En rendez-vous, j'entends les mêmes mots revenir dans la bouche des responsables marketing : GEO, AEO, LLMO, fan-out, RAG, part de voix. Chacun les emploie avec un sens un peu différent, et les devis d'agence en profitent. Un prestataire qui vend du « LLMO » et un autre qui vend du « GEO » vendent souvent la même chose, à des prix qui n'ont rien à voir.
Cet article pose une définition du GEO et un vocabulaire commun. Tu pourras t'en servir pour lire un devis, briefer ton équipe ou comprendre une étude. Je le tiendrai à jour : le lexique bouge vite.
Le GEO (Generative Engine Optimization) regroupe tout ce que tu fais pour que ta marque soit comprise, citée et recommandée dans les réponses des IA génératives : ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, AI Overviews et AI Mode de Google.
Le terme vient d'un article de recherche publié fin 2023 par des chercheurs de Princeton et d'autres universités, présenté à la conférence KDD en 2024.
GEO, AEO, LLMO, AIO et « SEO IA » désignent pour l'essentiel la même discipline. Ne paie pas deux fois pour deux acronymes.
Les trois termes à comprendre en priorité : query fan-out (l'IA éclate ta question en plusieurs recherches), RAG (l'IA lit des pages web avant de répondre) et citation (ta page apparaît comme source).
Le GEO repose sur le SEO. Une page que les robots ne peuvent pas lire ne sera ni classée ni citée.
Sommaire
Le GEO, définition en une phrase
D'où vient le terme GEO ?
GEO, AEO, LLMO, AIO : faut-il choisir ?
Comment une IA fabrique sa réponse : le vocabulaire du mécanisme
Ce qu'on cherche à obtenir : le vocabulaire des résultats
Les leviers : le vocabulaire de l'action
Le vocabulaire technique : robots et fichiers
Le lexique en un tableau
FAQ
1. Le GEO, définition en une phrase
Le GEO (Generative Engine Optimization, ou optimisation pour les moteurs génératifs) regroupe les pratiques qui augmentent la probabilité qu'une IA générative mentionne, cite et recommande une marque, une personne ou un contenu quand elle répond à une question.
Trois mots de cette définition comptent :
Probabilité. Une IA ne répond jamais deux fois exactement pareil. On ne vise pas une position fixe comme sur Google, on vise une fréquence d'apparition.
Mentionne, cite, recommande. Ce sont trois résultats différents, détaillés plus bas. Une marque peut être mentionnée sans être recommandée.
Une marque, une personne ou un contenu. Le SEO optimise surtout des pages. Le GEO travaille aussi sur des noms : ton entreprise, toi, ton produit.
Le SEO cherche à placer une page dans une liste de résultats. Le GEO cherche à placer une marque dans une réponse rédigée. Les deux se recouvrent largement, et j'explique dans un autre article ce que le GEO ne change pas au SEO.
2. D'où vient le terme GEO ?
Le terme apparaît dans un article scientifique publié en novembre 2023, « GEO: Generative Engine Optimization », signé par Pranjal Aggarwal, Vishvak Murahari, Tanmay Rajpurohit, Ashwin Kalyan, Karthik Narasimhan et Ameet Deshpande. Les auteurs viennent notamment de Princeton. L'article a été accepté à KDD 2024, une conférence de référence en data science.
Les chercheurs ont construit un banc d'essai (GEO-bench) : des milliers de questions, et pour chacune, un petit lot de pages sources. Ils ont ensuite modifié ces pages de différentes façons et mesuré leur visibilité dans les réponses générées. Leur résultat principal : certaines modifications augmentent la visibilité d'une source jusqu'à 40 %.
Ce qui a marché dans leur expérience :
ajouter des statistiques précises ;
ajouter des citations de sources reconnues ;
ajouter des extraits cités (quotations) d'experts ;
améliorer la fluidité du texte.
Ce qui n'a pas marché : le bourrage de mots-clés. Il a même fait baisser la visibilité dans certains tests.
Deux limites à garder en tête avant de citer ce chiffre de 40 % en réunion :
Le cadre était fermé. Cinq sources en concurrence par question, ce qui gonfle mécaniquement les gains relatifs. Sur une vraie requête concurrentielle, avec des centaines de pages candidates, l'effet est très probablement plus faible.
Les réécritures étaient faites par une IA, sur des moteurs de 2023. Les moteurs actuels fonctionnent autrement.
Ce que je retiens de cette étude : le sens des résultats (des faits vérifiables et des sources battent le remplissage), pas le chiffre. Niveau de confiance : élevé sur la direction, faible sur l'ampleur.
3. GEO, AEO, LLMO, AIO : faut-il choisir ?
Non. Voici ce que chaque acronyme met en avant :
Dans la pratique, ces termes décrivent les mêmes actions : rendre ton contenu lisible par les robots, clair, sourcé, et faire parler de toi sur d'autres sites. Un prestataire qui te vend « de l'AEO et du GEO » comme deux prestations distinctes doit t'expliquer ce qui change concrètement dans le livrable. S'il n'y arrive pas, tu as ta réponse.
J'utilise « GEO » parce que c'est le terme que tes clients tapent et que les études emploient.
4. Comment une IA fabrique sa réponse : le vocabulaire du mécanisme
Ces termes décrivent ce qui se passe entre la question de ton prospect et la réponse qu'il lit.
1. Moteur génératif. Un outil qui répond par un texte rédigé plutôt que par une liste de liens : ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, Copilot, et Google avec AI Overviews et AI Mode.
2. LLM (grand modèle de langage). Le moteur statistique au cœur de ces outils. Il prédit la suite d'un texte à partir de ce qu'il a appris.
3. Données d'entraînement. Le corpus de textes sur lequel le modèle a appris, arrêté à une date donnée (la « date de coupure »). Ce que le modèle « sait » de ta marque sans chercher sur le web vient de là. Tu n'as quasiment aucun levier direct dessus à court terme.
4. RAG (Retrieval-Augmented Generation, génération augmentée par récupération). Le mécanisme par lequel l'IA va chercher des pages web au moment de la question, les lit, puis rédige sa réponse à partir de ces pages. C'est le terrain principal du GEO : ici, un contenu publié la semaine dernière peut déjà être cité.
5. Grounding (ancrage). Le fait d'appuyer la réponse sur des sources récupérées plutôt que sur la seule mémoire du modèle. Une réponse ancrée affiche en général ses sources.
6. Query fan-out (éclatement de la requête). L'IA découpe la question en plusieurs sous-recherches, les lance en parallèle, puis synthétise. Google décrit ce mécanisme dans sa documentation sur AI Overviews et AI Mode. Conséquence directe : ta page peut être citée sur une question pour laquelle elle ne se classe pas du tout, parce qu'elle répond bien à l'une des sous-questions. J'y reviens dans mon article sur les requêtes que tu vas perdre avec les AI Overviews.
7. Passage (ou chunk). Le fragment de page que l'IA extrait et utilise. L'IA cite rarement une page entière : elle prend un paragraphe, une définition, une ligne de tableau. D'où la règle d'écriture : chaque paragraphe doit se comprendre seul.
8. Hallucination. Une affirmation fausse produite avec aplomb. En GEO, elle prend une forme précise : l'IA attribue à ta marque un prix, une offre ou une caractéristique inexacte, souvent parce que des informations contradictoires ou datées traînent en ligne.
5. Ce qu'on cherche à obtenir : le vocabulaire des résultats
C'est la partie où les devis deviennent flous. Ces termes décrivent des résultats différents qu'on ne doit pas confondre.
9. Mention. Ta marque apparaît dans le texte de la réponse, avec ou sans lien. C'est le résultat de base.
10. Citation. Ta page apparaît comme source de la réponse (lien, vignette, note de bas de réponse). Tu peux être cité sans être mentionné : l'IA utilise ta page pour répondre sans parler de toi. C'est fréquent sur les contenus pédagogiques.
11. Recommandation. Ta marque est proposée comme réponse à un besoin (« pour une PME, je te conseille X »). C'est le résultat qui génère du chiffre d'affaires, et le plus difficile à obtenir.
12. Sentiment (ou tonalité). La manière dont l'IA parle de toi : positive, neutre, avec réserve. Être cité avec « attention, les avis sont mitigés » est un résultat, pas un succès.
13. Part de voix (share of voice). La proportion des réponses, sur un panel de questions, où ta marque apparaît, comparée à tes concurrents. C'est l'indicateur le plus utile pour piloter, à condition que le panel de questions soit bien construit.
14. Taux de citation. La fréquence à laquelle une page ou un domaine est cité sur un ensemble de réponses. Les outils de suivi (Meteoria, PromptWatch, Peec et d'autres) le calculent chacun à leur manière, donc compare toujours un outil avec lui-même.
Pour construire ton propre panel et mesurer ces indicateurs à la main, j'ai détaillé la méthode en 5 étapes.
6. Les leviers : le vocabulaire de l'action
15. Entité. Un « objet » que les moteurs identifient sans ambiguïté : une personne, une entreprise, un produit, un lieu. Être une entité claire, c'est avoir le même nom, la même description et les mêmes liens partout. Une marque confondue avec une autre, ou décrite de trois façons différentes, est mal citée.
16. E-E-A-T. Expérience, Expertise, Autorité, Fiabilité : les critères que Google utilise pour évaluer la qualité d'un contenu. Ils servent aussi de grille en GEO, puisque les IA cherchent des sources fiables. L'Expérience (avoir fait, testé, vécu) est le critère le plus difficile à copier pour une IA, et donc le plus différenciant.
17. Contenu citable. Un contenu qu'une IA peut extraire et réutiliser : réponse claire dès le début, définitions nettes, chiffres sourcés et datés, tableaux, auteur identifié. Ce n'est pas un format à part. Ce sont les bonnes pratiques de rédaction SEO, appliquées avec plus de rigueur.
18. Off-site (présence hors site). Tout ce qui se dit de toi ailleurs que sur ton site : articles de presse, comparatifs, annuaires, avis, Reddit, LinkedIn, YouTube, podcasts. Pour les questions de choix (« quel outil prendre ? »), l'IA s'appuie beaucoup sur ces sources tierces. Ton site dit ce que tu fais, les autres sites confirment que c'est vrai.
19. Données structurées. Un balisage (schema.org) qui décrit ta page aux machines : organisation, personne, produit, FAQ, article. Il ne fait pas citer une page à lui seul, mais il réduit les ambiguïtés, surtout avec la propriété sameAs qui relie ton site à tes profils officiels. Google rappelle que ce balisage doit correspondre au texte visible.
7. Le vocabulaire technique : robots et fichiers
20. Robots d'IA (crawlers). Chaque éditeur envoie ses propres robots, avec des rôles différents. Chez OpenAI par exemple :
GPTBot collecte des contenus pour entraîner les modèles ;
OAI-SearchBot explore le web pour la recherche de ChatGPT. Si tu le bloques dans ton fichier robots.txt, tes pages ne peuvent pas apparaître dans les réponses de ChatGPT avec recherche ;
ChatGPT-User visite une page quand un utilisateur la demande pendant une conversation.
Tu peux donc refuser l'entraînement tout en restant visible dans la recherche. Chez Google, AI Overviews et AI Mode passent par Googlebot, le robot classique : bloquer Google-Extended limite l'usage de tes contenus par Gemini, sans effet sur ta présence dans la recherche Google.
Bonus, souvent vendu comme indispensable : llms.txt. C'est un fichier proposé fin 2024 pour résumer un site à destination des IA. Google indique dans sa documentation qu'aucun fichier spécial n'est nécessaire pour apparaître dans ses fonctionnalités IA, et à ma connaissance aucun grand moteur n'a confirmé s'en servir pour choisir ses sources. Niveau de confiance : moyen, ça peut évoluer. En attendant, ce n'est pas une priorité.
8. Le lexique en un tableau
Si tu ne devais retenir que trois termes : RAG, parce que c'est là que se joue la visibilité à court terme ; query fan-out, parce qu'il explique pourquoi une page mal classée peut être citée ; recommandation, parce que c'est le seul résultat qui rapporte du chiffre d'affaires.
Pour passer de ce vocabulaire à un plan d'action (canaux, contenu citable, rôle de Reddit, LinkedIn et YouTube), lis mon guide Ce que le GEO change pour le SEO en 2026.
9. FAQ
Qu'est-ce que le GEO en SEO ?
Le GEO (Generative Engine Optimization) est l'ensemble des pratiques qui augmentent la probabilité qu'une IA générative comme ChatGPT, Perplexity, Gemini ou les AI Overviews de Google mentionne, cite et recommande une marque dans ses réponses. Il prolonge le SEO : une page doit d'abord être explorable et indexée pour être citée.
Quelle est la différence entre GEO et SEO ?
Le SEO vise à classer une page dans une liste de résultats. Le GEO vise à faire apparaître une marque ou une page dans une réponse rédigée par une IA, où seuls quelques acteurs sont retenus. Le GEO accorde plus de poids à ce qui se dit de toi sur d'autres sites.
GEO et AEO, c'est la même chose ?
Pour l'essentiel, oui. AEO (Answer Engine Optimization) est un terme plus ancien, né avec les extraits optimisés et les assistants vocaux. GEO s'est imposé avec les IA génératives. Les actions concrètes sont les mêmes.
Qui a inventé le terme GEO ?
Le terme vient d'un article de recherche publié en novembre 2023 par Pranjal Aggarwal et ses coauteurs, notamment de l'université de Princeton, et présenté à la conférence KDD 2024.
Qu'est-ce que le query fan-out ?
C'est le découpage d'une question en plusieurs sous-recherches, lancées en parallèle par l'IA avant de rédiger sa réponse. Google le décrit pour AI Overviews et AI Mode. Une page peut ainsi être citée parce qu'elle répond bien à l'une des sous-questions.
Faut-il un fichier llms.txt pour être cité par les IA ?
À ce jour, rien ne le prouve. Google indique qu'aucun fichier spécial n'est nécessaire pour ses fonctionnalités IA. Vérifie plutôt que ton robots.txt autorise les robots de recherche des IA, comme OAI-SearchBot pour ChatGPT.
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Sources
Aggarwal et al., GEO: Generative Engine Optimization, arXiv 2311.09735, KDD 2024 : https://arxiv.org/abs/2311.09735
Google Search Central, AI features and your website (mise à jour décembre 2025) : https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features
OpenAI, Publishers and Developers FAQ : https://help.openai.com/en/articles/12627856-publishers-and-developers-faq
Stéphane Delgado, GEO SEO : définition du Generative Engine Optimization, juin 2026 : https://www.stephanedelgado.fr/qu-est-ce-que-le-geo/
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