Documentation Technique
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Algorithmes & Modèles LLM

Comprendre comment les différents modèles (GPT, Claude, Gemini) traitent l'information est essentiel pour une stratégie GEO efficace. Chaque modèle a sa propre "personnalité" algorithmique.

La Famille des Transformers

Tous les modèles modernes de recherche générative reposent sur l'architecture Transformer, inventée par Google en 2017. Cette architecture utilise des mécanismes d'attention pour peser l'importance de chaque mot dans une phrase.

Le Mécanisme d'Attention

Lorsqu'un LLM lit votre contenu, il n'analyse pas les mots de gauche à droite uniquement. Il regarde l'intégralité du paragraphe et décide quels mots sont les plus "importants" pour définir le sujet. C'est pourquoi la structure et la densité sémantique sont capitales.

Comparatif des Modèles (GEO Benchmarks)

Chaque famille de modèles a été "alignée" différemment par ses créateurs. CiteMe audite votre site sur l'ensemble de ces familles.

OpenAI (GPT-4o, o1)

Précision Factuelle

Les modèles GPT sont les plus performants pour extraire des données structurées et des chiffres. Ils ont une forte tendance à citer des sources qu'ils considèrent comme "officielles" ou encyclopédiques.

Facteur GEO clé : Utilisation intensive du JSON-LD et des sources académiques.

Anthropic (Claude 3.5 Sonnet)

Nuance & Raisonnement

Claude privilégie le ton et la nuance. Il rejette plus facilement les contenus trop "marketing" ou agressifs. Il est excellent pour synthétiser des tutoriels complexes.

Facteur GEO clé : Neutralité du ton et structure par étapes (Step-by-step).

Google (Gemini 1.5)

Multimodalité & Web

Gemini est directement lié à l'index de Google. Il utilise massivement les images et les vidéos pour construire ses Snapshots SGE. Il est très sensible aux signaux E-E-A-T classiques.

Facteur GEO clé : Qualité des visuels et balises Alt sémantiques.

Fenêtres de Contexte & Chunks

Une notion technique cruciale pour le GEO est la Fenêtre de Contexte. C'est la quantité maximale de données qu'un modèle peut "garder en tête" à un instant T.

Attention : Même si Claude possède une fenêtre de 200k tokens, il a tendance à "oublier" les informations situées au milieu d'un long texte (Lost in the Middle). CiteMe vous aide à placer vos informations stratégiques aux endroits de haute attention algorithmique.

Comment nous simulons ces modèles ?

CiteMe n'utilise pas des clones ou des approximations. Lorsque vous lancez un audit, nous interrogeons les <strong>APIs officielles</strong> de chaque fournisseur en utilisant des prompts "Zero-Shot" et "Chain-of-Thought" pour reproduire exactement l'expérience d'un utilisateur final.

OpenAI Vérifié
Anthropic Vérifié
Google Cloud Vérifié

Le saviez-vous ?

L'algorithme de <strong>Re-ranking</strong> est souvent plus important que le modèle lui-même. C'est lui qui décide quel site web mérite d'être cité en premier. CiteMe analyse spécifiquement ces critères de tri.