Qu’est-ce que le Generative Engine Optimization (GEO) ? Définition et Signification !

Les moteurs de recherche traditionnels fonctionnent sur un principe simple : l’affichage d’une liste de liens vers des contenus associés à la requête de l’internaute.

Pour positionner des pages dans cette liste de résultats (la SERP), les entreprises s’appuient sur les techniques du référencement naturel (SEO), une discipline aujourd’hui bien installée dans l’écosystème du marketing digital.

Mais voilà : le paysage du Search subit un chamboulement imprévu.

L’arrivée des moteurs boostés à l’IA transforme en profondeur la manière qu’ont les utilisateurs d’accéder au contenu.

Les agents conversationnels comme Copilot, ChatGPT ou Perplexity ne se contentent plus de proposer une série de liens : ils répondent directement à la question posée, en générant un texte à partir de sources piochées dans leur immense base de données.

C’est là que le Generative Engine Optimization (GEO) entre en jeu, pour permettre aux entreprises de positionner leurs contenus parmi les sources utilisées par les moteurs IA, et ainsi garantir leur visibilité sur le web.

Pour autant, le GEO va-t-il remplacer le SEO ? Le référencement naturel tel qu’on le connaît est-il voué à disparaître ? Et comment utiliser le GEO pour optimiser des contenus ? C’est ce que nous allons voir.

C’est quoi, le Generative Engine Optimization (GEO) ?

Le Generative Engine Optimization (GEO) est l’équivalent du Search Engine Optimization (SEO), mais adapté aux enjeux des moteurs de recherche génératifs.

Autrement dit, le GEO désigne l’ensemble des leviers et des techniques d’optimisation que les experts peuvent employer pour mettre en avant leurs contenus auprès des IA génératives, notamment dans l’optique d’être cités parmi les sources qui accompagnent les réponses présentées aux internautes.

Il s’agit donc d’un prolongement du SEO qui tient compte de l’évolution du Search et de l’essor des outils adossés à l’intelligence artificielle, en particulier les moteurs IA.

Qu’est-ce qu’un moteur IA ?

Parce qu’on a tendance à mélanger ces deux notions que sont les agents conversationnels et les moteurs de recherche génératifs, il nous semble indispensable d’apporter quelques précisions :

• Les agents conversationnels sont des outils basés sur de grands modèles de langage (LLM), capables de produire des textes en réponse aux demandes formulées par les internautes : le plus connu est ChatGPT, lancé publiquement par OpenAI en novembre 2022, mais il en existe d’autres (comme Perplexity, Claude, ou Gemini, l’agent IA développé par Google).
• Les moteurs génératifs désignent des moteurs de recherche dont l’algorithme intègre un agent conversationnel. À titre d’exemple, Bing s’appuie sur ChatGPT, tandis que Google a développé sa propre intelligence artificielle pour alimenter AI Overviews. De son côté, OpenAI a lancé SearchGPT dans l’optique de capter une partie du marché du Search.

Les moteurs génératifs fonctionnent comme des moteurs de recherche traditionnels pour ce qui est de la demande (l’internaute ouvre une page et tape une requête), mais se distinguent en générant un texte synthétique en guise de réponse.

Ce bloc de texte a pour ambition de répondre directement à la question posée par l’utilisateur, en le dispensant d’aller voir plus loin. Il est complété par des sources (à savoir : les contenus utilisés pour fournir la réponse) et, potentiellement, dans le cas d’AI Overviews, par une liste de liens organiques et payants – comme dans une SERP classique.

Ce qu’il faut comprendre, c’est que le Generative Engine Optimization ne s’adresse pas uniquement aux moteurs génératifs, mais aussi aux agents conversationnels, puisque ces deux outils s’appuient sur des principes de fonctionnement proches.

Voilà pourquoi nous parlerons plus spécifiquement, dans cet article, de « moteurs IA » : une notion qui englobe les outils de type « bot conversationnel » (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini…) et les moteurs génératifs (Copilot, AI Overviews, SearchGPT…).

Le fonctionnement des moteurs IA

Concrètement, un moteur IA fonctionne à la manière d’un agrégateur de contenu, en synthétisant de grandes quantités d’informations afin de générer une réponse à la fois concise et contextuellement pertinente.

Quand l’utilisateur tape une requête sur un outil de ce type, il voit s’afficher un bloc de texte qui résume l’information avec un maximum de brièveté et de clarté – un exemple ci-dessous avec Bing Copilot.

Cette capacité de synthèse s’appuie sur un modèle avancé de machine learning qui « comprend » le langage naturel et que l’on a longuement entraîné sur des bases de données d’une taille considérable.

Le modèle subit ainsi une « formation » de longue durée, nécessaire pour apprendre à reconnaître les motifs, interpréter les termes utilisés par les internautes, et comprendre le contexte de la demande.

Au bout du compte, le programme est capable de fournir une réponse cohérente, formulée sur un ton conversationnel, plutôt que de lister une série de faits bruts parmi lesquels l’internaute doit faire son choix.

Il sait comment hiérarchiser les ressources dont il dispose en fonction de leur pertinence, de leur qualité, et bien entendu, de l’intention associée à la requête.

L’émergence du GEO

L’arrivée sur le marché des moteurs IA n’a peut-être l’air de rien, mais elle modifie de façon substantielle l’approche originelle de l’optimisation – celle du SEO – qui domine la scène digitale depuis plus de 20 ans.

En effet, le Generative Engine Optimization marque une rupture avec les stratégies SEO traditionnelles.

Alors que le référencement naturel s’efforce de maximiser la visibilité des contenus dans les résultats de recherche, en actionnant une grande quantité de leviers, le GEO adopte une démarche très différente.

En substance, le GEO se focalise sur la manière dont le contenu est traité par les moteurs IA, puis exploité pour générer une réponse synthétique et directe, contextuellement pertinente au regard de la requête formulée.

L’émergence du GEO s’explique donc par la nécessité de transformer les techniques d’optimisation conventionnelles afin de répondre aux enjeux propres aux moteurs de recherche génératifs.

Le but étant, pour les entreprises, de continuer à positionner leurs contenus dans les résultats générés par l’IA, à capter l’attention des internautes, à attirer des visiteurs sur leur site web, et à convertir ces derniers en clients.

On peut ainsi voir le Generative Engine Optimization comme un simple prolongement du SEO… ou comme la méthodologie qui pourrait définitivement le remplacer à long terme.

À retenir

Alors que le SEO s’applique aux moteurs de recherche traditionnels qui affichent des listes de liens (dans le but de gagner en visibilité sur Google), le GEO vise à optimiser les contenus pour qu’ils soient traités et exploités par les moteurs IA : à la fois les agents conversationnels comme ChatGPT et les moteurs de recherche génératifs comme Copilot.

Quelles sont les différences entre SEO et GEO ?

Il est temps d’entrer dans le détail et de chercher à comprendre ce qui distingue ces deux approches de l’optimisation – SEO et GEO – sachant qu’elles requièrent de mettre en place des stratégies différentes.

Ce qui les rapproche

Mais avant de voir ce qui oppose le Generative Engine Optimization et le SEO, intéressons-nous à ce qui les rapproche.

Car tous deux sont indéniablement des piliers du marketing digital et partagent des objectifs communs autant que des méthodes proches. Dans les deux cas, on retrouve…

• l’objectif de visibilité, le but étant d’améliorer la présence d’un contenu en ligne afin qu’il parvienne à toucher la bonne cible ;
• la volonté d’offrir une expérience utilisateur qualitative et personnalisée ;
• l’utilisation des mots-clés pour communiquer efficacement avec les algorithmes ;
• la nécessité de produire du contenu de qualité et pertinent ;
• le recours à l’optimisation technique (pour améliorer la vitesse d’affichage des pages, assurer la compatibilité avec les mobiles, etc.) ;
• le développement de l’autorité ;
• l’importance de la collecte des données à des fins d’analyse, dans le but de comprendre le comportement des utilisateurs et de suivre les tendances du marché ;
• la capacité à évoluer avec les algorithmes et à s’adapter aux changements pour conserver un haut niveau de performance.

Ce qui les éloigne

Voyons maintenant ce qui distingue le Generative Engine Optimization de la méthodologie Search Engine Optimization.

• Le SEO vise à optimiser les contenus pour une SERP qui fournit aux utilisateurs une série de liens, sur lesquels ceux-ci sont incités à cliquer pour aller chercher l’information par eux-mêmes. Le GEO partage cette ambition, mais pour faire en sorte que les contenus soient intégrés par les moteurs IA dans leur processus de génération des réponses.
• Le SEO s’attaque au positionnement de pages individuelles, tout en travaillant l’autorité du site dans son ensemble. La démarche spécifique du Generative Engine Optimization est plus « macro » : elle tient compte de la façon qu’ont les moteurs IA de piocher dans une multitude de sources pour réussir à générer une réponse unique. Par conséquent, l’expert en GEO peut être amené à travailler sur plusieurs contenus complémentaires, publiés sur des sites différents.
• Le SEO fait la part belle à l’optimisation sémantique (notamment les mots-clés) et aux backlinks, tandis que le GEO est tout entier focalisé sur la qualité des contenus en eux-mêmes. Ceux-ci doivent être clairs, compréhensibles et contextuellement pertinents, afin d’être exploités par les moteurs IA de la meilleure façon possible. Ils doivent aussi être rédigés dans un langage (naturel) que ces outils comprennent, et faire preuve d’un maximum de pédagogie pour être accessibles à tous et toutes. Ces contraintes vont progressivement donner plus d’importance aux agences de rédaction de contenu, et plus encore celles qui se spécialiseront dans la production de textes adaptés aux moteurs génératifs.
• Le SEO met l’accent sur des leviers techniques, comme l’amélioration du crawl par les robots d’indexation, la structuration de la page (et du site dans son intégralité) ou la sécurité des données des utilisateurs. Ces aspects existent aussi dans le GEO, certes, mais ils sont moins prégnants, dans la mesure où c’est la qualité et la profondeur des contenus qui prime. Il ne faut pas oublier que dans le cadre du Generative Engine Optimization, la visite de la page web par les internautes est loin d’être systématique…
• Le SEO cherche à générer du trafic sur un site web. Mais dans le cas des moteurs de recherche nouvelle génération, le clic n’est plus une finalité : une fois sa réponse obtenue, l’internaute n’a plus tellement intérêt à consulter les sources – sauf pour trouver une version plus poussée de l’information. Cela se traduit, en GEO, par un objectif marketing plus axé sur l’autorité et la crédibilité de l’entreprise.
• Les spécialistes du SEO suivent de près les évolutions algorithmiques des moteurs de recherche. Les experts du Generative Engine Optimization, eux, doivent maîtriser le fonctionnement des technologies boostées à l’IA, et comprendre comment les moteurs intelligents produisent de l’information à partir des immenses bases de données qui leur ont été fournies. Conséquemment, le travail de veille est bien distinct.

Ajoutons un point important : les critères d’optimisation utilisés en référencement naturel sont bien connus des professionnels, et parfois mis en avant par les moteurs de recherche eux-mêmes – c’est le cas des critères E-E-A-T chez Google, qui font partie des guidelines.

En revanche, les firmes derrière les moteurs IA ne fournissent pas au public d’informations précises quant aux processus mis en œuvre pour identifier les sources pertinentes : les experts du Generative Engine Optimization se retrouvent ainsi devant une terra incognita qu’ils doivent défricher de bout en bout.

Comment optimiser des contenus pour le Generative Engine Optimization ?

De ce qui précède, il est possible de tirer la conclusion suivante : le Generative Engine Optimization se caractérise par une démarche d’optimisation plus centrée sur le contenu et sur le développement de l’autorité.

Même si l’approche SEO intègre pleinement ces aspects, elle repose tout de même énormément sur l’utilisation des mots-clés et les correspondances entre ces derniers, ainsi que sur l’obtention de liens entrants.

Cela veut dire que les experts du SEO sont dans l’obligation d’adopter une méthodologie nouvelle, et d’établir des stratégies d’optimisation différentes, afin d’intégrer les composantes du Generative Engine Optimization.

Mais quelles stratégies, exactement ? L’optimisation façon GEO se concentre sur plusieurs points majeurs :

• La qualité et la pertinence du contenu, en lien avec la requête formulée (en langage naturel) par l’utilisateur.
• La fiabilité des sources utilisées pour rédiger le contenu, celles-ci devant être clairement citées dans le texte afin d’accroître sa fiabilité aux yeux des algorithmes (et des internautes).
• L’importance donnée à l’autorité du contenu. Cette autorité repose en partie sur sa profondeur : un texte plus long, plus touffu, bien sourcé et convaincant a plus de chances d’être exploité par les moteurs IA. Par ailleurs, et c’est une spécificité du Generative Engine Optimization, l’écriture doit être plus littéraire, plus émotionnelle, tout en employant un langage professionnel – autrement dit, elle doit être plus humaine. Mais l’autorité passe aussi par la mise en avant des auteurs, ceux-ci devant être des experts dans leur domaine (sur le même modèle que les critères E-E-A-T de Google).
• L’appui des données chiffrées : l’ajout de statistiques et de chiffres contribue à renforcer la fiabilité d’un contenu, tout en apportant des informations de valeur aux lecteurs.
• L’adjonction d’un contexte, notamment en employant les données structurées pour faciliter la compréhension (et l’indexation) du contenu par les moteurs génératifs.
• L’impartialité : les moteurs IA ont tendance à mettre en avant des contenus impartiaux sur des requêtes comparatives (du type « Quel est le meilleur… ? »). À l’inverse, les contenus qui privilégient une approche promotionnelle, ou qui mettent l’accent sur une marque aux dépens des autres, courent le risque d’être moins visibles.
• L’intégration de citations, notamment lorsqu’elles proviennent d’experts du sujet traité. Cela participe également à la fiabilité du contenu.
• Le recours à la pédagogie : le contenu doit être à la fois expert et accessible à tous les internautes. Une manière d’y parvenir consiste à simplifier l’approche du sujet (autrement dit : à vulgariser), à employer des termes courants, et à parsemer le texte d’exemples concrets.
• La diffusion du contenu sur plusieurs canaux, au-delà du seul site web (réseaux sociaux, communautés en ligne…) afin d’augmenter sa popularité et de maximiser son impact.

Ceci étant dit, il faut garder à l’esprit que les deux approches – SEO et GEO – restent valides… autant que complémentaires, compte tenu de tout ce qui les rapproche.

En attendant que les moteurs IA s’imposent dans les habitudes des internautes (si cela arrive effectivement un jour), il est donc préférable de combiner les deux méthodologies et de pratiquer conjointement les deux types d’optimisation : le SEO comme pilier de la visibilité digitale d’une entreprise, et le Generative Engine Optimization comme stratégie spécifique applicable aux nouveaux modes de recherche sur le web.

Pourquoi faut-il adopter le Generative Engine Optimization au plus vite ?

Avec le développement des moteurs IA, le Generative Engine Optimization va naturellement (et progressivement) trouver sa place parmi les stratégies marketing des entreprises.

Néanmoins, ce glissement pourrait avoir lieu plus vite que prévu : une étude de Gartner prédit une chute de 25 % du trafic généré à partir des moteurs de recherche traditionnels d’ici 2026.

Or, le trafic issu du Search constitue l’un des leviers d’acquisition les plus importants pour les organisations : l’IA risquerait ainsi de détourner une grosse part de ce trafic que les marketeurs ne pourront plus transformer en leads et/ou en ventes.

Ce faisant, Gartner n’hésite pas à recommander aux marques qui se reposent en grande partie sur le SEO de « tester d’autres canaux [d’acquisition] dans un objectif de diversification », en prévision d’une réorientation des recherches en direction des moteurs IA.

Bien sûr, il ne s’agit là que d’une prédiction. Comme le rappelle Search Engine Land dans son analyse de l’étude, Gartner avait aussi prophétisé une baisse drastique de l’engagement des internautes sur les réseaux sociaux d’ici 2025 – ce que les faits ont largement démenti.

Pour autant, on ne peut pas nier l’intérêt des consommateurs pour les outils d’IA générative – ChatGPT cumule 300 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires – pas plus que la réalité de l’adoption grandissante de ces applications. Ces faits doivent être pris en compte par les professionnels du marketing.

Tout cela nous amène à un constat : à court ou à moyen terme, les moteurs IA finiront par occuper une place considérable dans le paysage du Search – probablement en complément des SERPs traditionnelles.

Ce qui rendra le Generative Engine Optimization incontournable dans les stratégies marketing des organisations, aux côtés du SEO. À ce titre, il est certain que les agences SEO intégreront le GEO à leurs processus, afin d’élaborer des stratégies toujours plus pertinentes pour leurs clients.

Par ailleurs, le GEO pourrait bien s’avérer profitable pour les entreprises. Pour une marque, le fait d’apparaître dans les sources citées par les IA génératives constitue un levier de visibilité autant que de crédibilité.

La présence d’un lien bien placé (encore mieux que la Position Zéro dans une SERP classique) invitera également les internautes à cliquer dessus pour se rendre sur le site web de la marque, ce qui augmentera le volume de trafic et, potentiellement, le nombre de leads.

Et compte tenu de l’utilisation de ses contenus comme ressources pour générer une réponse, l’expertise de l’entreprise en sera renforcée. Imaginez un instant votre site s’afficher comme source pour chaque réponse donnée autour d’un sujet spécifique !

Enfin, comme c’est le cas pour toute révolution d’usage, une adoption précoce est un gage de réussite. Intégrer dès aujourd’hui le Generative Engine Optimization à votre stratégie de visibilité sur le canal Search est un moyen de positionner votre marque comme leader dans un écosystème en pleine configuration, et de consolider son autorité face aux concurrents.

Cela renvoie, en outre, une image d’entreprise « IA-friendly » aux consommateurs.

En conclusion, le Generative Engine Optimization se pose à la fois comme prolongement et comme complément du SEO, dans un contexte d’adoption progressive des outils basés sur l’IA générative.

La place qu’occupera le GEO dans l’avenir dépendra donc grandement de l’évolution du comportement des utilisateurs et de l’intégration des moteurs IA dans leurs habitudes.

Mais il y a fort à parier que ces solutions continueront à gagner en importance, et que les stratégies marketing des entreprises auront intérêt à combiner SEO et GEO pour de meilleurs résultats.