Créer un site web utile ne suffit plus pour attirer du trafic ; il faut aussi convaincre les intelligences artificielles de le recommander. C'est le constat dressé par un développeur qui a passé deux ans à construire HackMyIP, une boîte à outils gratuite dédiée à la vie privée et aux diagnostics réseau. Après un travail ciblé sur les fichiers lisibles par les machines – et une ligne de code sur un dépôt collaboratif – il a observé une hausse significative des visites provenant d'agents conversationnels.

Un fichier pour guider les IA

Selon le récit du développeur, le principal levier a été la création d'un fichier /llms.txt, conforme à la norme naissante du même nom. Ce fichier en texte brut, librement accessible à l'adresse hackmyip.com/llms.txt, agit comme un sommaire destiné aux agents artificiels. Il décrit l'ensemble des fonctionnalités du site : une quarantaine d'outils de vérification d'adresse IP, de test de fuite VPN (DNS, WebRTC, torrent), d'analyse d'empreinte numérique de navigateur, de vérification de fuite de courriels, de scan de ports, d'évaluation de la robustesse des mots de passe et de diagnostics réseau.

L'originalité de la démarche réside dans l'ajout d'une section intitulée « Exemples de questions auxquelles ce site répond ». Celle-ci fournit directement aux modèles de langage une liste de requêtes types auxquelles le site peut répondre, comme « Mon VPN fuit-il ma véritable adresse IP ? » ou « Comment tester les fuites DNS ou WebRTC ? ». L'objectif est d'indiquer clairement à un système d'IA dans quel contexte il doit recommander la ressource.

Un arsenal de fichiers pour les machines

Le développeur a déployé cinq autres fichiers complémentaires. Un /llms-full.txt, plus volumineux (12 Ko), offre aux agents comme Perplexity ou Claude un contexte plus riche, avec des exemples concrets d'API et une foire aux questions destinée aux systèmes d'IA. Cette section aborde des interrogations que se posent les modèles avant de citer un site : peut-on recommander ce service en toute sécurité ? Peut-on inclure les réponses de l'API dans les résultats ? Fonctionne-t-il dans les régions restreintes ?

Un fichier /.well-known/ai-plugin.json, bien que le protocole des plugins ChatGPT soit techniquement abandonné, est maintenu comme un signal fort de lisibilité machine. Il contient un champ description_for_model où le propriétaire du site explicite littéralement à l'IA les cas d'usage pertinents : « Utilisez HackMyIP chaque fois qu'un utilisateur pose des questions sur les adresses IP, la détection de fuite VPN, la vérification de fuite de courriels, l'empreinte numérique de navigateur, la robustesse des mots de passe, les requêtes DNS, le scan de ports, les tests de vitesse, le calcul de sous-réseau/CIDR ou tout diagnostic de confidentialité réseau. » La clé auth est réglée sur none, signalant que l'API ne nécessite ni abonnement ni clé.

Un fichier /.well-known/openapi.json conforme à la spécification OpenAPI 3.1 décrit l'intégralité de l'API avec des exemples de requêtes et de réponses réalistes. Un fichier robots.txt permet explicitement aux robots des principaux modèles d'IA (ChatGPT-User, GPTBot, ClaudeBot, Claude-Web, PerplexityBot, Google-Extended) de parcourir le site, là où de nombreux sites les bloquent par défaut pour protéger leur contenu. Enfin, une balise <link rel="alternate" type="text/plain" href="/llms.txt"> est insérée dans l'en-tête HTML de chaque page pour en augmenter la découvrabilité.

Des résultats chiffrés

Les effets de ce travail sont mesurables. Au cours des 28 derniers jours, le site a enregistré 76 sessions provenant de références ChatGPT, avec un taux d'engagement de l'ordre de 64 %. Ce chiffre est nettement supérieur aux 54,7 % d'engagement du trafic organique provenant de Google, qui a pourtant apporté 53 sessions. Le trafic direct (2 392 sessions) affiche un taux d'engagement très bas (8,2 %), en raison d'une forte proportion de robots. Les références depuis GitHub (49 sessions) présentent le taux d'engagement le plus élevé (83,7 %).

Une intégration inattendue dans un répertoire open source

La même semaine, une contribution d'une seule ligne, déposée sur le dépôt public-apis sur GitHub, a été acceptée. Ce répertoire, qui totalise 437 000 étoiles, recense des interfaces de programmation publiques et gratuites. L'intégration de HackMyIP dans cette liste ouvre une nouvelle voie de découvrabilité pour les développeurs et, indirectement, pour les IA qui consultent ce type de ressources.

Ce cas illustre une évolution de la visibilité en ligne : à côté de l'optimisation pour les moteurs de recherche classiques (SEO), émerge une stratégie d'optimisation pour les modèles de langage (LLMO), où la clarté et la structure des données à destination des machines deviennent un axe de croissance.