22 Juil 90 % du GEO, c’est encore du SEO
90 % du GEO, c'est encore du SEO
Il y a quelques jours, je vous disais que votre concurrent est désormais celui que
l'IA recommande.
Aujourd'hui, je vais démonter une partie de ce qu'on essaie de vous vendre pour y arriver.
Les deux ne se contredisent pas. Le premier article expliquait pourquoi la visibilité IA compte vraiment — l'enjeu est réel. Celui-ci explique comment on l'obtient réellement, et ce n'est pas avec les recettes qu'on vous vend sous le nom d'« AEO ».
Jake Ward fait du SEO depuis plus de dix ans. Mi-mai, il publie un post qui va à contre-courant du
discours dominant sur le GEO : les fichiers llms.txt n'ont pas d'impact mesurable,
les pages .md ne changent rien, le Schema n'est pas une baguette magique. Ce qui compte
vraiment reste l'autorité, les mentions, et un excellent SEO. Le post a généré des centaines de
commentaires — parce qu'il casse le buzz sans nier l'évolution.
« An LLM is a really sophisticated autocomplete. »Jake Ward
Concrètement : un modèle ingère des quantités massives de texte (articles, forums, livres, code, sous-titres YouTube) et retient des probabilités d'enchaînement entre les mots. Pas de fiche produit stockée quelque part, pas d'annuaire de sources fiables consulté en direct — seulement une photographie statistique du langage, figée à la date d'entraînement. Ça change tout sur la façon dont on devrait chercher à y apparaître.
L'IA ne tue pas la recherche, elle l'élargit
Le SEO n'est pas en train de mourir. Il change de terrain de jeu.
Ce qui ne sert (presque) à rien
- Un fichier llms.txt — aucune étude ne montre d'impact mesurable sur les citations IA. Gratuit à ajouter, inutile de payer quelqu'un pour ça.
- Une version .md de chaque page — zéro requête des robots des IA génératives,
même quand le fichier est listé dans
llms.txt. Pire : ça facilite le scraping et crée un risque de cannibalisation. - Le Schema comme « astuce AEO » — utile pour le SEO classique, mais les IA génératives ne l'exploitent pas comme Google le fait pour ses résultats enrichis.
- Écrire « pour les IA » — les modèles sont entraînés sur des milliards d'exemples de langage humain naturel, fautes de frappe comprises. Écrire clairement pour des humains suffit, comme toujours.
- Des boutons « Résumer avec l'IA » qui injectent des prompts — Microsoft classe cette pratique comme technique de menace (« AI Recommendation Poisoning »).
- Publier des listicles auto-promotionnels en masse — le « Reviews System » de Google, son système de classement dédié aux contenus de type avis/comparatifs, sanctionne déjà ces pages, et une pénalité SEO se traduit directement par une perte de citation IA.
Les deux seules façons d'apparaître dans une réponse IA
Il n'y en a que deux. Pas de troisième voie.
| Voie | Mécanisme | Résultat |
|---|---|---|
| Données d'entraînement (earned) | Votre marque est mentionnée régulièrement dans des sources faisant autorité (presse spécialisée, G2, Capterra, forums Reddit, comparatifs) | Mention de marque, sans lien |
| Recherche en temps réel (owned) | Le modèle lance une recherche web live et rédige sa réponse à partir des résultats — votre SEO classique détermine si vous y êtes | Citation avec URL, et mention possible |
La couverture presse et les relations publiques vous font entrer dans les données d'entraînement. Le classement SEO vous fait citer par la recherche en temps réel. Il n'existe rien d'autre.
Mais la recherche en temps réel progresse vite : depuis le lancement de GPT-5 (août 2025), l'activité des robots de recherche d'OpenAI a été multipliée par 3,5, contre ×2,9 pour les robots d'entraînement. Le ratio recherche/entraînement est passé de 0,95 à 1,14 — la recherche dépasse désormais l'entraînement. Ce basculement vient de se produire en quelques mois : concrètement, ce que Google indexe de vous aujourd'hui pèse plus que jamais dans ce que ChatGPT répond demain.
Le SEO reste la fondation
Autre donnée qui recadre le débat : la plupart des IA s'appuient encore majoritairement sur Google pour leurs recherches en direct — Google AI utilise son propre index, et ChatGPT s'appuierait de plus en plus sur Google via SerpAPI selon plusieurs analyses indépendantes (ce qui expliquerait, selon ces mêmes analyses, le procès récemment intenté par Google contre SerpAPI). Perplexity combine de son côté son propre crawl avec des résultats Google. Autrement dit : bien se classer sur Google compte plus que jamais, même quand l'utilisateur final ne voit jamais une page de résultats Google.
Ce qui marche vraiment : les 10 % qui comptent
Deux leviers, ni l'un ni l'autre nouveau.
Identifier les sources faisant autorité sur lesquelles les IA s'entraînent probablement, viser une couverture presse authentique, apparaître dans des comparatifs tiers, construire une cohérence d'entité (même description de marque sur LinkedIn, Crunchbase, G2, votre site, Wikipédia) et accepter que ce levier est lent : plusieurs mois peuvent s'écouler entre une couverture presse et son apparition dans un modèle entraîné.
Identifier les questions conversationnelles que votre audience pose aux IA, les transformer en pages qui y répondent vraiment, les faire ranker sur Google, construire des clusters de contenu plutôt que des pages isolées, et suivre la visibilité et les citations avec un outil dédié — pas seulement le trafic classique.
Ce que ça change pour une PME (et pas une licorne SaaS)
Jake Ward écrit depuis les États-Unis, pour des marques qui visent G2, Capterra ou Crunchbase. Ce n'est pas votre terrain. Voici la traduction concrète pour une PME ou un artisan en France :
Remplacez G2 et Capterra par la presse économique locale, les groupes professionnels LinkedIn et Facebook de votre secteur, et surtout vos avis Google — c'est ce que je constate à chaque audit de fiche PME que je fais : les avis Google reviennent systématiquement avant G2 ou la presse. La cohérence de fiche (même nom, même adresse, même description) entre votre Google Business Profile, votre site et vos réseaux compte autant que la cohérence d'entité que Jake Ward recommande pour les marques tech.
Vos requêtes conversationnelles à cibler ne sont pas génériques : ce sont les questions hyper-locales que vos clients posent avant d'acheter — « qui fait le meilleur [métier] à [ville] », « combien coûte [service] à [ville] ». C'est exactement la logique derrière le référencement local pour les commerces : une seule page qui y répond vraiment vaut plus qu'un cluster de contenu générique copié sur un concurrent national.
Le problème de la recherche invisible
Un parcours d'achat type en 2026 : votre marque apparaît dans un AI Overview Google, le prospect lit un post LinkedIn à votre sujet, demande des alternatives à ChatGPT, lit un fil Reddit comparatif, consulte des avis sur G2 — puis tape enfin votre nom sur Google et prend rendez-vous.
Cinq points de contact.
Un seul clic trackable.
Google Search Console et Google Analytics ne voient que ce dernier clic, classé « trafic de marque ». C'est exactement le problème que j'évoquais dans mon précédent article à propos de Chime, qui mesure sa visibilité IA avec des outils dédiés plutôt que de se fier à ses seuls chiffres de trafic. La visibilité, pas le trafic, est la métrique à suivre désormais.
Arrêtez : payer des primes « AEO », multiplier le Schema, courir après llms.txt et les pages .md, ajouter des boutons « résumer avec l'IA », scaler les listicles auto-promotionnels, écrire pour les IA plutôt que pour les humains.
Commencez : auditer votre visibilité IA, cibler les requêtes conversationnelles, viser des relations presse sincères, suivre vos citations et mentions, apparaître dans des comparatifs tiers, produire plus de contenu bas de funnel.
Continuez : faire du bon SEO, garder des fondations techniques propres, produire du contenu réellement approfondi sur vos sujets.
C'est tout l'enjeu de l'économie de la visibilité IA : le champ de bataille a changé, mais les armes qui fonctionnent dessus restent celles qu'on connaît déjà.
→ Vous voulez savoir où vous en êtes réellement, sans acheter de fichier llms.txt ? Parlons-en.
Questions fréquentes
Le SEO est-il mort avec l'arrivée de l'IA ?
Non. Selon les données citées par Jake Ward (Graphite), l'usage combiné de la recherche a augmenté de 26 % depuis le lancement de ChatGPT en 2022. L'IA élargit la recherche, elle ne la remplace pas — et le SEO reste la base de la visibilité dans les deux cas.
Faut-il créer un fichier llms.txt pour être cité par ChatGPT ?
Les études disponibles ne montrent aucun impact mesurable des fichiers llms.txt sur les citations par les IA génératives. Ce n'est pas nuisible d'en avoir un, mais ça ne justifie pas d'en faire une priorité ni de payer pour sa mise en place.
Le balisage Schema aide-t-il à être cité par ChatGPT ?
Le Schema reste utile pour le SEO classique, mais les moteurs génératifs ne l'exploitent pas comme Google le fait pour ses résultats enrichis. Ce n'est pas une astuce magique pour l'AEO.
Comment savoir si mon entreprise est citée par les IA si mes outils d'analytics ne le voient pas ?
C'est le problème du « dark search » : un client peut vous découvrir via un AI Overview, LinkedIn, ChatGPT et Reddit avant de taper votre nom sur Google — un seul de ces points de contact est visible dans Google Analytics. Il faut suivre les mentions et citations avec un outil dédié, pas seulement le trafic.
Vous voulez savoir où vous en êtes réellement, sans acheter de baguette magique ?
Vous vous dites peut-être : encore un consultant qui dit « arrêtez d'acheter n'importe quoi » pour mieux vous vendre autre chose. C'est une objection légitime — la réponse tient en une phrase : un audit ne vous vend rien de plus, il vous évite de payer les six choses listées plus haut. Si le diagnostic dit que votre SEO classique suffit déjà, je vous le dis, point.
Avant de parler audit : dites-moi votre métier et votre ville en réponse à cet article, je vous dis en deux lignes si le problème décrit ici s'applique à vous. Sans engagement.
Demander un audit de ma visibilité IA →Source : Jake Ward, « How AEO, GEO and AI search actually works in 2026 », LinkedIn, 13 mai 2026. Données secondaires citées dans son article : Graphite (usage combiné de la recherche), Semrush (répartition entraînement/recherche), Microsoft (classification « AI Recommendation Poisoning »).
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