Generative Engine Optimization
Le SEO pour les moteurs de recherche IA
Le GEO au service de votre futur trafic organique
Depuis 2022 et la découverte de ChatGPT par le grand public, l’intelligence artificielle a envahi notre vie et bouleverse notre quotidien. Si les moteurs de recherche comme Google demeurent un canal de visibilité absolument incontournable, les moteurs à base d’IA générative séduisent les utilisateurs par leur précision et leur mise en contexte.
Les IA génératives dopées aux LLM (Large Language Models) se nourrissent de données et d’informations trouvés sur internet. Elles intègrent souvent des liens pour permettre aux utilisateurs de compléter ou de valider leurs recherches en accédant aux sources utilisées. Certains modèles sont spécifiquement développés pour concurrencer directement les moteurs de recherche.
Le Generative Experience Optimization consiste à analyser et à prioriser les critères de pertinence des moteurs de recherche à base d’IA générative afin d’optimiser votre site web pour qu’il soit considéré comme une source exploitable, fiable et de qualité. L’objectif : inciter ces algorithmes à reprendre vos informations pour maximiser votre taux de recommandation et votre visibilité.
Boostez votre visibilité sur les moteurs de recherche génératifs !
L’expérience utilisateur offerte par les moteurs de recherche à base d’IA générative modifie en profondeur les usages et les attentes des internautes. Des solutions comme ChatGPT offrent une vitrine sans précédent à l’intelligence artificielle, et contribuent à un engouement global.
L’utilisation de l’IA dans un moteur de recherche n’est pas nouvelle : Google a lancé en 2015 RankBrain, un algorithme basé sur l’apprentissage automatique. Le leader de la recherche en ligne n’a cessé de s’appuyer sur le machine learning, le deep learning, les LLM et d’autres applications de l’intelligence artificielle pour améliorer la pertinence de ses résultats. Des algorithmes comme Bert ou Navboost permettent aussi d’affiner les classements en fonction des comportements des internautes.
Des fonctionnalités telles que la recherche universelle lancée en 2007 ou la position zéro (Featured Snippet) apparue en 2014 font entrer le moteur dans l’ère de la recherche zéro clic. L’expérience utilisateur proposée par les moteurs génératifs est l’aboutissement de cette démarche, mais elle ne traduit pas une rupture technologique complète.
En tant que professionnel du SEO depuis 2003, je maîtrise déjà les critères de pertinence techniques, sémantiques et de popularité basés sur l’IA : Google les intègre et les utilise en effet depuis les années 2010 !
Je vous accompagne au sein de l’agence Digimood pour propulser votre site parmi les premiers résultats de Google : je mets aujourd’hui cette expertise au service de votre visibilité sur les moteurs de recherche génératifs grâce au Generative Engine Optimization.
Ressources et conseils GEO
Le déroulement d'une prestation GEO / SAIO
Le déroulement d’une prestation de référencement sur les moteurs de recherche génératifs est similaires aux actions SEO traditionnelles.
- Une analyse de votre visibilité permet d'établir un panorama de votre présence sur les principaux moteurs génératifs : taux de recommandation, prompts ou requêtes où vous apparaissez. Cette première étape est notamment utile pour estimer votre marge de progression.
- Un audit sémantique définit votre périmètre de visibilité acquis et potentiel : nature des requêtes ou des prompts pour lesquelles vous êtes susceptibles d'apparaître, et intentions de recherche associées. Des propositions de création ou d'optimisation de contenus sont formulées à cette étape.
- Un audit technique met en évidence les freins techniques à une meilleure prise en compte de vos contenus et informations par les moteurs de recherche génératifs. Des préconisations autour de chantiers tels que l'accessibilité aux robots, des données structurées, de la structure HTML (balises Hn, listes à puces) et de la performance web sont formulées pour améliorer votre Generative eXperience Optimization.
- Un audit netlinking permet de mettre en évidence les axes d'amélioration pour renforcer votre légitimité auprès des moteurs génératifs. Une popularité renforcée, acquise auprès d'acteurs crédibles, augmente la confiance des algorithmes IA dans votre site. Les recommandations offsite reposent également sur une prise en compte des citations, des avis, des contenus générés par la communauté (UGC) et des mentions sur les réseaux sociaux.
Comprendre le Generative Engine Optimization
L’optimisation de votre site web pour les IA génératives et les assistants basés sur les LLM est une discipline jeune, et plusieurs termes coexistent pour désigner cette activité. SAIO est le signe de Search AI Optimization, tandis que GEO signifie Generative Engine Optimization.
Le Generative eXperience Optimization (GXO) est l’équivalent pour les moteurs de recherche à base d’IA générative du Search eXperience Optimization pour les moteurs de recherche traditionnels.
Le trafic généré par les IA génératives reste marginal en 2025. Au premier trimestre 2025, sur un site web institutionnel qui génère plus de 500 000 visites organiques par mois, ChatGPT représente moins de 0,03 % du trafic organique, très loin derrière Google. Nous constatons cependant une croissance rapide de ces moteurs depuis 2024.
Les requêtes avec une intention de recherche informationnelle sont particulièrement impactées par l’essor des moteurs de recherche à base d’IA générative, et les médias, les blogs ou sites informationnels sont en première ligne.
Tous les secteurs d’activités sont en réalité déjà impactés, ou le seront prochainement et de plus en plus. Le GEO concerne tous les sites web.
SearchGPT est le moteur de recherche génératif IA le plus connu, mais d’autres acteurs sont présents sur le marché : Gemini (Google), Perplexity.ai, Mistral.ai (d’origine française) ou DeepSeek (le concurrent chinois de ChatGPT).
De nombreux assistants IA intègrent aussi des fonctionnalités de recherche sur le web en temps réel, comme ChatGPT ou Copilot de Microsoft.
Un Large Language Model (LLM) est un modèle d’apprentissage automatique de grande envergure basé sur l’intelligence artificielle. Il est entraîné sur d’immenses corpus textuels, des ensembles structurés de textes utilisés dans des travaux linguistiques. Il est capable de prédire la probabilité des mots suivants dans une séquence, ce qui lui permet de remplir trois fonctions :
- Comprendre le contexte et les nuances du langage naturel ;
- Générer du texte cohérent, fluide et adapté à une demande donnée ;
- Adapter son style et son ton en fonction des données d’entrée ou des instructions.
Voici quelques exemples de LLM utilisés par des IA génératives : GPT-4 (OpenAI), PaLM (Google), LLaMA (Meta) et Mistral (France).
Comprendre le fonctionnement des Large Language Models est essentiel pour mener à bien des actions de Generative Engine Optimization, au même titre que la compréhension de l’algorithme de Google dans le cadre du SEO traditionnel.