Quand un utilisateur interroge ChatGPT ou Perplexity, il n’obtient plus une liste de liens mais une réponse unique – qui vous cite, ou non. C’est toute la différence entre exister et disparaître. Le GEO (Generative Engine Optimization), ou optimisation IA, désigne l’ensemble des stratégies visant à contrôler ce que les intelligences artificielles disent de vous. Pour les entreprises comme pour les dirigeants, c’est un nouveau front réputationnel à investir – et à défendre.
Le basculement est en cours
La GEO optimisation IA n’est plus un sujet prospectif. De plus en plus de dirigeants nous contactent après avoir découvert ce que ChatGPT raconte sur eux ou leur entreprise – parfois des informations datées, parfois des erreurs factuelles, parfois des éléments défavorables qu’ils pensaient enterrés. Selon une étude Seer Interactive, le taux de clic organique chute de 61 % dès qu’une réponse IA s’affiche. Le Wall Street Journal rapporte qu’environ 44 % des visites proviennent désormais de l’IA, contre 90 % pour Google il y a un an. Semrush projette que le trafic LLM dépassera celui de Google dès fin 2027. La question n’est plus de savoir si ce basculement aura lieu, mais comment s’y préparer.
Bing, l’angle mort stratégique
Premier levier, souvent négligé : Bing. Quand ChatGPT active la navigation web, il interroge l’index de Bing, pas celui de Google. Nous voyons régulièrement des clients parfaitement référencés sur Google mais totalement absents des réponses ChatGPT – simplement parce que leurs pages stratégiques ne sont pas indexées par Bing. La correction est simple : ouvrir un compte Bing Webmaster Tools, soumettre son sitemap, vérifier l’indexation des pages sensibles. Pour un dirigeant, cela concerne sa biographie officielle, ses prises de parole, les communiqués le mentionnant. Pour une entreprise, les pages corporate, les fiches produits, les tribunes d’expertise. Un travail de fond qui demande quelques heures mais change radicalement la visibilité dans les réponses IA.
Netteté identitaire : Wikipedia et Wikidata
Deuxième axe de la GEO optimisation IA : la netteté identitaire. Les LLM puisent dans Wikipedia, Wikidata et le Knowledge Graph pour identifier les entités qu’ils citent. Une fiche Wikipedia à jour, sourcée, neutre, constitue un actif réputationnel majeur – et un chantier que nous menons régulièrement pour des dirigeants et des entreprises. Car les IA font confiance à Wikipedia : si votre fiche est incomplète, datée ou absente, le modèle ira chercher l’information ailleurs, avec tous les risques que cela comporte. Wikidata, souvent ignoré, alimente directement les graphes de connaissance. Y renseigner les attributs clés – identifiants officiels, liens vers les profils corporate, secteur d’activité – améliore la capacité des LLM à vous distinguer d’homonymes ou de concurrents. L’objectif : que l’IA sache exactement qui vous êtes avant de chercher ce qu’on dit de vous.
La hiérarchie des sources
Troisième levier : comprendre et exploiter la hiérarchie des sources. Les chatbots accordent plus de poids à certaines sources qu’à d’autres. Un article dans une revue de référence ou un média reconnu pèse plus lourd qu’un post LinkedIn ou un commentaire Reddit. Cette architecture de confiance ouvre une voie stratégique : positionner des « déclarations d’autorité » – des formulations qui associent votre nom à une expertise précise – sur des supports à forte crédibilité. Concrètement : une tribune dans la presse économique, une citation dans une étude sectorielle, une intervention référencée dans un média spécialisé. Répéter cette association sur une dizaine de sources qualifiées peut suffire à orienter ce que l’IA répondra quand on l’interrogera sur votre domaine d’expertise. C’est un travail de placement éditorial ciblé, au long cours.
Ingénierie du contenu pour les LLM
Quatrième axe : adapter ses contenus aux modes d’extraction des LLM. Contrairement à Google, les IA ne classent pas des pages – elles extraient des réponses. Un contenu optimisé pour le GEO répond à la question dans les quarante premiers mots, structure l’information par blocs logiques, intègre des données chiffrées sourcées. Les études convergent : l’ajout de statistiques vérifiables augmente de 30 % les chances d’être cité. Le format FAQ, avec des questions formulées en langage naturel, se prête particulièrement bien à l’extraction. Pour les organisations qui veulent aller plus loin, le fichier llms.txt – équivalent du robots.txt pour les IA – indique aux crawlers quels contenus prioriser. Un signal technique encore peu répandu, qui donne une longueur d’avance à ceux qui le déploient.
Co-citations et présence multi-plateformes
Cinquième levier : la construction des co-citations. Les LLM détectent les associations récurrentes entre entités. Si votre nom apparaît régulièrement aux côtés des références de votre secteur – dans des comparatifs, des articles d’analyse, des études de marché –, l’IA vous intègre comme acteur légitime. C’est une logique que nous appliquons depuis longtemps en management d’e-réputation : créer un écosystème de mentions cohérentes qui renforce votre positionnement. Les LLM ne se contentent pas des sites web ; ils scannent Reddit, YouTube, les podcasts transcrits, LinkedIn. Exister sur ces plateformes, avec des prises de parole cohérentes, multiplie les signaux que les modèles captent. La fréquence des mentions compte désormais autant que le lien hypertexte. C’est le soft power appliqué aux algorithmes.
Défense : surveiller et corriger ce que l’IA dit de vous
Sixième dimension, et non des moindres : la défense. Le Wall Street Journal le souligne : les IA actuelles ne font qu’une lecture superficielle d’Internet, et leurs réponses peuvent être manipulées. Nous le constatons régulièrement : une information erronée publiée sur un blog obscur, une attaque orchestrée par un concurrent, un ancien article de presse défavorable jamais mis à jour – tout cela peut se retrouver synthétisé dans une réponse de ChatGPT, présenté avec l’aplomb d’une vérité établie. Les LLM n’ont pas de sens critique ; ils restituent ce qu’ils trouvent. Un détracteur qui sait placer ses contenus aux bons endroits peut influencer durablement ce que l’IA dit de vous. La discipline à installer : interroger régulièrement les principales IA sur votre nom, votre marque, vos dirigeants. Cartographier les écarts. Identifier les sources toxiques. Et intervenir en amont – car une fois qu’une sottise ou une calomnie se cristallise dans les modèles, la corriger prend des mois. C’est tout l’enjeu d’une veille GEO structurée.
Piloter sa visibilité IA
Dernière brique : le pilotage. Le GEO impose de nouveaux indicateurs. Au-delà du trafic web, il faut mesurer sa part de voix dans les réponses IA. Êtes-vous cité quand on interroge ChatGPT sur votre secteur ? En quelle position ? Avec quel sentiment ? Des outils émergent – Semrush AI Toolkit, Peec AI, Brand24 – qui permettent de monitorer cette visibilité. Le ratio à surveiller : sur dix requêtes stratégiques liées à votre activité, combien de réponses IA vous mentionnent ? C’est votre nouvelle part de marché cognitive – et un indicateur que nous intégrons désormais dans tous nos tableaux de bord de réputation.
Le GEO redéfinit les règles du jeu réputationnel. Pour les entreprises, c’est un levier de conquête commerciale et de protection de l’image. Pour les dirigeants, c’est la maîtrise de leur réputation dans un monde où la première impression se forme souvent dans une réponse de ChatGPT. Les tactiques existent, les méthodologies se structurent. Reste à les déployer – avant que vos concurrents, ou vos détracteurs, ne le fassent à votre place.