En résumé : Pour adapter les techniques SEO à la nouvelle donne de l’intelligence artificielle, le GEO permet d’entrer dans le cercle des sources de confiance citées par l’IA. L’AIO permet à votre contenu d’être mieux identifié par les robots des IA. L’AEO, enfin, lui permet d’intégrer plus facilement les réponses générées par les modèles de langage des IA.
Vous le savez désormais si vous vous spécialisez dans la production de contenu en ligne, l’intelligence artificielle a complètement rebattu les cartes de la visibilité de ces mêmes contenus. Le SEO seul, tel qu’on le connaissait il y a quelques années encore, ne suffit plus, car les usages des internautes ont évolué. La barre de recherche de Google et le référencement de sa première page de résultats ne sont plus les seuls moyens de mettre en avant ses contenus.
Désormais, il faut aussi s’adapter à l’émergence des chatbots, des résumés par IA, ou de toute forme d’information générée par les moteurs conversationnels de l’intelligence artificielle. Pour intégrer toutes ces données, les techniques SEO se sont enrichies de nouvelles pratiques dont les sigles peuvent prêter à confusion : GEO, AEO, AIO… Faisons le point sur ce qui différencie chacune d’entre elles et en quoi elles peuvent permettre d’adapter votre pratique rédactionnelle aux nouvelles attentes de vos clients concernant l’IA.
Le Search Engine Optimization (SEO) : l’optimisation pour les moteurs de recherche
Au cours des dernières années, le credo d’un rédacteur de contenu était principalement motivé par le Search Engine Optimization (SEO), à savoir l’optimisation pour les moteurs de recherche en français. Sa logique de création de contenu s’orientait vers la rédaction de textes à destination des algorithmes desdits moteurs de recherche. À l’époque, le référencement, c’est-à-dire la visibilité dans les pages des résultats de Google et du reste de la concurrence, était roi.
La rédaction de contenu s’articulait donc autour des grands principes mis en valeur par le SEO traditionnel, appelé aussi SEO organique :
- la rédaction autour des mots-clés les plus pertinents et recherchés autour du sujet en question ;
- un maillage interne (renvoyant vers d’autres pages du même site) et externe (renvoyant vers d’autres sources de référence) équilibré : choix des liens et des ancres réfléchi, quantité de liens suffisante mais pas excessive… ;
- un travail sur la réputation du site via des backlinks naturels off-page ;
- une expérience utilisateur facilitée : contenus suffisamment longs pour retenir l’internaute et éviter le taux de rebond, fluidité de navigation (webdesign clair et responsive)… ;
- une base technique solide : navigation rapide, absence de latence dans les chargements, compatibilité entre navigateur desktop et mobile, travail d’indexation…
Le Generative Engine Optimization (GEO) : l’optimisation pour les sources d’IA
L’émergence de l’intelligence artificielle a apporté nombre de bouleversements dans la manière dont fonctionne l’écosystème de l’information en ligne. Les moteurs de recherche ne sont plus les seuls outils (ou du moins les outils les plus massivement utilisés) quand il s’agit d’aller chercher une information. Plusieurs nouveaux acteurs sont entrés dans la partie, dont deux à ne surtout pas négliger :
- les chatbots IA, ou moteurs conversationnels, comme ChatGPT, Perplexity ou Gemini : ces derniers ont transformé l’expérience utilisateur en faisant de la recherche d’information un simulacre de conversation dans lequel le chatbot modèle sa réponse de sorte à offrir l’information directement (une réponse de type “zéro clic”) ou à fournir une sélection de liens triés sur le volet en fonction de la requête (ou prompt) de l’internaute ;
- les moteurs IA associés aux moteurs de recherche traditionnels comme les IA Overviews de Google ou Bing Copilot chez Microsoft : associés à la structure traditionnelle de la fameuse première page des moteurs de recherche (Search Engine Results Page, SERP), ils proposent un résumé synthétique de la réponse demandée par l’utilisateur dans la barre de recherche.
Or, les intelligences artificielles fonctionnent différemment des moteurs de recherche. Elles ne se reposent pas sur des algorithmes s’appuyant sur des mots-clés, mais leurs robots scannent en continu l’Internet à la recherche de contenus de qualité à assimiler rapidement par leur modèle de langage large (Large Language Model, ou LLM).
Le SEO doit donc s’adapter à la nouvelle exigence introduite par ces moteurs génératifs : c’est ce que l’on appelle le Generative Engine Optimization (GEO). Un bon contenu GEO se doit donc d’être pertinent, accessible, il doit s’appuyer sur une bonne contextualisation et sur des sources fiables, et adopter un ton relativement neutre, s’éloignant de certaines techniques agressives de brand content.
L’Artificial Intelligence Optimization (AIO) : l’optimisation pour l’intelligence artificielle
Le GEO s’articule autour de certaines nouvelles logiques de rédaction de contenu, plus spécifiques et relatives à chaque innovation introduite par l’intelligence artificielle. Une part importante du GEO consiste donc à rédiger des contenus destinés à être non seulement compris mais aussi repris par les moteurs des IA. Cela suggère donc une adaptation en amont de la manière dont ces contenus sont produits en intégrant de nouveaux paramètres :
- l’emploi de phrases courtes et précises ;
- une contextualisation des données présentées facilement accessible par des chiffres, sources et liens directement cités ;
- une structuration des données facilement assimilables par les robots des IA (en s’appuyant sur les avancées du machine learning) : rédaction de foires aux questions (FAQ), de tableaux comparatifs détaillés, de tutoriels… ;
- la mise en avant de contenus structurés et hiérarchisés en blocs clairs : titres H1, H2, H3, listes à puces ou numérotées… ;
- une performance technique améliorée : votre site doit se charger rapidement, et ses données doivent être rapidement accessibles.
Toutes ces prédispositions participent d’une stratégie plus générale de votre production de contenu que l’on appelle Artificial Intelligence Optimization, ou AIO. L’AIO tend à optimiser votre visibilité globale sur tout l’écosystème IA, en amont (dans l’identification de votre contenu par l’IA) comme en aval (dans la reprise de votre contenu par l’IA sous toutes ses formes).
L’Answer Engine Optimization (AEO) : l’optimisation pour les moteurs de réponse
Au sein de toutes les applications du GEO, il en est une qui s’est rapidement imposée comme le nerf de la guerre du marketing digital : la course à la citation dans les modèles conversationnels des IA. Aujourd’hui, tous les acteurs du marché de l’information en ligne font évoluer leur modèle de moteur de recherche traditionnel vers ce que l’on appelle le moteur de réponse. Même Google ne se contente plus de vous donner une liste de liens vers lesquels vous rediriger.
La sacro-sainte SERP s’est notamment garnie des fameux extraits optimisés par l’IA, ou featured snippets, un bref résumé en quelques lignes de l’information recherchée, renvoyant vers le lien de référence sur lequel l’IA s’est appuyée pour générer son contenu.
Du côté des chatbots IA, il est aussi crucial désormais de produire des contenus non seulement repris comme source par les LLM, mais qui peuvent même être directement intégrés dans le contenu même de la réponse du chatbot, y compris dans le cadre de la recherche vocale auprès de Siri, Google et autres.
Toutes les stratégies de contenu visant à se frayer un chemin jusque dans le contenu même des featured snippets et des résumés des chatbots IA sont regroupées sous la bannière de l’Answer Engine Optimization, ou AEO. Le principal intérêt de l’AEO est de compenser la perte de trafic organique sur Internet avec l’avènement de la recherche zéro clic. Intégrer les réponses immédiates des moteurs IA (parfois appelée « position zéro ») est donc la meilleure manière de compenser cette perte de visibilité.
Pour ce faire, une bonne stratégie AEO se construit autour de plusieurs points :
- identifier les questions les plus fréquentes et les prompts les plus requis par les utilisateurs ;
- formuler une réponse claire et directe, de préférence en répondant à la question immédiatement avant d’entrer dans les détails ;
- adopter un ton naturel et conversationnel, particulièrement pour être facilement repris par les assistants vocaux ;
- structurer ses données de manière à ce qu’elles soient faciles à extraire en s’appuyant sur des schémas types, notamment sur les ressources de référence de schema.org : FAQPage, HowTo, QAPage…
Visuel : Cookie the Pom / Unsplash
