Dès qu’on parle d’optimiser pour les IA, un chiffre circule : « +40 % de visibilité ». Il faut le manier avec prudence. Le travail de référence sur le sujet ne donne pas de recette universelle, et son enseignement solide est ailleurs : l’efficacité d’une optimisation dépend de votre domaine.
L’origine du mot GEO
Le terme « GEO », pour Generative Engine Optimization, vient d’un article académique présenté à la conférence KDD 2024 par Aggarwal et ses coauteurs. C’est ce travail qui a posé l’idée d’optimiser un contenu non pour le classement classique, mais pour sa reprise par les moteurs génératifs, ces systèmes qui éclatent votre question en sous-questions plutôt que de lire des pages entières.
L’article teste différentes façons de retravailler un contenu et observe leur effet sur la probabilité d’être cité. C’est une base sérieuse, et la bonne source à citer quand on parle de GEO. Mais ce que le grand public en a retenu déforme souvent ce qu’il dit réellement.
Le « +40 % » : un chiffre à contextualiser
L’étude rapporte des gains pouvant aller jusqu’à 40 % dans son protocole, mais ce chiffre est contesté et ne doit pas être présenté comme une moyenne garantie. Il repose sur un ensemble restreint et artificiel de sources, sans réplication indépendante à grande échelle.
Le citer comme une promesse (« faites du GEO, gagnez 40 % ») est trompeur. Le citer comme l’origine d’un champ de recherche est juste.
| Ce qu’on entend | Ce que dit la recherche |
|---|---|
| « Le GEO fait gagner +40 % » | Gain observé dans un protocole contesté, sans réplication indépendante |
| « Une checklist marche partout » | Le levier efficace dépend du domaine et de la question |
La formulation à retenir :
L’efficacité d’une optimisation GEO varie selon le domaine (Aggarwal, KDD 2024). Le chiffre de +40 % vient d’un protocole expérimental, pas d’un gain moyen garanti.
La vraie leçon : ça dépend du domaine
Ce qui ressort solidement de la recherche, c’est que le levier efficace varie selon le secteur et la question posée. Ajouter des statistiques aide dans certains domaines, citer des sources dans d’autres, soigner la clarté ailleurs. Les familles de signaux de contenu qui rendent une page extractible sont connues ; leur poids relatif change d’un marché à l’autre.
Prenez deux marques fictives, Dormalis (matelas) et Paylog (logiciel de paie). Rien ne dit que la tactique qui fait citer l’une sur « quel matelas pour le mal de dos » fera citer l’autre sur « quel logiciel de paie pour une PME ». C’est l’optimisation par domaine : regarder ce qui est associé à la citation sur votre marché, au lieu de copier un cas qui n’est pas le vôtre.
Même réflexe face au balisage : la réponse honnête sur le schema.org est qu’il aide les moteurs à comprendre une page, sans garantir la citation.
Comment sen-ai s’en sert
L’écran Page Audit reprend les familles de signaux identifiées par la recherche et note, de 0 à 100, les pages que les IA citent déjà. Le score situe une page sur ces familles, sans prétendre prédire un gain chiffré. Il dit où une page est faible, pas combien de points elle rapportera.
Cette honnêteté est volontaire. Un audit utile pointe des leviers plausibles parmi ceux qui font qu’un contenu se fait reprendre, puis on remesure après publication pour voir l’effet réel, marge d’erreur comprise. C’est la seule façon de transformer une optimisation en résultat constaté plutôt qu’en pari.