La montée en puissance de l’IA oblige les entreprises à repenser leurs stratégies de référencement naturel. Les pratiques traditionnelles, comme la recherche de mots-clés et la rédaction manuelle, évoluent pour intégrer des outils basés sur l’IA, tels que l’analyse prédictive et le crawling intelligent. L’optimisation des contenus nécessite une attention accrue à la pertinence sémantique et aux requêtes conversationnelles. Les entreprises doivent également adopter des principes de conception web qui répondent aux exigences des systèmes d’IA, comme le balisage de schéma et l’organisation claire du contenu.
Contexte : l’éclatement du search ?
Pour des millions de consommateurs à travers le monde, Google est le point d’accès à Internet. Cela fait plus de 25 ans que Google domine le marché de la recherche sur le web (91 % des parts de marché).Or en janvier 2025, Google passe sous la barre des 90%. D’autre part, face à l’essor des moteurs de recherche dopés à l’IA (SearchGPT, Pereplexity, AI Overviews, Copilot…) et au morcellement des usages (Amazon, TikTok…), la recherche en ligne se fragmente.
Aujourd’hui, une nouvelle génération de technologies a vu le jour grâce aux avancées des grands modèles de langage (LLM). Ces LLM sont capables de combiner un moteur de recherche à un agent conversationnel pour en faire des “moteurs génératifs” (Generative Engines). Ces derniers recherchent des informations sur le web et génèrent des réponses en langage naturel à partir de multiples sources qu’ils citent, ce qui permet à l’utilisateur de vérifier l’information. Une véritable révolution dans la façon de trouver et consommer du savoir en ligne.
Un nouveau mot à la mode fait des vagues dans le monde de la technologie, et il porte plusieurs noms : optimisation du modèle de langage à grande échelle (LLMO), optimisation du moteur génératif (GEO) ou optimisation de l’IA générative (GAIO).
Si les internautes investissent de plus en plus ces outils pour s’informer sur les produits et services, les professionnels du référencement doivent s’assurer que leurs marques sont présentes dans les “sources” des moteurs IA. Selon la Harvard Business Review, les experts SEO seront bientôt connus sous le nom d’experts LLMO (Large Langage Model Optimization).
Qu’est-ce que le GEO ? (Generative Engine Optimization)
Le “Generative engine optimization” ou le Search Artificial intelligence optimization (SAIO) désignent l’optimisation sur les moteurs de recherche IA. Le GEO a émergé comme une réponse à ces nouveaux moteurs de recherche IA qui ne se contentent plus de classer les pages web, mais génèrent des réponses complètes en synthétisant l’information provenant de multiples sources.
Ainsi, à la manière dont le SEO permettait d’améliorer sa position sur les moteurs de recherche traditionnels, le SAIO consiste à optimiser un site web pour s’assurer qu’il soit découvert par les chatbots conversationnels et les assistants vocaux.
Lorsqu’un utilisateur interroge aujourd’hui Google SGE ou Perplexity sur « comment traiter naturellement une piqûre de moustique », ces outils ne renvoient plus simplement vers des liens mais génèrent une réponse complète qui synthétise l’information de plusieurs sources.
Quelle différence entre GEO et SEO ?
Contrairement au SEO traditionnel qui se concentre sur le positionnement dans une liste de résultats, le GEO cherche à intégrer votre contenu directement dans les réponses synthétisées par l’intelligence artificielle.
La question que beaucoup se posent à propos du GEO (Generative Engine Optimization) est la suivante : les moteurs de recherche basés sur l’IA utilisent-ils les mêmes critères que le SEO classique pour sélectionner les contenus qu’ils affichent dans leurs réponses ? La réponse est nuancée : oui et non. Bien que les deux approches partagent certains points communs, elles reposent sur des logiques fondamentalement différentes.
Le SEO traditionnel s’appuie sur des critères techniques — comme la crawlabilité, le budget crawl ou encore la structure des pages — ainsi que sur des éléments sémantiques et d’autorité pour améliorer le positionnement dans les résultats des moteurs de recherche. L’objectif est clair : optimiser les pages selon les exigences des algorithmes pour gagner en visibilité dans les SERP.
À l’inverse, le GEO privilégie la qualité intrinsèque du contenu. Les moteurs de recherche dopés à l’IA accordent une importance particulière à la capacité des contenus à répondre précisément et efficacement aux intentions des utilisateurs. Grâce au traitement du langage naturel, ces moteurs comprennent le contexte des requêtes et favorisent les contenus à forte valeur ajoutée : informatifs, bien structurés, lisibles et pertinents. Ainsi, le GEO accorde moins d’importance aux aspects techniques traditionnels du SEO, et met l’accent sur la profondeur, la clarté et la pertinence contextuelle des contenus.
Comment fonctionnent les moteurs de Gen IA ?
Concrètement, il s’agit d’un réseau neuronal transformer-based. Ces modèles de base utilisent l’IA générative (et plus précisément le Deep Learning) pour le traitement du langage naturel (NLP) et la génération de langage naturel (NLG). En utilisant un maximum de données pour leur apprentissage, ces nouvelles technologies ont développé une compréhension du langage. L’objectif des large language models ou grands modèles linguistiques étant d’apprendre la complexité du langage humain, ils sont pré-entraînés sur une grande quantité de données (comme du texte, des images, des vidéos, des discours, des données structurées…). Le marché mondial du LLM devrait croître de 36 % entre 2024 et 2030 selon une étude de Grand View Research.
Un élément essentiel de la recherche LLM est connu sous le nom de génération augmentée de récupération, ou RAG, par lequel un LLM utilise un contexte supplémentaire, tel qu’un ensemble de documents d’entreprise ou de contenu Web, pour augmenter son modèle de base lorsqu’il répond à des requêtes. Cela a des implications importantes pour quiconque espère s’engager dans l’optimisation LLM : si vous souhaitez modifier le texte produit par les LLM en réponse à une requête, vous devez réfléchir de manière stratégique à la manière de modifier les différentes sources d’où il est susceptible d’extraire des informations.
Search GPT
ChatGPT Search est un moteur de recherche développé par OpenAI et intégré à ChatGPT. Il combine des fonctionnalités de moteurs de recherche traditionnels avec l’intelligence artificielle générative afin de générer des réponses sourcées incluant des liens vers des sites internet.
Perplexity
Perplexity est un moteur de recherche qui ressemble à Google ou à Bing. Il est accessible gratuitement depuis l’adresse perplexity.ai et parle plusieurs langues, dont le français. Dans Perplexity, l’utilisateur peut effectuer une recherche avec des mots-clés ou poser une question plus longue. Dans tous les cas, le moteur de recherche procèdera à une réécriture de votre demande et effectuera plusieurs requêtes afin de vous fournir une réponse précise à toutes vos interrogations (il peut y en avoir plusieurs simultanément). On peut aussi glisser une pièce-jointe, comme une image ou un document, dans le but de lui demander des informations sur une source.
AI Overviews, Google
Les AI Overview ou “résumés IA” de Google apparaissent dans les résultats de recherche Google lorsque les systèmes déterminent que les réponses génératives peuvent être particulièrement utiles, par exemple lorsque vous souhaitez comprendre rapidement des informations provenant de diverses sources. Les résumés de l’IA présentent des liens vers des ressources qui étayent les informations de ces résumés et qui permettent d’approfondir le sujet.
Copilot, Bing
Microsoft Copilot est un assistant IA quotidien, fournissant une conversation basée sur l’IA pour le web. Copilot fournit l’accès à une IA basée sur des modèles de langage multimodaux volumineux et des modèles de texte à image, y compris GPT-4o. Il est ancré dans le service de recherche Bing pour fournir des réponses avec les informations les plus actuelles du web, avec des citations vérifiables pour la transparence.
“Le Chat” de Mistral
Le 26 février 2024, Mistral (entreprise française spécialisée dans l’intelligence artificielle générative) lance « Le Chat », un robot conversationnel similaire à ChatGPT permettant d’essayer les modèles de l’entreprise. Dans la foulée, elle dévoile Mistral Large, un nouveau modèle de langage capable de rivaliser avec GPT-4, une version allégée appelée Mistral Small, et Mistral Next, un prototype conçu pour donner des réponses brèves et concise.
Il faut bien comprendre comment et pourquoi les LLM renvoient les réponses qu’ils renvoient. Forts de ces connaissances, les professionnels du référencement seront en mesure de faire des choix intelligents quant à leurs investissements dans le SMO, le marketing de contenu, les relations publiques.
Comment optimiser mon site pour le GEO ?
Les moteurs de recherche basés sur l’intelligence artificielle, tels que SearchGPT, Perplexity ou SGE de Google, redéfinissent les règles du référencement en alliant critères traditionnels du SEO et spécificités des modèles de langage. Pour se démarquer dans ces nouveaux environnements, il est impératif d’adopter une stratégie globale mêlant contenu de qualité, autorité en ligne, pertinence thématique et excellence technique.
Identifier les sources des moteurs IA
Tout d’abord il est intéressant de s’intéresser aux sources dans lesquelles les modèles LLM vont chercher leurs réponses. Quand on demande directement aux moteurs voici ce qu’ils répondent. Sur le site d’OpenAI on peut lire “Nous avons également collaboré avec des fournisseurs d’actualités et de données pour ajouter des informations à jour et de nouvelles conceptions visuelles pour des catégories telles que la météo, les actions, les sports, les actualités et les cartes”. Lorsqu’on interroge directement les moteurs d’intelligence artificielle générative (ChatGPT, Perplexity, Copilot…), on remarque que les sources qu’ils utilisent le plus souvent sont :
- Sources officielles et institutionnelles
- Moteurs de recherche (Google, Bing…)
- Publications et médias spécialisés
- Base de données et ressources encyclopédiques
- Médias généralistes
- Agences de presse
- Plateformes communautaires (comme Wikipédia)
- Forums et réseaux sociaux (Reddit, Linkedin, X)
La pertinence et la richesse du contenu
Les moteurs IA privilégient les contenus directement alignés avec les requêtes des utilisateurs. Une étude menée par Neil Patel montre que la fréquence des mentions de marque sur le web et l’utilisation de mots-clés pertinents dans le contenu augmentent les chances d’être recommandé par SearchGPT. Par exemple, une entreprise technologique régulièrement citée dans des articles, forums et avis clients sera plus visible. De plus, enrichir ses contenus avec des éléments tels que statistiques précises, citations d’experts et sources académiques booste la crédibilité. Un groupe de chercheurs en IA a mené une étude sur 10 000 requêtes réelles sur les moteurs de recherche (sur Bing et Google), pour découvrir quelles techniques sont les plus susceptibles d’améliorer la visibilité dans les chatbots RAG comme Perplexity. Pour chaque requête, ils ont sélectionné au hasard un site Web à optimiser et ont testé différents types de contenu (par exemple, des citations, des termes techniques et des statistiques) et caractéristiques (par exemple, la fluidité, la compréhension, le ton autoritaire). Pour tester cette approche, les chercheurs ont développé plusieurs méthodes d’optimisation GEO :
- Insertion de mots clés pertinents (comme en SEO classique)
- Ajout de statistiques et données quantitatives
- Citer les sources
- Langage simplifié (rendre le contenu accessible)
- Style persuasif
- Amélioration de la structure et de la lisibilité
- Enrichir le contenu avec des termes techniques
Les statistiques, les sources et les citations renforcent l’autorité et la crédibilité de la marque. Il s’agit également du type de contenu qui a tendance à attirer des liens. L’étude a démontré qu’intégrer des statistiques augmentait la visibilité de 40 % pour des requêtes complexes, en renforçant la perception d’autorité auprès des utilisateurs et des algorithmes. Par exemple, un site d’éducation en ligne mentionnant des chiffres sur l’impact des formations certifiées aura plus de chances d’être cité par Perplexity ou les AI Overviews.
Nous savons que les moteurs IA privilégient les informations actualisées. Dès lors, maintenir ses contenus à jour est crucial. Les moteurs comme SGE valorisent les sites offrant des données fraîches et pertinentes, notamment dans les secteurs à forte évolution comme la santé ou la finance. Une étude de Semrush a révélé que les contenus dépassant une certaine ancienneté étaient moins susceptibles d’être intégrés dans les réponses générées. Ainsi, un site de conseil en investissement devra régulièrement actualiser ses articles pour inclure les dernières tendances du marché et conserver sa visibilité.
La recherche devient conversationnelle
Comme l’a observé le journaliste et auteur Cory Doctorow : « Le contenu n’est pas roi… La conversation est reine. Le contenu n’est qu’un sujet de discussion. ». L’avenir du search est-il conversationnel ? La recherche conversationnelle désigne une interaction entre un utilisateur et un moteur de recherche ou un assistant virtuel basée sur un échange en langage naturel. Contrairement à la recherche traditionnelle, qui repose sur des mots-clés, elle s’appuie sur l’intelligence artificielle et le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre l’intention derrière les requêtes et fournir des réponses fluides, contextuelles et dynamiques. Ce type de recherche, utilisé par des outils comme Google Search Generative Experience, ChatGPT ou Perplexity, permet une expérience plus intuitive et interactive, où l’utilisateur peut affiner sa requête en temps réel à travers une véritable conversation.
Selon une étude de marché réalisée par Allied, le marché de l’IA conversationnelle devrait atteindre 32,6 milliards de dollars d’ici 2030. Cette tendance reflète l’engouement croissant autour de cette technologie, en particulier dans le monde moderne des affaires, où le service à la clientèle est plus important que jamais. Après tout, l’IA conversationnelle offre une capacité d’interaction permanente à travers divers domaines et canaux dans un univers mondial qui fonctionne 24 heures sur 24.
En écrivant sur un ton conversationnel, le langage des articles sera le même langage que l’IA. Exit les phrases trop complexes ou les tournures trop formelles. Pour se positionner sur Perplexity ou SearchGPT, un style fluide, engageant, qui répond directement aux questions que les audiences pourraient se poser fera la différence. Si l’on prend le cas de Perplexity, à la manière des Also Ask proposées par Google, le moteur de recherche IA propose des “Questions liées”. Pour anticiper ces dernières et être repris par l’IA, les professionnels du SEO ont tout intérêt à prévoir les questions de suivi potentielles liées au sujet principal et à intégrer ces questions dans les contenus. Les modèles d’IA privilégient le contenu clair et facile à lire. Il est important de ne pas utiliser de phrases trop compliquées. Les puces et les listes aident Perplexity à identifier et à extraire rapidement les points clés.
L’autorité et la réputation en ligne
Les moteurs IA s’appuient sur le concept d’E-E-A-T (Expertise, Experience, Authoritativeness, Trustworthiness) pour évaluer la fiabilité des sources (à l’instar des moteurs de recherche traditionnels). En ce sens, travailler sur sa réputation en ligne est essentiel. Obtenir des avis clients positifs sur des plateformes comme TrustPilot ou Google Reviews contribue à renforcer la crédibilité, un critère crucial pour apparaître dans les recommandations des moteurs IA. Un autre prérequis clé est le développement d’une identité de marque forte. L’uniformisation des contenus générés par l’IA rend d’autant plus crucial le travail sur le branding. D’autre part, 50% des requêtes Google contiennent des mots-clés marque selon une étude menée par Ahref.
La vérité est là : à offre de valeur égale, c’est la notoriété qui fait la différence” Jérémy Lacoste, Directeur général d’Eskimoz France.
La gestion de l’e-réputation complète cette stratégie : une marque active sur les réseaux sociaux et forums comme Reddit ou Twitter multiplie les signaux positifs captés par les moteurs IA, augmentant ainsi ses chances d’être citée. D’autre part, les marques avec une fiche Wikipédia active bénéficient d’un avantage certain, puisque, selon Selena Deckelmann, directrice chez Wikimedia Foundation : “À ce jour, chaque LLM est formé sur le contenu de Wikipédia, et c’est presque toujours la plus grande source de données de formation dans leurs ensembles de données”.
Le rôle des relations presse
Les relations presse jouent également un rôle clé dans cette stratégie. Être mentionné dans des médias réputés ou des classements tels que « les meilleurs produits de l’année » génère des cooccurrences positives qui augmentent la visibilité. Une entreprise de fintech citée dans un article du Financial Times, par exemple, a davantage de chances d’être recommandée par SGE pour des recherches comme « meilleures solutions bancaires pour startups ». Une couverture médiatique positive permet non seulement de se faire connaître auprès d’un large public, mais aussi de gagner en crédibilité et en confiance. Les moteurs IA s’appuient fortement sur les informations provenant de sources réputées. Pour être cité par ce moteur de recherche, assurez-vous que vos contenus sont mentionnés dans des publications fiables tels que les médias. La convergence entre les relations presse (RP) et le référencement sur les moteurs de recherche est une stratégie incontournable pour maximiser la visibilité et la notoriété d’une entreprise.
Une marque bien différenciée, avec une influence en ligne significative, sera plus facilement reconnue par les moteurs IA et les utilisateurs, ce qui renforcera sa crédibilité.
L’intention de recherche
La vraie différence soulevée entre le classement SEO et GEO se situe au niveau de l’intention de recherche.
L’intention de recherche désigne l’objectif qui motive un utilisateur à effectuer une requête sur un moteur de recherche. Elle reflète l’intention sous-jacente derrière les mots-clés utilisés et permet aux algorithmes d’affiner les résultats pour répondre au mieux aux besoins de l’internaute. L’intention de recherche se divise généralement en plusieurs catégories : informatives (rechercher une information, comme “comment fonctionne l’IA ?”), transactionnelles (acheter un produit ou un service, comme “acheter un smartphone Samsung”), navigationnelles (accéder à un site précis, comme “connexion LinkedIn”) et commerciales (comparer des options avant un achat, comme “meilleur logiciel SEO 2024”). L’intention de recherche est un levier essentiel pour optimiser sa visibilité. Une étude Semrush révèle que 80 % des mots-clés déclenchant des réponses IA sur Google sont de nature informationnelle, souvent formulés sous forme de questions (« comment », « pourquoi », « quelle est la meilleure solution pour… »). Structurer son contenu en anticipant ces requêtes, avec des titres sous forme de questions et des sections FAQ bien conçues, améliore considérablement la visibilité. Par exemple, une entreprise spécialisée en voyage qui propose une FAQ sur « les meilleures destinations familiales pour l’été » a plus de chances de figurer dans les résultats générés par Perplexity ou SearchGPT.
Par ailleurs, les moteurs de recherche mettent l’accent sur l’intention de recherche. Cela signifie que votre contenu doit répondre directement aux questions que les gens se posent. Commencez par identifier l’intention principale derrière les recherches des utilisateurs. Des outils tels que Keyword Planner de Google et Ahrefs peuvent vous aider à comprendre les besoins sous-jacents à l’origine de requêtes spécifiques. Pour être reconnue dans un contexte spécifique, votre marque doit être mentionnée de manière répétée aux côtés de mots-clés et expressions importantes pour votre secteur. Ces associations, appelées cooccurrences, aident les modèles de langage à relier votre marque à des sujets précis.
Excellence technique et accessibilité
Les critères techniques traditionnels du SEO restent indispensables pour optimiser sa visibilité sur les moteurs IA. Une vitesse de chargement rapide, des images optimisées et une compatibilité mobile sont essentielles pour offrir une expérience utilisateur fluide, critère valorisé par les algorithmes. De plus, configurer correctement son fichier robots.txt pour autoriser l’indexation par les robots IA, tels qu’OAI-Searchbot, garantit que son contenu sera pris en compte par ces moteurs. Le balisage structuré (schéma) constitue également un levier puissant. Implémenter des données structurées permet aux moteurs IA de mieux comprendre et catégoriser le contenu, augmentant ainsi les chances d’apparaître dans des extraits enrichis ou des panneaux de connaissances. Par exemple, les FAQ avec un balisage adapté seront plus facilement reprises par Perplexity, notamment dans les sections « Questions liées ».
Recherche vocale
L’évolution vers des moteurs de recherche IA modifie la manière dont les utilisateurs naviguent et ce qu’ils attendent des résultats de recherche. En moyenne, les humains peuvent dire 150 mots par minute. Ils mettraient le même temps pour en taper 40. Le choix est vite fait : la parole est presque 4 fois plus rapide que l’écrit.
C’est donc logique que la recherche vocale prenne une place croissante dans les pratiques des utilisateurs, en particulier pour les requêtes transactionnelles ou locales. Selon Statista, plus de 25 % des personnes des pays occidentaux indiquent utiliser des assistants vocaux numériques plusieurs fois par jour. La recherche vocale est issue d’une technologie de reconnaissance vocale qui permet aux utilisateurs de faire des recherches en énonçant des termes à voix haute au lieu de les taper dans une barre de recherche. La prolifération des smartphones, et autres appareils mobiles, a suscité un intérêt pour ce type de recherche.
Structurer son contenu avec des mots-clés conversationnels et long-tail (« où trouver un café à proximité ? ») garantit une meilleure intégration dans les résultats des moteurs IA conversationnels comme Perplexity ou SearchGPT. Adapter son site web pour la recherche mobile est désormais indispensable puisque 60% des requêtes sont effectuées sur mobile d’après les baromètres Search Marketing d’Eskimoz.
Optimiser son référencement naturel et son SEO local
La question que tout le monde se pose à propos du GEO est de savoir si les moteurs de recherche basés sur l’IA s’appuient sur les mêmes critères que le SEO pour déterminer quels contenus afficher dans leurs réponses ou non. Nous avons étudié de nombreuses requêtes similaires sur Google et Perplexity afin d’identifier si des corrélations apparaissent. Résultat : les sites placés dans le TOP 10 des Serps Google sont plus susceptibles d’apparaître dans les réponses données par Perplexity pour une requête commune.
Par ailleurs, pour les recherches locales, il apparaît que les entreprises les mieux positionnées dans le Pack Local ou sur Google Maps sont aussi celles que l’on retrouve le plus souvent dans le bandeau SGE. Un travail renforcé sur le SEO local devrait ainsi favoriser un bon placement dans les résultats de la Search Generative Experience sur ce type de requête.
“L’arrivée de l’IA demande aux experts SEO de renforcer leur stratégie sur tous les leviers. Les résultats moyens ne suffiront plus dans ce nouvel environnement, où seuls les meilleurs capteront la majorité du trafic. Il est donc essentiel d’investir massivement dans le SEO, avec un focus particulier sur trois axes : la popularité, la technique et le contenu” Andréa Bensaïd, Fondateur d’Eskimoz.
GEO : Pourquoi faire du référencement sur les moteurs de recherche IA ?
Les moteurs IA, comme ChatGPT ou Bard, redéfinissent la manière dont les utilisateurs recherchent des informations, ouvrant ainsi de nouvelles opportunités pour les marques. En apparaissant dans les réponses générées par ces outils, les entreprises assurent leur visibilité dans un écosystème numérique en pleine mutation. Ces moteurs offrent un moyen innovant de renforcer la notoriété de la marque, tout en s’inscrivant comme des pionniers dans ce domaine encore émergent, un avantage compétitif souvent décrit par la « loi de Benford ».
De plus, investir dans le référencement sur ces plateformes permet aux marques de s’imposer comme des leaders en occupant davantage d’espace dans les résultats, réduisant ainsi la place laissée à leurs concurrents. Les moteurs IA offrent également une dimension conversationnelle et personnalisée, où les marques peuvent interagir de manière pertinente avec des consommateurs exprimant une forte intention d’achat. Une recommandation de produit ou de service dans ce contexte peut avoir un impact direct sur la conversion.
Enfin, optimiser son contenu pour les moteurs IA constitue une occasion unique de construire une relation de longue durée avec les clients potentiels. En alignant les réponses générées avec l’intention réelle des utilisateurs, les entreprises peuvent s’ancrer dans leurs parcours d’achat et nourrir une fidélité durable. Le référencement sur les moteurs IA ne se limite pas à une simple visibilité : il s’agit de participer activement aux conversations qui façonnent les décisions des consommateurs.
