GEO vs SEO : En quoi le Generative Engine Optimization (GEO) diffère-t-il du Search Engine Optimization (SEO) ?

GEO vs SEO : En quoi le Generative Engine Optimization (GEO) diffère-t-il du Search Engine Optimization (SEO) ?

Plan de lecture – GEO vs SEO : ce qui change vraiment

1. SEO vs GEO : deux visions, deux mondes
2. Où se joue la visibilité aujourd’hui ?
3. Quel contenu est réellement exploité par les IA ?
4. Comment se construit une réponse générée ? (Sujet de ma thèse)
5. Ce que cela change pour les marques et éditeurs
6. Techniques clés en GEO
7. SEO vs GEO : deux leviers complémentaires

Qui suis-je ?

• Expert en SEO & GEO avec plus de 7 ans d’expérience en acquisition digitale, stratégie de contenu et visibilité en ligne.
• Diplômé Bac+7, titulaire de deux mastères spécialisés à SKEMA Business School :
  • 🎓 Mastère Spécialisé Manager des Projets et Programmes (Bac+6)
  • 🤖 Mastère Spécialisé Chef de Projet en Intelligence Artificielle (Bac+7)
• Auteur de deux thèses spécialisées sur l’impact des IA génératives sur la visibilité des marques :
  • Thèse 1 : Comment l’intelligence artificielle générative redéfinit-elle les pratiques, les outils et les compétences du métier de SEO à l’ère des moteurs de réponses ?
    Analyse des transformations du SEO face à ChatGPT, Claude, Mistral …
  • Thèse 2 : Comment les entreprises peuvent-elles assurer la visibilité, l’exactitude et la maîtrise de leur discours dans les réponses générées par les LLMs, à l’heure où le SEO traditionnel montre ses limites ?
    Enjeux de visibilité des marques et cohérence éditoriale dans les environnements génératifs via des stratégies GEO (Generative Engine Optimization) et GSO (Generative Search Optimization) appliquées à des moteurs comme ChatGPT Search, Perplexity, You.com …

SEO vs GEO : deux visions, deux mondes

Si vous vous posez cette question, c’est sans doute que vous avez senti que quelque chose a changé. Et vous avez raison. Depuis l’arrivée de ChatGPT et des autres IA génératives, notre façon de chercher — et surtout de trouver — de l’information a évolué en profondeur.

Avant, on posait une question à Google. On obtenait une liste de liens, et on cliquait. Aujourd’hui, on pose une question à un assistant conversationnel, et on obtient directement une réponse rédigée, souvent complète, parfois même personnalisée.
Entre les deux, il y a un changement de logique, un nouveau terrain de jeu. Et donc, une nouvelle manière d’optimiser sa visibilité.

Le SEO, vous connaissez

Le SEO (Search Engine Optimization), c’est l’art d’optimiser un site ou un contenu pour qu’il apparaisse dans les premiers résultats d’un moteur de recherche. On parle ici de Google, Bing, etc. L’enjeu : séduire l’algorithme de classement avec des pages bien structurées, des mots-clés stratégiques, des liens entrants (backlinks), et une expérience utilisateur fluide.

C’est une stratégie bien connue, bien rodée. Et toujours utile.

Le GEO, vous le découvrez

Le GEO (Generative Engine Optimization), lui, répond à une autre question :
Comment faire en sorte que les IA génératives comme ChatGPT, Gemini ou Perplexity parlent de moi ?
Autrement dit : comment devenir la réponse, pas juste un lien.
Avec le GEO, on ne cherche plus à être référencé dans une page de résultats. On cherche à apparaître dans le texte généré par un modèle, ou à être cité comme source crédible dans sa réponse.

Cela change tout. Car les LLM (Large Language Models) ne fonctionnent pas comme Google. Ils ne “trient” pas des pages web. Ils génèrent une réponse basée sur ce qu’ils ont appris. Ils font des liens sémantiques, des associations d’idées, des synthèses. Et si votre contenu n’est pas visible pour eux — ou pas structuré pour être compris par eux — vous n’existez tout simplement pas.

2. Où se joue la visibilité, aujourd’hui ?

Pendant longtemps, la réponse était simple : la visibilité se jouait sur Google. On tapait une requête, on regardait les 3 premiers résultats, parfois on scrollait un peu… mais globalement, c’est celui qui arrivait en haut de la liste qui gagnait. Toute la stratégie SEO était donc tournée vers cet objectif : remonter dans la SERP (la page de résultats).

Mais ça, c’était avant.

Aujourd’hui, quand on pose une question à une IA comme ChatGPT, Gemini ou Perplexity, on ne voit plus de liste de liens. On voit directement une réponse complète, fluide, parfois impressionnante de justesse. Et cette réponse ne contient souvent qu’un ou deux noms cités, une seule source, ou même aucune.

Autrement dit :
Vous n’êtes plus un résultat. Vous êtes dedans, ou vous êtes invisible.

Le nouveau terrain de jeu, c’est la réponse elle-même

La visibilité, aujourd’hui, ne se joue plus sur la page de résultats. Elle se joue dans la formulation de la réponse elle-même, générée par l’IA. Et ça change toute la stratégie.

• En SEO, on se bat pour un clic.
• En GEO, on se bat pour une mention.

Être intégré dans la réponse d’un LLM, c’est être perçu comme fiable, pertinent, légitime. Ce n’est pas une place qu’on achète ou qu’on obtient avec des astuces techniques. C’est une place qu’on mérite aux yeux du modèle — en structurant ses contenus pour qu’ils soient compris, réutilisés, et cités dans le bon contexte.

3. Quel contenu est exploité par les moteurs génératifs ?

C’est une question cruciale. Parce qu’on a souvent l’impression que les IA « vont sur Internet » pour répondre. En réalité, ce n’est pas du tout ce qu’elles font.

Quand vous posez une question à ChatGPT ou Gemini, elles ne vont pas chercher en direct sur Google, ni même lire des pages web en temps réel. Elles s’appuient sur ce qu’elles ont déjà appris : un énorme corpus de textes ingérés durant leur entraînement (et parfois aussi des sources en accès direct via des plugins ou des API, selon le modèle).

L’IA ne voit pas votre site comme Google

Et ça, c’est un vrai changement de paradigme.
Avec Google, une page web bien optimisée, bien indexée, avec des backlinks, a toutes ses chances d’apparaître.
Avec un LLM, votre site n’existe pas, sauf s’il a été “vu” dans ses données d’entraînement, ou s’il est structuré de manière à être interprété et repris par ces systèmes.

Donc si vous publiez des contenus non structurés, non connectés à des bases de données publiques, non associés à votre entité (personne ou marque) dans Wikidata, Wikipedia, LinkedIn, ou des médias fiables, vous êtes… hors champ.

Le modèle ne cherche pas, il recompose

Ce que fait un LLM, c’est générer une réponse probable à partir de tout ce qu’il a appris. Il recompose l’information. Il ne cite pas parce qu’un contenu est en ligne : il cite parce que ce contenu a été absorbé, compris, et intégré dans sa mémoire statistique. C’est là que des plateformes comme Wikipedia, Wikidata, Stack Overflow, Reddit ou les gros médias spécialisés prennent une importance démesurée. Elles forment une grande partie de son « imagination ».

En clair :

Ce qui est visible pour Google n’est pas forcément visible pour ChatGPT.

Et inversement, ce qui est bien structuré pour un LLM n’a parfois aucun intérêt SEO classique. Il faut donc repenser la manière dont on écrit, formate, publie… et même comment on définit notre présence en ligne.

4. Comment se construit la réponse d’un LLM ?

C’est là que tout change — et que le GEO prend tout son sens.

Quand on pense à un moteur de recherche classique, on imagine un système qui scanne des pages web, classe les résultats selon des critères bien définis (mots-clés, popularité, liens entrants, etc.), puis affiche une liste.
Simple, mécanique, hiérarchique.

Mais un LLM (Large Language Model), comme ChatGPT ou Gemini, ne fonctionne pas du tout de cette manière.

C’est une question qui a occupé deux années de ma vie. Littéralement.

Ma thèse portait sur cette problématique très simple… en apparence :

Comment les IA génératives, comme ChatGPT, Perplexity ou Gemini, choisissent ce qu’elles affichent dans leurs réponses ?

Pendant deux ans, j’ai creusé cette question avec une obsession : comprendre les mécanismes invisibles qui déterminent qui est cité, et pourquoi. Ce n’est pas une simple affaire d’algorithmes. C’est un nouveau langage, un nouveau mode d’accès à la connaissance, un changement radical dans notre rapport à la visibilité.

Il ne classe pas. Il génère.

Un modèle génératif ne choisit pas parmi des résultats existants. Il produit une réponse mot par mot, en s’appuyant sur la probabilité que tel mot suive tel autre, selon le contexte de la question posée et ce qu’il a appris au cours de son entraînement.

Autrement dit :

Il ne va pas chercher la réponse. Il l’imagine à partir de tout ce qu’il a déjà lu, analysé, mémorisé.

Et c’est justement là que réside la subtilité : pour apparaître dans une réponse générée par un LLM, vous ne devez pas seulement être trouvable, vous devez être “pensable”.

Alors, comment “être pensable” pour un LLM ?

Il faut que votre marque, votre nom, votre produit, ou votre contenu :

• soient présents dans des sources que le modèle connaît,
• soient exprimés avec des formulations qu’il a intégrées,
• soient associés à des concepts clés (ex : luxe, finance verte, leadership féminin…)
• et idéalement, soient déjà liés à une entité claire (dans Wikidata, dans les médias, dans des bases structurées).

Ce n’est pas une question d’être “le meilleur”. C’est une question d’être reconnu, structuré, accessible et intégré dans la mémoire du modèle.

Exemple concret

Si vous tapez dans Google :

“Qui est expert en stratégie de marque pour l’IA générative ?”
Vous aurez une liste d’articles, de profils LinkedIn, de pages web.

Mais si vous posez la même question à ChatGPT, vous aurez une réponse rédigée. Peut-être qu’un nom sera cité. Peut-être aucun. Mais ce qui est sûr, c’est que vous n’aurez pas accès à tous les profils “en dessous”.
Donc, si vous n’êtes pas dans la réponse… vous êtes déjà oublié.

6. Techniques clés en GEO : rendre sa marque “formulable” par une IA

Une fois qu’on comprend comment les IA génératives produisent leurs réponses — non pas en allant chercher des liens mais en formulant une synthèse à partir de ce qu’elles ont appris — la question devient stratégique :

Comment faire pour être “dans la tête” de ces modèles ?
Comment structurer sa présence en ligne pour que son nom, sa marque, son produit émergent spontanément dans une réponse générée par une IA ?

C’est là que le Generative Engine Optimization (GEO) entre vraiment en action.

GEO : c’est plus que du contenu. C’est de l’architecture de la connaissance.

Voici les principales techniques que j’applique aujourd’hui — et que j’ai testées, croisées, expérimentées pendant ma thèse et dans mes missions :

1. Travailler sa présence dans les bases que les LLM “lisent”

Les modèles comme GPT ou Gemini sont entraînés sur un mélange massif de textes issus du web, de forums, de médias et de bases de savoir. Parmi ces sources, certaines pèsent beaucoup plus que d’autres dans la construction des réponses :

• Wikipedia : extrêmement pondéré, souvent cité par défaut.
• Wikidata : base structurée interopérable qui relie des entités (personnes, lieux, entreprises) à des attributs clairs.
• Commons et médias généralistes : si vous êtes mentionné dans Le Monde, Forbes ou TechCrunch, vous entrez dans le radar.
• LinkedIn (public) : certains modèles y ont accès (notamment dans leurs versions connectées).

👉 Le GEO commence souvent par là : structurer ses entités (marque, personne, produit) dans Wikidata et s’assurer que son article Wikipedia (s’il existe) est riche, clair, et bien connecté aux autres pages.

2. Rendre son contenu “LLM-ready”

Publier un article, ce n’est plus suffisant. Il faut que cet article :

• Soit rédigé dans un style synthétisable (phrases claires, formats question/réponse, logique explicite).
• Contienne des termes associatifs forts (pour que l’IA vous relie à un sujet donné).
• Soit interconnecté à des entités connues du modèle (lieux, personnalités, concepts structurés).

Exemple :
Si vous êtes une entreprise spécialisée en tourisme spatial, il faut que vos contenus vous relient à des entités comme SpaceX, ISS, New Shepard, expérience zéro gravité, etc.

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3. Structurer ses données avec du JSON-LD, des balises Schema.org, et du SEO sémantique

Les IA génératives utilisent aussi ce qu’on appelle le web structuré : des blocs de données que l’on peut “lire” sans passer par une analyse du texte. C’est le principe du JSON-LD, des données sémantiques, ou des balises comme :

• sameAs (qui connecte votre marque à d’autres profils en ligne),
• about,
• knowsAbout,
• founder,
• ou encore des schémas personnalisés pour vos produits ou services.

Cela permet à une IA de comprendre plus vite qui vous êtes, ce que vous faites, et dans quel contexte vous êtes pertinent.

👉 Le but n’est pas d’y faire du marketing classique. C’est d’y être mentionné naturellement, en tant que source fiable ou point de référence.

SEO vs GEO : complémentaires, jamais opposés

C’est tentant de les opposer.
D’un côté, le SEO, bien installé, éprouvé, avec ses règles connues.
De l’autre, le GEO, plus récent, mouvant, encore en train de se structurer.
Mais en réalité, les deux ne sont ni concurrents, ni interchangeables.

Ils répondent à deux usages différents, sur deux types de moteurs différents, avec deux logiques de réponse différentes.

Et pourtant… ils doivent travailler ensemble.

Le SEO reste essentiel pour exister dans l’écosystème web

Même si les moteurs génératifs gagnent en popularité, les moteurs classiques comme Google sont encore massivement utilisés, notamment pour :

• les recherches commerciales (“meilleur prix pour…”),
• les navigations transactionnelles,
• le contenu frais (actualité, événements),
• le SEO local, la recherche d’un lieu ou d’une entreprise.

Et surtout : le SEO est souvent le point d’entrée pour structurer votre présence web, créer du contenu, bâtir une autorité thématique.

Sans cette base, votre présence digitale est trop fragile pour alimenter quoi que ce soit — même une IA.

Le GEO devient essentiel pour exister dans les réponses générées

En revanche, le SEO ne vous garantit absolument pas d’être cité par une IA comme ChatGPT ou Gemini. Vous pouvez être premier sur Google… et complètement absent des modèles génératifs.

C’est là que le GEO prend le relais :

• pour construire votre visibilité dans les réponses conversationnelles,
• pour vous positionner comme une source de savoir intégrée,
• pour influencer les modèles avant même qu’un utilisateur ne vous cherche.

L’un nourrit l’autre : Le SEO nourrit la GEO!

Ce que je constate aujourd’hui dans mes missions comme dans ma thèse, c’est que les meilleures stratégies combinent les deux approches :

🔁 Le SEO alimente la légitimité web, les signaux de confiance, la découvrabilité.
🧠 Le GEO transforme cette présence en “mémoire utilisable” par les IA génératives.

On passe alors d’un simple “être visible” à un “être cité, formulé, recommandé, intégré”.

Qui suis-je ?

Je m’appelle Maxim Abouariche.
Je suis consultant senior en visibilité et acquisition digitale, spécialisé en SEO (Search Engine Optimization), GEO (Generative Engine Optimization) et GSO (Generative Search Optimization).

Avec un bac +7 et plus de 7 années d’expérience en stratégie d’acquisition SEO, j’ai accompagné des entreprises de toutes tailles à optimiser leur présence sur les moteurs de recherche traditionnels.

Mais depuis l’arrivée des IA génératives, dites IA conversationnelles, comme ChatGPT Search, Gemini ou Perplexity ou encore You.com un basculement s’est opéré.
Alors j’ai décidé de pousser ma compréhension plus loin (d’ou les 2 Mastères Spé).

Titulaire d’un mastère spécialisé en gestion de projet en intelligence artificielle, j’ai consacré ma thèse à une problématique centrale pour l’avenir du SEO, Acquisition:

Comment les IA génératives construisent leurs réponses ?
Et surtout : quels leviers concrets permettent à une marque, un contenu ou un expert d’y être intégré ?

Cette double expertise — terrain + recherche — me permet aujourd’hui d’accompagner des marques dans une approche nouvelle :
celle d’une visibilité “LLM-first”, qui anticipe les usages de demain.

Parce qu’aujourd’hui, il ne suffit plus d’être bien positionné sur Google.

Il faut devenir une source que les IA peuvent formuler, citer et intégrer.