Du classement à la recommandation : préparez la prospérité de votre site à l’ère des agents IA

Votre prochain client ne vous trouvera peut-être pas par l’intermédiaire d’un moteur de recherche. Au lieu de cela, il demandera à un assistant IA : « Comment puis-je X ? », « Quel est le meilleur choix pour quelqu’un comme moi ? », « Occupe-t’en à ma place », et un agent trouvera la réponse, évaluera les choix disponibles et agira en son nom. Le moment décisif qui détermine si un client vous choisit se déroule de plus en plus fréquemment dans la réponse d’un modèle, avant même qu’un utilisateur humain ne consulte votre page d’accueil.

Ce public agentique existe déjà : selon nos estimations, moins de la moitié de l’ensemble des requêtes de pages HTML ​provient désormais d’un utilisateur humain. Toutes ces machines ne sont pas des agents agissant pour le compte d’un utilisateur humain, mais leur proportion augmente rapidement, et ce sont les moteurs de recherche, les assistants d’achat et les outils de recherche qui détermineront quelles entreprises seront trouvées et recommandées. La découvrabilité désignait autrefois le classement sur une page de résultats ; aujourd’hui, elle désigne la capacité de votre site à être trouvé, consulté et recommandé avec confiance par les agents qui guident vos clients.

Les anciens indicateurs, à savoir les clics d’utilisateurs et les consultations de pages, ne dépeignent plus la situation dans son ensemble. Nous avons échangé avec des propriétaires de sites qui scrutaient longuement des journaux d’accès remplis de bots IA, sans toutefois savoir si ces bots étaient capables d’utiliser leur site ou de recommander leurs produits et services à leurs utilisateurs. Deux questions principales nous ont été posées :

• Les agents peuvent-ils vraiment utiliser mon site ?
• Les agents me recommandent-ils ?

Pour aider les propriétaires de sites à répondre à ces questions, nous avons intégré nos ​travaux antérieurs sur l’indicateur de préparation aux agents (Agent Readiness) dans le tableau de bord Cloudflare, et nous y avons également ajouté notre nouvel outil d’optimisation pour les moteurs de réponse (Answer Engine Optimization, AEO). Ces outils considèrent les agents comme une base d’utilisateurs essentielle de votre site ; ils vous montrent comment un agent le perçoit et à quelle fréquence votre site sera recommandé.

C’est une opportunité à la fois importante et très accessible, car la plupart des sites ne sont pas encore adaptés à ce type d’utilisateur. Tout comme les débuts du référencement naturel favorisaient les sites construits pour les moteurs de recherche, cette nouvelle ère favorisera les sites construits pour les agents. Les agents recommanderont les sites fiables, faciles à trouver et à consulter.

Diagnostics : votre site est-il prêt pour les agents ?

Diagnostics représente la vérification technique de votre site, intégrée à l’indicateur de préparation aux agents (Agent Readiness). Le service analyse votre site comme le ferait un agent : il vérifie s’il est autorisé à y accéder et s’il peut explorer votre contenu, il récupère une copie propre et lisible par machine, puis il identifie les interfaces qu’il peut appeler. 

Tandis qu’un utilisateur humain charge simplement votre page d’accueil, un agent examine votre fichier robots.txt, votre plan du site, vos en-têtes de réponse, une version Markdown de votre contenu ainsi que les métadonnées publiées à des fins d’authentification et d’utilisation d’outils.

Diagnostics effectue ces vérifications sur un nom d’hôte et compile les résultats dans une vue unique récapitulant l’état de préparation aux agents, allant de « Not Ready » (non prêt) à « Fully agent-native » (intégralement agent-native). Chaque vérification est associée à un résultat (réussite, échec ou neutre), accompagné d’un commentaire expliquant pourquoi ce résultat est important, ainsi qu’à un historique des opérations présentant la requête et la réponse exactes que nous avons observées.

Les vérifications sont regroupées par type d’intervention requise, ce qui vous permet de comprendre par où commencer :

• Approches rapides : les éléments fondamentaux transformateurs qui font défaut à la plupart des sites, parmi lesquels un fichier robots.txt lisible par les robots d’indexation, un plan de site XML, des règles pour les robots d’indexation pilotés par IA et la mise à disposition de contenu Markdown « propre » aux agents
• Fondements techniques : la couche suivante, qui comprend les signaux de contenu (Content Signals) précisant les modalités d’utilisation de votre contenu, un catalogue d’API, des en-têtes de liens et des instructions de connexion destinées aux agents
• Intégration avancée : les fonctionnalités agent-natives, notamment la découverte OAuth, les cartes d’agent MCP (Model Context Protocol) et A2A (Agent2Agent), un index de compétences, Web Bot Auth et WebMCP
• Commerce : les standards émergents de paiement pour agents, parmi lesquels ​x402 (une extension du code d’état HTTP 402 Payment Required), ACP (Agent Commerce Protocol), UCP (Universal Commerce Protocol) et AP2 (Agent Payments Protocol). Il s’agit pour l’instant d’une information à titre indicatif, qui n’est pas prise en compte dans votre score.

Chaque suggestion d’amélioration est accompagnée d’une étape suivante. Lorsqu’une fonctionnalité de Cloudflare peut s’avérer utile, un lien « Set up in Cloudflare » (Configurer dans Cloudflare) vous redirige directement vers le paramètre correspondant ; par exemple, pour activer Markdown for Agents ou un déploiement géré du fichier robots.txt. Pour tous les autres aspects, un bouton « Copy Agent Prompt » (Copier le prompt pour l’agent) fournit les informations dont votre agent de codage a besoin pour poursuivre le développement. Effectuez la modification, effectuez une nouvelle analyse et regardez la coche devenir verte.

AEO : les assistants IA recommandent-ils votre site ?

Diagnostics vous indique si les agents peuvent accéder à votre site. L’onglet AEO vous indique ce qu’il se passe ensuite : lorsqu’un client pose une question à un assistant IA dans votre catégorie, celui-ci vous recommande-t-il, ou recommande-t-il plutôt un concurrent ? Ce n’est pas quelque chose que vous pouvez consulter comme un classement de résultats de recherche. Il n’y a ni compteur d’impressions, ni rapport sur les clics manqués ; ainsi, lorsqu’un concurrent est cité à votre place, la vente est perdue et rien ne vous permet de savoir que cela est arrivé.

Nous déduisons votre secteur d’activité (par exemple, santé et bien-être) et votre catégorie (par exemple, vêtements de sport) à partir de votre site, puis nous interrogeons les principaux assistants (à l’heure actuelle, Claude d’Anthropic et GPT d’OpenAI) avec des prompts susceptibles d’être formulés par vos clients, afin d’observer leurs réponses. Nous structurons ces prompts de manière à recréer le processus de découverte en conditions réelles, en demandant des recommandations, des comparatifs de produits et des conseils généraux dans votre catégorie. En observant la manière dont les modèles répondent à ces requêtes réalistes, vous obtenez des indicateurs tels que :

• Citation Rate (taux de citation) : la proportion de réponses dans votre catégorie qui citent votre site comme source
• Prominence (importance) : lorsque votre site est cité, quelle proportion de la réponse est en réalité la vôtre et à quel moment elle est affichée
• Mention Rate (taux de mention) : fréquence à laquelle les assistants mentionnent votre marque dans leur réponse ; par exemple, combien de fois le nom « Cloudflare » apparaît dans la réponse, que ​cloudflare.com soit ou non cité en tant que source. Considéré parallèlement à l’indicateur Citation Rate (taux de citation), cet indicateur permet de distinguer la notoriété de la reconnaissance : si les assistants vous mentionnent bien plus souvent qu’ils ne vous citent, cela signifie que vous apparaissez bien sur leur radar, mais que vous ne suscitez pas encore de citations. Il s’agit d’une lacune spécifique, sur laquelle vous pouvez intervenir.
• Share of Voice (part de voix) : votre proportion de citations par rapport à celle de vos concurrents ; cela vous permet de voir qui remporte les prompts sur lesquels vous êtes perdant

Pour évaluer comment un modèle IA perçoit votre présence sur le marché, nous établissons une base de référence pour chaque secteur d’activité et chaque catégorie avant d’attribuer une note à un site spécifique. Nous interrogeons les assistants IA avec des prompts pertinents dans cette catégorie, sans mentionner votre marque, et nous enregistrons quels sites sont mentionnés, le moment auquel ils sont affichés et leur visibilité.

Plutôt que d’interroger à nouveau les modèles chaque fois qu’un propriétaire de site lance une analyse, nous exécutons ce panel une seule fois par catégorie et nous réutilisons cette base de référence pour l’ensemble des comptes de ce domaine. Le précalcul de cet ensemble de données offre trois avantages principaux :

• Latence nulle : les résultats s’affichent instantanément depuis un instantané, sans vous obliger à attendre le traitement des requêtes sur le modèle en temps réel.
• Réduction de la charge de calcul : l’agrégation des requêtes par catégorie permet d’éviter les appels IA redondants sur des milliers d’analyses.
• Score Industry Fit : la réutilisation du corpus du panel nous permet de cartographier les marques qui apparaissent systématiquement ensemble, et ainsi, de calculer un score Industry Fit (adéquation au secteur d’activité) qui évalue si un assistant IA consulte votre site parallèlement à ceux de vos concurrents réels.

Les assistants IA répondent rarement deux fois de la même manière à une même question. Pour tenir compte de cette variance, nous utilisons ​Cloudflare AI Gateway pour interroger chaque assistant plusieurs fois, via différents modèles. Nous lisons ensuite les réponses telles qu’un client les verrait, c’est-à-dire le texte de la réponse accompagné des sources citées par chaque assistant, et nous en extrayons plusieurs indicateurs. 

Nous évaluons non seulement si votre site a été mentionné, mais aussi si vous avez été cité« comme source, à quel moment vos citations apparaissent dans la réponse et dans quelle mesure le contenu de la réponse finale vous est attribué. Lorsqu’un véritable jugement est nécessaire, Workers AI se charge du plus gros du travail : l’outil s’exécute nativement sur notre infrastructure pour analyser chaque réponse et évaluer de quelle manière vos citations et mentions apparaissent. Nous utilisons également une analyse textuelle précise, plutôt qu’un modèle qui évaluerait lui-même ses propres résultats. Au final, cela permet de transformer des dizaines de réponses individuelles en indicateurs exploitables. En masquant la complexité du pipeline de requêtes et d’évaluation multi-modèles, l’outil fournit des indicateurs sans vous contraindre à développer votre propre cadre d’évaluation.

Parallèlement aux réponses, l’indicateur AI Operator Activity affiche le trafic réel d’indexation et de redirection sur votre site, réparti par opérateur (OpenAI, Google, etc.) : qui consulte votre contenu, qui renvoie des visiteurs vers vous et les erreurs rencontrées pendant la consultation (403 Forbidden, 404 Not Found). Le modèle qui mérite que vous vous y intéressiez est celui d’un opérateur qui explore des milliers de pages de votre site, mais ne redirige aucun visiteur vers celui-ci, utilisant ainsi votre travail sans renvoyer de clients vers vous.

Dans la mesure où ces chiffres sont propres à votre site, vous pouvez expérimenter, exécuter une nouvelle analyse et mesurer l’impact sur les requêtes précises qui génèrent de l’activité pour votre entreprise.

Découvrez votre autre public

Jusqu’à présent, l’évaluer de l’impact des agents relevait de la conjecture : il fallait filtrer les journaux avec la commande grep pour tenter d’identifier les visiteurs de votre site ou transmettre un prompt à un chatbot et vérifier à l’œil nu si celui-ci vous mentionnait. Grâce à Agent Readiness et à AEO, toutefois, vous pouvez obtenir les données dont vous avez besoin pour agir. Et puisque les requêtes transitent effectivement par Cloudflare, ces outils mesurent les données plutôt que de les estimer, autant que possible, et leur précision ne fera que s’améliorer avec le temps. 

Vous aider à identifier les visiteurs de votre site et à déterminer comment interagir avec eux selon vos conditions, c’est ce que nous avons toujours fait. Les agents sont simplement le nouveau public, et les entreprises qui aident les agents à facilement les trouver, les comprendre et avoir confiance en elles sont celles que les agents recommanderont. L’indicateur de préparation aux agents (Agent Readiness) vous permet de découvrir si vous faites partie de cette catégorie et, si ce n’est pas encore le cas, comment y remédier.

Êtes-vous prêt à découvrir si des agents IA renvoient des clients vers vous ? Accédez à l’onglet Overview (Aperçu) de votre tableau de bord pour améliorer l’état de préparation aux agents de votre site et demander un accès anticipé à AEO Visibility.

Vous développez des applications sur l’Internet ouvert, prêt pour les agents ? Ouvrez l’onglet Agent Readiness du ​tableau de bord Cloudflare et venez nous parler de ce que vous créez actuellement sur le ​Discord pour développeurs de Cloudflare.