7 piliers · 4 moteurs IA · 1 méthode

Notre méthode AEO/GEO

Comment nous faisons en sorte que ChatGPT, Perplexity, Gemini et Copilot recommandent votre cabinet d'ostéopathie — et pas celui d'un confrère.

Résumé de la méthode

La méthode Astivio repose sur 7 piliers complémentaires : audit initial de présence IA, fondations techniques (SEO, performance), données structurées Schema.org, contenu rédigé pour être cité par les LLM, signaux E-E-A-T (Expérience, Expertise, Autorité, Fiabilité), construction de réputation et citations tierces, monitoring mensuel et itération continue. Chaque pilier est indispensable — un seul pilier optimisé sans les autres n'est pas suffisant.

Apparaître ≠ être recommandé

La distinction fondamentale de l'approche Astivio : l'objectif n'est pas que votre nom soit vaguement mentionné quelque part dans une réponse IA. L'objectif est que le LLM vous recommande activement quand un patient lui pose une question de santé.

✗ Mention passive (insuffisant)

« Il existe plusieurs ostéopathes à Lyon. Parmi eux, on peut citer Jean Dupont, Marie Martin et [Votre nom]… »

✓ Recommandation active (notre objectif)

« Pour une lombalgie à Lyon, je vous recommande [Votre nom], ostéopathe spécialisé en douleurs rachidiennes avec 10 ans d'expérience. Son cabinet est… »

Le détail

Les 7 piliers de la méthode Astivio

01

Audit de présence IA

Avant toute action, nous mesurons l'état initial. Nous interrogeons systématiquement ChatGPT, Perplexity, Gemini et Copilot avec 15 à 20 requêtes standardisées : requêtes géographiques (« ostéopathe à [ville] »), requêtes par symptôme (« ostéopathe pour lombalgie »), requêtes par spécialité (« ostéopathe pédiatrique »). Nous documentons qui est cité, avec quelle fréquence, et dans quel contexte.

Ce que nous faisons concrètement :

  • Test de 15-20 requêtes standardisées par LLM
  • Benchmark de 3 confrères concurrents
  • Analyse des données structurées actuelles
  • Audit de réputation multiplateforme (Google, Doctolib, Pages Jaunes)
  • Score de présence IA initial (0-100)
02

Fondations techniques

Les LLM s'alimentent principalement des crawls Google et Common Crawl. Un site techniquement défaillant (lent, inaccessible, HTML non sémantique) sera mal indexé — et donc ignoré par les IA. Nous auditonnons et corrigeons les fondations : performance, accessibilité, structure HTML.

Ce que nous faisons concrètement :

  • Audit Lighthouse (objectif > 95 sur tous les indicateurs)
  • Vérification de la hiérarchie des titres (un seul H1 par page)
  • HTML sémantique strict (article, section, main, nav…)
  • Images optimisées (WebP, lazy loading, attributs alt)
  • Core Web Vitals dans les seuils recommandés par Google
03

Données structurées Schema.org

Le JSON-LD est le langage que les LLM comprennent le mieux. Chaque type de schéma cible une compréhension différente : Organization pour l'identité de l'agence, ProfessionalService pour les services, FAQPage pour les questions/réponses, LocalBusiness pour la géolocalisation, Person pour le praticien.

Ce que nous faisons concrètement :

  • Schema Organization / ProfessionalService
  • Schema LocalBusiness avec horaires et coordonnées
  • Schema Person pour le praticien
  • Schema FAQPage sur toutes les sections Q/R
  • Schema BreadcrumbList pour la navigation
  • Schema MedicalBusiness pour les praticiens de santé
04

Contenu AEO-optimisé

Le contenu est le carburant des LLM. Nous rédigeons des pages et FAQ dont chaque phrase est auto-suffisante : son sens est préservé même si un LLM l'extrait hors contexte. Nous ciblons les questions exactes que les patients posent aux IA — pas seulement les mots-clés Google.

Ce que nous faisons concrètement :

  • FAQ structurées formulées comme des questions IA naturelles
  • TL;DR en tête de chaque page de contenu long
  • Phrases auto-suffisantes (sens préservé hors contexte)
  • Statistiques chiffrées et sourcées (signal E-E-A-T)
  • Pages de services par symptôme, spécialité, localité
  • Biographie professionnelle avec crédentials et expérience
05

Signaux E-E-A-T

Google (et par extension les LLM qui s'en alimentent) évalue la crédibilité d'un professionnel via 4 critères : Expérience, Expertise, Autorité, Fiabilité (E-E-A-T). Pour un ostéopathe, cela se traduit par des signaux précis que nous optimisons systématiquement.

Ce que nous faisons concrètement :

  • Biographie professionnelle complète avec diplômes et formations
  • Dates de publication et de mise à jour sur chaque contenu
  • Citations dans des sources tierces (presse locale, guides santé)
  • Profil Google Business Profile optimisé et vérifié
  • Avis patients gérés et répondus (quantité + qualité)
  • Inscription dans les répertoires professionnels reconnus
06

Réputation & citations tierces

Les LLM accordent un poids important aux mentions dans des sources tierces. Plus votre cabinet est cité sur des sites faisant autorité (annuaires santé, presse locale, blogs spécialisés), plus les LLM le considèrent comme digne de confiance. Nous construisons ces citations.

Ce que nous faisons concrètement :

  • Optimisation des profils Doctolib, Medoucine, Kiné & Co
  • Inscription dans les annuaires professionnels (UFOF, registres régionaux)
  • Stratégie de relations presse digitales locales
  • Co-citations avec des professionnels de santé complémentaires
  • Présence sur Wikipedia locale si éligible
07

Monitoring & itération

La présence dans les réponses IA n'est pas un acquis permanent. Les LLM sont mis à jour régulièrement, de nouveaux modèles émergent, et la compétition évolue. Nous mesurons chaque mois et ajustons la stratégie en continu.

Ce que nous faisons concrètement :

  • Rapport mensuel de présence IA (score + requêtes testées)
  • Benchmark concurrents mis à jour chaque trimestre
  • Veille sur les mises à jour des modèles (GPT-5, Gemini 2.0…)
  • Ajustements de stratégie à chaque évolution significative
  • Tableau de bord partagé en temps réel

Questions sur la méthode

La méthode Astivio est construite exclusivement pour les moteurs IA, pas pour Google Search. Nous ne cherchons pas à placer votre site en position 1 des résultats Google (même si ça peut arriver en bonus) — nous cherchons à faire en sorte que ChatGPT, Perplexity et Gemini vous recommandent nommément quand un patient leur demande un ostéopathe. C'est un objectif fondamentalement différent qui requiert des techniques différentes.

Nous utilisons une combinaison de requêtes de test standardisées (ex. : « Quel ostéopathe consulter à [ville] ? », « Recommande-moi un ostéopathe pour douleur lombaire »), de monitoring de mentions sur les principales plateformes IA, et d'analyse des données structurées indexées. Chaque rapport mensuel inclut un score de présence IA, le détail des requêtes testées et les mentions obtenues.

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