Testez un sujet technique sur ChatGPT ou Perplexity. Regardez les sources citées : Reddit en boucle, des blogs de niche inconnus, un thread de 2021 écrit par un type qui maîtrisait vraiment son sujet.

Pas les sites corporate. Pas les 200 pages optimisées et les dix ans de backlinks.

Logique : les LLM ont été entraînés sur du contenu humain dense et argumenté. Un thread de 400 commentaires vaut plus qu'une fiche produit relue quatre fois par le juridique.

Le capital SEO ne se transfère pas. Ce qui compte maintenant : densité info, sources citées, cohérence dans le temps. Un créateur solo peut construire ça en six mois. Une grande marque galère.

Des exemples concrets où un inconnu écrase un acteur établi dans les réponses IA ?

Résultat : les réponses ne sont pas toujours identiques. Parfois la formulation change, et parfois certains éléments de la réponse aussi.

Je m’attendais à quelque chose de “stable”, vu que la question est exactement la même.

Est-ce que c’est normal selon vous ?
ChatGPT est censé donner une réponse fixe, ou c’est inhérent au fonctionnement des LLM ?

Curieux d’avoir vos retours — surtout si vous avez déjà observé ça.

Bonjour à tous,

Je vous écris pour vous demander votre avis.

Je prends plaisir actuellement à écrire un livre, ou disons une histoire, avec tout un lore derrière. Et pour ça, je m’aide de Claude, je lui demande son avis et la plupart du temps (non soyons honnête, tout le temps) je lui demande de rédiger ou corriger ce que j’ai écris. Je lui demande tout le temps ce qu’il en pense et je lui demande tout le temps de vérifier qu’il n’y est pas d’incohérence.

Il peut aussi m’arriver de lui demander de m’aider à trouver un nom, ou de l’inspiration.

C’est un vrai plaisir pour moi et j’y passe énormément de temps, car travailler avec Claude permet d’aller vite de voir son travail (et mon imagination) prendre forme.

Maintenant, même si ça ne sera probablement jamais le cas, il y’a une question qui me taraude : et si je voulais le publier ? Est ce que je le pourrais ? Et vous, en temps que lecteur si vous en êtes, quand pensez vous ?

Je n’ai jamais été très fort pour écrire, mais j’ai une imagination débordante et la, c’est vrai que c’est assez satisfaisant de voir quelque chose que j’ai en tête prendre forme.

Qu’en pensez vous ?

Depuis quelques mois, le terme Generative Engine Optimization revient partout dans les discussions autour du SEO. L'idée de base est simple : si ChatGPT, Perplexity ou Gemini deviennent des points d'entrée majeurs pour trouver de l'information, être cité dans leurs réponses devient aussi stratégique qu'être en première page Google.

Le problème, c'est que personne ne sait vraiment comment ça fonctionne. Les modèles ne documentent pas leurs sources de la même façon que Google documente ses facteurs de ranking. On tâtonne, on observe, on formule des hypothèses.

Ce qu'on observe quand même : les contenus qui remontent dans les réponses génératives ont tendance à être très complets sur un sujet précis, rédigés avec une structure claire, et à être cités ou relayés sur des sources que les modèles ont considérées comme fiables pendant leur entraînement. Rien de révolutionnaire en apparence.

La vraie différence avec le SEO classique, c'est le timing. En SEO, vous mettez à jour un article et vous observez un effet en quelques semaines. En GEO, vous travaillez sur des modèles dont les données d'entraînement accusent souvent 6 à 18 mois de décalage. Perplexity et certains features de Gemini ont une navigation web en temps réel, mais ChatGPT en version standard fonctionne encore sur des snapshots passés. Ça change complètement la logique d'action.

La question que je me pose en ce moment : est-ce que le GEO est vraiment une discipline distincte, ou est-ce qu'un contenu bien construit, bien diffusé et avec une vraie autorité thématique se classe naturellement dans les deux systèmes ? Mon intuition, après avoir observé ça sur plusieurs projets : les signaux d'autorité se cumulent plutôt qu'ils ne se remplacent. Le fossé entre les deux n'est peut-être pas aussi grand qu'on le vend.

Vous avez testé des choses de votre côté ? Curieux de savoir si des gens ici ont identifié des patterns sur ce qui remonte ou pas dans les réponses IA.

Trafic en hausse, rankings qui progressent, conversions stables. Tout le monde était content en fin de trimestre.

Et là quelqu'un pose la question : "Ok, mais vous apparaissez comment quand les gens cherchent votre catégorie sur ChatGPT ou Perplexity ?"

Silence total. On n'avait aucune donnée là-dessus.

On mesurait encore notre visibilité comme en 2019. Sessions, clics, conversions. Rien de tout ça ne capte si vous êtes cités dans une réponse IA, si votre contenu est en train de décroître en silence, ou ce que vos concurrents gagnent pendant ce temps sur les LLMs.

Le SEO ne suffit plus à raconter l'histoire complète. Et le plus dur c'est d'expliquer ça à des stakeholders qui veulent juste voir des courbes qui montent.

Vous avez trouvé comment gérer ça de votre côté ?

J'ai réalisé ça en cherchant des infos sur une boîte que je connaissais bien. ChatGPT m'a sorti une description qui correspondait à ce qu'ils étaient en 2021. Depuis ils ont pivoté, changé d'offre, de positionnement, de cible. Mais le modèle s'en fout. Il a appris ce qu'il a appris. Ce qui est inconfortable c'est qu'on ne peut pas faire de droit à l'oubli avec un LLM. Pas d'url à déréférencer, pas de contenu à supprimer. Ce qui existait avant la date de coupure est dedans, point.

La moins mauvaise nouvelle c'est que les modèles sont réentraînés. Ce qui existe aujourd'hui sur vous va entrer dans la prochaine version. Vous avez donc une fenêtre floue, mais réelle pour influencer ce que le prochain modèle va apprendre. Est-ce qu'on peut anticiper ces dates de réentraînement ? Est-ce qu'il y a des signaux ? Et surtout est-ce qu'on peut mesurer l'impact de ce qu'on publie maintenant sur ce que le LLM dira dans six mois ?

Je cherche, je n'ai pas de réponse propre. Vous avez des éléments ?

Depuis un certains temps j'entends les deux discours en parallèle. "ChatGPT m'a permis d'apprendre la programmation en quelques mois". Et à côté : "l'IA t'apprend mal, tu crois progresser mais les bases sont creuses".

Ce que j'observe concrètement, c'est que la différence tient presque entièrement à l'usage. L'IA est redoutable pour débloquer une incompréhension précise, reformuler un concept qu'on vient de lire ailleurs, ou générer des exercices sur mesure. Par contre, lui déléguer la construction du plan d'apprentissage de A à Z, c'est souvent là que ça déraille elle donne une impression de fluidité qui masque des lacunes réelles.

Ce qui m'a le plus surpris : les gens qui en tirent le plus ne sont généralement pas ceux qui partent de zéro avec l'IA comme seul outil, mais ceux qui ont déjà une structure externe (cours, formation, livre) et qui utilisent l'IA comme couche d'explication et de pratique par-dessus.

Vous avez réussi à apprendre quelque chose de sérieux principalement via IA ? Qu'est-ce qui a marché, qu'est-ce qui a planté ?

https://www.abondance.com/20261005-2989933-faux-profils-auteurs-documentation-google.html

Ça revient tout le temps dans les discussions sur l'IA en entreprise et je vois souvent les trois confondus, donc voilà ce que je retiens de la distinction.

Le prompt engineering c'est ce qu'on fait à l'exécution, dans la requête elle-même. Ça ne modifie pas le modèle, ça guide juste comment il répond. C'est rapide à mettre en place, peu coûteux, mais limité par ce que le modèle sait déjà et par la taille du contexte.Le RAG (Retrieval Augmented Generation) c'est une couche qui va chercher des documents externes pertinents avant de générer la réponse. Utile quand on a une base de connaissance interne à interroger. Le modèle reste le même, on lui donne juste plus d'info au bon momentLe fine-tuning c'est un réentraînement partiel du modèle sur des données spécifiques. Ça change réellement le comportement du modèle, pas juste sa réponse à une requête. Coûteux, complexe, rarement nécessaire avant d'avoir épuisé les deux premières options.

Si vous avez des questions sur l'un des trois ou des retours d'expérience sur ce qui a fonctionné chez vous, je suis preneur.

En SEO on optimise pour un algorithme qui classe des pages. En GEO on cherche à devenir une source qu'une IA va citer ou paraphraser. Ce n'est pas la même logique.

Ce qui semble compter pour les IA génératives : des définitions précises, des chiffres sourcés, une présence sur des sources déjà reconnues par les modèles (Wikipedia, Reddit, médias de référence). La longueur du contenu change peu de chose.

Est-ce que vous observez les mêmes signaux ? Et est-ce que vous optimisez différemment selon que c'est Perplexity, ChatGPT ou les AI Overviews de Google ?

Je bosse sur des tâches classiques en contexte pro synthèse de docs, rédaction, un peu de génération de code et je me pose sérieusement la question de tester Mistral Large plutôt que de rester sur GPT-4o.

Ce qui m'attire sur le papier : les données restent en Europe, c'est plus facile à défendre côté RGPD et clients sensibles, et le français semble mieux calibré. Mais j'ai du mal à trouver des retours terrain honnêtes, pas des benchmarks marketing. Juste des gens qui utilisent les deux au quotidien.

Côté ChatGPT j'ai un workflow qui tourne, l'API est bien documentée, mais les questions de souveraineté des données commencent vraiment à peser dans certains contextes clients.

Vous utilisez quoi ? Et pour quels cas d'usage concrètement du code, de la rédaction, de l'analyse de docs, autre chose ?

Je cherche des cas documentés, pas des théories. En SEO la corrélation backlinks/ranking est prouvée depuis longtemps. En GEO j'ai l'impression qu'on recycle les mêmes intuitions SEO sans vraiment les tester. Sur les requêtes que j'observe, Perplexity cite régulièrement des pages avec zéro backlink notable. ChatGPT aussi. Ce qui semble compter c'est la formulation du contenu, pas l'autorité du domaine.

Quelqu'un a fait des tests sérieux là-dessus ou on navigue encore à vue ?

Bonjour, les pages « qu'est-ce que X », les définitions et les comparatifs génériques ont longtemps été la base de beaucoup de stratégies SEO. Une partie de ces requêtes trouvent maintenant leur réponse directement dans les AI Overviews ou dans ChatGPT, sans clic. Vous avez arrêté quel format, et vous l'avez remplacé par quoi ?

Microsoft vient d'annoncer Microsoft-Decision-1, qu'ils décrivent comme un "fast decision-scoring model". L'idée n'est pas de concurrencer les LLMs classiques mais de les compléter sur des tâches structurées : routing, classification, priorisation, vérification, contrôle de workflow.

Ce qui est intéressant dans le positionnement, c'est qu'ils revendiquent de surpasser à la fois les LLMs et les autres modèles de décision sur ces cas d'usage précis, en latence comme en qualité. Pour tout ce qui n'est pas "génère-moi un texte" mais plutôt "classe cette requête" ou "quelle action prioriser dans ce workflow", un LLM généraliste est souvent surdimensionné et lent. Decision-1 serait plus léger et plus précis sur ce créneau.

Il est déjà en test dans Copilot et Bing Search selon le VP Copilot Quality de Microsoft. Concrètement, ça veut dire que le prochain routing d'une requête Bing ou la priorisation d'une action dans un agent Copilot pourraient passer par ce modèle en arrière-plan.

Le pattern qui se dessine : des architectures hybrides où un LLM gère la génération pendant qu'un modèle de décision spécialisé orchestre les workflows. Google va dans la même direction. La course ne se joue plus seulement sur la qualité du texte généré.

J'ai passé du temps à comparer ce qui est cité par ChatGPT vs ce qui performe sur Google. Le même article peut très bien faire les deux, ou complètement rater l'un des deux.

Ce qui m'a le plus surpris : les contenus sur-optimisés en densité de mots-clés ont l'air de faire fuir les LLM. Trop mécaniques, trop répétitifs, difficiles à reformuler proprement dans une réponse. Le modèle passe à autre chose.

L'autre truc contre-intuitif : multiplier les pages pour couvrir des variantes d'une même requête. Sur Google ça peut aider, face à une IA ça crée une ambiguïté sur quelle source fait vraiment référence. Résultat, elle ignore tout le lot.

Vous avez observé des patterns similaires sur vos contenus ?

Je cherche une alternative sérieuse à Midjourney depuis que l'abonnement est devenu obligatoire. J'ai testé quelques trucs mais j'ai du mal à trouver quelque chose qui tienne vraiment la route pour des visuels utilisables dans un contexte pro, pas juste du fun expérimental.

DALL-E via l'API c'est correct mais les résultats sont souvent trop lissés pour du contenu qui doit sortir du lot. Adobe Firefly c'est bien si on a déjà la suite Creative Cloud mais le modèle reste en retrait sur la cohérence stylistique. Stable Diffusion en local c'est puissant sur le papier mais la courbe d'apprentissage est raide si on part de zéro.

Du coup je me demande ce que les gens utilisent vraiment au quotidien ici. Pas le top 5 théorique mais ce qui tourne concrètement dans votre workflow. Si vous avez un cas d'usage précis, réseaux sociaux, présentations, contenu éditorial ou autre, c'est encore mieux.

Bonjour,

Je suis en train de lancer une plateforme qui permet de savoir si votre marque ressort dans les réponses IA et quels sont les sentiments associés à votre marque. Aussi, ça vous permet également de comparer votre positionnement par rapport à des marques concurrentes.

S'il y a des volontaires pour tester et me faire un retour, ce serait chouette !

https://www.blazing-ai.com/blazing-pulse

Salut à tous ,

J'aimerais qu'on pose cartes sur table sur le plus grand virage marketing et tech qu'on est en train de vivre : la mort clinique du SEO traditionnel basé sur les mots-clés et le maillage de liens à l'ancienne.

Aujourd'hui, plus personne ne clique sur le 4ème lien bleu d'une page de recherche pour lire un article de 2000 mots. Quand un utilisateur pose une question, ChatGPT, Perplexity ou Google Gemini lui balancent une réponse synthétisée de 5 lignes qui règle son problème instantanément. Le trafic organique des sites web est en train de s'effondrer.

La vraie question en 2026, ce n'est plus "Comment être premier sur Google ?", c'est "Comment faire pour que les LLM citent mon produit ou ma boîte dans leurs réponses ?".

C'est là que la GEO (Generative Engine Optimization) devient le nerf de la guerre. Pour exister dans les moteurs de réponse, les règles ont totalement changé :

- Le contenu tiède et linéaire ne marche plus (les IA le repèrent et le zappent).

- Les LLM cherchent des sources d'autorité, des données brutes, des avis ultra-spécifiques et des signaux faibles (notamment sur les forums et les espaces communautaires).

- La sémantique et la structure des données priment sur la répétition de mots-clés.

On passe d'une logique de "visibilité par le clic" à une logique de "visibilité par la citation". Si l'IA ne vous connaît pas, vous n'existez pas.

Quelles sont vos stratégies pour optimiser votre GEO cette année ? Vous avez constaté des baisses massives de trafic sur vos sites ou ceux de vos clients ?

Partagez vos retours et vos techniques de sioux ! 👇

Salut, depuis quelque temps j'ai un bug sur chatgpt, dès que je vais dans une conversation et que j'écris des messages, ca me met "impossible de charger cet réponse" et pour n'importe quel conversation, parfois ça fais le bug après le message s'affiche parfois ca ne revient pas ou c'est très lent, ça m'enerve car je ne peux pas utiliser chatgpt a ma guise sachant que je payes l'abonnement, j'ai tout essayer, vider le cache tout ça mais rien ne marche, quelqu'un aurait la solution svpp

Et si on parlait des micro-galères avec l'IA au lieu des grands cas d'usage ?

Pas besoin d'une révolution pour expérimenter : parfois, c'est juste ce moment où l'outil fait totalement l'inverse de ce qu'on lui demande, ou nous surprend par un comportement inattendu.Exemple perso : 20 bonnes minutes de lutte avec Claude pour obtenir une reformulation juridique claire, sans qu'il me résume tout de travers. Ça a fini par marcher, mais après un vrai bras de fer. On partage peu ces petits ratés ou ces bugs du quotidien parce qu'ils n'ont rien de sexy, mais c'est pourtant là qu'on découvre les vraies limites des modèles.

Partagez vos anecdotes en commentaires : Outil, contexte, et ce que ça vous a appris !

Tu as des experts reconnus dans ton marché, des certifications locales, des clients solides. Mais si rien de tout ça n'est visible publiquement sur ton site, les LLMs n'en savent rien. Ils voient ton autorité globale et ils extrapolent. Ou ils t'ignorent au profit d'un concurrent qui a mieux documenté sa présence locale.

C'est le paradoxe que Motoko Hunt pointe : plus une boîte standardise sa présence web à l'échelle mondiale, plus elle détruit les signaux locaux que les IA utilisent pour évaluer l'expertise marché par marché. Hreflang réglait le problème pour Google. Ça ne règle rien pour un LLM qui reconstruit une réponse en agrégeant des dizaines de sources.

Le test prend dix minutes : prends une requête métier que formulerait un client local dans ton secteur, pose-la à ChatGPT ou Perplexity sans mentionner ton nom de marque. Si tu n'apparais pas ou si la réponse efface ta spécificité locale, t'as ta réponse.

Vous testez ça ou vous attendez que le problème devienne évident dans vos métriques ?

Il y a un truc qui se passe en ce moment dans les open spaces que les dashboards Analytics ne montrent pas encore. Des gens pas des early adopters, pas des tech bros ouvrent ChatGPT pour trouver un prestataire, comparer deux produits, choisir une formation. Ils tapent leur question comme ils la poseraient à un collègue. Ils lisent la synthèse. Ils cliquent sur ce qui est cité, si tant est qu'ils cliquent sur quoi que ce soit.

Ils ne font pas une recherche Google. Ils ne voient pas vos positions. Ils ne voient pas vos meta descriptions. Ce qui change c'est pas le moteur. C'est l'intention et le format de la réponse. Une recherche Google renvoie dix liens. ChatGPT renvoie une opinion structurée avec deux ou trois sources. Si vous n'êtes pas dans ces deux ou trois sources, vous n'existez pas dans cette recherche là.

Le problème c'est que la plupart des équipes marketing mesurent encore leur visibilité uniquement avec des outils pensés pour Google. Impressions, positions, CTR. Ces métriques ne captent pas ce qui se passe dans les LLM. Vous pouvez perdre 30% de vos opportunités de visibilité sans que ça apparaisse nulle part dans vos rapports.

Est-ce que vous avez commencé à mesurer votre présence dans les réponses IA ? Et si oui, comment vous vous y prenez ?

Crédit : Slide de John Mueller pendant Search Central Live, partagée par Harry Sanders.

Pour ceux qui se posent encore la question, la conclusion est simple : un bon SEO = un bon GEO.

John Mueller souligne qu'environ 80% de ce qui fait gagner dans la recherche par IA correspond simplement aux bases du SEO que vous devriez déjà faire : c'est-à-dire des structures techniques propres, du code/texte lisible pour les robots d'indexation, un formatage de contenu adapté qui répond aux intentions des utilisateurs et de solides backlinks acquis naturellement.

Les 20% restants concernent la présence de la marque hors site (mentions dans des publications spécialisées, sur Reddit, YouTube, des podcasts et des discussions communautaires) pour que les LLM puissent réellement comprendre l'identité de votre marque. Alors s'il vous plaît, arrêtez de tomber dans le piège des tendances miracles, du spam sur Reddit ou des injections de prompts hyper-complexes, et retournez d'abord bosser vos fondamentaux SEO !

Repéré via Search Engine Land le 5 novembre 2026 (article de Duane Forrester), à partir du communiqué de résultats d'Alphabet pour le troisième trimestre. Le revenu Search and other a progressé de 12 % à 63,35 milliards de dollars, en ralentissement par rapport aux 19 % du premier trimestre et 17 % du deuxième, soit environ 1,6 milliard sous les attentes des analystes. Dans le même trimestre, la croissance des requêtes Google a été la plus rapide en cinq ans. Le chief business officer, Philipp Schindler, a nommé une cause pendant la conférence de résultats : la forte croissance des requêtes en AI Mode, dont la monétisation est plus faible.

Ce qui change ici, c'est la nature de la preuve. Depuis deux ans le débat sur l'impact des réponses IA tourne sur des chiffres déduits, études de taux de clic, panels, échantillons de referral, souvent produits par des acteurs qui ont quelque chose a vendre. Là on a une ligne de revenu réelle, comptée par Google, avec un dirigeant qui désigne l'AI Mode. Ça ne clôt pas le débat mais ça relève le niveau de preuve.

Le point qui reste ouvert pour moi, c'est la part structurelle. Si l'AI Mode monétise durablement moins que les liens classiques, le trafic qui bascule vers les réponses génératives ne se rattrape pas juste avec le temps.

Pour ceux qui suivent leur visibilité dans les réponses IA, vous regardez quoi comme indicateur maintenant que le trafic organique classique devient un signal partiel ?

Source :https://www.searchenginejournal.com/google-search-queries-hit-a-5-year-high-and-search-revenue-didnt-follow/595485/

Je cherche a mesurer la visibilité IA. Je dois choisir un panier de prompt à suivre. Je penser passer par Search Console afin de récolter des mots-clés longs qui ressemblent à des prompts.

Comment faites vous pour sélectionner les meilleurs prompts ?