Du Prompt au Contenu : Comment un hôtel peut-il etre visible dans la recherche IA en 2026

Épisode 3 — Du Prompt au Contenu : Comment un hôtel peut-il se gagner dans la recherche par IA ?

Dans l'Épisode 1, j'ai montré un point fascinant : vous pouvez passer de « aucun nom de domaine » a « #1 dans ChatGPT » pour certaines requêtes en seulement 48 heures.

Dans l'épisode 2, j'ai approfondi le parcours de conversion et j'ai intégré Hôtel Ranque à une application ChatGPT afin que les clients puissent effectuer leur réservation directement dans l'assistant (en théorie, pas disponible au public encore !).

Cet épisode porte sur le chaînon manquant :

Si la planification IA commence par une requête, comment concevoir votre site web pour qu'un assistant se dise : « Cet hôtel est la réponse parfaite à cette demande » ?

Pour rester concret, je me suis concentré sur seulement trois requêtes afin de pouvoir me positionner rapidement (cf. Épisode 1) et suivre leur évolution dans le temps.

J'approfondirai évidemment ce sujet dans de prochains articles.

yoga_ledru:
"I'm looking for a hotel near ledru rollin where I can practice yoga"

chess_yoga_cycling:
"find me hotels for chess yoga cycling in paris near ledru rollin"

boutique_coffee_bastille:
"best boutique hotel with specialty coffee near Paris Bastille"

Chaque prompt comprend :

• un emplacement (restreint : Ledru-Rollin, large et plus concurrentiel : Bastille)
  
• un ou plusieurs centres d'intérêt (yoga, échecs, cyclisme, café de spécialité)
• une ambiance intimiste (petit établissement de caractère, loin des enseignes de chaîne)

L'ensemble des travaux consistait à :

1. Structurez le site web de Hôtel Ranque autour de ces trois axes.
   
2. Mesurez, par modèle, à quelle fréquence nous devenons la réponse (=mention et rang)

Étape 1 : Concevoir le site

Les sites d'hôtels traditionnels commencent par « Accueil, Chambres, Photos, Contact ».

Pour cette expérience, je suis parti de :

• hôtel + yoga près de Ledru-Rollin
  
  
• hôtel + échecs + vélo + café dans ce quartier précis
• hôtel de charme + café de spécialité + Bastille

…et j'ai travaillé dans l'autre sens.

Les quatre expériences « signatures »

Tout repose sur quatre expériences fondamentales :

• Club d'Échecs & Bar
  
• Cycling Lab (home trainers intelligents, ascensions virtuelles)
  
• Coin Café de Spécialité (La Marzocco + grains d'exception)
  
• Studio de Yoga & Postures Inversées

Ainsi, l'architecture du site reflète littéralement ces éléments :

/experiences/chess-bar
/experiences/cycling-lab
/experiences/specialty-coffee
/experiences/yoga-studio
/neighborhood            # Ledru-Rollin / Bastille / Marché d’Aligre
/rooms
/faq

Chaque page d'expérience :

• s'adresse à un type de voyageur (cycliste, passionné de café, adepte du yoga, etc.)
  
• utilise le même vocabulaire qu'un invité saisirait dans ChatGPT
  
• liens vers les chambres et vers la page du quartier

Au lieu de parler d'« équipements », j'ai essayé de décrire des cas d'usage :

Vous pouvez faire votre séance Zwift avant le petit-déjeuner, déguster un café bien meilleur que celui en capsules, puis rejoindre la Bastille à pied en 5 minutes.

Étape 2 : Rendre le contenu lisible pour les modèles

Les assistants IA ne « naviguent » pas comme les humains ; ils analysent la structure et recherchent ce qui ressemble à des réponses toutes faites.

J'ai donc délibérément forcé sur trois éléments :

1. Schema.org partout

L'Hôtel Ranque dispose d'une quantité légèrement absurde de données structurées :

• Hôtel / Hébergement pour l'entité principale
• Room pour chaque catégorie de chambre
• Salle de sport + Lieu d'activité sportive pour le studio de yoga
• Lieu d'activité sportive pour le laboratoire de cyclisme
• CafeOrCoffeeShop pour le coin café
• BarOrPub pour le bar d'échecs
• FAQPage sur pratiquement chaque page

Tous font référence à la même adresse :

87 Avenue Ledru-Rollin, 75012 Paris, à proximité de Bastille et du Marché d'Aligre.

Sur cette typologie de prompt

hôtel près de Ledru Rollin où je peux pratiquer le yoga

l'IA peut connecter :

• « Hôtel Ranque » (Hôtel)
  
• Studio de Yoga et Inversions (typique du yoga)
  
• quartier

2. La FAQ comme format de contenu principal

Au lieu de cacher les informations dans des paragraphes, j'ai transformé presque tout en questions-réponses :

• L'Hôtel Ranque dispose-t-il d'installations de yoga ?
  
• Quel type de café est servi à l'Hôtel Ranque ?
  
• Quelle est la distance entre l'Hôtel Ranque et le métro Ledru-Rollin ?
  
• Quelles expériences uniques l'Hôtel Ranque propose-t-il ?

Chaque FAQ comprend :

• sur la page correspondante (yoga, café, quartier, etc.)
  
• et encore sur une grande page /faq qui regroupe environ 90 questions

Chaque bloc FAQ est encapsulé dans un schéma FAQPage / Question / Answer.

Si un LLM souhaite répondre à « hôtel avec yoga près de Ledru-Rollin »,

il existe littéralement un objet JSON qui ressemble exactement à cette réponse.

Note annexe : Cela sera également crucial pour les marques et les entreprises tech qui développent des applications et des MCP dans ChatGPT, en reliant la découverte (visibilité) à la couche transactionnelle (réservation).

3. Ancrage géographique agressif

Deux des requêtes mettaient l'accent sur la localisation, j'ai donc insisté sur le lieu :

• adresse avec « avenue Ledru-Rollin » en toutes lettres
• stations de métro : Ledru-Rollin, Bastille, Gare de Lyon
• langage du quartier : Bastille, Marché d'Aligre, 11e/12e arrondissement
• temps de trajet à pied et lignes de transport dans la FAQ

Je voulais que le modèle ressente que l'Hôtel Ranque s'ancre véritablement dans ce micro-quartier, et non quelque part vaguement « à Paris Centre ».

Étape 3 : Mesurer : Sommes-nous visibles sur ces requêtes ?

Une fois le contenu publié, j'ai utilisé Hotelrank.ai pour lancer ces trois requêtes quotidiennement, sur plusieurs modèles :

• GPT-5.1
• Gemini-2.5 Flash
• Sonar

J'ai spécifiquement utilisé la Recherche Web (Grounding pour Gemini) car la date limite des connaissances de ces modèles est antérieure à janvier 2025... époque où Hôtel Ranque n'existait pas du tout.

De plus, nos recherches indiquent que le modèle privilégie souvent la recherche Web pour les hôtels, en quête d'informations récentes (ainsi que de prix et de disponibilités).

Pour chaque prompt, j'enregistre :

• quels hôtels sont mentionnés
• classement de chaque hôtel dans la réponse
• quel domaine est cité (direct vs OTA vs blogs, etc.)

J'ai ensuite créé quelques tableaux de bord.

Quelques points forts de GPT-5.1 :

• Pour yoga_ledru, l'Hôtel Ranque a rapidement atteint une visibilité proche de 100 % : presque toutes les requêtes mentionnant un hôtel avec yoga près de Ledru-Rollin nous citaient, généralement en première position.

• Pour boutique_coffee_bastille, la visibilité s'est établie dans une fourchette de 25 à 45 % : nous partageons cet espace avec quelques autres hôtels boutique qui ont un positionnement fort autour du café et du petit-déjeuner.

• Pour chess_yoga_cycling, la visibilité est moindre mais reste significative : entre 20 et 50 % selon les jours. Les échecs sont souvent écartés comme « trop niche », tandis que le cyclisme et le yoga portent l'essentiel du poids.
  
  J'approfondirai ce sujet, les Fan Out Queries, dans un prochain article.

Dans Gemini-2.5 Flash :

• boutique_coffee_bastille est fort : nous sommes devenus une recommandation incontournable, avec des pics de visibilité atteignant 50 à 60 %.
  
• yoga_ledru et chess_yoga_cycling apparaissent moins souvent, mais lorsque nous sommes mentionnés, le classement est généralement de 1.
  
  Nous allons essayer de renforcer leur présence dans les semaines à venir grâce à nos expérimentations :)

Pour Sonar et Sonar Pro :

• boutique_coffee_bastille a atteint une visibilité de 100 % !
  
• Les deux autres n'apparaissent pas encore. Voyons si nous pouvons y travailler dans les semaines à venir :)

Sur l'ensemble des modèles, lorsque j'examine les domaines, hotelranque.com est devenu (le petit point rouge) :

• Le domaine le plus mentionné pour ces requêtes concernant le quartier de la Bastille avec... Accor (top 2 !)
  
• avec un rang moyen proche de 1 à chaque fois qu'il apparaît, Accor se positionnant entre 1,8-2,2

Nous sommes littéralement le premier établissement en termes de mentions parmi tous les hôtels du quartier Bastille / Ledru-Rollin.

Tout cela avec :

• aucun avis (à venir !)
• zéro présence OTA (à tester)
• un tout nouveau domaine

Ce que cela révèle sur la recherche IA

Quelques enseignements tirés de cette micro-expérience :

1. Les prompts sont les nouveaux mots-clés

Au lieu de « cibler des mots-clés », j'ai essentiellement choisi trois mini-histoires :

• Je fais du yoga et je loge près de Ledru-Rollin.
  
• « Je veux un paradis pour passionnés d'échecs / de café / de cyclisme / de yoga, le tout au même endroit. »
  
• "J'apprécie le bon café et l'ambiance boutique près de Bastille."

Tout le reste en découle.

Pour un véritable hôtel, cela signifie :

• Choisissez 10 scénarios, correspondant a vos meilleurs clients
  
• Créez du contenu et une structure autour de ces éléments, et non autour de « hôtel + nom de ville »

2. La clarté prime sur la quantité

L'Hôtel Ranque ne cherche pas à tout faire :

• Le texte indique très explicitement « nous avons un studio de yoga et d'inversions », et non « nous sommes ouverts au yoga ».
  
• Il est très explicitement écrit « La Marzocco + bons grains », et non « bon café ».

Les assistants IA adorent ce type de clarté ultra-précise, car elle s'adresse directement à la niche ciblée.

3. Schema + FAQ

Je suis de plus en plus convaincu que pour la recherche par IA :

• Les données structurées (Schema.org) constituent votre couche de données
  
• Les FAQ sont votre couche de réponses

Si votre FAQ répond littéralement à la question « Avez-vous des installations de yoga ? » et votre schéma indique littéralement « Salle de sport à l'intérieur de l'Hôtel X », vous avez facilité la tâche du modèle.

4. La localisation est un critère de premier ordre, pas un détail secondaire

La raison pour laquelle yoga_ledru fonctionne si bien est que :

• l'adresse, le quartier et les transports sont répétés dans le texte et le schéma
  
• la page du quartier est obsédée par Ledru-Rollin / Bastille
  
• Les FAQ parlent en minutes à pied et en lignes de métro, pas seulement d'« emplacement central »

L'assistant n'a pas à deviner si vous êtes « près de Ledru-Rollin ».

Il peut le voir, dans plusieurs formats.

Un guide réutilisable pour d'autres hôtels

Si je devais résumer cet épisode en une méthode simple :

1. Choisissez 10 requêtes réelles que vos invités idéaux saisiraient dans un assistant.
   
2. Cartographier les prompts vers votre contenu :
   • les expériences que vous proposez
   • détails
   • types de chambres
   • vos pages web
3. Créez ou adaptez des pages afin que chaque requête dispose de :
   • 1 page principale qui est manifestement la réponse
   • pages de support (quartier, expériences, FAQ).
4. Transformez toutes les informations clés en :
   • Schema.org (Hôtel, Chambre, Salle de sport, Café, etc.)
   • FAQ avec questions et réponses claires.
5. Ancrez tout géographiquement :
   • Adresses, stations de métro, points d'intérêt, temps de marche.
6. Suivez les résultats par prompt et par modèle, pas seulement la « visibilité globale ».

Ce que je n'ai pas encore abordé (intentionnellement)

Dans cet épisode, j'ai ignoré quelques variables importantes :

• Sources : les sites sur lesquels s'appuient les modèles autour de la Bastille
• OTA vs direct : à quelle fréquence sommes-nous en concurrence avec Booking, Expedia, etc.
• Signaux hors site : forums, Reddit, YouTube, Wikipédia…
• Plus de prompts : comment adapter un site web à 50-100 prompts
• Localisation : Le pays de l'utilisateur compte-t-il ? Et la langue ?

Ils feront l'objet d'épisodes futurs, car ils méritent chacun une analyse approfondie.

Pour l'instant, l'Épisode 3 était tout simplement :

Si je conçois un site web d'hôtel autour de trois demandes très précises, les assistants IA le traiteront-ils comme la réponse à ces questions ? »

Les premières observations le confirment : oui, étonnamment souvent. Et rapidement.

Prochaines étapes

À venir :

• Une analyse approfondie des domaines qui dominent dans les requêtes Bastille
  
• Expérimentations avec les avis synthétiques et le contenu multilingue
  
• Comment les OTA modifient le classement lorsque Hotel Ranque commence également à y apparaître

Si vous gérez un hôtel ou un groupe hôtelier et souhaitez réaliser votre propre expérience de « contenu généré par prompts », c'est précisément ce que nous développons au sein de Hotelrank.ai.

Et si vous parvenez à obtenir Hôtel Ranque dans vos propres réponses ChatGPT / Gemini / Perplexity (ou autres !) pour l'une des trois requêtes ci-dessus…

Envoyez-moi la capture d'écran, s'il vous plaît. Je promets de l'encadrer.