En réponse au développement de l’intelligence artificielle générative qui transforment la recherche en ligne, le SEO (Search Engine Optimization) ne suffit plus : il faut désormais penser aussi GEO (Generative Engine Optimization) même si cet acronyme ne fait pas consensus. Le travail d’optimisation adresse aujourd’hui le classement classique dans les résultats de recherche (Google) que la citation dans les réponses générées par les plateformes LLM comme ChatGPT ou Perplexity. Pour relever ce défi de la visibilité globale (classement et mention combinés), une stratégie s’impose : le Query Fan-out. Elle renvoie à l’architecture de l’information, l’une des spécialités de l’agence Ouest Médias quant à l’accompagnement proposé. Découvrez comment cette approche par « sous-requêtes en éventail » permet de construire des ressources sémantiques exhaustives qui satisfont à la fois les algorithmes de Google et les critères de citation des IA, tout en s’inscrivant dans une démarche vertueuse de sobriété éditoriale et donc de performance durable.
Les 7 points clés de cet article Query Fan-out
- Mutation de la recherche : comprendre le passage du moteur de recherche classique au moteur de réponse (IA)
- Convergence : pourquoi le GEO est-il une surcouche indissociable du SEO pour une visibilité globale ?
- Définition : qu’est-ce que le Query Fan-out et comment décompose-t-il les intentions de recherche des utilisateurs pour assurer une large couverture sémantique ?
- Double performance : comment cette stratégie Query Fan-out renforce-t-elle l’autorité pour Google (EEAT) et l’extractabilité pour les LLM ?
- Sobriété éditoriale : adopter une approche « moins mais mieux » (numérique responsable et qualité globale d’un contenu 100% utile)
- Méthodologie : les étapes pour cartographier et structurer une page pilier (Hub & Spoke).
- Vision long terme : sécuriser sa visibilité web en alliant classement SERP et citation conversationnelle
Google et IA, SEO et GEO : la convergence des visibilités
Il n’échappe à personne que les usages autour de la recherche sur le Web sont en pleine mutation. Si nous continuons à requêter dans Google, depuis un navigateur, nous posons aussi de plus en plus de questions en mode conversationnel à des plateformes LLM : ChatGPT, Perplexity ou Gemini 3 nous renvoient des réponses synthétiques et prêtes à l’emploi, issues de leurs IA génératives respectives. Nous sommes entrés dans une nouvelle ère : celle des moteurs de réponses pilotés par les grands modèles de langage (LLM signifiant ).
Cette transformation impose une évidence désormais assimilée par les professionnels du SEO : pour une visibilité pérenne, il ne faut plus seulement chercher à classer le contenu éditorial d’une page dans la SERP (ie résultats de recherche), selon l’approche traditionnelle par mots-clés et volume de recherche, mais aussi s’employer à être cité comme source fiable par l’IA (extractabilité du contenu par blocs significatifs ou chuncking).
La notion de GEO (Generative Engine Optimization) a progressivement émergé dans ce contexte. Au sein de l’agence Ouest Médias, consultant SEO à Nantes, nous considérons que SEO et GEO sont les deux faces de la même pièce. Le GEO est une surcouche de SEO : respecter les fondamentaux du SEO (qualité, autorité, arborescence claire, maillage interne, SEO on-page) est le préalable indispensable pour performer en GEO. Classement dans les résultats de recherche Google (et Bing) et citation IA assurent de converger vers une visibilité globale sur le Web.
En savoir plus : 12 quick wins pour une visibilité globale SEO x GEO
Qu’est-ce que le Query Fan-out ?
Comment concilier les exigences des robots traditionnels et celles des modèles d’IA ? La réponse réside dans le terme Query Fan-out ou Requêtes en éventail en français.
Query Fan-out peut se définir comme une approche sémantique visant à optimiser le contenu d’une page pour répondre de manière exhaustive à un ensemble d’intentions de recherche connexes, partant d’une requête centrale puis en déclinant celle-ci en éventail pour obtenir des sous-réponses, ensuite consolidées en une réponse synthétique.
Exemple de Query Fan-Out : pour la requête principale Machine à café pro, les sous-requêtes en éventail peuvent relier à entretien, consommation, SAV, bruit, installation, etc… avec autant de sous-réponses. Une fois agrégées, elles fournissent une réponse complète selon le corpus sémantique.
Dans cette logique de décomposition de la question puis recomposition d’une réponse, nous comprenons que la requête initiale n’est plus le but final de la recherche : c’est l’amorce d’un processus de synthèse beaucoup plus large. Illustration ci-dessous à partir d’une représentation depuis Semrush selon une disposition qui rappelle les bons vieux topic clusters entre le pilier central et les sous-pages.
Nous voyons bien la logique sémantique entre SEO et GEO, requête centrale et questions secondaires avec les volumes de mots clés rattachés selon l’éventail (copie d’écran Semrush ci-dessous).
En mobilisant la version gratuit de l’outil Answer The Public, nous obtenons la déclinaison suivante ;
Pour être complet, ces données sont à rapprocher des recherches associées fournies par Google :
Query Fan-out : vers une ressource sémantique de référence
La stratégie Fan-out consiste à créer une ressource unique, dense, exhaustive et structurée (la Hub Page ou le Content Cluster) qui couvre l’intégralité de ces intentions connexes. L’objectif est simple : en proposant le contenu le plus complet et le plus pertinent, vous positionnez votre page comme la « source unique » d’information sur ce sujet aux yeux du moteur de recherche classique (Google) et du moteur de réponse IA (ChatGTP, Perplexity).
Pourquoi Query Fan-out fonctionne-t-il tant pour le SEO (recherche Google) que le GEO (recherche IA) ?
L’efficacité de l’approche en Query Fan-out réside dans sa capacité à aligner les signaux de qualité demandés par le SEO avec les mécanismes de citation des plateformes LLM.
1. Query Fan-out : quelle performance pour le SEO classique (SERP) ?
Un contenu éditorial pour le web qui applique la stratégie des requêtes en éventail :
- Renforce le respect des critères EEAT thématiques : en traitant le sujet en profondeur, ce contenu démontre une Expertise et Autorité complètes
- Optimise la visibilité globale : le succès dépend moins du classement en première position dans une SERP Google pour un terme précis (un mot clé, une expression de plus longue traîne formée par l’association de plusieurs mots clés) que de la capacité du site à contribuer significativement à l’arborescence des questions connexes. Cette approche est holistique sur le plan sémantique. Cela permet un niveau moyen de classement supérieur pour la somme des pages du site. Celles-ci peuvent apparaître dans les résultats de recherche via des sous-requêtes anticipées voire même via des sous-requêtes non explicitées sur le site mais déduites par les algorithmes. Nous traiterons ce point, dans un prochain article, consacré au RRF (Reciprocal Rank Fusion).
2. Query Fan-out : quelle pertinence pour le GEO (plateformes LLM telles ChatGPT, Perplexity, Gemini 3) ?
Les grands modèles de langage (LLM) ne classent pas les pages ; ils génèrent des réponses synthétiques selon des questions le plus souvent posées en mode conversationnel. Là encore, le travail préalable d’optimisation du contenu entre la requête principale et les sous-requêtes induites (Query Fan-out) se révèle une tactique gagnante :
- Optimisation pour l’extraction (Passage-level) : Les LLM et les systèmes d’IA favorisent l’information facile à extraire, structurée en blocs (ou chunks). Les LLM appliquent le Fan-out implicitement, via des mécanismes de raisonnement comme la décomposition ou le chain-of-thought.
- Améliorer l’extractabilité : ce 2e point est connexe au premier. Pour faciliter l’extraction des blocs ou chunks, chaque section du contenu, au sein d’une page, doit être envisagée comme la réponse faisant autorité. Structurer les intertitres (H2 et H3) sous forme de questions (voir ce chapitre Query Fan-out et ses deux sous-chapitres SEO et GEO) permet de rendre le contenu plus extractible par les systèmes d’IA car ces derniers ont grand mal avec le html. L’apport des données structurées en JSON-LD est recommandé.
L’approche Query Fan-out contribue à la sobriété éditoriale
L’adoption du Query Fan-out s’inscrit aussi dans une démarche numérique responsable, au sens de la sobriété éditoriale, tel que cela est prôné par l’agence Ouest Médias. Toujours en mode, moins mais mieux. Pour rappel, ci-dessous, les principes de la sobriété éditoriale selon un langage clair par Férréole Lespinasse (Cyclop éditorial).
1. Respecter les fondamentaux Google et les principes de clarté éditoriale
L’approche est simple : éviter tout contenu inutile, ce qui est une question de respect du lecteur et de l’environnement numérique. Dans tous les cas, un contenu de faible qualité ne sera pas indexé par Google. Cela ne sert donc à rien de le publier. En s’orientant vers des pages web répondant à la logique du Query Fan-out, cela permet de concentrer son effort de rédaction sur :
- Le contenu utile : celui qui répond aux besoins, attentes et questions des publics… en respectant les intentions de recherche
- Le contenu sincère : c’est à dire un message aligné avec la réalité des actions de l’organisation pour aligner la communication sur l’action, évitant ainsi toute désinformation ou greenwashing, par exemple, pour les sujets autour de la RSE
- La qualité et la fiabilité : le contenu doit être sourcé, mis à jour (et supprimé si nécessaire), et facile à comprendre dès la première lecture ; l’ADN journalistique de l’agence Ouest Médias est à ce niveau le garant de la rigueur du travail réalisé pour ses clients
2. Contribuer à l’écologie numérique dans le respect des critères EEAT
La rédaction et la mise en ligne de moins de pages web mais exhaustives quant à leur contenu réduit la quantité de pages que Google doit indexer et visiter régulièrement. C’est un bénéfice direct pour le budget de crawl et pour l’efficacité globale du site.
Pour garantir le respect des critères EEAT et la valeur ajoutée du contenu par son originalité, il est important d’éviter au maximum l’utilisation de l’IA pour la production de contenu, sauf si l’apport de l’intelligence artificielle apporte un bénéfice notable. A l’instar des travaux de recherche, une déclaration d’utilisation de l’IA garantit l’honnêteté de la publication.
Comment construire une page Query Fan-out ?
De la théorie à la pratique, la construction d’une page et de sous-pages selon Query Fan-out s’appuye sur l’architecture du Content Cluster assez proche de la logique du Topic Cluster comme le montre le schéma ci-dessous (source Semrush : What Is Query Fan-Out & Why Does It Matter?) et comme cela a été évoqué plus haut. Tout se transforme comme le notait Lily Ray en juillet 2025 (« AI search is booming, but SEO is still not dead »).
- Cartographier les entités et intentions : identifiez les entités nommées (personnes, lieux, produits, concepts) qui vont servir d’ancres sémantiques. Cartographiez l’univers des intentions en liant ces entités aux différentes intentions de recherche des utilisateurs selon la nomenclature usuelle : informationnelle, navigationnelle, commerciale ou comparatif, transactionnelle
- Structuration du « Hub-and-Spoke » :
- Création d’une page pilier pour une couverture large du sujet
- Création des sous-pages satellites pour explorer en détail les combinaisons entre les entités selon les intention spécifiques
- Optimiser la structure pour l’IA : opter pour un contenu éditorial bien structuré, avec des sous-titres clairs hbalisage Hn), des listes à puces et des résumés (en haut de page avec des ancres, comme pour cet article). Dans le corps de la page, l’usage modéré de listes à puces ou numérotées est conseillé. Cette mise en forme est réputée faciliter l’analyse par l’IA et ainsi optimiser les chances d’être cité par extraction des blocs de contenu (nous en revenons aux chuncks)
- Maillage interne : un maillage interne descriptif (c’est à dire avec des ancres textuelles descriptives et variées) pour relier les pages satellites au pilier est indispensable pour indiquer aux algorithmes (SEO et GEO, Google et LLM) la nature des relations sémantiques et renforcer l’autorité thématique (ou « topique ») du cluster.
Conclusion : Query Fan-out, l’alliance naturelle entre SEO et GEO pour performer aujourd’hui et demain
Le Query Fan-out est un mode de réflexion et une stratégie adaptés à la réalité hybride et contemporaine de la recherche sur le web. C’est la meilleure façon de concilier SEO et GEO selon une démarche mutualisée afin de renforcer la visibilité globale d’une marque (entreprise, organisation) entre classement dans les résultats des moteurs de recherche (Google) et citations (ou mentions) dans les réponses synthétiques des plateformes LLM. Avec une inconnue majeure… quel est et sera le retour sur investissement de ces actions de visibilité au regard de la chute du taux de clics depuis les réponses des IA génératives. La réponse actuelle est que l’utilisateur finit par revenir sur Google et qu’il convient de surveiller le trafic de recherche de la marque dans la Search Console.
A surveiller dans la durée quant à la consolidation de l’usage car Google reste actuellement le plus important pourvoyeur de trafic, comme le notait récemment Rob Tindula dans son article « AI search is growing, but SEO fundamentals still drive most traffic » (22/12/25).
Pierre Minier
Cet article a été soumis à une relecture en miroir à Gemini 3. Ce travail s’inscrit dans le cadre de la qualification de modèle IA par Ouest Médias à des fins d’optimisation SEO et GEO. Le contenu de l’article est issu du travail de veille de l’auteur que l’on peut retrouver dans les Chroniques de l’IA générative.
