Glossaire
LLMO (Large Language Model Optimization) : définition
Définition · LLMO (Large Language Model Optimization)
Le LLMO, pour Large Language Model Optimization, regroupe les pratiques qui aident les grands modèles de langage (les LLM derrière ChatGPT, Gemini ou Claude) à comprendre une entreprise et à la citer correctement. Il recouvre deux choses : ce que le modèle a appris à l'entraînement, et ce qu'il lit en direct quand il cherche sur le web. On ne choisit pas la première ; on agit sur la seconde, avec des sources à jour et cohérentes. LLMO, GEO et AEO désignent en pratique des démarches très proches ; GEO est le terme le plus répandu.
Le LLMO sur un cas local
Un institut de beauté à Sète a changé de nom il y a deux ans. Interrogée sans recherche web, une IA cite parfois encore l'ancien nom, appris à l'entraînement. Avec la recherche web, elle lit les sources récentes : si la fiche Google, le site et les annuaires portent le nouveau nom, c'est lui qui sort.
Ce qu'on en retient : le levier d'une entreprise locale, c'est ce que le modèle lit en direct.
Ce que GoRank mesure en LLMO
GoRank relève les réponses réelles de ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude et de l'aperçu IA de Google, et les sources qu'ils citent, puis les compare au premier de votre zone. Une source qui revient chez les concurrents et pas chez votre client devient une correction. Voyez la visibilité IA et les citations et annuaires.