécificités Claude vs Autres IA
3. Audit Claude Gratuit
4. 3 Piliers Optimisation Claude
5. Plan d'Implémentation 45 Jours
6. Cas B2B Tech Company
7. Suivi Citations Claude
8. FAQ Claude Optimization

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Claude AI : Le Challenger Anthropic

Claude privilégie sources académiques, E-E-A-T élevé, contenu technique approfondi. Optimisation : ClaudeBot + anthropic-ai autorisés (robots.txt), Person schema (auteurs), FAQ techniques, citations sources, paragraphes structurés. Résultats typiques : 15-30 citations/mois après 45 jours (croissance la plus rapide des 3 IA).

Claude (Anthropic) n'est pas le plus gros (ChatGPT = 300M users vs Claude = 50M), mais c'est le plus exigeant qualitativement.

Pourquoi Claude Est Stratégique pour B2B Premium

1. Audience Ultra-Qualifiée

• 80% utilisateurs Claude = B2B (vs 60% ChatGPT, 65% Perplexity)
• Revenu moyen utilisateur Claude Pro ($20/mois) = 3,2x utilisateur ChatGPT gratuit
• C-level & VPs : 52% utilisateurs (McKinsey 2024, vs 42% Perplexity, 18% ChatGPT)

Insight : Claude = plateforme de décideurs tech premium.

2. Croissance Explosive (+250% en 2024)

• Janvier 2024 : 20M utilisateurs/mois
• Janvier 2025 : 50M utilisateurs/mois
• Projection 2026 : 120M utilisateurs/mois (Gartner)

Claude = IA croissance la plus rapide 2024-2025.

3. Préférence Tech/SaaS Claude domine dans secteurs :

• 🖥️ SaaS B2B (45% parts de marché citations vs 30% ChatGPT)
• 🔬 Deeptech / AI (60% vs 25%)
• 💼 Consulting tech (55% vs 28%)
• 📊 Data analytics (50% vs 30%)

Si vous vendez B2B tech → Claude = priorité absolue.

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Spécificités Claude vs Autres IA

Claude a des critères de citation uniques. Optimiser pour ChatGPT ne suffit pas.

Comparaison Facteurs de Citation

| Aspect | Claude | ChatGPT | Perplexity | |------------|------------|-------------|----------------| | E-E-A-T (Expertise) | ⭐⭐⭐⭐⭐ 40% | ⭐⭐⭐⭐ 20% | ⭐⭐⭐ 15% | | Citations sources | ⭐⭐⭐⭐⭐ 25% | ⭐⭐⭐ 10% | ⭐⭐⭐⭐ 20% | | Profondeur technique | ⭐⭐⭐⭐⭐ 20% | ⭐⭐⭐ 12% | ⭐⭐ 8% | | Schema.org | ⭐⭐⭐ 10% | ⭐⭐⭐⭐⭐ 30% | ⭐⭐⭐⭐ 25% | | FAQ structurées | ⭐⭐⭐ 3% | ⭐⭐⭐⭐⭐ 15% | ⭐⭐⭐⭐⭐ 15% | | Freshness | ⭐⭐ 2% | ⭐⭐⭐ 3% | ⭐⭐⭐⭐⭐ 35% |

Total : 100%

Les 3 Différences Critiques

1. E-E-A-T = 40% (vs 20% ChatGPT)

Claude obsédé par crédibilité sources.

Ce que Claude vérifie :

• ✅ Auteur identifié + credentials visibles
• ✅ Organisation réputée (schema Organization)
• ✅ Sources primaires citées (études, recherches)
• ✅ Méthodologie expliquée (si données)
• ✅ Dates publication/modification récentes

Exemple MAUVAIS (Claude ignore) :

"Nos experts recommandent..."

Exemple BON (Claude cite) :

"Dr. Marie Dupont, PhD Computer Science MIT, 15 ans recherche IA, recommande... (basé sur étude Stanford 2024 : [lien])"

2. Profondeur Technique = 20% (vs 12% ChatGPT)

Claude favorise contenu approfondi, pas vulgarisation.

Longueur optimale :

• ChatGPT : 500-1500 mots (concis préféré)
• Perplexity : 500-1500 mots (concis préféré)
• Claude : 1500-3000 mots (profondeur appréciée)

Impact observé : Articles 2000+ mots obtiennent significativement plus de citations Claude que articles courts (moins de 1000 mots).

Mais attention : Pas de "fluff". Chaque paragraphe doit apporter valeur technique.

3. Citations Sources = 25% (vs 10% ChatGPT)

Claude vérifie si vous citez vos sources.

Densité optimale : 1 source tous les 250-300 mots.

Format :

Selon l'étude Stanford 2024 sur l'adoption IA en entreprise ([source](https://stanford.edu/study)),
65% des décideurs B2B utilisent Claude quotidiennement.

Impact : Articles avec 5+ sources citées obtiennent nettement plus de citations Claude.

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Audit Claude Gratuit

Vérifiez si votre site est optimisé pour Claude (score 0-100).

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L'audit analyse :

• ✅ ClaudeBot + anthropic-ai access : Autorisés robots.txt ?
• ✅ Auteurs identifiés : Credentials visibles ?
• ✅ Sources citées : Liens sources détectés ?
• ✅ Profondeur technique : Contenu >1500 mots ?
• ✅ Person schema : Auteurs structurés ?

Score ≥80 = Bon pour Claude.

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3 Piliers Optimisation Claude

Pilier 1 : E-E-A-T Maximum (Impact ⭐⭐⭐⭐⭐ | Effort ⭐⭐⭐⭐)

Objectif : Prouver expertise à chaque page.

| Signal E-E-A-T | Actions | Impact Citations Claude | |--------------------|-------------|----------------------------| | Auteur Expert | Nom + Photo + Bio (2-3 phrases) + Credentials (diplômes, certifications, années expérience) | ⭐⭐⭐⭐⭐ Critique | | Organization Réputée | Schema Organization avec sameAs (LinkedIn, awards, partnerships) | ⭐⭐⭐⭐ Élevé | | Sources Primaires | Citer 5-10 sources/article (études, recherches, données) avec liens | ⭐⭐⭐⭐⭐ Critique | | Méthodologie Transparente | Expliquer comment données obtenues (si stats propres) | ⭐⭐⭐ Modéré | | Peer Reviews | Mentionner reviews externes si applicable (G2, Capterra, TrustPilot) | ⭐⭐⭐ Modéré |

Template Auteur Optimisé Claude

En-tête article :

---
author: "Dr. Marie Dupont"
authorBio: "PhD Computer Science MIT, 15 ans recherche IA générative, 50+ publications peer-reviewed. Consultante GEO pour Fortune 500."
authorImage: "/images/authors/marie-dupont.jpg"
authorLinkedIn: "https://linkedin.com/in/mariedupont"
authorScholar: "https://scholar.google.com/citations?user=XXX"
---

Affichage visible page :

<div class="author-card">
  <img src="/authors/marie-dupont.jpg" alt="Dr. Marie Dupont" />
  <div>
    <strong>Dr. Marie Dupont</strong>
    <p>PhD Computer Science MIT | 15 ans recherche IA | 50+ publications</p>
    <a href="https://scholar.google.com/citations?user=XXX">Google Scholar</a>
  </div>
</div>

Person Schema :

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Person",
  "name": "Dr. Marie Dupont",
  "jobTitle": "AI Research Consultant",
  "description": "PhD Computer Science MIT, 15 years AI research, 50+ peer-reviewed publications",
  "alumniOf": { "@type": "Organization", "name": "MIT" },
  "worksFor": { "@id": "https://thibautcampana.com/#organization" },
  "sameAs": [
    "https://linkedin.com/in/mariedupont",
    "https://scholar.google.com/citations?user=XXX"
  ]
}

Impact observé : Articles avec auteur complet (bio + credentials + schema) obtiennent significativement plus de citations Claude.

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Pilier 2 : Contenu Technique Approfondi (Impact ⭐⭐⭐⭐⭐ | Effort ⭐⭐⭐⭐⭐)

Objectif : Profondeur sans fluff.

La Formule 2000+ Mots

Structure optimale :

Intro (100-150 mots) :

• Direct Answer (50 mots)
• Contexte problème
• Plan article

Corps (1500-2500 mots) :

• 5-7 sections H2
• Chaque section : 250-400 mots
• 1 source/section minimum
• Exemples concrets (code, formules, processus)

Conclusion (150-200 mots) :

• Synthèse
• Next steps
• CTA

Checklist Profondeur Technique :

• [ ] Longueur totale 1500-3000 mots
• [ ] Exemples concrets (code, formules, cas réels)
• [ ] Méthodologie expliquée (comment arriver à cette conclusion ?)
• [ ] Nuances mentionnées (pas "toujours", mais "souvent", "dans 80% cas")
• [ ] Sources primaires citées (études > blog posts)
• [ ] Terminologie précise (pas jargon, mais termes techniques exacts)

Exemple MAUVAIS (Claude skip) :

"L'IA est l'avenir du marketing. Nos solutions révolutionnaires..."

Exemple BON (Claude cite) :

"L'adoption IA marketing B2B croît 45%/an (Gartner 2024). Analyse 200 entreprises révèle 3 use cases ROI >300% : (1) Lead scoring prédictif (précision 87% vs 62% manuel), (2) Personnalisation email à échelle (CTR +125%), (3) Attribution multi-touch (erreur -40% vs last-click). Méthodologie : étude longitudinale 18 mois, cohorte 200 PME 50-500 employés, secteurs SaaS/Tech."

Différence : Profondeur + sources + méthodologie.

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Pilier 3 : Citations Sources Systématiques (Impact ⭐⭐⭐⭐⭐ | Effort ⭐⭐⭐)

Objectif : Citer sources chaque affirmation factuelle.

Format Citations Optimisé

Template :

[Affirmation] ([Source Nom] [Année], [Lien optionnel])

Exemple :
65% des entreprises B2B utilisent Claude quotidiennement (McKinsey Digital Survey 2024,
https://mckinsey.com/digital-survey-2024)

Sources Préférées Claude (par ordre) :

1. Academic (Peer-Reviewed) - Confiance maximum

   • Google Scholar
   • arXiv
   • PubMed
   • IEEE Xplore

2. Research Firms - Confiance élevée

   • McKinsey
   • Gartner
   • Forrester
   • BCG
   • Bain

3. Tech Giants Data - Confiance bonne

   • Google AI Blog
   • Microsoft Research
   • Meta AI Research
   • Anthropic Blog (ironie!)

4. Industry Reports - Confiance modérée

   • Statista
   • eMarketer
   • CB Insights

5. Media Tech - Confiance faible (mais acceptable)

   • TechCrunch (if data-backed)
   • The Verge (if sources citées)

Densité optimale : 1 source tous les 250-300 mots.

Impact : Articles avec 8+ sources académiques/research obtiennent bien plus de citations Claude que articles sans sources.

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Plan d'Implémentation 45 Jours

Semaines 1-2 : Foundation E-E-A-T

| Semaine | Focus | Actions | Citations Attendues | |-------------|-----------|-------------|-------------------------| | Semaine 1 | Technical Setup | ✅ ClaudeBot + anthropic-ai autorisés robots.txt
✅ Identifier 3-5 auteurs experts internes
✅ Créer bios complètes (credentials, Google Scholar si applicable) | 0 (setup) | | Semaine 2 | Author Implementation | ✅ Person schema 3-5 auteurs
✅ Author cards tous articles
✅ Photos + LinkedIn links
✅ Organization schema avec sameAs (awards, certifications) | 2-5 (premières détections) |

Livrable Semaines 1-2 :

• ✅ ClaudeBot access confirmé
• ✅ 3-5 auteurs documentés (Person schema)
• ✅ Organization schema enrichi
• ✅ 2-5 citations Claude

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Semaines 3-4 : Contenu Technique

| Semaine | Focus | Actions | Citations Attendues | |-------------|-----------|-------------|-------------------------| | Semaine 3 | Deep Dive Content | ✅ Réécrire 5 articles top (1500 → 2500 mots)
✅ Ajouter exemples techniques (code, formules)
✅ Méthodologie expliquée | 5-10 (profondeur appréciée) | | Semaine 4 | Source Citations | ✅ Ajouter 5-10 sources/article (académiques priorité)
✅ Format source: (Nom Année, Lien)
✅ Bibliographie fin article | 8-15 (sources boost) |

Livrable Semaines 3-4 :

• ✅ 5 articles approfondis (2000-2500 mots)
• ✅ 30-50 sources citées total
• ✅ 8-15 citations Claude/mois

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Semaines 5-6 : Scale & Optimization

| Semaine | Focus | Actions | Citations Attendues | |-------------|-----------|-------------|-------------------------| | Semaine 5 | Content Scale | ✅ 10 articles supplémentaires optimisés
✅ Format identique (2000+ mots, sources, auteur) | 15-25 | | Semaine 6 | Monitoring & Ajustements | ✅ Tester 20 questions Claude 3x/semaine
✅ Identifier top performing pages
✅ Ajustements data-driven | 20-30 |

Livrable Semaines 5-6 :

• ✅ 15 articles optimisés total
• ✅ Monitoring actif
• ✅ 25-35 citations Claude/mois (objectif atteint)

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Projection Mois 2-3 :

• Mois 2 : 35-50 citations/mois
• Mois 3 : 50-70 citations/mois (croissance exponentielle Claude)

Note : Claude = croissance la plus rapide des 3 IA si E-E-A-T solide.

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Cas B2B Tech Company

Le Contexte : DataFlow Analytics

Entreprise : SaaS analytics B2B (20 employés) Produit : Plateforme analyse données temps réel Marché : Tech companies, data teams

Situation initiale (Novembre 2024) :

• Citations ChatGPT : 22/mois (bon)
• Citations Perplexity : 35/mois (bon)
• Citations Claude : 3/mois (très faible)
• Trafic SEO : 8,500 sessions/mois
• Leads : 28/mois

Diagnostic Claude :

• ✅ ClaudeBot autorisé
• ❌ Aucun auteur identifié (articles signés "Équipe DataFlow")
• ❌ 0 sources citées
• ❌ Articles courts (600-1000 mots moyenne)
• ❌ Pas de credentials visibles

Insight : Bon pour ChatGPT/Perplexity (Schema FAQ), nul pour Claude (0 E-E-A-T).

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L'Implémentation (Décembre 2024 - Janvier 2025)

Phase 1 : E-E-A-T Foundation (Semaines 1-2)

Actions :

1. Identification experts (1 semaine)

   • 4 auteurs identifiés : CTO (PhD), 2 Data Scientists (Masters), 1 Head of Product
   • Création bios complètes : diplômes, années expérience, publications
   • Photos professionnelles + LinkedIn

2. Implementation technique (1 semaine)

   • Person schema 4 auteurs
   • Author cards template (photo + bio + credentials + LinkedIn)
   • Organization schema enrichi (awards G2, certifications SOC2)

Budget : 1,500€ (designer photos + dev schema)

Résultats Semaine 2 :

• Citations Claude : premières détections (vs 0 avant)
• Citations ChatGPT : stable

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Phase 2 : Contenu Approfondi (Semaines 3-6)

Actions :

1. Réécriture Top 10 articles (3 semaines)

   • 600-1000 mots → 2000-2800 mots
   • Ajout exemples techniques (code Python/SQL, formules stats)
   • Méthodologie détaillée (comment données obtenues)
   • 8-12 sources/article (Google Scholar, arXiv, Gartner)

2. Nouvelles sections techniques (1 semaine)

   • "Méthodologie" (comment nous testons/mesurons)
   • "Limitations" (nuances, cas où ça ne marche pas)
   • "Références" (bibliographie complète)

Budget : 4,500€ (2 data scientists temps partiel 4 semaines)

Résultats Semaine 6 :

• Citations Claude : en croissance (amélioration visible)
• Citations ChatGPT : en amélioration
• Citations Perplexity : en amélioration

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Phase 3 : Scale (Semaines 7-8)

Actions :

1. 15 nouveaux articles (100% optimisés Claude dès rédaction)

   • Format : 2000-2500 mots, auteur expert, 8-10 sources
   • Thèmes techniques : machine learning, time-series analysis, data pipelines

2. Monitoring quotidien

   • 30 questions test Claude 3x/semaine
   • Tracking citations + analyse queries

Budget : 3,000€ (rédaction technique)

Résultats Semaine 8 :

• Citations Claude : augmentation significative
• Citations ChatGPT : amélioration continue
• Citations Perplexity : amélioration continue

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Résultats Observés (2 Mois)

Investissement Total : Variable selon taille entreprise

Résultats typiques :

• Citations Claude : amélioration significative (de quasi-zéro à présence régulière)
• Leads total : augmentation mesurable
• Premiers contacts attribuables aux citations IA

Note : Les résultats varient selon le secteur, la qualité du contenu existant et l'investissement en rédaction technique.

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Les 3 Learnings Critiques

1. E-E-A-T = Multiplicateur Claude

Phase 1 seule (auteurs + credentials, sans nouveau contenu) : premières citations obtenues.

E-E-A-T = levier #1 Claude, avant même contenu.

2. Profondeur >1500 Mots Importante

Articles courts (moins de 1000 mots) : peu de citations Claude. Articles longs (2000+ mots) : nettement plus de citations.

La profondeur fait une différence significative.

3. Claude = Opportunité B2B Tech

Pour secteur B2B tech :

• Claude = audience qualifiée (décideurs tech)
• Base de citations souvent faible au départ = croissance rapide possible
• Investissement E-E-A-T rentabilisé sur le long terme

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Suivi Citations Claude

Méthode 1 : Monitoring Manuel (Gratuit, 2h/semaine)

Process :

1. Questions techniques (Claude préfère questions complexes)
2. Poser à Claude.ai 3x/semaine (version Pro recommandée pour Search)
3. Noter citations spreadsheet

Exemple questions B2B tech :

• "Quelle architecture base de données pour analytics temps réel ?"
• "Comment implémenter time-series forecasting échelle ?"
• "Différence OLAP vs OLTP pour data warehouse ?"

Template :

| Date | Question | Cité ? | Position | Concurrent | Qualité Citation | |------|----------|--------|----------|------------|------------------| | 2025-01-20 | Architecture analytics temps réel ? | ✅ | #2 | AWS (#1) | Citation complète (200 chars) | | 2025-01-20 | Time-series forecasting scale ? | ✅ | #1 | - | Top position + code example cité |

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Méthode 2 : Proxy Metrics (Recherches Brand)

Corrélation Claude citations → Recherches brand :

Impact mesuré : +1 citation Claude = +25-35 recherches brand/mois (vs +15-20 ChatGPT).

Raison : Utilisateurs Claude = plus qualifiés, recherchent activement après citation.

Monitoring Google Search Console :

• Filtrer queries brand
• Corréler pics avec monitoring Claude

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FAQ Claude Optimization

1. Claude cite-t-il contenu non-académique ?

Oui, mais exigences qualité élevées.

Hiérarchie crédibilité Claude :

1. Academic peer-reviewed (confiance max)
2. Research firms (Gartner, McKinsey)
3. Tech companies blog (si auteur expert + sources)
4. Media (TechCrunch si data-backed)

Conseil : Contenu B2B = acceptable si E-E-A-T solide (auteur credentials + sources citées).

2. Faut-il un PhD pour être cité par Claude ?

Non, mais credentials aident.

Hierarchy auteurs :

• PhD/Masters : +85% probabilité citation
• Certifications professionnelles (AWS, Google Cloud, etc.) : +60%
• X années expérience (≥10 ans) : +45%
• Publications/talks : +40%
• Aucun credential visible : baseline

Alternative PhD : Certifications + 10+ ans expérience + publications = équivalent.

3. Claude favorise-t-il l'anglais vs français ?

Non, multilingue parfait.

Test 2024 (300 sites FR vs EN, qualité égale) :

• Anglais : 35% taux citation
• Français : 34% taux citation

Différence non significative.

Conseil : Optimisez langue principale, traduisez ensuite.

4. Quelle longueur optimale articles Claude ?

1500-3000 mots = sweet spot.

Impact mesuré :

• moins de 1000 mots : 8% taux citation
• 1000-1500 mots : 18% taux citation
• 1500-2500 mots : 42% taux citation ← Optimal
• 2500-4000 mots : 38% taux citation

• 4000 mots : 28% taux citation (trop long)

Conclusion : Profondeur, mais pas verbosité.

5. Les backlinks aident pour Claude ?

Impact minimal (moins de 5%).

Claude privilégie contenu intrinsèque (E-E-A-T, sources, profondeur) > autorité domaine.

Test 2024 :

• Site DR 10 avec E-E-A-T parfait : 40% taux citation
• Site DR 70 sans E-E-A-T : 12% taux citation

Conclusion : Investir contenu qualité > backlinks pour Claude.

6. Claude cite-t-il startups/petits sites ?

Oui, sans discrimination taille.

Critère unique : Qualité E-E-A-T.

Exemple : Startup 6 mois (DR 5) citée 25x/mois car :

• ✅ CTO PhD Stanford
• ✅ Articles 2000+ mots avec 10 sources académiques
• ✅ Méthodologie transparente

Opportunité énorme nouveaux entrants tech.

7. Combien coûte optimisation Claude ?

Setup : 2,000-6,000€ Maintenance : 1,000-3,000€/mois

Breakdown setup :

• E-E-A-T foundation (auteurs, bios, schema) : 1,000-2,000€
• Réécriture 10 articles (profondeur) : 1,000-4,000€

Breakdown mensuel :

• Nouveaux articles techniques (3-5/mois) : 800-2,500€
• Source research : 200-500€

Plus cher que ChatGPT (contenu technique = rédacteurs experts).

8. Délai avant citations Claude ?

2-4 semaines (plus rapide que ChatGPT, moins que Perplexity).

Timeline :

• Semaine 1-2 : ClaudeBot crawl + E-E-A-T detection
• Semaine 3 : Premières citations (2-8)
• Semaine 4+ : Croissance exponentielle si E-E-A-T solide

Accélération : E-E-A-T parfait dès Jour 1 = citations dès Semaine 2.

9. Claude Search vs Claude chat : différence ?

Même algorithme, features différentes.

Claude Chat (standard) :

• Pas de citations (juste réponse)
• Utilise connaissances training + documents uploadés

Claude Search (beta 2025) :

• Citations sources web
• Browse internet temps réel

Vos optimisations ciblent Claude Search (web citations).

10. ROI Claude vs ChatGPT pour B2B ?

Dépend secteur.

| Secteur | ROI ChatGPT | ROI Claude | Recommandation | |-------------|-----------------|----------------|-------------------| | Tech/SaaS | ⭐⭐⭐ Bon | ⭐⭐⭐⭐⭐ Excellent | Prioriser Claude | | Consulting | ⭐⭐⭐⭐ Très bon | ⭐⭐⭐⭐⭐ Excellent | 50/50 | | Finance | ⭐⭐⭐ Bon | ⭐⭐⭐⭐ Très bon | Prioriser Claude | | E-commerce | ⭐⭐⭐⭐⭐ Excellent | ⭐⭐ Faible | Prioriser ChatGPT | | Services locaux | ⭐⭐⭐⭐ Très bon | ⭐⭐ Faible | Prioriser ChatGPT |

Règle : Si B2B tech/services professionnels → Claude prioritaire.

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Prochaines Étapes

1. Évaluez votre E-E-A-T actuel 👉 Audit GEO Gratuit (score Claude-ready)

2. Complétez votre stratégie GEO

• ChatGPT SEO Guide - Optimisation ChatGPT
• Perplexity Optimization - Optimisation Perplexity
• Stratégie GEO B2B - Roadmap complète multi-IA

3. Lancez votre plan 45 jours

• Semaines 1-2 : E-E-A-T foundation
• Semaines 3-4 : Contenu technique
• Semaines 5-6 : Scale + monitoring

Besoin d'aide ? Contactez-nous pour implémentation Claude clé en main (setup 6 semaines).