Le GEO va bien au-delà du SEO, et la plupart des entreprises ne sont pas organisées pour y faire face

La stratégie de recherche était autrefois simple. Un client avait une question, la saisissait dans un moteur de recherche et les marques rivalisaient pour obtenir la meilleure position dans les résultats. Mais ce modèle évolue rapidement.

Une part croissante des recherches d’information se déroule désormais au sein de systèmes d’IA qui interprètent les informations, synthétisent les sources et fournissent une réponse avant même qu’un client ne consulte le site d’une marque. L’optimisation pour les moteurs génératifs (GEO) est apparue comme une réponse possible, mais les entreprises risquent de sous-estimer la portée réelle des changements qu’elle exige.

Dans la mise à jour de septembre de l’étude 2026 sur les perspectives de l’IAB, 44 % des acheteurs médias américains ont cité l’adaptation à l’évolution du comportement des consommateurs, notamment à la recherche pilotée par l’IA, comme leur principal défi en matière d’investissement média. Par ailleurs, 76 % d’entre eux accordent une attention accrue à l’optimisation des contenus pour les réponses générées par l’IA, davantage qu’à tout autre domaine.

L’erreur consiste à considérer le GEO comme une simple nouvelle étape du SEO. La recherche d’information pilotée par l’IA devient un enjeu de visibilité à l’échelle de l’entreprise, qui concerne le marketing, les données, la technologie, le contenu, la communication et l’expérience client. Les entreprises qui s’adaptent bien ne se contenteront pas d’optimiser leur présence pour une nouvelle interface de recherche. Elles repenseront la manière dont leur présence numérique, les connaissances de l’organisation et leur autorité externe s’articulent.

Les résultats de recherche deviennent des réponses

Le SEO traditionnel reposait sur le classement, avec un objectif précis et une méthode claire pour mesurer les progrès. Le GEO introduit une autre forme de visibilité. Au lieu de se demander si une page est bien classée pour un mot-clé donné, les entreprises doivent de plus en plus savoir si leur marque figure dans les réponses aux questions que posent leurs clients, comment elle y est décrite et quelles sources influencent cette description.

Cette évolution a déjà des répercussions sur les entreprises. Reach, l’éditeur britannique à l’origine du Mirror et de l’Express, a fait état d’une baisse annuelle de 46 % du trafic provenant de Google, qu’il attribue à des fonctionnalités telles que AI Overviews et AI Mode, qui réduisent la nécessité pour les lecteurs de cliquer pour accéder aux sites web. Le recul du trafic issu de la recherche traditionnelle ne signifie pas toujours que les gens se désintéressent d’un secteur ou d’une marque. Il peut aussi indiquer que la découverte se disperse entre différentes interfaces et intervient de plus en plus avant toute visite sur un site web.

Pour les marques, la question change. La visibilité ne dépend plus uniquement de la position obtenue dans les résultats. Il faut aussi savoir si les systèmes d’IA disposent des informations et du contexte nécessaires pour comprendre en quoi la marque est pertinente au regard de la question posée.

Le GEO commence par les fondamentaux du SEO

Il est tentant de considérer le GEO comme distinct du SEO, mais une grande partie du travail préparatoire est la même. Les systèmes d’IA doivent toujours trouver, interpréter et évaluer les informations : l’accessibilité technique, la structure du site et la clarté des contenus sont donc essentielles.

Cette année, les données Radar de Cloudflare ont montré que les robots généraient plus de la moitié des requêtes de pages web sur son réseau. Tous ces robots ne sont pas des agents d’IA, mais une part croissante du public de tout site web est désormais constituée de logiciels, qui ont besoin de suffisamment de contenu et de contexte pour comprendre ce qu’ils trouvent. Cela peut nécessiter de revenir à des fondamentaux que beaucoup d’entreprises ont négligés.

Lorsque des informations importantes sont enfouies dans une interface complexe, présentées de manière incohérente d’une page à l’autre ou difficiles d’accès pour un robot d’exploration, le système d’IA dispose de moins d’éléments pour les interpréter, tout comme les visiteurs humains. Les problèmes les plus courants sont faciles à repérer : des informations sur les produits qui ne s’affichent qu’après l’exécution de JavaScript, que certains robots d’exploration d’IA n’exécutent pas, et des informations sur les prix ou les politiques qui varient d’une page à l’autre.

Mais l’accessibilité technique n’est qu’un point de départ. Toutes les marques se disputent la visibilité au sein du même petit nombre de systèmes d’IA ; ces systèmes ne constituent donc pas, à eux seuls, un facteur de différenciation. C’est le contexte qui compte. Pour les marques, ce contexte découle de leurs données, de leur expertise, de leurs contenus, de leur connaissance des clients et de l’écosystème informationnel plus large dans lequel elles apparaissent.

La qualité du contenu compte davantage lorsque l’IA se charge de le lire

On parle beaucoup de la manière de rédiger des contenus que les systèmes d’IA mettront en avant. Une partie de ces discussions porte sur des astuces de mise en forme ou sur des tentatives de rétro-ingénierie de modèles particuliers. La plupart de ces astuces deviennent rapidement obsolètes, et je ne fonderais pas une stratégie sur elles.

Les modèles, les systèmes de récupération de l’information et les sources continueront d’évoluer. Une méthode qui semble efficace aujourd’hui pourrait produire des résultats très différents dans quelques mois. Une approche plus durable consiste à créer des contenus utiles et faisant autorité, qui répondent clairement aux questions que se posent réellement les clients et témoignent d’une véritable expertise du sujet. Les entreprises devraient commencer par examiner ce qu’elles ont déjà publié. Ces contenus répondent-ils à des questions importantes pour les clients ? L’expertise est-elle clairement démontrée ? Les informations importantes sont-elles cohérentes dans l’ensemble de l’écosystème numérique ?

La visibilité dans les systèmes d’IA dépend d’un ensemble plus large de signaux, notamment la qualité du contenu, les fondations techniques, les données structurées, l’autorité et les références de tiers. Les dernières recherches de Muck Rack sur les citations dans les réponses générées par l’IA ont révélé que 84 % des liens cités dans les réponses de ChatGPT, Claude et Gemini provenaient de retombées médiatiques obtenues, notamment de publications journalistiques, de travaux de recherche universitaire et d’autres sources tierces. C’est pourquoi le GEO va bien au-delà de ce qu’une marque publie sur son propre site et pourquoi les équipes de communication doivent prendre part à la discussion.

Le problème des processus de travail dépasse largement les défis technologiques

D’après mon expérience, la technologie est rarement l’aspect le plus difficile de l’adaptation à la découverte par l’IA. Le principal défi consiste à faire travailler les équipes ensemble, dès lors que l’IA s’intègre au processus de recherche et de découverte. Historiquement, la stratégie de recherche était répartie entre différents rôles : les équipes SEO suivaient les classements, les équipes de contenu produisaient des pages, les équipes de communication géraient les retombées médiatiques et les développeurs s’occupaient des aspects techniques du site web. La découverte par l’IA brouille ces frontières, car la réponse générée par l’IA peut être influencée simultanément par tous ces domaines.

L’enquête 2026 de McKinsey sur l’état de l’IA met en évidence un constat plus général : près des trois quarts des organisations très performantes en matière d’IA qu’elle a recensées ont fondamentalement repensé leurs processus de travail grâce à l’IA, contre un quart des autres répondants. Il en va de même pour la visibilité dans les systèmes d’IA. Si une équipe de contenu découvre qu’un moteur d’IA décrit incorrectement la marque, la solution peut se trouver dans le site web, les données sur les produits, une fiche publiée par un tiers ou les retombées médiatiques dont le modèle s’inspire.

Pour remédier au problème, les équipes responsables de ces domaines doivent travailler ensemble, plutôt que de considérer le GEO comme une tâche supplémentaire confiée à un seul service.

Cela soulève une question à laquelle les équipes de direction doivent de plus en plus répondre : qui est responsable de la visibilité dans les systèmes d’IA ?

Plusieurs équipes participeront à ces activités, mais un seul responsable devrait en être comptable et prendre en charge le tableau de bord de suivi, la fréquence des évaluations et les mesures à prendre lorsqu’un système d’IA présente la marque de manière erronée. À partir de là, les responsables du marketing, de la communication, des technologies et des données doivent partager une même compréhension de la façon dont la marque est représentée dans les systèmes d’IA, des facteurs qui influencent leurs réponses et de la manière dont l’organisation réagit lorsque des lacunes apparaissent.

Mesurer la visibilité sous forme de taux, et non de classement

L’une des évolutions majeures à venir concerne la manière dont les entreprises mesurent leur visibilité dans les moteurs de recherche. Les classements ont traditionnellement fourni aux spécialistes du marketing un indicateur relativement simple à suivre, mais les réponses générées par l’IA sont beaucoup plus fluctuantes. Aucune position unique ne garantit qu’une marque sera vue, et sa simple présence dans une réponse ne donne pas une image complète. Une marque peut être souvent mentionnée, mais décrite de façon inexacte, apparaître sans citation, ou être citée sur un marché et totalement absente sur un autre.

Cela signifie que le GEO déplace l’attention : il ne s’agit plus de savoir où une marque se classe, mais à quelle fréquence elle apparaît, comment elle est décrite et quelles sources influencent la réponse. Les méthodes de mesure peinent encore à suivre cette évolution. Dans la même étude de l’IAB, 86 % des acheteurs ont déclaré qu’ils modifient ou prévoient de modifier leur façon de mesurer la performance des médias en raison des outils d’IA conversationnelle et des agents d’IA, et 45 % ont cité la comparaison des parcours clients influencés par l’IA avec les parcours traditionnels comme leur principal défi de mesure. En pratique, le GEO représente donc autant un défi de mesure et de processus de travail qu’un défi lié à la recherche.

Pour commencer concrètement, on peut s’appuyer sur les questions que les clients posent déjà. Établissez un ensemble représentatif de ces questions, posez-les régulièrement sur les principales plateformes d’IA et consignez si la marque apparaît, comment elle est décrite, quels concurrents figurent à ses côtés et quelles sources sont citées. Posez chaque question plus d’une fois. Une même requête peut produire des réponses différentes d’une fois à l’autre ; la visibilité doit donc être exprimée sous forme de taux, et non d’une seule capture d’écran. Au fil du temps, cette visibilité peut être mise en relation avec des indicateurs en aval, notamment le trafic provenant des systèmes d’IA, l’engagement et les conversions.

Certains signes montrent déjà à quelle vitesse la situation peut évoluer. Les données d’Adobe sur les achats pendant les fêtes ont révélé que, pendant la période des fêtes 2025, le trafic provenant des outils d’IA générative vers les sites de vente au détail américains avait augmenté de 693,4 % sur un an et que les visiteurs venus de ces outils d’IA convertissaient à un taux supérieur à celui des autres visiteurs. Cette croissance est partie d’un niveau bas et toutes les entreprises ne connaîtront pas la même progression. Elle montre toutefois que la visibilité dans les systèmes d’IA peut dès aujourd’hui être mesurée et mise en relation avec des résultats commerciaux concrets.

Considérer le GEO comme une capacité opérationnelle, et non comme une campagne

La recherche pilotée par l’IA ne signifie pas qu’il faut abandonner tout ce que les entreprises savent déjà du SEO. Elle implique d’aller au-delà des classements et de reconnaître que les clients disposent de plus en plus d’une couche supplémentaire entre les questions qu’ils posent et les informations qu’ils reçoivent.

Les entreprises doivent toutefois éviter de faire de la visibilité dans les systèmes d’IA une nouvelle tactique marketing isolée ou un audit ponctuel. Les modèles et les sources évoluent sans cesse ; le premier audit n’est donc pas une fin en soi. L’occasion à saisir est plutôt de s’appuyer sur ces observations pour déterminer comment mieux coordonner le contenu, les données, les technologies, la communication et l’expérience client. La recherche devient plus conversationnelle et de plus en plus agentique : les systèmes d’IA commencent à effectuer des recherches et à agir au nom des clients. Dans ce contexte, la visibilité dépend de ce que ces systèmes peuvent trouver, vérifier et répéter au sujet de votre marque.