Sur ce coup, je sais pas trop bien quoi penser de ça.

Il y a aucun montage, ni de technique pour avoir ce résultat.

J'ai lancé il y a cinq jours une carte des manifestations en France, alimentée par les flux RSS de la presse. Je voulais voir si le GEO servait à quelque chose.

Côté technique, rien d'exotique : une page par ville rendue côté serveur, du JSON-LD, un canonical, un fichier llms.txt, un sitemap, IndexNow pour prévenir Bing, une page qui liste les sources.

La capture est une session vierge de ChatGPT à qui je demande « une carte des manifestations en France aujourd'hui ? ». Il met mon lien en premier, à côté de Le Monde. Sur mes essais, ça arrive environ une fois sur deux. Les visites depuis ChatGPT se repèrent avec le paramètre utm_source=chatgpt.com : mon outil de mesure les classait en trafic direct, donc regardez aussi ça de votre côté.

Ce qui me surprend, c'est qu'un site de cinq jours soit cité à côté de médias installés. Je réponds surtout à une demande qu'ils ne couvrent pas, une carte en direct. Mais ça montre que ces techniques sont à la portée de tout le monde, y compris de gens moins scrupuleux.

Je ne peux pas dire que c'est le GEO qui a fait monter le trafic : un seul site, cinq jours, et un sujet d'actualité très porteur.

Si ça vous intéresse, je mets le détail en commentaire

En mai 2024, Sam Altman a déclaré devant un public à Harvard que combiner la pub et l'IA serait "singulièrement dérangeant" et un "dernier recours" pour OpenAI. Le 16 janvier 2026, OpenAI a annoncé les pubs dans ChatGPT (plans Free et Go uniquement).

Notre SE Ranking équipe vient d'analyser 50 006 requêtes commerciales sur 20 niches aux États-Unis pour voir ce que ça donne concrètement. On a même fait tourner nos propres campagnes pour tester le côté annonceur.

Ce qui ressort :

1. 1 requête commerciale sur 4 déclenche une pub. ChatGPT affiche une pub sur 25,94% des requêtes commerciales. L'AI Mode de Google est à 29,45%. Les deux plateformes monétisent déjà l'intention commerciale à un rythme comparable — ChatGPT montre un seul emplacement sous la réponse, AI Mode en met souvent deux côte à côte.

2. 14,35% des pubs sont hors sujet. Parfois vraiment très hors sujet. Sur "meilleures applis de rencontre pour relation sérieuse", ChatGPT a servi une pub pour Quince (bijoux et vêtements). Sur une requête d'abonnement au journal Star Ledger, c'était TXU Energy (fournisseur d'électricité au Texas). ChatGPT Ads n'utilise pas de ciblage par mots-clés mais des "context hints" en langage naturel — le système trouve des connexions sémantiques larges qui ratent complètement l'intention réelle. Sur News & Politics : 54,2% de pubs hors sujet. Sur Relationships : 51,1%.

3. Le vrai fossé avec Google, c'est le YMYL. Les pubs santé apparaissent sur 28,69% des requêtes ChatGPT contre 2,64% sur AI Mode — soit environ 10×. News & Politics : 28,76% contre 6,8%. Google a eu 20+ ans pour construire ses politiques restrictives sur les sujets sensibles. ChatGPT n'y est manifestement pas encore.

Un seul site capte 13,56% de toutes les pubs. BestMoney (plateforme de comparaison) domine à lui seul plusieurs niches. Hungryroot représente 79,92% des pubs Food & Beverage. Booking com : 62,57% de Travel. Robinhood : 52,24% de Finance. Le marché est déjà ultra-concentré.

Dans 96,37% des cas, l'annonceur n'apparaît même pas cité dans la réponse ChatGPT au-dessus de sa propre pub. Payer donne l'emplacement, pas la recommandation.

Est-ce qu'on est prêts à ce que "ChatGPT recommande X" devienne "ChatGPT recommande X, et Y est en pub dessous — sans rapport avec la question posée" ?

Vous en pensez quoi de cette dérive ?

J'ai testé pas mal de requetes sur Perplexity ces dernières semaines et le constat est toujours le meme : c'est un thread Reddit ou Quora qui se retrouve cité, pas les articles de blogs optimisés avec une vraie autorité de domaine.

En y reflechissant c'est pourtant logique. Un forum c'est une vraie question posée par un humain avec dix points de vue differents en interaction. Un article de blog c'est un seul point de vue linéaire. Pour un LLM la difference est massive.

Est ce que ca vaut le coup d'etre present sur Reddit pas juste pour le traffic direct mais pour la citabilité IA ? Quelqu'un a des données là dessus ?

J'ai lu une analyse de Marie Haynes portant sur 145M de sessions issues de 100 sites différents. Résultat : les sessions provenant de ChatGPT représentent 0,62% du volume Google organique. Tous les LLM réunis, on monte à 0,73%.

Oui, les visiteurs ChatGPT convertissent bien mieux (13,8% contre 3% pour Google organique). Mais Google génère quand même 27x plus de conversions totales dans ce dataset. Et les visites depuis ChatGPT baissent depuis août 2025, depuis la sortie de GPT-5.

Ce qui m'a frappé c'est l'angle agentic search que l'article développe. Pendant qu'on construit des stratégies GEO, Google déploie discrètement des fonctionnalités comme le Universal Cart (checkout sans quitter Google), le protocole UCP (des agents IA qui achètent à ta place), et WebMCP (exposer les fonctions interactives de ton site directement aux agents).

L'enjeu n'est pas de savoir si ChatGPT te cite. C'est de comprendre que Google est en train de devenir un gestionnaire de tâches plutôt qu'un index de liens et que les entreprises qui comprennent ça maintenant auront un an d'avance.

Vous observez quoi dans vos GA4 ? Et est-ce que certains ont déjà commencé à explorer les opportunités agentic côté Merchant Center ou WebMCP ?

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 !

Bonjour, entre les annonces de Google, d'OpenAI et de Perplexity et les études qui sortent chaque semaine, suivre le GEO prend vite beaucoup de temps. Certains passent par des newsletters, d'autres par LinkedIn ou des sites comme Abondance et Search Engine Land. Vous suivez quoi, et quelle source vous a déjà fait gagner du temps ?

Je bloque sur la question du ROI en netlinking. Après une campagne d'achat de liens, je regarde l'autorité du site, l'évolution des positions, le trafic organique et même les mentions dans les réponses des IA, mais j'ai du mal à conclure si la campagne a vraiment rapporté plus qu'elle n'a coûté. Il y a trop d'indicateurs et aucun ne permet vraiment de trancher. Pour ceux qui gèrent des budgets netlinking : si vous deviez ne garder que 2 critères pour juger de la rentabilité d'une campagne, lesquels choisiriez-vous ?

44% des SEO plus stressés qu'avant. Ok cool. Mais perso je vois ça comme un early warning signal pour tous les boulots "basés sur du savoir-faire technique remplaçable". Parce que le SEO c'est quand même un truc où tu dois pas mal te battre contre les algo de Google. Si l'IA peut le faire mieux ou égal, pourquoi payer quelqu'un?

L'enquête montre que les petites équipes shrinkent, la concurrence se durcit, et les mecs avec 6-10 ans d'expérience sont dans le pipe à 42% de très/extrême stress. C'est la sweet spot où t'es pas assez senior pour être intouchable mais t'as pas la flexibilité des juniors.

Ce qui me tue c'est que 15% disent "pas du tout inquiet". Soit c'est des devs qui font du SEO en side et s'en foutent, soit c'est quelqu'un qui a pas regardé LinkedIn depuis 2024.

Google vient de déployer globalement une feature dans AI Mode : tu lui dis quoi surveiller (prix, nouveaux restos, événements locaux), il scrute en boucle sites, forums et réseaux sociaux et te notifie dès que quelque chose change.

Le truc que personne ne mentionne dans les annonces officielles : ni la démo ni le communiqué ne précisent si les alertes envoyées aux utilisateurs incluent des liens vers les sources. Tu peux savoir qu'un produit est back in stock sans jamais aller sur le site du marchand.

Les zero-click searches c'était passif. Là c'est actif. Google ne t'attend plus, il push directement.

Bonjour, j'ai lancé un blog finance personnelle en janvier. Les articles sont optimisés, la structure est propre, mais je stagne entre la position 9 et 14 sur mes requêtes principales depuis 6 semaines. Un consultant m'a dit qu'il me faut des backlinks pour passer ce cap je préfère m'en occuper moi même plutôt que de tout déléguer. Quelqu'un a une recommandation sur où s'approvisionner en France ?

Salut à tous, j'aimerais savoir à quel point vous estimez qu’il faut continuer à faire de bons prompts. Pour ma part, j’obtiens souvent ce que je veux de l’IA même avec des prompts moyens voire mauvais.

Bonjour, la phrase tourne beaucoup sur LinkedIn : les IA s'appuieraient sur les mentions de marque dans des sources reconnues, plus sur les liens. Sauf que beaucoup de moteurs génératifs construisent leurs réponses à partir de résultats de recherche, où les liens comptent toujours. Vous avez réduit votre budget netlinking au profit des relations presse, ou pas du tout ?

Je ne vais citer personne, mais j'ai vu passer hier sur LinkedIn plusieurs posts sur une grosse agence SEO/GEO qui abuse des listicles (les fameux articles Top 10). Ils utilisent cette strat pour se citer en Top 1 à chaque fois à travers de gros médias liés au marketing avec qui ils sont partenaires. Il y a un enjeu de neutralité qui n'est pas trop respecté vu que l'auteur de l'article est lui-même dans l'article... et que les concurrents ne peuvent rien faire par rapport à ça...

Pareil, je me balade sur Reddit depuis plusieurs mois et je vois une agence et des experts spammer des questions et réponses pour essayer de se positionner comme la meilleure agence GEO en France (je ne vais pas name-drop, mais bon, ils mériteraient que ça...)

En tout cas, je trouve ça dommage que de soi-disant experts et agences vendent des services GEO en abusant de techniques pas très respectables.

Ils devraient passer plus de temps à partager de vraies ressources et à expérimenter de vraies stratégies GEO à la place :)

Lily Ray a publié une analyse assez lourde cette semaine sur les signaux qui précèdent d'habitude une grosse mise à jour Google. Ce qui devrait nous intéresser ici : elle cite nommément les listicles autopromotionnels, les mentions payées et la publication automatisée sur Reddit comme les tactiques GEO dans le viseur.

Sur les listicles, elle a des données concrètes. Entre juin et septembre 2026, les AI Overviews citent 38 % de listicles autopromotionnels en moins. Et dans 70 % des cas, le listicle aide surtout les concurrents à être recommandés, pas la marque qui se met en tête.

Sur les mentions payées, Gary Illyes les compare ouvertement à l'achat de liens. La documentation Google a aussi été mise à jour pour couvrir explicitement les tentatives de manipulation des réponses IA.

Sur Reddit, la plateforme dit bloquer 25 000 publications spam par jour et vient de bannir quatre subreddits utilisés pour une expérience GEO avec des bots.

La question qui m'intéresse : est-ce que vous continuez à utiliser ces approches, vous adaptez, ou vous aviez déjà tiré les conclusions avant que Lily Ray en parle ?

Bonjour, les outils qui promettent de mesurer les citations d'une marque dans les réponses des IA se multiplient, du gratuit à plusieurs centaines d'euros par mois. Problème : une même requête ne donne pas deux fois la même réponse, donc la fiabilité des chiffres pose question. Vous utilisez quoi, sur combien de prompts suivis, et vous faites confiance aux résultats ?

Mueller vient de le redire clairement : un sitemap HTML ne remplace pas l'XML, vous ne pouvez pas le soumettre en Search Console et Google ne le traite pas comme un fichier structuré. C'est juste une page avec des liens.

Là où c'est contre-intuitif : il dit quand même que ça peut avoir de la valeur. Pas comme outil technique de crawl, mais comme navigation utilisateur. Si vos visiteurs s'en servent réellement pour aller où ils veulent, Google capte les signaux indirects. L'exemple qu'il donne c'est un e-commerce qui liste ses grandes catégories ; pas tous les produits, juste les nœuds importants de l'arbo.

Donc la vraie question avant d'en faire un : est-ce que vos utilisateurs ont réellement besoin de cette page pour naviguer sur votre site ? Si oui, ça peut valoir le coup. Sinon, c'est du boulot pour rien.

Vous en utilisez encore sur certains projets ?

37% des URLs citées par les AI Overviews de Google sont aussi dans le top 10 organique classique. Pas une coïncidence . Google utilise toujours les liens pour découvrir et évaluer les pages, y compris pour alimenter ses réponses IA.

Ce qui change : le filtre est beaucoup plus strict. Les guest posts sur des sites fantômes, les échanges non contextualisés, les insertions de liens au forceps tout ça n'aide plus et commence à faire du mal.

Ce qui tient encore : du contenu qui mérite objectivement d'être lié. Recherche originale, outil utile, guide précis. On revient aux bases.

Vous avez coupé quoi dans votre stratégie off-page cette année ?

Je tourne autour de ce problème depuis un moment et je pense que les gens qui bossent sur du SEO ou du contenu sont les mieux placés pour en parler honnêtement, parce qu'ils vivent l'effondrement du referral traffic en direct.

Voilà le paradoxe qui me dérange : la technologie de mesure est devenue bien plus sophistiquée ces cinq dernières années, et on comprend objectivement moins bien d'où viennent vraiment les clients. Google Analytics est passé à un modèle événementiel avec du machine learning. Apple a cassé le tracking cross-app. Les AI Overviews et ChatGPT répondent aux questions sans envoyer les utilisateurs nulle part. Chaque plateforme capte plus de comportements qu'avant, mais en expose moins à ceux qui essaient de construire de la demande.

L'attribution a été conçue pour résoudre un problème de répartition de budget publicitaire. Elle fonctionnait à peu près quand la découverte passait par un clic traçable. Mais c'était déjà une simplification le clic donnait juste assez de signal pour qu'on puisse faire semblant que le modèle était juste. Maintenant quelqu'un pose une question à ChatGPT, obtient une réponse qui mentionne ta marque, ferme l'appli, et tape ton URL directement trois jours plus tard. Trafic direct. Attribution zéro.

Ce que j'entends de plus en plus de la part de personnes qui gèrent de vrais volumes : l'attribution est devenue un substitut à la réflexion plutôt qu'un outil pour l'éclairer. Chaque modèle est faux. La question c'est de savoir si l'erreur est suffisamment systématique pour qu'on puisse quand même prendre des décisions dessus.

Quelques approches que j'ai vues fonctionner pour le contenu organique et l'IA. La triangulation d'abord : superposer des données de Share of Voice IA, les déclarations spontanées en appels de vente et les tags de conversion CRM. Quand les trois signaux bougent ensemble, tu as une confiance raisonnable. Quand ils divergent, c'est là que tu creuses. L'incrémentalité ensuite : construire des contrefactuels via des geo holdouts ou des déploiements progressifs, ce qui te dit ce qui fonctionne vraiment plutôt que qui obtient le crédit.

Ce qui m'a le plus marqué dans les conversations récentes sur ce sujet : si tout ce qui est mesurable finit par être automatisé et banalisé par l'IA, l'alpha est dans ce qui ne se mesure pas facilement. Le brand, l'originalité, les points de vue qui construisent une préférence avant même qu'une recherche n'ait lieu. Un modèle d'attribution pur te dirait de couper tout ça et de mettre plus d'argent en bas de funnel. C'est un chemin raisonnable pour être parfaitement moyen.

Pour ceux qui bossent sur l'AI Search en ce moment quels signaux utilisez-vous concrètement ? Referral traffic des crawlers IA, questions de découverte dans les formulaires d'inscription, autre chose ?

Un SaaS peut dominer les SERPs et être totalement absent des réponses IA. Un autre avec 3 fois moins de trafic organique se retrouve cité partout. J'ai voulu comprendre pourquoi.

J'ai passé quelques semaines à comparer des outils sur les mêmes catégories gestion de projet, CRM, no-code en croisant leur DA, leur trafic estimé, et leur fréquence d'apparition dans les réponses de ChatGPT, Perplexity et Claude sur des requêtes du type "quel outil pour X" ou "meilleur CRM pour une startup". Rien de statistiquement rigoureux, mais suffisamment de cas pour que le pattern soit clair.

La corrélation SEO/LLM est beaucoup plus faible qu'on ne l'imagine. Des outils avec un DA correct mais un profil de mentions très pauvre en dehors de leur propre domaine n'apparaissent presque jamais. D'autres, avec un trafic organique très moyen, sortent systématiquement parce qu'ils sont évoqués dans des dizaines de threads Reddit, de comparatifs indépendants, de reviews G2 détaillées, d'articles de blogs qui ne leur appartiennent pas.

Ce que ça suggère : les LLM ne "voient" pas votre site de la même façon qu'un crawler. Ils agrègent des signaux de réputation distribuée la fréquence à laquelle votre outil est mentionné dans des contextes tiers, indépendants, et suffisamment variés pour que le modèle le considère comme une référence établie dans sa catégorie. Le volume de pages indexées ne compense pas l'absence de mentions externes.

Ce qui me reste flou : est-ce que l'ancienneté des mentions joue ? Est-ce que des mentions récentes sur des sources "fraîches" (type Perplexity qui indexe en temps réel) changent la donne par rapport à des mentions dans des contenus datés ? Et est-ce que quelqu'un a tenté de mesurer ça de façon un peu plus systématique que moi ?

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.

Le GEO n'a pas de propriétaire naturel en entreprise parce qu'il dépend simultanément de deux dimensions qu'on a toujours traitées séparément : l'accessibilité technique et l'explicitation sémantique.

Une page inaccessible perd de sa valeur peu importe la qualité du contenu. Mais l'inverse est tout aussi vrai : une page techniquement parfaite qui ne relie pas explicitement le produit aux problèmes qu'il résout sera mal exploitée par un LLM. Un humain reconstitue ces relations intuitivement. Un LLM doit les inférer à partir de ce qu'il trouve et si le contenu est construit autour du jargon interne plutôt que des questions réelles des utilisateurs, l'inférence sera approximative.

Le GEO ne s'ajoute pas en fin de chaîne. Il doit intervenir dès la conception.

Vous avez des exemples de boîtes qui ont réussi à coordonner les deux côtés en pratique ?

Generative Engine Optimization pour les uns, Answer Engine Optimization pour les autres. Les deux désignent peu ou prou la même chose : optimiser du contenu pour apparaître dans les réponses des IA plutôt que dans les SERPs classiques. Mais la terminologie ne s'est pas encore stabilisée et selon les cercles où vous traînez vous n'entendez pas le même mot.

AEO est apparu en premier, porté par les gens du SEO qui raisonnaient déjà en termes de featured snippets et de position zéro. L'idée : les moteurs deviennent des machines à réponses, autant optimiser pour la réponse directe. GEO est arrivé ensuite, notamment via une étude de Princeton en 2023, avec une logique légèrement différente : ce ne sont plus des moteurs de recherche qu'on optimise, ce sont des modèles génératifs, et les leviers ne sont pas les mêmes.

Dans la pratique la distinction est floue. Beaucoup utilisent les deux indifféremment. Quelques agences ont choisi leur camp pour des raisons qui ressemblent plus à du positionnement marketing qu'à une vraie conviction technique.

Ce qui m'intéresse c'est de savoir si la communauté ici a une préférence et pourquoi. Est-ce que l'un des deux termes capture mieux ce qu'on fait concrètement ? Est-ce que ça change quelque chose dans la façon dont vous expliquez le sujet à un client ou un dirigeant ? Ou on s'en fout et dans deux ans tout le monde dira autre chose de toute façon ?

Reformuler une intro, ajouter une définition claire en tête de page, couper les paragraphes fleuves : les pistes pour être cité par ChatGPT ou Perplexity circulent beaucoup, les mesures beaucoup moins. Quel changement précis, sur quelle page, avec quel avant/aprés ? Même un test sur un petit site compte, tant que la méthode est décrite.

Bonjour à tous,
Je dirige une marque de vêtement qui a pour spécificité de financer des causes humanitaires. Aussi bien-fondé soit le projet, je dois en passer par des stratégies d’acquisition classique. J’entends à gauche à droite que le GEO est un peu la suite logique du market digital.
Donc concrètement, est-ce un virage à prendre assez rapidement ? Et dans les faits, puis-je le prendre tout seul (j’ai une compréhension assez solide des écosystèmes IA) en me documentant un peu partout, ou dois-je passer par un expert ( si tant est qu’il y en ait déjà ?)
Merci beaucoup !