Le déploiement des moteurs de recherche propulsés par l’IA générative et les grands modèles de langage ou LLM, nous parlons ici de ChatGPT, Gemini, Perplexity ou Claude, ne signe pas la fin du SEO (Search Engine Optimization ou optimisation du référencement naturel), mais l’émergence d’une surcouche complémentaire : beaucoup la nomme GEO (Generative Engine Optimization).
L’enjeu désormais n’est plus seulement d’être bien classé dans les résultats de recherche des moteurs classiques comme Google ou Bing, mais d’être cité par ces moteurs génératifs vers lesquels l’usage de la recherche sur le Web commence à s’installer.
Du classement à la citation, le paradigme évolue : le contenu éditorial ne se contente plus d’être accessible via un extrait enrich (snippet), un lien bleu, une image ou une question associée, il doit être compréhensible, extractible et crédible pour être repris et intégré dans une réponse IA générative.
En résumé : les 5 points clés de cet article « SEO vs GEO » (*)
- Le SEO n’est pas mort, il évolue : le référencement naturel reste la base, le GEO (Generative Engine Optimization) en est l’extension naturelle. Du classement Google à la citation par les IA, c’est une continuité, pas une rupture
- Devenir citable par design : optimiser pour les IA génératives signifie structurer son contenu en blocs extractibles : FAQ, listes, phrases courtes, paragraphes autonomes, cohérence sémantique H1/title/meta
- Query fan-out pour penser en sous-réponses : les IA décomposent une requête en multiples sous-questions. Chaque section de votre contenu doit pouvoir répondre de façon autonome à une facette du sujet
- L’architecture de l’information est le socle commun : une structure claire (hiérarchie, maillage interne, données structurées JSON-LD) profite simultanément au SEO (crawl et indexation) et au GEO (extraction par les LLM via RAG)
- EEAT reste central, mais la clarté devient critique : au-delà de l’Expérience, Expertise, Autorité et Confiance, c’est désormais « la clarté avec laquelle nos idées peuvent être récupérées, citées et partagées » qui devient déterminante.
(*) Ce résumé a été réalisé en s’appuyant sur Claude d’Anthropic : il est le reflet de la compréhension par une IA générative de l’article dans son ensemble.
Devenir plus que jamais LA réponse à LA question
Optimiser à l’ère IA, c’est faire de son contenu une source crédible, selon le besoin et l’intention de recherche de l’utilisateur, au-delà de l’objectif initial qui était d’attirer un clic. Le SEO reste la base, le GEO en est l’extension. Quelle approche éthique (peut-être utopique) pour les professionnels du marketing digital du Search 2.0, à l’ère de l’IA ? Un espace où la clarté, la preuve et la valeur humaine deviendraient les véritables leviers de visibilité… mais le tout « mouliné » par des algorithmes qui restent des boîtes noires. De Google à ChatGTP, c’est une constante !
En 2007, dans « Google-moi : La deuxième mission de l’Amérique chez Albin Michel », Barbara Cassin analysait « les conséquences culturelles et intellectuelles des nouveaux modes d’organisation et de diffusion du savoir induits par Internet, et dominés [alors] par Google ». Dans une note de lecture, accessible depuis la base CAIRN, Gabrielle Richard écrivait au sujet de l’ouvrage recensé :
« C’est le propre de toute analyse critique du progrès technique que de venir toujours ou trop tard ou trop tôt, et de seulement pouvoir dénoncer l’aveuglement général qui a entouré les grandes mutations, ou avertir de dangers qui sont encore irréels. »
Pour remonter à l’essence de la technique (Heidegger 1958) : « Quand nous considérons la technique comme quelque chose de neutre, c’est alors que nous lui sommes livrés de la pire façon. » A croiser avec la vision posée par Bernard Stiegler dans son texte « Discréditer le temps » où le philosophe évoque la numérisation de masse et la compression (comprendre la compression .mp4 pour la vidéo) :
« Le temps est la diminution du temps. Ce que tous nous savons : être dans le temps signifie immédiatement ne pas avoir le temps. Le temps est toujours moins que le temps. Autrement dit, le temps fait défaut(s). »
Nous continuons néanmoins à écrire pour être trouvé (depuis Google) et cité (par les IA génératives LLM qui scrapent les SERP de Google pour enrichir leurs réponses génératives). Dans tous les cas, espérons-le, pour être lu (ou pas… quand la réponse synthétique suffit et que le zéro clic est un risque).
Une vision holistique de l’optimisation entre SEO et la sur-couche GEO (ou AIO) : une continuité et pas une rupture
Les fondamentaux du SEO appliqués au contenu éditorial tiennent toujours quant à ce glissement SEO vers GEO :
- Un contenu clair, original, sourcé (respect des 4 critères EEAT)
- Une structure solide (balisage Hn, titres descriptifs, données structurées JSON-LD)
- Des signaux de marque et d’autorité
Les moteurs IA demandent en complément de souscrire à une forme d’écriture « citable par design » :
- Blocs Q/R de type FAQ
- Phrases courtes
- Listes
- Paragraphes fermés
- Cohérence sémantique entre H1, title et meta description
Le contenu devient un corpus structuré plutôt qu’un simple texte narratif.
Le SEO classe, le GEO cite : les deux s’alimentent mutuellement.
SEO vs GEO, du classement à la citation, comment optimiser selon les attentes de Google et des IA génératives ?
Le tableau ci-dessous présente les attendus relatifs entre SEO et GEO (mise à jour octobre 2025).
Dans l’article « How different AI engines generate and cite answers », publié le 10 octobre 2025, sur le site Search Engine Land, Greg Jarboe évoque en détail le fonctionnement des plateformes IA génératives quand elles sont utilisées comment des moteurs de recherche ou de question / réponse.
Sont traités : ChatGPT, Perplexity, Gemini de Google, DeepSeek et Claude.
Vous y découvrez comment, les différents LLM :
- Recherchent et synthétisent les informations
- Identifient et constituent leur corpus de données.
- Interrogent ou ignorent le Web en direct, en complément de leurs propres bases de connaissances (qui sont bornées dans le temps)
- Gérent les citations et la visibilité pour les créateurs des contenus initiaux, impliquant dans tous les cas une vérification des sources par l’utilisateur
Vous y apprenez également le principe de fonctionnement de ces outils :
- Synthèse native du modèle : formation d’une première approche de la réponse à partir de la base de connaissances
- Génération augmentée par récupération (le fameux RAG) : étape complémentaire d’extraction de nouveaux documents et/ou de sources pertinentes (dont Web en direct) pour générer (nous parlons bien d’IA générative donc probabiliste) une réponse finale et probable, fondée sur ces éléments récupérés avec ou sans mention des sources, apport de liens…
Si vous souhaitez approfondir le sujet du RAG : Qu’est-ce que la RAG (génération à enrichissement contextuel) ? – source AWS
La conclusion de l’article de Greg Jarboe, au-delà de la technique, résume le changement de posture :
« Il ne suffit plus de créer quelque chose que les gens veulent lire : il faut créer quelque chose dont les gens veulent parler. » Ce qui place encore plus le besoin et l’intention (de la recherche à l’expression) au cœur de la démarche, pour aller au-delà de facteurs clés comme EEAT.
« La clarté avec laquelle nos idées peuvent être récupérées, citées et partagées entre les publics humains et les machines » devient centrale. A rapprocher des principes défendus par Ferréole Lespinasse, en matière de sobriété éditoriale et langage clair. Quand c’est clair, tout s’éclaire !
La sobriété éditoriale © Cyclop Editorial – Ferréole Lespinasse
Query fan-out : comment les IA génératives décomposent-elles une requête en sous-requêtes induites ?
Dans le prolongement de ce qui précède, on comprend que les moteurs IA (et Google pour son mode AI) n’interprètent plus une seule requête : ils la décomposent en sous-questions (Query fan-out ou requêtes en éventail) pour recomposer, en sortie de processus, une réponse synthétique couvrant toutes les facettes possibles de la question de départ.
Chaque contenu éditorial doit être pensé comme une base de sous-réponses, capables d’être réutilisées par un modèle de langage. D’où l’importance de la clarté, de la segmentation et des FAQ intégrées selon une approche « semantic first ». Ce schéma Semrush en explique le principe…
Quelques liens complémentaires pour en savoir plus sur Query Fan-out :
- What Is Query Fan-Out? – source RankMaths
- What Is Query Fan-Out & Why Does It Matter? – source Semrush
- We Tested Query Fan-Out Optimization (Here’s What We Learned) – source Semrush
- Comment l’IA décompose vos questions : le query fan-out – source Les idées fraîches
Vers une approche holistique de l’optimisation éditoriale sur le Web : SEO et GEO sont les deux faces d’une même pièce
En résumé, tout travail d’optimisation SEO x GEO n’est qu’optimisation SEO avec une extension de la méthode : il ne s’agit plus seulement d’analyser le classement dans les résultats de recherche Google, il convient aussi d’apprécier la « citabilité » d’une marque, d’une organisation, d’une entreprise… dans les réponses générées par les moteurs IA.
- Qui parle de vous (ou à votre place) ?
- Où êtes-vous cité (Perplexity, Claude, Gemini) ?
- Vos contenus sont-ils “RAG-ready” (prêts à être utilisés par la “récupération augmentée”) ?
Avec une précision importante : les requêtes fondées sur une intention de nature informationnelles semblent les plus concernées par la recherche en mode IA générative sur ChatGPT ou Perplexity. Quand les requêtes de type commerciale ou transactionnelle transitent encore majoritairement par Google.
Architecture de l’information : le socle commun entre SEO et GEO
La clé de voûte entre SEO et GEO, c’est l’architecture de l’information. Un site bien structuré (hiérarchie, menus, maillage interne, données structurées) devient lisible.
L’équation est simple : structurer, clarifier, relier.
Une architecture Web claire (hiérarchie cohérente, URLs structurées menus logiques) favorise la découverte du contenu lors du crawl par les moteurs classiques et l’indexation qui suit, tout en améliorant l’expérience utilisateur (UX) en matière de navigation : ce qui induit la réduction potentielle du rebond (si le contenu répond à la question selon la nature de l’intention). Le maillage interne doit être pensé en amont au fil de la conception. De même pour le balisage en données structurées JSON-LD.
La compréhension de la richesse sémantique du site par les moteurs est ainsi maximisée.
Côté LLM, ces derniers ont besoin d’une information structurée (au sens de l’organisation du contenu) pour extraire des éléments fiables (FAQ, blocs en bullet points, réponse précise à une question simple… en déclinaison de ce que l’on fait déjà pour viser un extrait enrichi, citations, résumés, données structurées pour comprendre les relations entre les entités).
En théorie, une bonne architecture de l’information fournit aux IA génératives (ChatGTP, Perplextiy… et bientôt Google en France avec ses AI Overviews) la capacité de repérer ces éléments clés. Sachant que les IA génératives s’appuient également sur les index des moteurs classiques comme cela est démontré.
Optimiser comme un architecte et non comme un moteur…
En cartographiant l’information (taxonomie, rubriques, FAQ…), on peut anticiper l’usage des utilisateurs, mais aussi le processus des IA qui vont chercher à restituer cette information dans un format conversationnel ou synthétique. L’architecture permettrait donc d’organiser l’interface (le contenu) de telle façon qu’elle devienne lisible par des moteurs hybrides (SEO et GEO), tout en restant naturelle pour l’humain si l’on convient que SEO/GEO sont les deux composantes complémentaires d’une même optimisation quasi systémique.
En synthèse, l’équation à résoudre est (ou serait) :
AI (architecture de l’information) = UX (expérience utilisateur) x SEO (visibilité) x GEO/IA (réutilisation par les LLM)
Le schéma ci-dessus (IA ne signifie pas Intelligence Artificielle mais Information Architecture) est issu de l’article original Why IA Matters for UX — A Brief History of Information Architecture (Lucia Z. Wang 2017) cité par le site Usabilis in Architecte de l’information, organiser le contenu des interfaces.
Pierre Minier
- Lire en complément : Chronique IA générative n°1 : SEO vs GEO, quel avenir pour le contenu éditorial sur le Web ?
Cet article est la synthèse réécrite et actualisée de plusieurs publications LinkedIn au fil du mois écoulé
