GEO : 5 idées reçues qui vous rendent invisibles
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Le Generative Engine Optimization (GEO) est souvent confondu avec le Search Engine Optimization (SEO), une technique qui optimise les sites web pour les moteurs de recherche comme Google. Cependant, le GEO ne se limite pas à des ajustements techniques comme la structure des pages ou le choix des mots-clés. Contrairement au SEO, qui vise à ce qu’un site soit bien classé dans les résultats de recherche, le GEO cherche à ce que les réponses générées par des intelligences artificielles (comme ChatGPT ou Gemini) citent une marque ou une entreprise. Pour cela, il ne suffit pas d’avoir un site optimisé : il faut que d’autres sources (médias, études, avis clients) confirment et répètent les informations que vous avancez. Par exemple, une startup peut affirmer être pionnière sur son site, mais sans reprise par un média ou une étude indépendante, cette affirmation reste une simple déclaration sans preuve. Le GEO rend donc la réputation et la crédibilité externes encore plus cruciales qu’auparavant.
Les retombées dans la presse (earned media) restent importantes pour la visibilité, mais elles ne garantissent pas une présence dans les réponses des intelligences artificielles. Une étude récente, BotRank, a analysé 1,2 million de réponses générées par les principaux moteurs IA et a révélé que ces derniers privilégient trois types de sources : les références fiables (comme la presse, les institutions ou Wikipédia), les conversations authentiques (notamment sur Reddit et YouTube), et la preuve sociale (comme les avis d’utilisateurs). Ainsi, un article de presse qui n’est pas discuté ou partagé dans des espaces communautaires aura moins de poids qu’un contenu générant des interactions. La visibilité dans les IA ne se construit donc pas uniquement par les médias traditionnels, mais par une combinaison de sources et d’engagements en ligne. Les communicants doivent désormais penser en termes d’écosystème, où le volume, la cohérence et la conversation jouent des rôles complémentaires.
En mai 2024, une analyse de Hotwire portant sur 100 médias français a révélé que 39 % de leurs publications étaient inaccessibles aux crawlers des intelligences artificielles. Ces restrictions peuvent prendre la forme de blocages dans les fichiers robots.txt (qui indiquent aux robots d’exploration quelles pages ne doivent pas être indexées), de paywalls (murs payants) ou de limitations techniques côté serveur. Parmi les médias concernés figurent des titres comme Les Échos, Libération, Le Figaro, France Info ou L’Équipe. Concrètement, une entreprise peut obtenir un article dans Les Échos, mais si celui-ci est protégé par un paywall, les IA ne pourront pas l’utiliser pour générer des réponses. Pour les communicants, cela signifie qu’il faut désormais intégrer un critère supplémentaire dans leur stratégie de visibilité : l’accessibilité des contenus aux machines. Une approche efficace combine des médias de référence, qui renforcent la crédibilité auprès des humains, et des espaces ouverts, qui permettent aux IA de s’appuyer sur les informations.
Dans le passé, une entreprise pouvait obtenir de la visibilité grâce à un événement ponctuel comme une levée de fonds, un lancement de produit ou une interview, puis compter sur cette notoriété pendant plusieurs mois. Cependant, à l’ère des intelligences artificielles, cette stratégie est devenue inefficace. La visibilité ne se stocke pas : elle doit être entretenue en permanence. Les IA privilégient les contenus récents et régulièrement mis à jour, car ils reflètent une activité et une pertinence actuelles. Pour maintenir une présence dans les réponses générées, une entreprise doit publier de nouvelles preuves de son expertise ou de son activité à intervalles réguliers. Cela peut prendre la forme de données issues de sa plateforme, de retours clients, d’analyses réglementaires, de prises de position ou d’études sectorielles. L’objectif n’est pas de publier plus souvent sur les réseaux sociaux, mais de disposer plus fréquemment de contenus à forte valeur ajoutée, capables de nourrir la conversation et de renforcer l’autorité de la marque.
Contrairement à une idée reçue, les intelligences artificielles ne citent pas systématiquement les contenus bien écrits. Elles privilégient les informations qu’elles peuvent comprendre, vérifier et relier à d’autres sources. Des recherches académiques sur le GEO ont montré que l’ajout de citations, de sources et de statistiques améliore significativement la probabilité qu’un contenu soit repris dans les réponses générées. Par exemple, une entreprise qui publie une étude sectorielle ou un baromètre basé sur ses propres données a plus de chances d’être citée qu’une autre qui se contente de communiqués de presse ou d’articles promotionnels. Les startups et les entreprises technologiques disposent d’un atout sous-exploité : leurs données internes. En les transformant en indicateurs ou en études, elles peuvent devenir une source primaire pour les journalistes, les décideurs et les IA. Une source primaire ne se contente pas de commenter un marché : elle contribue à le définir, ce qui renforce considérablement sa crédibilité et sa visibilité.
