Vous le savez : votre prochain prospect pose déjà de nombreuses questions à une IA sur votre entreprise, vos expertises et votre capacité à répondre à ses besoins. Mais lorsqu’il lui demande de recommander un partenaire, sur quelles informations construit-elle sa réponse ?
Le sujet est vaste et évolue à une vitesse qui rend toute certitude rapidement périssable. Plusieurs études et observations commencent néanmoins à faire émerger des tendances suffisamment solides pour guider le travail de visibilité des marques. Longtemps concentré sur le SEO et les pages de résultats de Google, le référencement s’étend désormais aux réponses produites par ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity ou les moteurs de recherche génératifs. Cette évolution fait apparaître de nouvelles disciplines, parmi lesquelles le GEO, ou Generative Engine Optimization.
À partir des connaissances disponibles aujourd’hui, et derrière un titre pour le moins ambitieux, cet article propose d’examiner quelques leviers qui commencent à démontrer leur influence sur la manière dont les IA découvrent, comprennent, citent et recommandent les marques. Une première exploration dans la jungle encore émergente du référencement au sein des réponses d’IA.
Le constat : le référencement ne fonctionne plus tout à fait comme dans le Web
Imaginons une direction des achats à la recherche d’un fabricant français capable de fournir des emballages alimentaires recyclables en grandes séries.
Ses équipes pourront consulter Google, parcourir les sites des fournisseurs et comparer plusieurs offres. Elles pourront également demander à une IA : « Quels fabricants français proposent des emballages alimentaires recyclables adaptés aux grandes séries ? » La réponse pourra sélectionner quelques entreprises, préciser leurs spécialités, comparer leurs certifications et faire ressortir les acteurs qui semblent les plus crédibles à la croisée des tous ces paramètres :
- fabricant
- français
- emballage
- alimentaire
- recyclable
- grandes séries.
Pour figurer dans cette sélection, les règles qui permettaient jusqu’ici d’obtenir un excellent référencement sur Google ne suffisent plus. Les moteurs génératifs doivent aussi pouvoir comprendre l’entreprise, identifier précisément ses expertises et vérifier ses affirmations à travers un ensemble de sources accessibles et crédibles. Une marque insuffisamment définie risque donc d’être associée à une expertise secondaire, dépassée ou éloignée de son activité réelle ou même du lieu de son activité. À l’inverse, un positionnement clair, des mentions régulières et des preuves solides augmentent sa probabilité d’être présentée avec justesse au moment où le prospect construit sa sélection. La visibilité numérique semble donc recouvrir désormais 2 enjeux complémentaires :
- être trouvé : le rôle premier du SEO jadis 😉
- et être interprété avec justesse : l’objet de cet article
Cette évolution élargit considérablement le périmètre du référencement naturel web « classique » et demande une approche structurée. Elle replace la marque au centre du jeu en engageant la manière dont l’entreprise définit sa marque, exprime ses expertises et construit sa réputation dans la durée.
C’est précisément ici que le GEO entre en scène
Rien à voir avec votre fameux cours de géo du collège, juste un nouvel acronyme qui s’est installé dans le vocabulaire du marketing digital : le GEO, pour Generative Engine Optimization. Le terme désigne l’ensemble des pratiques visant à améliorer la présence d’une organisation, d’un contenu ou d’une marque dans les réponses produites par les moteurs génératifs. Il prolonge des notions comme l’AEO, Answer Engine Optimization, qui cherchait déjà à positionner un contenu comme réponse directe à une question (les fameuses FAQ des sites web notamment).
Le GEO possède encore les caractéristiques d’une discipline jeune : son vocabulaire fluctue, les outils de mesure se construisent et certains experts présentent déjà comme des certitudes des phénomènes observés depuis quelques mois. J’observe donc le sujet avec intérêt et une certaine prudence. Google considère d’ailleurs que les bonnes pratiques destinées à ses expériences génératives restent essentiellement celles du SEO. L’entreprise précise qu’aucun fichier particulier, y compris le désormais célèbre llms.txt, n’est requis pour apparaître dans ses réponses générées. Une structure technique claire, des contenus originaux et une information utile demeurent les fondations recommandées par le moteur. Là où une page pouvait autrefois viser une position sur une requête précise, une marque doit maintenant devenir une source suffisamment compréhensible, crédible et consistante pour être mobilisée dans de multiples réponses.
Un consensus émerge : aujourd’hui, une IA doit pouvoir reconstruire votre marque
Une intelligence artificielle n’éprouve aucune préférence esthétique devant un logo. Elle cherche des relations entre des mots, des idées, des personnes, des organisations, des preuves et des sources. Pour elle, une marque est en quelque sorte une entité à reconstruire.
- Quel est son métier ?
- Sur quels sujets possède-t-elle une expertise ?
- À quels marchés s’adresse-t-elle ?
- Quelles preuves soutiennent ses déclarations ?
- Qui parle d’elle ?
- Les informations disponibles concordent-elles ?
- Son discours est-il suffisamment stable pour être repris avec confiance ?
Le site de l’entreprise fournit souvent une première partie des réponses. L’écosystème numérique doit apporter le reste : articles de presse, interviews, publications professionnelles, profils de dirigeants, vidéos, études, avis, podcasts, réseaux sociaux, bases institutionnelles et citations sur des sites tiers. Là où les moteurs de recherche traditionnels s’appuyaient notamment sur les backlinks pour établir des relations d’autorité entre les pages, les moteurs génératifs rapprochent un ensemble plus large de traces dont la convergence contribue à associer durablement une organisation à un territoire d’expertise.
Dans le prolongement de ce constat, une étude d’Ahrefs menée sur 75 000 marques a observé que le nombre de mentions d’une marque sur le Web était le facteur le plus fortement corrélé à sa présence dans ChatGPT, AI Mode et AI Overviews. Les marques les plus mentionnées bénéficiaient d’une visibilité dans les réponses d’IA environ dix fois supérieure à celle des autres groupes.
Étude Ahref sur 75’000 marques décembre 2025
Je souligne volontairement le mot corrélé. Cette étude ne démontre pas qu’une mention supplémentaire provoque mécaniquement une citation par une IA. Elle confirme cependant un phénomène assez logique : les marques dont l’existence et l’expertise sont documentées par de nombreuses sources disposent d’une empreinte informationnelle plus riche et plus crédible.
Étape 1 : travailler son branding, qui retrouve (enfin) sa fonction la plus essentielle
Et cette évolution n’est pas pour nous déplaire…
Le branding reste encore trop souvent réduit à un nom, un logo et une identité visuelle. Sa fonction stratégique consiste pourtant à définir ce que la marque est, ce qu’elle fait, ce qu’elle défend et la place qu’elle souhaite occuper. La plateforme de marque devient alors la matrice d’un récit solide, cohérent et singulier, destiné à irriguer l’ensemble de ses prises de parole.
Imaginons un étudiant chargé d’étudier plusieurs entreprises et de les classer selon des critères bien précis. Il rassemble leurs sites web, leurs articles de presse, leurs interviews, leurs publications et leurs avis, puis reconstitue l’image de chacune à partir de ce matériau. Si les informations disponibles sont incomplètes, contradictoires ou trop génériques, son analyse pourra s’éloigner de la réalité et conduire à un classement peu pertinent. Les moteurs génératifs suivent une logique comparable, à une tout autre échelle, ils rapprochent les traces disponibles pour comprendre la marque et déterminer les sujets auxquels l’associer. Un branding bien exécuté leur permet d’en restituer une image plus juste et plus fidèle.
Je vois ici un enjeu majeur pour les marques : l’essor des IA redonne au branding ses lettres de noblesse et le ramène à sa fonction première, celle de rendre une marque identifiable, compréhensible, crédible et suffisamment singulière pour susciter l’intérêt, la préférence puis le choix. Les entreprises doivent donc interroger ce qu’elles sont réellement, ce qu’elles défendent et la place qu’elles souhaitent occuper, afin de se définir ou de se redéfinir avec précision.
Référencement IA : favoriser les mentions qualifiées de marque
Étape 2 : construire un écosystème de preuves avec la presse, les réseaux sociaux et les prises de parole
Une marque ne peut évidemment pas être sa propre référence unique, son site exprime sa version officielle, les sources extérieures apportent de la corroboration, de la contextualisation et parfois de la contradiction. Une citation dans un média reconnu, une intervention dans une conférence professionnelle ou une étude reprise par plusieurs acteurs donnent une existence publique aux expertises qu’elle revendique.
Comme pour les humains, la presse joue donc un rôle central pour les machines. Elle inscrit la marque dans un environnement sémantique et critique que celle-ci ne contrôle pas et qui, par essence, légitime ou fragilise son discours officiel, et elle relie son nom à un secteur, un dirigeant, une innovation, un engagement ou un résultat.
Les réseaux sociaux interviennent selon une mécanique plus diffuse. Toutes les plateformes ne sont pas explorées de la même manière par les moteurs et une publication LinkedIn n’agit pas comme une balise magique de référencement. Elle peut néanmoins susciter des recherches de marque, être reprise ailleurs, nourrir une conversation professionnelle ou installer progressivement une association entre une personne, une organisation et un sujet.
Une vidéo produit elle aussi des traces : son titre, sa description, sa transcription, ses citations et les pages qui l’intègrent. Dans une analyse portant sur 4 millions de citations d’AI Overviews, Ahrefs a notamment observé que YouTube représentait 5,6 % de l’ensemble des URL citées.
Étape 3 : produire du contenu reste indispensable, à condition d’avoir quelque chose d’intéressant à apporter
L’arrivée de l’IA a provoqué une explosion de contenus produits rapidement, souvent correctement structurés, mais largement interchangeables, pauvres en point de vue et parfois dépourvus d’expertise réelle. Cette abondance entretient une illusion : la maîtrise formelle d’un sujet peut désormais donner l’apparence de la compétence. Dans cet environnement saturé, la valeur éditoriale repose plus que jamais sur la capacité à produire une analyse singulière, étayée par des connaissances solides, une expérience concrète et un véritable regard.
D’ailleurs, les plus aguerris en SEO savent déjà que Google recommande explicitement des contenus originaux, fiables, centrés sur les personnes et enrichis par une expertise réelle. La production automatisée de nombreuses pages dépourvues de valeur ajoutée peut relever, selon ses propres règles, d’un abus de contenu à grande échelle.
Les premières recherches universitaires sur le GEO vont dans le même sens. L’étude fondatrice présentée à la conférence KDD 2024 a montré que l’ajout de statistiques, de citations et de sources pouvait améliorer sensiblement la visibilité d’un contenu dans les réponses génératives. Selon les configurations testées, certaines optimisations ont produit des gains allant jusqu’à 40 %. Le bourrage de mots-clés dégradait, quant à lui, les résultats.
Je retiens surtout la logique derrière ces chiffres : les moteurs génératifs apprécient les contenus qu’ils peuvent utiliser pour étayer une réponse. Une opinion argumentée, une donnée propriétaire, une analyse sectorielle, un retour d’expérience détaillé ou une parole d’expert apportent une véritable matière exploitable qui vient au crédit de la marque.
Référencement IA : ce qui change vraiment pour les marques
Je pourrais conclure qu’il faut écrire des phrases courtes, ajouter des données structurées et répondre clairement aux questions des internautes. Tout cela serait exact, utile et profondément insuffisant. La transformation la plus structurante se situe en amont. Les entreprises doivent savoir :
- quelle place elles souhaitent occuper,
- quelle expertise elles peuvent légitimement revendiquer
- et quelles preuves elles sont capables de produire.
Elles doivent ensuite exprimer cette identité avec suffisamment de cohérence et de profondeur pour qu’elle soit comprise par leurs publics, reprise par leur écosystème et interprétée correctement par les machines. Le SEO conserve donc toute son importance, son terrain s’élargit désormais à la réputation, à l’autorité éditoriale et à la cohérence de marque.
Faire rayonner une marque dans la presse, sur les réseaux sociaux, dans une étude, un podcast, une vidéo ou une tribune ne relève plus seulement d’une logique de communication, toutes ces prises de parole participent à la construction (presque technique) de la réponse qu’une intelligence artificielle formulera demain à son sujet. Voilà peut-être le point le plus rassurant de cette révolution technologique : les marques déjà engagées sur cette voie possèdent déjà une grande partie des fondations nécessaires.
