GEO : comment un consultant SEM optimise sa visibilité dans les IA
Du référencement à la présence cognitive
Le Search connaît une mutation mesurable et profonde : il ne s’agit plus seulement d’apparaître dans les résultats, mais d’exister dans la mémoire des intelligences artificielles. Selon DesignRush (2025), ChatGPT compte environ 800 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires, et d’après DemandSage (2025), il traite plus de 2 milliards de requêtes par jour. Ces chiffres illustrent un glissement historique : les utilisateurs ne se contentent plus de “chercher”, ils interagissent directement avec les IA.
Pendant ce temps, SEMrush (mars 2025) révèle que les AI Overviews de Google — ces résumés générés automatiquement dans la SERP — apparaissent désormais pour 13,14 % des requêtes, contre seulement 6,49 % en janvier 2025. Autrement dit, Google n’est plus un moteur de liens, mais un moteur de réponses. Et selon Yaguara (2025), 20,5 % des internautes dans le monde utilisent désormais la recherche vocale, représentant plus d’un milliard de requêtes vocales par mois. Les formats conversationnels — prompts, voix, réponses synthétiques — redéfinissent la nature même de la recherche d’information.
C’est dans ce basculement que s’inscrit le GEO (Generative Engine Optimization), discipline émergente que j’ai commencé à explorer dans le cadre de ma thèse professionnelle, en parallèle du GSO (Generative Search Optimization). Ce travail de recherche, mené lors de mon stage chez Malakoff Humanis, visait à comprendre comment les entreprises peuvent maîtriser leur discours dans les réponses générées par les modèles d’IA comme ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini ou Mistral.
Les résultats ont mis en évidence une évidence : les leviers traditionnels du référencement (SEO/SEA) ne suffisent plus. L’optimisation ne se limite plus à un classement ou à un clic, mais concerne désormais la compréhension, la mémoire et la restitution. Le GEO agit sur ce que les IA retiennent et intègrent dans leur corpus, tandis que le GSO s’intéresse à la façon dont elles citent et priorisent ces informations dans les réponses générées.
L’objectif de cet article est donc clair : montrer comment un consultant SEM peut piloter la visibilité cognitive d’une marque, là où le SEO s’arrête. Comprendre cette mutation, c’est accepter que le Search ne soit plus une compétition de mots-clés, mais une lutte pour l’existence algorithmique — celle qui se joue désormais dans la mémoire et les réseaux neuronaux des moteurs d’intelligence artificielle.
Comprendre le GEO : une discipline née de ChatGPT
DĂ©finition : qu’est-ce que le GEO – Generative Engine Optimization ?
Le GEO (Generative Engine Optimization) est une approche encore jeune, née de la révolution des modèles de langage (LLM) et de leur intégration progressive dans les moteurs de recherche.
C’est une méthodologie qui vise à influencer ce que les intelligences artificielles comprennent, retiennent et reformulent lorsqu’elles produisent des réponses. Autrement dit, le GEO cherche à rendre une marque ou un contenu “intelligible et mémorisable” pour les IA, afin qu’ils soient réutilisés correctement lors de la génération d’une réponse.
Je fais partie des premiers chercheurs et praticiens à avoir tenté de définir ce que recouvre réellement le GEO, à travers une mémoire de thèse menée en 2023 dans le cadre de mes études en Intelligence Artificielle appliquée au business.
À l’époque, le terme était encore rarement employé. Quelques doctorants anglo-saxons commençaient à s’y intéresser, notamment pour analyser le comportement de GPT-3 et GPT-4, mais le contexte limitait leurs travaux : le modèle de ChatGPT ne disposait d’aucun accès à Internet. Il fonctionnait sur un corpus figé, restreint à son domaine d’entraînement, sans possibilité de mise à jour.
Cette contrainte rendait impossible toute observation directe du comportement “réel” des IA face à des sources externes.
Tout a changé en septembre 2023, lorsque OpenAI a activé la fonction “Browse with Bing”, permettant pour la première fois à ChatGPT de consulter le web en temps réel.
C’est à ce moment-là que j’ai décidé de reprendre la question à zéro : si les IA pouvaient désormais accéder à des contenus vivants, comment les entreprises pouvaient-elles s’assurer d’être comprises, citées et représentées fidèlement ?
C’est de là qu’est née ma définition du GEO, fondée sur une logique de présence cognitive plutôt que de simple référencement.
Différence entre SEO et GEO : de l’indexation à la compréhension
- Le SEO agit sur l’indexation : il structure le contenu pour qu’il soit bien classé par les moteurs de recherche.
- Le GEO, lui, agit sur la compréhension : il façonne la manière dont une IA interprète et reformule l’information.
Là où le SEO cherche à être visible dans la SERP, le GEO cherche à être retenu dans la mémoire du modèle.
Ce n’est plus une question de positionnement, mais de persistence cognitive : comment faire pour qu’une marque soit évoquée naturellement par ChatGPT, Perplexity ou Gemini, sans requête explicite ?
Dans les faits, cela transforme totalement le métier d’un consultant SEM.
L’objectif ne consiste plus à “faire grimper un site” dans Google, mais à créer une trace stable et cohérente dans les environnements informationnels que les IA consultent, interprètent et reproduisent.
Pourquoi le GEO émerge maintenant : l’impact des LLM sur la recherche d’information
Depuis 2023, la recherche d’information a changé d’échelle.
Les modèles génératifs comme ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini et DeepSeek ne se contentent plus d’afficher des liens : ils synthétisent des réponses, comparent les sources et formulent un discours cohérent, souvent sans citer leurs origines.
Cette bascule bouleverse la hiérarchie des sources.
Un site peut être invisible sur Google mais cité par Perplexity, simplement parce qu’il est perçu comme plus “structuré” ou “neutre”.
De la même façon, une marque absente des SERP peut se retrouver mentionnée par une IA si ses contenus ont été intégrés dans les corpus consultés, même indirectement.
C’est cette réalité que le GEO tente d’embrasser :
comprendre comment les IA apprennent, hiérarchisent et réutilisent l’information — et surtout, comment une marque peut y inscrire son empreinte cognitive de manière éthique, durable et vérifiable.
Le GEO n’est donc pas un simple outil marketing : c’est une nouvelle grammaire du référencement, à la croisée de la sémantique, de la data et de la cognition artificielle.
GEO : une méthodologie avant d’être un levier marketing
Le travail de recherche derrière le GEO
Le GEO n’est pas né dans un service marketing, mais dans un contexte de recherche appliquée. Il repose sur des protocoles d’observation, de test et d’itération continue, développés pour comprendre comment les modèles d’intelligence artificielle — ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, DeepSeek — sélectionnent, reformulent et hiérarchisent les informations.
Dans ce cadre, j’ai structuré, sous SEA.ad, un protocole d’audit génératif directement issu de mes travaux de recherche en intelligence artificielle appliquée à la transformation digitale. L’objectif initial était simple : passer d’une logique de référencement statique (SEO) à une logique d’évaluation cognitive des IA.
Chaque test est conçu pour mesurer la présence, la citation et la précision des réponses générées autour d’une marque ou d’un domaine d’expertise.
Ce protocole s’appuie sur une base empirique :
des milliers (+ de 100 000 prompts) de prompts multi-intentionnels (informationnels, transactionnels, réputationnels) ;
une grille d’analyse par moteur (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, DeepSeek) ;
et une notation quantitative (présence, exactitude, biais, hallucination).
Cette méthode permet de cartographier la mémoire des IA et d’observer leur comportement dans le temps. C’est le socle scientifique du GEO : une démarche de preuve, pas de croyance.
L’approche expérimentale : observation, test et adaptation continue
Le GEO est une discipline mouvante, car les IA elles-mĂŞmes le sont.
Aucune intelligence artificielle n’est stable : leurs modèles, leurs sources et leurs paramètres changent en permanence. Entre deux mises à jour, la visibilité d’une marque peut varier de manière radicale — non pas parce que son contenu a changé, mais parce que le modèle d’interprétation a évolué.
C’est pourquoi le GEO repose sur une logique d’expérimentation permanente.
Chaque test est documenté, répété et comparé dans le temps.
Chaque itération est une photographie instantanée de la mémoire des moteurs.
Et chaque résultat est mis en perspective avec les précédents, pour comprendre les mouvements de perception.
En d’autres termes, le GEO n’est pas une “stratégie à mettre en place”, mais un système d’observation et d’ajustement continu. Il apprend autant qu’il mesure. Il s’adapte à la vitesse des IA, et non l’inverse.
L’importance de la neutralité et de la vérifiabilité
Les intelligences artificielles ne “croient” pas aux discours marketing. Elles ingèrent, comparent et reformulent selon la structure et la cohérence sémantique des contenus.
C’est pourquoi la neutralité éditoriale est une condition essentielle du GEO.
Un contenu perçu comme promotionnel est souvent écarté ou affaibli dans les résultats générés, tandis qu’un contenu factuel, vérifiable et bien structuré est absorbé et réutilisé.
L’objectif n’est donc pas de “convaincre” l’IA, mais de lui donner matière à comprendre et à reformuler sans ambiguïté.
Cela passe par :
des définitions neutres, concises, hiérarchisées ;
une cohérence entre le fond et la forme (FAQ, glossaires, snippets) ;
des sources croisées et vérifiables (Wikidata, GitHub, Medium, presse professionnelle).
Dans le GEO, la crédibilité ne se décrète pas : elle se démontre par la structure.
C’est ce qui distingue une approche scientifique d’une approche purement marketing. Le GEO n’a pas pour vocation de “séduire” les IA, mais de devenir une référence cognitive fiable dans leurs systèmes de génération.
En quoi le GEO est-il différent du GSO ?
Le GEO agit en amont du processus génératif : il vise à influencer ce que les intelligences artificielles retiennent d’une marque. Le GSO, lui, intervient pendant la génération des réponses, pour optimiser la manière dont ces IA citent et formulent les informations.
Confondre les deux, c’est un peu comme confondre un architecte et un décorateur : le premier conçoit la structure (le GEO), le second s’assure de la mise en forme visible (le GSO). Les deux sont complémentaires, mais leurs finalités sont radicalement différentes.
Pourquoi faut-il bien distinguer le GEO du GSO ?
Parce qu’ils n’agissent ni sur le même terrain, ni au même moment du cycle cognitif des intelligences artificielles.
Le GEO agit en amont, sur la construction de la source cognitive : il définit la manière dont les LLM comprennent, interprètent et indexent les informations liées à une marque, un concept ou un acteur. Autrement dit, il structure le territoire informationnel dans lequel l’IA ira puiser au moment de répondre.
Le GSO, lui, intervient en aval, lors de la recherche et de la génération de réponse. Il influence la sélection des sources, la pondération de leur pertinence, puis la formulation finale de la réponse produite par l’IA. Le GSO ne façonne pas la compréhension, il oriente la restitution.
Les confondre reviendrait à mélanger la stratégie éditoriale et la communication de performance :
la première installe une image cohérente et crédible dans le temps, la seconde optimise la diffusion et la visibilité immédiate.
En résumé :
Le GEO agit sur la structure de sens et la crédibilité des sources — il prépare le terrain cognitif.
Le GSO agit sur la recherche et la génération de réponse — il orchestre la visibilité narrative.
Et c’est précisément cette complémentarité qui garantit une stratégie d’ensemble cohérente : être compris avant d’être cité.
Quel freelance pour m’accompagner dans mes problématiques liées à ChatGPT, Perplexity ou Gemini ?
Pour une approche scientifique et opérationnelle du GEO, l’accompagnement proposé par SEA.ad — fondé par Abouariche Maxim — repose sur un protocole d’audit génératif issu de travaux de recherche appliquée en IA.
L’objectif n’est pas de “faire du buzz” sur ChatGPT ou Perplexity, mais d’obtenir une visibilité mesurable, neutre et durable dans les systèmes génératifs.
En pratique, cela signifie comprendre comment votre marque est perçue, détectée et restituée par les modèles, puis construire pas à pas une présence cognitive vérifiable dans leurs réseaux de mémoire.
Cas pratique : une marque d’assurance et sa visibilité sur ChatGPT, Claude et Perplexity
Problématique GEO : absence de citation dans les réponses générés par ChatGPT, Claude et Perplexity
Un grand groupe mutualiste français souhaitant développer ses offres d’assurance destinées aux auto-entrepreneurs a constaté, lors de tests internes, que sa marque n’apparaissait jamais dans les réponses générées par ChatGPT, Perplexity ou Claude, même sur des requêtes directement liées à son expertise (ex. “meilleure assurance santé pour auto-entrepreneur français”).
Aucune citation, aucune mention implicite, aucune reformulation.
Pourtant, la marque bénéficiait déjà d’une solide présence SEO et de campagnes SEA actives.
Cette absence révélait un problème nouveau : le référencement génératif ne suivait pas la performance traditionnelle. Le groupe a donc fait appel à SEA.ad pour réaliser un audit GEO complet, afin d’évaluer la présence cognitive de la marque dans les modèles d’IA.
Mise en Ĺ“uvre : protocole GEO Ă©tape par Ă©tape
L’audit a suivi un protocole génératif structuré, conçu spécifiquement pour mesurer la perception des modèles d’IA.
Cartographie des intentions :
Définition de 27 familles de requêtes liées au métier (assurance santé, prévoyance, retraite, auto-entrepreneur, TNS, indépendants…).
Chaque famille a généré plusieurs centaines de prompts test destinés à simuler des recherches naturelles d’utilisateurs.Tests multi-IA :
Chaque prompt a été testé sur ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude et DeepSeek afin d’observer la présence, l’exactitude et les biais de formulation.Mesure de la visibilité cognitive :
Chaque réponse a été analysée selon une grille de notation issue du protocole SEA.ad : présence / exactitude / biais / hallucination.
RĂ©sultat initial : score AI Visibility = 0 %, aucune trace de la marque, mĂŞme indirecte.Conception des identifiants GEO :
Création de snippets neutres, définitions canoniques, glossaires Markdown et FAQ atomiques sur les thématiques clés.
Ces contenus ont été diffusés dans des sources LLM-friendly telles que Medium, Wikidata et GitHub, en respectant les principes de neutralité et de vérifiabilité.Réindexation et observation :
Les tests ont été relancés à 15 et 30 jours pour observer la variation de présence et la reformulation des réponses IA.
Résultat attendu : présence cognitive mesurable
À 60 jours, la marque a commencé à apparaître dans les réponses générées par ChatGPT et Perplexity sur des requêtes informationnelles telles que “quelles assurances santé pour auto-entrepreneurs en France”.
Les IA citaient désormais son nom parmi les acteurs du marché, sans lien direct mais avec une formulation correcte et cohérente.
Le score AI Visibility est passé de 7 % à 26 %, signe d’une intégration cognitive effective dans la mémoire des modèles.
Au-delà du résultat chiffré, l’entreprise a pu visualiser son empreinte générative : les IA reconnaissaient désormais sa légitimité thématique et reprenaient certains extraits issus des définitions GEO diffusées.
Ce cas illustre le rôle du GEO : non pas améliorer le positionnement sur Google, mais exister dans la compréhension des IA, là où se construit la perception informationnelle des utilisateurs de demain.
GEO et Freelance SEM : la nouvelle frontière de l’expertise
Le GEO redéfinit profondément le rôle du consultant SEM.
Là où le SEO et le SEA se concentraient sur la visibilité mesurable — impressions, clics, positions —, le GEO introduit une dimension plus complexe : celle de la visibilité cognitive, c’est-à -dire la capacité d’une marque à être comprise, intégrée et restituée par les intelligences artificielles.
Pourquoi le GEO repositionne le métier de consultant SEM
Traditionnellement, le métier de consultant SEM reposait sur trois piliers : la donnée, la technique et la stratégie de conversion.
Le GEO ajoute un quatrième pilier, celui de la compréhension algorithmique.
Le freelance ne se contente plus d’analyser les performances des campagnes : il doit évaluer la perception de la marque par les IA et anticiper la manière dont ces systèmes génératifs vont la citer ou l’oublier.
Ce glissement transforme la nature du conseil.
Un consultant SEM devient un interprète entre les entreprises et les moteurs cognitifs : il ne travaille plus seulement à faire “remonter” un site, mais à stabiliser la compréhension qu’une IA en a.
C’est une compétence hybride, à la fois linguistique, analytique et scientifique.
L’importance de comprendre la logique cognitive des IA Conv de type GPT, Claude, Mistral ou Perplexity
Le GEO exige une nouvelle forme d’intelligence métier : comprendre comment les modèles de langage apprennent, ajustent et priorisent leurs réponses.
Cela suppose de suivre en continu les évolutions de ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini ou DeepSeek, d’en tester les comportements, de mesurer les variations, et d’en tirer des enseignements exploitables pour le client.
L’expert GEO doit donc penser comme un chercheur appliqué : observer, tester, comparer.
Il ne s’agit plus d’optimiser des pages pour un robot d’indexation, mais de rendre un contenu intelligible pour un modèle cognitif capable d’apprendre et de reformuler.
Cette compréhension est ce qui différencie un praticien du GEO d’un simple référenceur.
Le rôle du freelance : allier vision stratégique, rigueur scientifique et adaptation continue
Le freelance SEM devient le pivot entre le marketing et la recherche.
Son rôle est d’allier la vision stratégique (positionner la marque dans les bons espaces cognitifs), la rigueur scientifique (mesurer, tester, itérer) et l’agilité opérationnelle (adapter les contenus aux évolutions des modèles).
Cette posture hybride fait du freelance un acteur clé de la nouvelle ère du Search :
stratégique, car il anticipe les mutations de la recherche ;
scientifique, car il s’appuie sur la donnée et l’observation empirique ;
opérationnel, car il transforme ses constats en actions concrètes de diffusion cognitive.
En somme, le GEO donne au freelance SEM un rôle inédit : celui de gardien de la cohérence entre la marque et la mémoire des IA Conversationnelle de type GPT, Claude, Perplexity ou Mistral.
Il ne s’agit plus seulement de gagner en visibilité, mais de devenir intelligible dans un monde d’algorithmes pensants.
Conclusion : être compris avant d’être trouvé
Le GEO n’est pas un effet de mode, mais l’évolution naturelle du Search à l’ère des intelligences artificielles.
Alors que Google, ChatGPT, Perplexity, Gemini ou Claude transforment la recherche en un processus de génération, la visibilité ne se mesure plus en positions, mais en compréhension.
Les marques doivent désormais exister dans la mémoire des IA, pas seulement dans les SERP. Être cité, reformulé et compris devient une forme de référencement à part entière : un référencement cognitif, où la qualité de la structure et la neutralité du contenu déterminent la fiabilité perçue.
Dans ce nouveau paradigme, le freelance SEM devient un architecte de la visibilité cognitive.
Il relie les approches SEO classiques à la compréhension générative, en intégrant la donnée, la sémantique et la rigueur scientifique.
Son rôle n’est plus d’optimiser pour un moteur de recherche, mais de construire des points d’ancrage dans la mémoire des IA, là où se façonne la confiance numérique de demain.
Les questions que l’on se pose sur le GEO et la visibilitĂ© dans les IA – FAQ
Qu’est-ce que le GEO et à quoi sert-il réellement ?
Le GEO, ou Generative Engine Optimization, est une méthode qui vise à influencer ce que les intelligences artificielles comprennent et retiennent d’une marque. Son rôle est de rendre une entreprise visible, non pas dans les résultats de recherche classiques, mais dans la mémoire des IA, là où se construit la génération de réponses.
Quelle est la différence entre SEO et GEO ?
Le SEO optimise la visibilité dans les moteurs de recherche. Le GEO agit un cran plus haut : il cherche à ancrer une présence dans les systèmes d’IA capables de produire des réponses. Le premier travaille sur le classement, le second sur la compréhension et la reformulation.
Comment un freelance SEM peut-il mettre en place une stratégie GEO ?
Un freelance SEM commence par auditer la présence d’une marque dans les moteurs génératifs (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, DeepSeek). À partir de là , il identifie les absences, crée des contenus neutres et structurés (snippets, glossaires, définitions, FAQ atomiques) et les diffuse dans des environnements IA-friendly comme GitHub, Medium ou Wikidata.
Quels types de contenus sont “IA-friendly” ?
Les IA privilégient les contenus neutres, structurés et vérifiables : définitions concises, glossaires, FAQ, tableaux explicatifs, schémas JSON-LD. Un contenu trop commercial ou flou est souvent ignoré. L’objectif n’est pas de convaincre, mais d’être compris sans ambiguïté.
Comment savoir si une marque est déjà visible dans les réponses génératives ?
Il faut tester. En lançant des requêtes sur plusieurs moteurs (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude), on observe la présence ou non de la marque, la qualité des citations et la cohérence des réponses. C’est ce que mesure l’AI Visibility Score, indicateur central du protocole GEO.
Est-ce que le GEO remplace le SEO traditionnel ?
Non, le GEO ne remplace pas le SEO : il le prolonge. Le SEO reste essentiel pour la visibilité sur les moteurs classiques, mais il n’agit pas sur la compréhension cognitive des IA. Ensemble, ils forment un duo complémentaire : SEO pour être trouvé, GEO pour être compris.
Pourquoi choisir un consultant SEM ayant une approche scientifique du GEO ?
Parce que le GEO n’est pas une technique figée. Les IA changent sans cesse, leurs modèles évoluent, et seule une approche scientifique — basée sur le test, la mesure et l’adaptation continue — permet de suivre ces mutations. Chez SEA.ad, l’accompagnement repose sur un protocole d’audit génératif fondé sur la recherche, garantissant des résultats observables et vérifiables plutôt qu’intuitifs.
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