« On nous dit d’optimiser pour l’IA, mais en quoi c’est différent du SEO ? »
Ces derniers temps, la consigne « il serait temps qu’on s’occupe de la recherche IA » tombe de plus en plus souvent d’en haut. Quand on interroge ChatGPT ou Perplexity sur sa propre entreprise, on aimerait bien que le nom de la maison ressorte parmi les réponses. Ce désir-là, on le comprend très bien.
Et autour de moi, je vois de plus en plus de responsables marketing se prendre la tête : « bon, concrètement, on fait quoi ? On part sur du SEO, comme d’habitude ? »
Sauf que là, il y a un hic. La recherche IA n’a pas tout à fait les mêmes goûts que la recherche Google en matière de contenu. Les petites astuces qui marchaient en SEO ne mordent pas forcément sur l’IA.
À la question « alors, qu’est-ce qui marche, au juste ? », une équipe de recherche s’est attaquée frontalement, et plutôt tôt. C’est là-dessus qu’on va creuser aujourd’hui.
Au fait, le GEO, c’est quoi ?
Le GEO, pour « Generative Engine Optimization » (optimisation pour les moteurs génératifs), désigne l’art de faire en sorte que votre contenu soit cité et repris dans les réponses d’une IA générative. L’acronyme anglais a beau être un peu rebutant, voyez-le comme un cousin du SEO et tout ira bien.
Pour résumer : là où le SEO vise à sortir en haut du classement des résultats, le GEO cherche à se faire nommer, à se faire citer dans la réponse même de l’IA. Autrement dit, la cible se déplace — du rang vers la citation.
L’étude qui a fait grimper la visibilité de 40%
Le terme « GEO », c’est une équipe menée par Princeton qui l’a forgé et défini rigoureusement, avec une présentation à KDD 2024 (l’une des grandes conférences de data mining). C’est de là que vient le mot.
Cette équipe a construit « GEO-bench », un grand banc d’essai réunissant des requêtes d’utilisateurs de tas de domaines différents, et elle a comparé, méthodiquement, quels ajustements du contenu poussent l’IA à le citer davantage.
Et le résultat ? Avec certains ajustements, la visibilité d’un contenu dans les réponses de l’IA a augmenté jusqu’à 40%. Trois leviers ressortaient particulièrement :
– ajouter des statistiques, des chiffres concrets, aux affirmations ; – citer clairement ses sources ; – reprendre la parole de tiers crédibles et faisant autorité.
À les aligner comme ça, rien de bien sorcier, n’est-ce pas ? La direction, c’était tout bonnement « écrire un texte fiable, correctement étayé ». Une conclusion désespérément raisonnable. Pour ma part, je m’attendais à une technique secrète, et j’avoue être un peu retombé de ma chaise.
Plus intéressant : ce qui n’a pas marché
En réalité, le plus instructif, c’est plutôt le levier qui n’a rien donné. Le vieux réflexe SEO qui consiste à entasser les mots-clés à n’importe quel prix — le fameux « keyword stuffing » — n’a quasiment aucun effet sur les citations de l’IA.
Bourrer un texte de mots-clés, c’est un peu comme se pointer en entretien d’embauche avec dix intitulés de diplôme accrochés au revers : ça finit par éveiller les soupçons. L’IA, elle, regarde ailleurs : « d’accord, mais le fond, il est où ? »
Cette direction, une autre étude la confirme. Selon un preprint de 2025 signé Chen et ses collègues de Toronto, les moteurs IA comme ChatGPT ou Perplexity privilégieraient systématiquement les médias tiers faisant autorité — le earned media — plutôt que l’autopromotion de la marque. Renforcer son propre texte avec des chiffres et des sources, et se faire reprendre par des voix extérieures crédibles : ce sont deux mouvements complémentaires, pas un choix entre les deux.
Une nuance qui change tout : ça dépend énormément du domaine
Une mise en garde, quand même. La recherche sur le GEO précise aussi que l’efficacité varie beaucoup selon le domaine. Il n’existe pas de formule magique qui marche partout, dans tous les secteurs, de la même façon.
Parce qu’en pratique, ce qui fait mouche dans un secteur peut très bien tomber à plat dans un autre. Mieux vaut donc partir du principe qu’il faudra mesurer chez soi, dans son propre métier, et vérifier ce qui fonctionne — plutôt que d’appliquer une recette toute faite les yeux fermés.
Conclusion : moins d’astuces, plus de « chiffres et sources », et on mesure dans le temps
En résumé : pour se faire citer par l’IA, plutôt que de passer son temps à bidouiller des mots-clés, on a tout intérêt à étayer ses affirmations avec des chiffres, des sources et la parole de tiers, et à relever ainsi la fiabilité du texte lui-même. Dans les expériences de l’équipe de Princeton, ce seul changement faisait bouger la visibilité jusqu’à 40%.
Pour se lancer concrètement, le plus réaliste, c’est de choisir une seule page importante, déjà en place, et de se demander page par page : « cette affirmation, sur quoi elle s’appuie, au juste ? », puis de la consolider avec des chiffres et des sources. On ne déploie pas la chose sur tout le site d’un coup ; on teste sur une page prometteuse et on prend la mesure de l’effet.
Et après ça ? Savoir à quel point l’IA vous cite et vous mentionne vraiment, ça ne se devine pas au feeling : sans un suivi régulier dans le temps, l’effet des actions menées reste invisible. C’est exactement le métier d’un AI Brand Tracker comme HexScope — suivre, mois après mois, la façon dont l’IA parle de votre marque.
Sources
