Glossaire du GEO et de la visibilité IA

Les mots du GEO expliqués simplement, avec ce qu’ils changent pour une entreprise.

GEO (Generative Engine Optimization)

Le GEO (Generative Engine Optimization) regroupe les pratiques qui visent à ce qu'une entreprise soit citée, recommandée et correctement décrite dans les réponses des assistants IA comme ChatGPT, Gemini, Claude ou Perplexity.

Le terme a été popularisé par un article de recherche publié fin 2023 par des chercheurs de Princeton et de l'IIT Delhi, notamment. Là où le SEO vise une bonne position dans une liste de liens, le GEO vise la réponse elle-même : être le nom proposé quand un client demande « quel plombier appeler à [ville] ? ». Pour une PME, l'enjeu est concret, car l'utilisateur qui obtient une réponse directe ne consulte pas toujours les liens. Le GEO s'appuie largement sur les bases du SEO (pages indexables, contenu clair) et y ajoute un travail sur les sources tierces, les avis et la cohérence des informations.

Voir aussi : AEO (Answer Engine Optimization), Citation (source citée), Mention de marque, Recherche web des IA (grounding, RAG)

AEO (Answer Engine Optimization)

L'AEO (Answer Engine Optimization) désigne l'optimisation d'un contenu pour qu'il soit repris comme réponse directe par un moteur de réponse : extrait en « position zéro », assistant vocal ou assistant IA.

Le terme est antérieur au GEO : il est né avec les extraits optimisés de Google et les assistants vocaux. Aujourd'hui, AEO et GEO sont souvent employés comme quasi-synonymes. En pratique, les deux reposent sur les mêmes réflexes : répondre à une question précise dès les premières lignes, avec des faits vérifiables et une structure claire. Pour une PME, une page qui répond nettement à « combien coûte une création de SASU chez un expert-comptable ? » sert les deux objectifs.

Voir aussi : GEO (Generative Engine Optimization), FAQPage, Prompt et question type

LLM (grand modèle de langage)

Un LLM (Large Language Model, ou grand modèle de langage) est un modèle d'intelligence artificielle entraîné sur de très grandes quantités de textes pour comprendre et générer du langage ; il fait fonctionner ChatGPT, Gemini ou Claude.

Les connaissances apprises par un LLM s'arrêtent à la date de fin de ses données d'entraînement. Une entreprise récente, un déménagement ou un nouveau tarif peuvent donc lui être inconnus, sauf si l'assistant effectue une recherche web au moment de répondre. C'est pourquoi deux leviers coexistent : être bien présent sur le web en général, et être trouvable par les outils de recherche que ces assistants utilisent en temps réel.

Voir aussi : Recherche web des IA (grounding, RAG), Hallucination, Prompt et question type

Recherche web des IA (grounding, RAG)

La recherche web des IA est le mécanisme par lequel un assistant consulte des sources en temps réel avant de répondre, puis appuie sa réponse sur ces documents ; on parle d'ancrage (grounding) ou de RAG (Retrieval-Augmented Generation).

ChatGPT décide lui-même quand lancer une recherche et affiche alors ses sources ; Google propose l'ancrage de Gemini sur les résultats de Google Search. Concrètement, l'assistant formule une ou plusieurs requêtes, lit quelques pages, puis rédige sa réponse. Pour être recommandé dans ce mode, vos pages doivent être accessibles aux robots concernés, indexées, et contenir noir sur blanc les informations recherchées (ville, services, prix, horaires). Une information absente du web ne peut pas être reprise.

Voir aussi : LLM (grand modèle de langage), Citation (source citée), robots.txt et robots IA (GPTBot, ClaudeBot…), ChatGPT Search

Citation (source citée)

Une citation est le lien ou la référence qu'un assistant IA affiche pour indiquer d'où provient une information de sa réponse.

Citation et recommandation ne se confondent pas : votre site peut être cité pour un article de conseil sans que votre entreprise soit recommandée, et un concurrent peut être recommandé avec pour seule source une plateforme d'avis ou un annuaire. Relever les sources citées sur les questions de votre secteur indique où être présent : fiche Google, plateforme sectorielle, presse locale, comparateur. C'est souvent plus instructif que de regarder uniquement son propre site.

Voir aussi : Mention de marque, Recherche web des IA (grounding, RAG), Part de voix IA

Mention de marque

Une mention de marque est l'apparition du nom d'une entreprise dans la réponse d'un assistant IA, avec ou sans lien vers son site.

Toutes les mentions ne se valent pas : être cité en premier comme recommandation n'a pas le même effet qu'une place en fin de liste ou qu'une mention accompagnée d'une information erronée. Les mentions de votre marque ailleurs sur le web (presse, annuaires, forums, articles de comparaison) nourrissent aussi ce que les assistants savent de vous. Pour une PME, suivre ces mentions permet de repérer à la fois les absences et les descriptions inexactes.

Voir aussi : Citation (source citée), Part de voix IA, Hallucination

Part de voix IA

La part de voix IA est la proportion de réponses d'assistants IA, sur un ensemble de questions défini, dans lesquelles une marque est mentionnée, comparée à celle de ses concurrents.

Exemple fictif : sur 30 questions posées à trois assistants, un cabinet comptable de Lille apparaît dans 4 réponses quand un concurrent en obtient 15. L'indicateur n'a de sens que si les questions restent identiques d'une mesure à l'autre, car les réponses des IA varient selon la formulation et d'un jour à l'autre. Il sert surtout à suivre une tendance et à identifier les concurrents qui occupent la place.

Voir aussi : Mention de marque, Prompt et question type, Score IA

AI Overviews (Aperçus IA de Google)

Les AI Overviews sont des résumés générés par IA affichés en haut de certaines pages de résultats Google, accompagnés de liens vers les pages qui les appuient.

Google a lancé les AI Overviews et l'AI Mode en France en juillet 2026. Selon la documentation de Google, il n'existe aucune exigence technique ni balisage spécial pour y figurer : la page doit être indexée et éligible à l'affichage d'un extrait dans les résultats classiques. Les commandes habituelles (nosnippet, max-snippet, noindex) s'y appliquent aussi. Pour une PME, les fondamentaux du référencement restent donc la porte d'entrée.

Voir aussi : AI Mode (mode IA de Google), Données structurées (schema.org), E-E-A-T

AI Mode (mode IA de Google)

L'AI Mode est un mode de recherche conversationnel de Google qui répond à des questions complexes par une réponse rédigée, avec des liens, et permet de poser des questions de suivi.

Google indique que l'AI Mode, comme les AI Overviews, peut recourir à la technique de « query fan-out » : il lance plusieurs recherches sur des sous-thèmes pour composer sa réponse, ce qui peut faire apparaître une plus grande variété de sites. Disponible en France depuis juillet 2026, il obéit aux mêmes conditions d'éligibilité que la recherche classique. Une page qui traite précisément un sous-sujet (tarifs, zone desservie, cas particulier) a ainsi une chance d'être retenue.

Voir aussi : AI Overviews (Aperçus IA de Google), Recherche web des IA (grounding, RAG), Prompt et question type

ChatGPT Search

ChatGPT Search est la fonction de recherche web intégrée à ChatGPT, qui lui permet de répondre avec des informations récentes et des liens vers ses sources.

Lancée par OpenAI le 31 octobre 2024 et ouverte à tous les utilisateurs début 2025, elle s'appuie sur des fournisseurs de recherche tiers et sur des contenus de partenaires. ChatGPT décide seul de chercher sur le web ou non, et l'utilisateur peut aussi le demander. Selon OpenAI, un site qui bloque le robot OAI-SearchBot n'est pas affiché dans les réponses de ChatGPT Search, hormis sous forme de simple lien de navigation.

Voir aussi : Recherche web des IA (grounding, RAG), robots.txt et robots IA (GPTBot, ClaudeBot…), Citation (source citée)

Perplexity

Perplexity est un moteur de réponse fondé sur l'IA qui effectue une recherche web pour chaque question et affiche ses sources à côté de la réponse.

Perplexity exploite deux robots : PerplexityBot, qui indexe les sites pour les faire apparaître dans ses résultats (et qui, selon l'éditeur, ne sert pas à entraîner des modèles de fondation), et Perplexity-User, qui visite une page à la demande d'un utilisateur. Comme ses sources sont très visibles, Perplexity est un bon terrain pour observer quels sites font autorité dans votre secteur.

Voir aussi : robots.txt et robots IA (GPTBot, ClaudeBot…), Citation (source citée), Recherche web des IA (grounding, RAG)

Hallucination

Une hallucination est une information fausse produite par une IA et présentée avec assurance comme un fait.

Pour une entreprise, cela peut être des horaires erronés, un service que vous ne proposez pas, un ancien tarif ou une adresse périmée. Les hallucinations sont plus fréquentes quand l'information est rare, contradictoire d'une source à l'autre ou absente du web. Publier des informations claires et identiques sur votre site, votre fiche Google et les annuaires réduit ce risque sans le supprimer ; il faut donc vérifier régulièrement ce que les IA disent de vous.

Voir aussi : LLM (grand modèle de langage), Entité et Knowledge Graph, Mention de marque

Données structurées (schema.org)

Les données structurées sont un balisage standardisé, le plus souvent au format JSON-LD et fondé sur le vocabulaire schema.org, qui décrit explicitement le contenu d'une page : type d'entreprise, adresse, horaires, produits, prix.

Google recommande le format JSON-LD et rappelle qu'un balisage valide rend une page éligible aux résultats enrichis sans jamais les garantir. Pour une PME, les types utiles sont par exemple Organization, LocalBusiness et ses variantes (Restaurant, Hotel, LegalService…), Product ou Service. Le balisage doit refléter exactement ce qui est visible sur la page. La manière dont chaque assistant IA exploite ces données n'est pas documentée en détail : elles clarifient les faits, mais ne remplacent pas un texte explicite.

Voir aussi : FAQPage, Entité et Knowledge Graph, AI Overviews (Aperçus IA de Google)

FAQPage

FAQPage est un type du vocabulaire schema.org qui permet de baliser une page composée de questions et de leurs réponses.

Google a cessé d'afficher les résultats enrichis FAQ dans son moteur en mai 2026 ; le balisage reste valide au sens de schema.org et ne pénalise pas une page, mais il ne produit plus d'affichage particulier. L'intérêt principal d'une FAQ est désormais son contenu : des questions formulées comme vos clients les posent et des réponses courtes, factuelles, que les assistants peuvent comprendre et reprendre. Mieux vaut dix questions réelles bien traitées que quarante questions génériques.

Voir aussi : Données structurées (schema.org), AEO (Answer Engine Optimization), Prompt et question type

llms.txt

Le fichier llms.txt est un fichier au format Markdown, placé à la racine d'un site (/llms.txt), qui résume le site et pointe vers ses pages essentielles à l'intention des modèles de langage.

Il s'agit d'une proposition communautaire publiée en septembre 2024 par Jeremy Howard, pas d'un standard officiel. Son effet sur la présence d'une entreprise dans les réponses des assistants n'est pas démontré publiquement à ce jour. Pour une PME, c'est un complément peu coûteux, qui ne doit pas passer avant les priorités : pages claires, robots autorisés, fiche Google et avis.

Voir aussi : robots.txt et robots IA (GPTBot, ClaudeBot…), LLM (grand modèle de langage), Données structurées (schema.org)

robots.txt et robots IA (GPTBot, ClaudeBot…)

Le fichier robots.txt, placé à la racine d'un site, indique aux robots d'exploration ce qu'ils peuvent visiter ; les éditeurs d'IA exploitent plusieurs robots aux rôles distincts, que l'on peut autoriser ou bloquer séparément.

Chez OpenAI, GPTBot collecte des contenus pour l'entraînement, OAI-SearchBot alimente ChatGPT Search et ChatGPT-User agit à la demande d'un utilisateur (OpenAI précise que robots.txt peut alors ne pas s'appliquer). Chez Anthropic, ClaudeBot sert à l'entraînement, Claude-SearchBot à la recherche et Claude-User aux requêtes des utilisateurs. Perplexity utilise PerplexityBot et Perplexity-User. Une erreur fréquente consiste à bloquer tous les « robots IA » d'un coup, ce qui peut faire disparaître le site des réponses avec recherche web ; on peut refuser l'entraînement tout en laissant passer les robots de recherche.

Voir aussi : Google-Extended, ChatGPT Search, Perplexity, llms.txt

Google-Extended

Google-Extended est un identifiant utilisable dans robots.txt pour refuser que les contenus explorés par Google servent à entraîner les modèles Gemini et à ancrer (grounding) les réponses des applications Gemini.

Selon Google, ce réglage n'a aucun effet sur la présence d'un site dans la recherche Google ni sur son classement ; les AI Overviews et l'AI Mode relèvent des règles habituelles de Googlebot et des commandes d'extrait. En revanche, la documentation précise qu'il couvre aussi l'ancrage dans les applications Gemini. Bloquer Google-Extended est donc un choix qui peut réduire la reprise de vos contenus dans Gemini : à décider en connaissance de cause.

Voir aussi : robots.txt et robots IA (GPTBot, ClaudeBot…), AI Overviews (Aperçus IA de Google), Recherche web des IA (grounding, RAG)

E-E-A-T

E-E-A-T signifie Expérience, Expertise, Autorité et Fiabilité (Trustworthiness) : ce sont les qualités que les systèmes de Google cherchent à reconnaître dans un contenu, la fiabilité étant la plus importante.

Google précise que l'E-E-A-T n'est pas un facteur de classement direct, mais un ensemble de qualités que plusieurs signaux aident à évaluer, avec un poids accru pour les sujets de santé, de finances ou de sécurité. Pour une PME, cela se traduit simplement : auteur identifié, qualifications vérifiables, coordonnées réelles, exemples concrets, mentions dans des sources indépendantes. Les éditeurs d'assistants IA ne publient pas de grille équivalente, mais ces mêmes preuves de sérieux rendent une entreprise plus facile à recommander.

Voir aussi : Entité et Knowledge Graph, Avis clients, AI Overviews (Aperçus IA de Google)

Entité et Knowledge Graph

Une entité est une chose identifiable de façon univoque (entreprise, personne, lieu, produit) ; le Knowledge Graph est la base de Google qui relie ces entités et leurs attributs, visible notamment dans les panneaux de connaissances.

Raisonner en entités, c'est s'assurer que les moteurs et les assistants comprennent que la boulangerie de quartier citée sur son site, sur sa fiche Google et dans la presse locale est bien une seule et même entreprise. Nom identique, adresse identique, liens entre vos profils officiels (propriété sameAs des données structurées) y contribuent. Google permet aux représentants officiels d'une entité de revendiquer son panneau de connaissances après vérification et de suggérer des modifications.

Voir aussi : Wikidata, Données structurées (schema.org), Hallucination

Wikidata

Wikidata est une base de connaissances libre et collaborative de la fondation Wikimedia, qui décrit des entités (organisations, personnes, lieux…) sous forme de données structurées réutilisables.

Ses données sont réutilisées par de nombreux services, ce qui en fait une référence pour identifier une entité de façon univoque. Wikidata applique des critères d'admissibilité : une fiche doit notamment décrire une entité clairement identifiable à l'aide de sources sérieuses et publiques. Pour une PME, créer une fiche promotionnelle sans sources indépendantes est à proscrire ; en revanche, une entreprise déjà documentée par la presse peut vérifier que les informations la concernant y sont exactes.

Voir aussi : Entité et Knowledge Graph, Données structurées (schema.org), E-E-A-T

Avis clients

Les avis clients sont les évaluations publiées par des clients sur Google, sur des plateformes sectorielles ou sur votre propre site ; les assistants IA s'en servent souvent pour décrire la réputation d'une entreprise.

Leur volume, leur récence et leur contenu comptent : un avis qui décrit un service précis donne aux IA une matière concrète. En France, publier ou faire publier de faux avis est une pratique commerciale trompeuse, et un professionnel qui diffuse des avis doit indiquer s'ils sont contrôlés et comment. Google interdit par ailleurs d'offrir une contrepartie contre un avis et de ne solliciter que les clients satisfaits. La bonne méthode : demander un avis à tous les clients, simplement, et répondre à chacun.

Voir aussi : E-E-A-T, Mention de marque, Citation (source citée)

Prompt et question type

Un prompt est le texte soumis à un assistant IA ; une question type est une question représentative de ce que vos clients potentiels demandent réellement aux IA avant de choisir un prestataire.

Exemple : « quel expert-comptable à [ville] pour une SASU qui démarre ? » plutôt que le nom de votre cabinet. Les réponses varient selon la formulation, la localisation et le contexte de l'utilisateur ; une mesure sérieuse repose donc sur un jeu de questions stable, formulé comme un vrai client, et reposé à intervalles réguliers. Construire cette liste est aussi un excellent exercice pour savoir quelles pages manquent sur votre site.

Voir aussi : Part de voix IA, Score IA, AEO (Answer Engine Optimization)

Score IA

Le Score IA est l'indicateur sur 100 calculé par Saykora pour résumer la visibilité d'une entreprise dans les réponses de ChatGPT, Gemini et Claude, interrogés avec la recherche web activée.

Il additionne la présence de l'entreprise dans les réponses (jusqu'à 60 points) et les signaux techniques de son site (jusqu'à 40 points). Les questions sont générées à partir du site (métier, ville, pays), posées comme par un vrai client, puis figées 90 jours pour que deux mesures restent comparables. Le détail du calcul est présenté sur la page méthode.

Voir aussi : Part de voix IA, Prompt et question type, GEO (Generative Engine Optimization)

Pour aller plus loin : le guide GEO des PME.