Lisibilité pour LLM · Lisibilité machine
La LLM-readability est la facilité avec laquelle un LLM peut parser, segmenter et extraire un contenu. Elle repose sur des titres explicites, des sections autonomes, une terminologie stable et une densité factuelle élevée. C’est un terme de praticien, sans norme.
Définition autonome · 40 mots
Quels critères la déterminent ?
HTML sémantique et hiérarchie de titres propre, présence du contenu dans le HTML initial, sections courtes et centrées sur un sujet, tableaux avec en-têtes, noms d’entités explicites et termes constants. Un contenu caché derrière du JavaScript, des onglets sans texte ou des images non décrites perd en lisibilité.
Comment auditer la LLM-readability ?
Afficher le code source, vérifier la présence du texte et des liens, relire chaque section isolée pour juger si elle se suffit, tester l’extraction avec un outil qui convertit la page en texte ou en Markdown et comparer ce qui ressort de ce qui est affiché.
Quelles erreurs fréquentes ?
Titres vagues (« En savoir plus »), pronoms sans référent, définitions éparpillées, tableaux en images, FAQ cachées ou chargées côté client et pages qui mélangent plusieurs sujets sans titres. Chacune réduit les chances qu’un passage soit extrait proprement.
Questions fréquentes
Faut-il un fichier spécifique pour les LLM ?
Non. Google indique qu’aucun fichier ni balisage dédié n’est requis pour ses fonctionnalités IA.
La LLM-readability sert-elle le SEO ?
Oui : une structure claire sert aussi les featured snippets et la lisibilité humaine.
Peut-on la mesurer ?
Pas par un score officiel. Utiliser une liste de contrôle et des tests d’extraction.
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