Par Johan Theron — Prism’ Depuis quelques mois, je vois revenir la même inquiétude chez des dirigeants de PME : « On a un site propre, des produits, des contenus… mais quand je demande conseil à une IA, elle ne parle jamais de nous. » La tentation, dans ces moments-là, c’est de chercher “la nouvelle astuce” ou “le hack GEO”.
Je vais être direct : il n’y a pas de bouton magique. En revanche, il y a une bascule réelle : on ne se bat plus seulement pour être classé, on se bat pour être sélectionné dans une réponse générée.
Les modèles de langage ne sont pas neutres dans leur manière de traiter l’information. Ils présentent des biais connus, documentés, observables. En GEO, ces biais ont des conséquences très concrètes.
Si vous vendez en ligne, il y a une notion qui revient systématiquement dès qu’on parle de visibilité dans les moteurs IA : le flux produit. Et je préfère être très clair dès maintenant : pour une IA, le flux produit est souvent plus fiable que votre site web. Non pas parce que votre site est mauvais, mais parce qu’il a été conçu pour des humains, alors que le flux est conçu pour des machines.
C’est souvent ici que certains hésitent. On me pose régulièrement la question : « Est-ce qu’on doit écrire pour les machines plutôt que pour nos clients ? » Ma réponse est toujours la même : non ! Mais il faut accepter d’écrire de manière plus explicite.
Le GEO est encore une discipline jeune. Il serait malhonnête de le présenter comme un ensemble de règles stabilisées et universelles. En revanche, avec un peu de recul et beaucoup d’observation, on distingue assez nettement ce qui fait aujourd’hui consensus et ce qui reste, au contraire, sujet à interprétation ou à débat.
Parler de GEO sans évoquer ses limites serait trompeur. Non pas parce que la discipline serait inefficace, mais parce qu’elle est souvent entourée de promesses excessives. Première limite fondamentale : le GEO ne garantit pas la visibilité.
Aucune optimisation, aussi propre soit-elle, ne peut forcer une IA à citer une marque, un produit ou un site. Le GEO augmente des probabilités, il ne crée pas d’obligation. Deuxième limite : la stabilité.
Les modèles évoluent rapidement, les interfaces changent, les mécanismes d’exposition peuvent être ajustés sans préavis.
Une stratégie GEO ne peut donc pas être pensée comme un chantier ponctuel, mais comme un processus d’amélioration continue.
Arrivé à ce stade, une question revient presque systématiquement : « Très bien, mais qu’est-ce que je fais en premier ? » La tentation est grande de vouloir tout faire en même temps... et c’est rarement une bonne idée. Le GEO est plus efficace et plus facile à mettre en œuvre lorsqu’il est abordé comme une suite de décisions simples, hiérarchisées, et alignées avec la réalité de l’entreprise.
Résumé
- Le GEO n’est pas une discipline “à côté” du SEO : c’est sa continuité naturelle.
- Une IA ne lit pas votre site comme un humain : elle extrait, hiérarchise et parfois oublie une partie de l’information. Les biais de lecture (notamment lost in the middle) comptent vraiment.
- Ce qui fonctionne (en général) : données fiables, structure claire, preuves, cohérence, et une marque digne de confiance. Ce qui ne fonctionne pas (sauf coup de bol) : le flou, les pages “catalogue” sans valeur, les infos critiques enfouies, et les promesses creuses.
- Si votre SEO est fragile, votre GEO le sera aussi, quoi qu’on vous promette.
1) Qu’est-ce que le GEO (et pourquoi je le fusionne avec le SEO)
Commençons simplement. Le GEO (Generative Engine Optimization) désigne l’ensemble des pratiques qui augmentent vos chances d’apparaître dans les réponses de systèmes comme ChatGPT, Gemini, Perplexity, ou les fonctionnalités IA des moteurs de recherche. La différence avec le SEO “classique” n’est pas une opposition, c’est un changement de sortie :- SEO : vous optimisez pour être bien classé dans une liste de résultats.
- GEO : vous optimisez pour être choisi (cité, recommandé, repris) dans une réponse synthétique.
Le GEO est la suite logique du SEO. Ce n’est pas “un nouveau truc marketing” à empiler. C’est la même discipline, avec une contrainte supplémentaire : vos contenus doivent être compris et réutilisables par des systèmes génératifs.
Le vrai changement : on ne “gagne” plus seulement un clic
Historiquement, le SEO se mesurait relativement bien : positions, trafic, conversions. Avec le GEO, il y a un phénomène que beaucoup sous-estiment : l’utilisateur peut vous “voir” (dans une réponse IA), puis aller chercher votre marque ailleurs, ou acheter plus tard, ou comparer, sans que vous ayez une attribution parfaite de l'origine de cette conversion. Dit autrement : le GEO introduit un effet vitrine. Et comme toujours, l’effet vitrine ne compense pas une boutique mal tenue : si votre SEO est fragile, votre GEO le sera aussi, quoi qu’on vous promette.Ce que le GEO n’est pas (et c’est important de le dire)
Le GEO n’est pas :- un hack “prompt” pour tromper une IA ;
- une garantie d’apparaître à chaque requête ;
- une discipline stabilisée : certaines pratiques font consensus, d’autres non (on y revient plus loin).
3) Les biais des LLM qui changent vraiment les règles du jeu (lost in the middle, etc.)
Les modèles de langage ne sont pas neutres dans leur manière de traiter l’information. Ils présentent des biais connus, documentés, observables. En GEO, ces biais ont des conséquences très concrètes.Le biais le plus important : lost in the middle
C’est celui qui surprend le plus quand je l’explique pour la première fois. Sur des contenus longs, les LLM ont tendance à :- mieux exploiter ce qui est au début du document ;
- mieux exploiter ce qui est à la fin ;
- et à moins bien traiter ce qui se trouve au milieu.
Effets de primauté et de récence
Ce biais s’inscrit dans une logique cognitive plus large, fondée à la fois sur l’effet de primauté, selon lequel les informations présentées en premier tendent à être surpondérées, et sur l’effet de récence, qui favorise la mémorisation des éléments exposés en dernier. Dans une approche GEO, cette réalité confère un caractère particulièrement stratégique à certaines zones du contenu. L’introduction joue un rôle déterminant dans l’orientation de la compréhension globale, tout comme les encadrés de synthèse qui structurent l’information clé. Les récapitulatifs de fin renforcent l’ancrage des messages essentiels, tandis que les FAQ ciblées permettent de consolider et de clarifier les points déterminants. Il ne s’agit en rien d’une coquetterie éditoriale ou d’un simple choix stylistique, mais bien d’une adaptation directe au mode de fonctionnement des systèmes génératifs et à la manière dont ils hiérarchisent, interprètent et restituent l’information.Biais vers l’information facilement extractible
Autre biais majeur : les LLM privilégient ce qui est :- clair ;
- direct ;
- structuré ;
- formulé sans ambiguïté.
Biais de notoriété et de confiance
Enfin, il convient de faire preuve de lucidité : les intelligences artificielles ne traitent pas l’ensemble des sources de manière uniforme. Leur analyse repose en partie sur des signaux de confiance explicites ou implicites, parmi lesquels figurent la cohérence de la marque, la réputation globale, la présence de citations externes ainsi qu’une visibilité récurrente au sein de leur écosystème. Cela ne signifie en aucun cas que les PME seraient vouées à l’invisibilité ou à l’exclusion. En revanche, cela implique clairement que le GEO ne peut être envisagé isolément et qu’il doit s’inscrire dans une stratégie minimale mais structurée de crédibilité. À retenir : le GEO n’est pas seulement une question de structure ou de technique. C’est aussi une question de confiance perçue.
4) Le flux produit : la notion qui débloque le GEO en e-commerce
Si vous vendez en ligne, il y a une notion qui revient systématiquement dès qu’on parle de visibilité dans les moteurs IA : le flux produit. Et je préfère être très clair dès maintenant : pour une IA, le flux produit est souvent plus fiable que votre site web. Non pas parce que votre site est mauvais, mais parce qu’il a été conçu pour des humains, alors que le flux est conçu pour des machines.Un cas fictif pour poser le décor
Prenons un exemple volontairement fictif. Jean dirige une PME qui vend des équipements professionnels en ligne. Son site est propre, les fiches produits sont détaillées, les photos soignées. Pourtant, lorsqu’il interroge une IA sur son marché, ses produits ne ressortent jamais. En creusant, le problème n’est pas le site. Le problème, c’est que les informations clés (prix, disponibilité, variantes, usages) sont soit absentes, soit mal structurées dans les données exploitées par les IA. Ce que Jean découvre : une IA préfère des données simples, cohérentes et à jour plutôt qu’un discours marketing bien rédigé mais difficile à exploiter.
Pourquoi le flux devient la “source de vérité”
Dans un contexte GEO, le flux produit joue un rôle très particulier : il sert de référentiel. C’est lui qui permet à l’IA- de comparer des produits entre eux ;
- de vérifier la disponibilité ;
- d’évaluer la cohérence d’un prix ;
- ou encore de déterminer si un produit peut être recommandé sans risque pour l’utilisateur.
Ce qui fait un bon flux produit (sans entrer dans la technique)
Inutile ici de lister des dizaines de champs techniques. Pour un non expert, l’essentiel est ailleurs. Un bon flux produit doit répondre clairement à trois questions :- De quoi s’agit-il ? Le produit est-il décrit avec des mots compréhensibles, orientés usage, et sans ambiguïté ?
- Peut-on l’acheter sans mauvaise surprise ? Le prix, le stock et les conditions sont-ils fiables et cohérents dans le temps ?
- Peut-on faire confiance au vendeur ? Les informations sont-elles stables, traçables, et alignées avec le reste de l’écosystème ?
5) Écrire et structurer pour l’IA sans trahir l’humain
C’est souvent ici que certains hésitent. On me pose régulièrement la question : « Est-ce qu’on doit écrire pour les machines plutôt que pour nos clients ? » Ma réponse est toujours la même : non ! Mais il faut accepter d’écrire de manière plus explicite.Le vrai problème n’est pas le fond, mais la structure
Dans la majorité des cas, les contenus existent déjà. Les entreprises savent expliquer leur métier, leurs produits, leurs différences. Ce qui pose problème, c’est la manière dont ces informations sont organisées. Une IA a besoin de repères clairs. Elle doit pouvoir identifier rapidement- ce qui est central ;
- ce qui est secondaire ;
- et ce qui relève du contexte.
Règle simple : si une information est décisive pour un client alors elle doit être visible sans effort pour une IA.
Composer avec le biais “lost in the middle”
Nous avons vu que les LLM ont tendance à moins bien exploiter le milieu des contenus longs. Cela implique des choix éditoriaux très concrets. Les informations essentielles doivent apparaître au début (mise en contexte, promesse, résumé), puis être développées, et enfin rappelées en fin (synthèse, FAQ, récapitulatif). Ce n’est pas de la redondance inutile. C’est une manière de sécuriser la compréhension, à la fois pour l’humain pressé et pour l’IA qui extrait l’information.Parler simplement… sans appauvrir
Les IA privilégient les formulations claires, directes, sans double sens. Cela ne signifie pas qu’il faut simplifier à l’extrême. Cela signifie qu’il faut éviter les phrases à tiroirs, les métaphores floues ou les promesses implicites. Un bon test consiste à se poser la question suivante : « Est-ce que cette phrase pourrait être citée telle quelle dans une réponse IA ? ». Si la réponse est non, elle mérite sans doute d’être retravaillée.Pourquoi l’humain y gagne aussi
Fait intéressant : ce qui aide une IA à comprendre un contenu aide très souvent un humain à décider plus vite. Des contenus plus structurés, plus explicites, plus honnêtes sur leurs limites, inspirent davantage confiance. Le GEO, bien appliqué, n’appauvrit pas l’expérience utilisateur mais il la clarifie.6) Ce qui fait consensus… et ce qui ne fait pas consensus en GEO
Le GEO est encore une discipline jeune. Il serait malhonnête de le présenter comme un ensemble de règles stabilisées et universelles. En revanche, avec un peu de recul et beaucoup d’observation, on distingue assez nettement ce qui fait aujourd’hui consensus et ce qui reste, au contraire, sujet à interprétation ou à débat.Le socle commun : ce sur quoi les pratiques convergent
Quel que soit l’outil ou le modèle utilisé, certaines constantes reviennent systématiquement. Les contenus qui ressortent le mieux dans les réponses générées partagent des caractéristiques simples, mais exigeantes dans leur mise en œuvre.- L’accessibilité réelle de l’information : Si une donnée est masquée, fragmentée, dépendante d’interactions complexes ou difficilement interprétable, elle a peu de chances d’être exploitée par une IA.
- La clarté structurelle : Les contenus organisés, hiérarchisés, qui répondent explicitement à des questions identifiables, sont bien plus faciles à reprendre que des textes denses ou trop conceptuels.
- La cohérence et la fiabilité : Des informations stables, non contradictoires, alignées entre le site, les données produits et l’écosystème global, inspirent davantage confiance aux systèmes génératifs.
Les zones grises : là où le consensus s’arrête
Dès que l’on sort de ce socle, les certitudes s’estompent. La manière exacte dont les IA hiérarchisent les sources, pondèrent la notoriété ou arbitrent entre fraîcheur et autorité reste en grande partie opaque. Certains acteurs parlent du GEO comme d’une discipline radicalement nouvelle, quand d’autres y voient essentiellement une relecture du SEO à l’ère des réponses générées. À mon sens, cette opposition est artificielle car le GEO prolonge le SEO, il en déplace les contraintes et les points de vigilance : ce n'est ni la même discipline, ni une nouvelle. Autre point de débat récurrent : la mesure. L’exposition dans une réponse IA, l’effet de notoriété ou les parcours indirects sont difficiles à attribuer précisément. Cela oblige à accepter une part d’incertitude et à raisonner davantage en termes de tendances que de métriques isolées. Enfin, il existe un débat plus structurel sur le contrôle. Les entreprises n’ont pas la main sur les règles internes des modèles, ni sur leurs évolutions. Cette dépendance impose une stratégie plus humble, mais aussi plus robuste à travers une certaine diversité. Reconnaître ces zones d’incertitude n’affaiblit pas le GEO. Cela permet au contraire de mieux comprendre ce qu’il peut, et ne peut pas, offrir aujourd’hui.7) Ce que le GEO ne permet pas (encore)
Parler de GEO sans évoquer ses limites serait trompeur. Non pas parce que la discipline serait inefficace, mais parce qu’elle est souvent entourée de promesses excessives. Première limite fondamentale : le GEO ne garantit pas la visibilité.
Aucune optimisation, aussi propre soit-elle, ne peut forcer une IA à citer une marque, un produit ou un site. Le GEO augmente des probabilités, il ne crée pas d’obligation. Deuxième limite : la stabilité.
Les modèles évoluent rapidement, les interfaces changent, les mécanismes d’exposition peuvent être ajustés sans préavis.
Une stratégie GEO ne peut donc pas être pensée comme un chantier ponctuel, mais comme un processus d’amélioration continue.Pourquoi l’illusion du contrôle est dangereuse
Certains discours laissent entendre qu’il serait possible de « piloter » une IA comme on pilote une campagne publicitaire. Dans la réalité, ce n’est pas ainsi que fonctionnent les systèmes génératifs. Vous n’imposez pas un message à une IA, vous influencez un raisonnement probabiliste. Chercher à manipuler le système conduit souvent à des stratégies fragiles, rapidement obsolètes ou contre-productives (tout comme pour le SEO d'ailleurs). Le GEO fonctionne bien mieux lorsqu’il est aligné avec la réalité du business :- des offres claires ;
- des données fiables ;
- des contenus honnêtes sur leurs forces comme sur leurs limites.
Des limites qui favorisent paradoxalement les PME
Ces contraintes peuvent sembler décourageantes, mais elles créent aussi un terrain de jeu plus sain. Les entreprises qui travaillent le fond plutôt que le vernis disposent d’un avantage réel. Une PME qui structure correctement ses informations, clarifie ses propositions de valeur et assume un positionnement cohérent peut émerger face à des acteurs plus visibles, mais moins lisibles. Le GEO ne remplace pas une stratégie. Il agit comme un révélateur. Reste maintenant une question très concrète : par quoi commencer, sans se perdre dans la technique ?8) Checklist GEO : par quoi commencer, concrètement
Arrivé à ce stade, une question revient presque systématiquement : « Très bien, mais qu’est-ce que je fais en premier ? » La tentation est grande de vouloir tout faire en même temps... et c’est rarement une bonne idée. Le GEO est plus efficace et plus facile à mettre en œuvre lorsqu’il est abordé comme une suite de décisions simples, hiérarchisées, et alignées avec la réalité de l’entreprise.Étape 1 : sécuriser l’existant avant d’optimiser
Avant même de parler d’IA, il faut s’assurer d’un point fondamental : vos informations clés sont-elles fiables, cohérentes et accessibles ? Cela concerne notamment :- les offres ;
- les prix ;
- les disponibilités ;
- les conditions ;
- et les messages centraux de votre activité.
Étape 2 : identifier ce qui compte vraiment pour vos clients
Une IA ne devine pas ce qui est important pour votre cible. Elle s’appuie sur ce que vous mettez en avant. Il est donc essentiel d’identifier clairement les questions que vos prospects se posent réellement, les critères de décision qui reviennent le plus souvent et les points de friction qui ralentissent l’achat ou la prise de contact. Tout ce qui est décisif pour un humain doit devenir explicite pour une IA.Étape 3 : travailler la structure avant le volume
Ajouter du contenu n’est pas toujours la priorité. Dans beaucoup de cas, mieux structurer l’existant produit déjà des effets. Des introductions plus claires, des synthèses visibles, des réponses explicites aux questions clés et des récapitulatifs en fin de page améliorent à la fois la lisibilité humaine et l’extractibilité par les systèmes IA.Étape 4 : fiabiliser les données (surtout en e-commerce)
Si vous vendez en ligne, le travail sur les données produits n’est pas optionnel. Un flux incomplet, obsolète ou incohérent limite fortement votre visibilité dans les moteurs IA. Sans entrer dans la technique, l’objectif est simple : permettre à une IA de comprendre sans ambiguïté ce que vous vendez, à quel prix, dans quelles conditions, et avec quel niveau de confiance.Étape 5 : accepter une progression itérative
Le GEO n’est pas un projet que l’on coche sur une to-do list. C’est un travail d’ajustement continu.- Observer ;
- Corriger ;
- Clarifier ;
- Renforcer.
9) Récapitulatif final, glossaire et suite logique
Ce qu’il faut vraiment retenir
Le GEO n’est ni une mode, ni une rupture totale avec le SEO. C’est une évolution logique dans un monde où les réponses sont de plus en plus générées, synthétisées, et médiées par des systèmes d’IA. Les entreprises qui s’en sortent le mieux ne sont pas celles qui cherchent à “plaire aux machines”, mais celles qui rendent leur activité lisible, explicite et crédible. Idée centrale : ce qui est bon pour un humain pressé, clair pour un décideur, et honnête sur ses limites, est souvent aussi ce qui fonctionne le mieux pour une IA.
Glossaire (termes clés)
Pour éviter toute ambiguïté, voici un rappel des principaux termes utilisés dans cet article.- GEO : optimisation de la visibilité dans les moteurs et assistants IA.
- SEO : optimisation de la visibilité dans les moteurs de recherche classiques.
- LLM : modèle de langage utilisé par les systèmes d’IA conversationnelle.
- Lost in the middle : biais de traitement des contenus longs par les IA.
- Flux produit : source de données structurées utilisée par les moteurs et IA pour comprendre une offre e-commerce.
Et maintenant ?
Si cet article vous a permis de mieux comprendre pourquoi certaines entreprises émergent dans les réponses IA et d’autres non, alors il a rempli son rôle. La suite dépend de votre contexte :- Audit ;
- Clarification ;
- Structuration ;
- Accompagnement plus global.
2) Comment une IA “lit” vos contenus (et pourquoi elle ne les lit pas comme vous)
Une lecture par extraction, pas par intention
Les grands modèles de langage (LLM) ne parcourent pas une page de haut en bas en se disant « ah, c’est intéressant ». Ils cherchent des éléments exploitables :- des informations explicites ;
- des formulations claires ;
- des blocs structurés ;
- des signaux de confiance.
Concrètement, cela signifie qu’un contenu peut être : très pertinent pour un humain et mal interprété ou partiellement ignoré par une IA. Ainsi ce qui est implicite pour un humain doit être explicite pour une IA. Sinon, il y a de fortes chances que l’information ne soit ni reprise, ni citée.Pourquoi certaines informations “évidentes” disparaissent
Dans les audits que je mène, comme dans l’analyse des sites que j’examine, les mêmes configurations reviennent avec une régularité frappante. Il est fréquent de constater qu’une information pourtant essentielle se retrouve noyée au cœur d’un paragraphe trop dense, ou qu’une réponse déterminante soit éparpillée sur plusieurs sections sans hiérarchisation claire. Il arrive également qu’un argument décisif soit formulé de manière excessivement indirecte, ou qu’une donnée critique ne soit accessible qu’au travers d’une interaction JavaScript. Si ce type de construction reste généralement acceptable pour un lecteur humain, il en va tout autrement pour une intelligence artificielle. Ce genre de présentation est souvent interprété comme le signe d’une information peu fiable, insuffamment claire ou considérée comme non prioritaire.Le rôle des sources et des intermédiaires
Autre point souvent mal compris : une IA ne s’appuie pas uniquement sur votre page. Selon les cas, elle peut utiliser :- des index de moteurs de recherche ;
- des contenus déjà résumés ou cités ailleurs ;
- des systèmes de recherche augmentée (RAG).
Autrement dit : même un excellent contenu peut être mal restitué s’il est difficile à extraire ou s’il contredit d’autres signaux disponibles.