GEO (Generative Engine Optimization)

Le GEO (Generative Engine Optimization) est la pratique consistant à structurer et publier un contenu pour que les moteurs d'IA générative comme ChatGPT, Perplexity et Claude le comprennent, le récupèrent et le citent dans leurs réponses. Là où le SEO optimise pour le classement dans une liste de liens, le GEO optimise pour devenir la source citée à l'intérieur d'une réponse générée. Le terme a été formalisé dans l'article académique « GEO: Generative Engine Optimization » d'Aggarwal et al., présenté à ACM KDD 2024 (arXiv:2311.09735), qui a introduit GEO-bench, un banc d'essai de 10 000 requêtes couvrant des domaines variés.

L'étude a montré que des tactiques au niveau du contenu peuvent augmenter la visibilité d'une source dans les réponses génératives jusqu'à ~40 %. Les leviers les plus efficaces étaient l'ajout de citations directes (+27,8 %), de statistiques (+25,9 %) et de sources citées (+24,9 %) — tandis que le « bourrage de mots-clés » classique s'est révélé largement inefficace pour les moteurs génératifs. L'efficacité varie selon le domaine : l'article plaide donc pour une optimisation propre au sujet plutôt qu'une tactique universelle. En pratique, le GEO combine accès technique (autoriser les robots d'IA), données structurées, contenu en forme de réponse et formats ouverts lisibles par les machines.