En juin 2025, j’intervenais au festival C’est Qui La Boss, un événement dédié aux entrepreneuses et dirigeantes.
Mon objectif n’était pas de donner un cours de marketing.
Je voulais provoquer une prise de conscience : nous sommes entrés dans une nouvelle ère de la recherche d’information.
Une ère où les internautes ne passent plus systématiquement par la liste de résultats proposée par Google.
Ils posent directement leurs questions à des moteurs d’IA, comme ChatGPT, Gemini ou Perplexity.
Pour les entreprises, cela change profondément la manière d’être découvertes.
C’est précisément l’enjeu du GEO – Generative Engine Optimization.
Conférence : comment être cité par l’IA
Cette intervention explique :
- Pourquoi le trafic web va baisser
- Comment fonctionnent les moteurs d’IA
- Comment adapter sa stratégie de contenu
Pourquoi la recherche sur internet est en train de changer
Pendant plus de vingt ans, la visibilité d’une marque reposait principalement sur le SEO.
L’objectif était simple : apparaître dans les premiers résultats de Google.
Aujourd’hui, les internautes utilisent de plus en plus les IA conversationnelles pour obtenir des réponses directement.
Au lieu de parcourir plusieurs pages web, ils posent une question et reçoivent une synthèse.
Cela transforme profondément la distribution du trafic.
Selon le cabinet Gartner, les recherches assistées par IA pourraient réduire le trafic web des marques de plus de 50 % d’ici 2028.
Certaines estimations évoquent déjà une baisse de 25 % du trafic d’ici 2026.
Même les grandes plateformes sont concernées. Wikipédia a, par exemple, enregistré une baisse de trafic de plus de 6 % en avril 2025.
Autrement dit : la bataille de la visibilité ne se joue plus uniquement sur Google.
Le phénomène du “Zero Click”
Pour comprendre l’impact de ce changement, il faut observer le comportement des internautes.
Aujourd’hui, une part importante des recherches ne génère plus de clics. Sur mobile notamment, plus de 45 % des recherches se terminent sans visite d’un site web.
L’utilisateur obtient directement la réponse sur Google.
Le reste du trafic se répartit entre :
- Les résultats organiques
- Les propriétés Google (YouTube, Maps, Shopping)
- Les publicités
Résultat : une part croissante des interactions reste au sein des plateformes.
Pour les marques, cela signifie une chose : le site web n’est plus le seul point d’entrée.
Comment fonctionnent les moteurs d’IA quand ils répondent
Pour comprendre comment être cité par l’IA, il faut comprendre comment fonctionnent les modèles de langage.
Les LLM (Large Language Models) utilisent plusieurs méthodes pour produire une réponse.
Les connaissances internes
Certaines informations sont déjà présentes dans le modèle.
Par exemple :
- Les faits historiques
- Les définitions
- Les concepts scientifiques
Dans ce cas, l’IA répond directement sans rechercher de source.
La recherche unique
Pour des données évoluant dans le temps, l’IA peut effectuer une seule recherche web.
Par exemple :
- Le cours d’une action
- Une actualité
- Une statistique récente
Elle privilégie alors des sources reconnues, par exemple Bloomberg pour le cours de l’action.
Les recherches multiples (Query Fan-Out)
Pour répondre à certaines questions, les moteurs d’IA ne lancent pas une seule recherche.
Ils lancent plusieurs recherches en parallèle, chacune portant sur un angle différent du sujet.
Par exemple, si un utilisateur demande :
“Comment améliorer la visibilité d’une PME avec l’IA ?”
Le moteur peut rechercher séparément :
- des stratégies marketing pour PME
- des exemples d’usage de l’IA
- des outils marketing
- des études récentes
Il combine ensuite les informations trouvées pour produire une réponse. Ce mécanisme est appelé query fan-out.
Il explique pourquoi les moteurs d’IA citent souvent plusieurs sources différentes dans une même réponse.
👉Pour les marques, cela signifie une chose importante :
Il n’est pas nécessaire d’être la meilleure réponse à une question globale.
Il suffit parfois d’être la meilleure source sur un point précis du sujet.
Pourquoi certains contenus sont cités par les IA
Toutes les pages web ne sont pas traitées de la même façon.
Les moteurs d’IA privilégient plusieurs types de contenus :
- Les analyses d’experts
- Les études originales
- Les comparatifs
- Les tableaux
- Les retours d’expérience
Une étude publiée en 2025 par Muck Rack, basée sur l’analyse de plus d’un million de liens cités dans des réponses d’IA, montre plusieurs tendances importantes.
- Plus de 95 % des liens cités par les IA proviennent de contenus non sponsorisés
- Environ 27 % des sources citées sont des articles journalistiques
- Les contenus publiés dans les douze derniers mois sont nettement favorisés
- Les sources spécialisées dans une industrie sont souvent sélectionnées lorsqu’une question est très spécifique MuckRack-GenerativePulse2025
Autrement dit : l’autorité éditoriale et l’expertise sectorielle deviennent déterminantes.
Quelles différences entre SEO et GEO
Pendant longtemps, les entreprises ont optimisé leur visibilité grâce aux tactiques de SEO.
Le SEO (Search Engine Optimization) consiste à optimiser un site pour apparaître dans les résultats d’un moteur de recherche comme Google.
Le GEO (Generative Engine Optimization) poursuit un objectif différent : l’optimisation de l’ensemble de l’empreinte informationnelle d’une marque dans l’écosystème numérique, afin qu’elle soit citée dans les réponses générées par les moteurs d’IA.
Ces deux approches reposent sur des logiques différentes.
SEO vs GEO : deux logiques de visibilité différentes
| Dimension | SEO | GEO |
|---|---|---|
| Objectif principal | Être bien positionné dans les pages de résultats d’un moteur de recherche | Être utilisé comme source d’information par les moteurs d’IA |
| Type de visibilité | Classement de pages dans une liste de résultats | Présence dans une réponse générée |
| Unité analysée par l’algorithme | Pages web individuelles | Écosystème informationnel d’une marque |
| Signal dominant | Pertinence d’une page pour une requête | Crédibilité et cohérence d’une source |
| Logique algorithmique | Ranking (classement de documents) | Synthèse multi-sources |
| Type d’interaction utilisateur | L’utilisateur choisit un lien et visite un site | L’utilisateur lit une réponse générée |
| Facteurs clés | Mots-clés, backlinks, structure technique | Autorité thématique, cohérence sémantique, mentions externes |
| Surface d’influence | Principalement le site web | L’ensemble du web : médias, réseaux sociaux, vidéos, publications |
| Logique éditoriale | Optimiser des pages pour des requêtes | Construire une expertise reconnue sur un sujet |
| Indicateur de succès | Trafic, positions, clics | Citations, recommandations, présence dans les réponses IA |
Ce que le GEO change réellement
Le SEO repose sur une idée simple : le moteur classe des pages.
Le GEO repose sur une logique différente : le moteur construit une réponse à partir de sources multiples.
Dans ce modèle, les moteurs d’IA cherchent à identifier :
- Des sources crédibles
- Des experts reconnus
- Des contenus fiables
- Des informations récentes
Une étude de Muck Rack (2025) basée sur l’analyse de plus d’un million de citations dans les réponses IA montre par exemple que :
- Plus de 95 % des sources citées sont du contenu éditorial non sponsorisé
- Les sources journalistiques représentent environ 27 % des citations
- Les contenus récents sont largement privilégiés
- Les sources spécialisées dans une industrie sont fréquemment sélectionnées MuckRack-GenerativePulse2025
Cela signifie que la visibilité d’une marque ne dépend plus seulement de son site web.
Elle dépend de l’ensemble des traces qu’elle laisse dans l’écosystème numérique.
Par exemple :
- Articles de presse
- Podcasts
- Vidéos
- Publications LinkedIn
- Études et rapports
- Contributions d’experts
Autrement dit, le GEO n’est pas simplement une évolution du SEO.
C’est un changement de paradigme dans la manière dont l’information circule sur le web.
