Rendre le GEO / AI SEO mesurable

L’optimisation générative des moteurs (GEO) devient de plus en plus importante pour les organisations qui veulent être trouvables dans les systèmes de recherche pilotés par l’IA. Parmi les exemples, citons ChatGPT, Claude, Gemini et Perplexity. Alors que le référencement traditionnel s’accompagne de mesures claires (telles que le classement, les clics et les conversions), l’optimisation pour les moteurs de recherche est moins tangible. Néanmoins, il est possible de mesurer l’impact des efforts de GEO, à condition de savoir où chercher.

Qu’est-ce qui rend le GEO plus difficile à mesurer que le SEO traditionnel ?

Dans le cadre du référencement classique, j’utilise des outils tels que Search Console, Analytics, Ahrefs ou Screaming Frog pour contrôler les performances. Avec ces outils, je mesure :

• Positions dans les résultats de recherche
• Taux de clics (CTR) dans la Search Console
• Sessions et conversions par page
• Liens retour et autorité du domaine

Avec GEO, les règles du jeu sont différentes. Les systèmes d’IA comme ChatGPT génèrent des réponses basées sur des données d’entraînement, des sources web en direct ou une combinaison des deux. Il n’y a pas de « classement », pas de trace de clic, et souvent pas de citation visible de la source. Pourtant, il existe des moyens de mesurer l’impact.

Ce que je peux mesurer au GEO

Bien qu’il n’y ait pas de classement direct dans les SERP, je me concentre sur les paramètres suivants dans les GEO :

1. Citations dans les réponses générées par l’IA
2. Visibilité au sein des nouvelles plateformes d’IA (telles que Perplexity)
3. Impact indirect du contenu GEO sur le référencement
4. Augmentation de la recherche de marque ou du trafic direct
5. Inclusion dans des bibliothèques de contenu ou des ensembles de données

Je vous présente l’approche pratique pour chaque point de mesure.

1. Citations dans les systèmes d’IA

Certaines plateformes d’IA indiquent leurs sources, ce qui permet de mesurer visiblement si votre contenu est utilisé dans les réponses. Exemples :

• Perplexity.ai: afficher les références des sources sous la réponse
• Bing Copilot: affiche des listes de sites web avec certains résultats
• Gemini (Google): le nombre de pages référencées dans le SGE augmente, bien qu’il soit encore limité.
• ChatGPT (avec la fonction Parcourir): mentionne parfois les sources dans les requêtes de recherche en direct

Je vous recommande de poser régulièrement des questions sur ces plateformes autour de vos sujets de contenu.

Votre contenu est-il mentionné ou utilisé ? Il s’agit alors de visibilité directe. Remarque : la visibilité directe nécessite des tests manuels. Je documente cela dans un format défini avec la date, l’invite utilisée et la source mentionnée.

2. La visibilité dans la perplexité

La perplexité est pour moi un outil de mesure important. Non seulement parce qu’il permet de citer les sources, mais aussi parce qu’il montre quelles formes de contenu donnent de bons résultats dans les réponses de l’IA. J’examine :

• Quels sont les sites régulièrement cités dans l’industrie ?
• Quelles sont les questions les plus courantes ?
• Si mon contenu est déjà répertorié ici

Si mon contenu est utilisé à plusieurs reprises dans les réponses, j’en déduis que l’approche GEO utilisée fonctionne.

3. Impact indirect sur le référencement

Parfois, l’amélioration de la facilité de recherche dans les systèmes d’intelligence artificielle entraîne indirectement une augmentation du trafic. C’est ce que je constate :

• Augmentation des recherches de marque: les gens font délibérément des recherches à partir de mon nom ou de ma marque
• Plus de visites directes en entrant l’URL
• Augmentation du nombre d’utilisateurs qui reviennent dans Google Analytics

Je considère que ce type de signaux renforce la GEO. Le contenu lui-même n’est peut-être pas cliqué directement, mais les gens viennent quand même me voir après une interaction avec l’IA.

4. Utiliser le suivi UTM dans les liens structurés

Dans certains cas, je laisse les systèmes d’IA renvoyer à des URL avec des balises UTM, par exemple par le biais de plateformes externes, de bulletins d’information ou de documentation. Si je remarque que ces liens UTM apparaissent dans les réponses de l’IA, je sais exactement d’où vient le trafic. Cela nécessite un placement stratégique du contenu qui peut être adopté par l’IA (par exemple, sur des forums ou en tant qu’articles sources).

5. Inclure le contenu dans des ensembles de données publiques ou des bibliothèques d’usage courant

Certains systèmes d’IA s’entraînent (ou se réentraînent) sur des ensembles de données publiques, tels que Wikipedia, Stack Overflow, GitHub ou des archives scientifiques. Si vous êtes visible ici, il y a de fortes chances que votre contenu se retrouve dans un modèle.

Je vérifie régulièrement si mon contenu ou ma marque est mentionné dans :

• Pages de Wikipédia
• Blogs de niche populaires
• Bases de connaissances ou plateformes académiques

Bien que je ne puisse pas toujours le mesurer directement, cela augmente les chances d’inclusion dans les versions futures des modèles.

Outils que j’utilise pour contrôler les performances des GEO

• Perplexity.ai: pour le contrôle des citations
• Google Search Console: pour suivre les volumes de recherche de marques et les comportements de clics.
• Poe.com: pour tester la façon dont les différents modèles gèrent le contenu
• Analyse: pour mesurer les effets indirects tels que l’augmentation du trafic direct ou la prolongation des sessions.
• Modèle de sélection dans Notion: système propriétaire d’enregistrement de la trouvabilité des GEO par invite

Résumé : Le GEO requiert des attentes différentes

Le GEO est mesurable, mais pas de la même manière que le SEO classique. Il nécessite :

• Une autre interprétation de la visibilité
• Analyse plus qualitative des réponses dans les outils d’IA
• Mettre l’accent sur la valeur du contenu, et pas seulement sur le trafic

Je considère le GEO comme un investissement stratégique dans l’autorité au sein d’un paysage d’informations piloté par l’IA. Si tout n’est pas directement mesurable, cela ne veut pas dire qu’il n’y a pas d’impact.

Vous voulez savoir si votre contenu est déjà visible dans les systèmes d’IA ? Vous avez besoin d’aide pour mettre en place une stratégie GEO mesurable ? N’hésitez pas à me contacter.

L’impact de la citation des sources dans les résultats du LLM

Les systèmes d’IA générative tels que ChatGPT, Claude, Gemini et Perplexity sont de plus en plus utilisés pour remplacer les moteurs de recherche traditionnels. Les utilisateurs posent une question et reçoivent immédiatement une réponse. Cette réponse est souvent si complète qu’ils ne cliquent même pas. Dans ce nouveau domaine, la mention de la source joue un rôle important. Cela vaut pour la fiabilité de la réponse, mais aussi pour la visibilité de votre site web.

Découvrez pourquoi la citation des sources est de plus en plus importante dans les résultats des LLM, comment elle fonctionne en pratique et comment je structure mon contenu pour avoir une chance d’être cité.

Qu’est-ce que la citation de sources dans les résultats d’un LLM ?

La citation des sources signifie qu’un modèle d’IA fait explicitement référence à un site web ou à une page spécifique lorsqu’il fournit une réponse. Cela peut se faire de plusieurs manières :

• En tant que lien sous la réponse générée (comme pour Perplexité)
• En note de bas de page ou en chiffre (comme dans certains résultats des Gémeaux)
• En tant que citation directe dans le texte (comme le fait parfois Claude)
• Dans un bloc séparé avec « source : domainname.co.uk ».

Ce n’est pas le cas de tous les modèles et cela varie en fonction de l’invite, de la version et du contexte. Néanmoins, je pense que cette fonction gagne en importance, en particulier dans les systèmes qui disposent d’un accès en temps réel à l’internet.

Pourquoi le sourcing est-il important ?

Pour moi, la citation des sources dans les résultats du LLM est stratégiquement importante pour trois raisons :

1. Visibilité
   Lorsque l’IA fournit des réponses instantanées, être visible en tant que source est la nouvelle forme de classement. Si votre nom ou votre domaine figure sous la réponse, vous existez dans ce paysage d’informations. Les utilisateurs sont plus enclins à faire confiance aux informations étayées par des sources visibles.
   
2. Autorité
   La citation par un système d’IA signifie que votre contenu est reconnu comme qualitatif, fiable et pertinent. Elle agit comme une sorte de recommandation éditoriale : cette source mérite d’être lue. Cela renforce votre statut d’autorité dans votre niche.
   
3. Cliquez sur le potentiel
   Bien que de nombreux utilisateurs lisent directement la réponse, il arrive aussi qu’ils cliquent sur la source. C’est particulièrement le cas pour les questions complexes ou lorsqu’ils recherchent plus de nuances. Je constate que cela se traduit par une augmentation du trafic direct et des recherches de marque.

Si vous utilisez des sources très visibles qui font autorité et qui ont un potentiel de clics, vous serez très visible dans les résultats du LLM.

Comment les doctorants en droit décident-ils de la source à citer ?

Bien que les algorithmes exacts des modèles ne soient pas accessibles au public, dans la pratique, je constate que les facteurs suivants contribuent à une plus grande probabilité d’inscription sur la liste :

• Structure claire du contenu (question et réponse)
  Les LLM reconnaissent et reproduisent plus facilement les réponses bien construites. Je veille donc à ce que chaque page soit structurée de manière logique et réponde aux questions comme le ferait un être humain.
• Utilisation d’entités
  En utilisant des entités (personnes, concepts, lieux) dans le contexte du sujet, j’augmente la probabilité que le modèle catégorise et déploie correctement la page que j’ai créée.
• Date de publication et actualité
  Un contenu récent et clairement daté a plus de chances d’être utilisé par les modèles ayant accès au web actuel.
• Données structurées
  Bien que les LLM ne s’appuient pas nécessairement sur les structures schema.org, elles contribuent à rendre une page compréhensible pour les robots d’indexation et les systèmes d’intelligence artificielle. Je fournis du contenu avec des balises Article, FAQPage et Personne lorsque cela s’avère utile.
• Des informations claires sur l’auteur
  Je montre explicitement qui je suis, quelle est mon expertise et pourquoi mon contenu est digne de confiance. Cela convient à E-E-A-T, mais aide aussi les LLM qui veulent modéliser la fiabilité.

Quels sont les outils et les modèles qui permettent déjà d’identifier les sources ?

Je teste régulièrement les plateformes suivantes pour vérifier le comportement des citations :

• Perplexité.ai
  Donne presque toujours des citations directes de la source avec un lien, en mettant parfois en évidence la phrase exacte.
• Gemini (anciennement Bard)
  Pour les questions spécifiques, les sources sont indiquées sous la réponse ou sous la forme d’un « complément d’information » en haut de la page. Les citations sont variables, mais en augmentation.
• Bing Copilot
  Fournit des références numérotées, à l’instar de Wikipédia. Idéal pour une visibilité immédiate.
• ChatGPT (avec le mode « Browse »)
  Les invites spécifiques de ChatGPT-4o mentionnent parfois les sources, bien que cela soit moins cohérent.
• Claude
  Fournit des liens directs sporadiques ou mentionne des noms de ressources dans le texte, mais souvent sans URL cliquable.

Comment optimiser le contenu pour l’attribution de la source ?

Je me concentre toujours sur les éléments suivants :

• Rédigez en fonction des questions que se posent les utilisateurs, et non de simples mots-clés
• Couvrir une page claire par sujet, sans chevauchement.
• Construisez votre autorité par le contenu, pas seulement par les backlinks
• Fournir des mentions externes dans des sources que les modèles d’IA consultent fréquemment (Wikipedia, Quora, blogs de niche).
• Republier et mettre à jour votre contenu régulièrement pour rester pertinent

En outre, j’utilise des outils tels que Perplexity et Poe pour vérifier si mon contenu est effectivement cité. Je tiens manuellement un registre des citations par plateforme afin de pouvoir repérer les tendances.

Résumé

L’attribution des sources est de plus en plus importante à l’ère de l’IA. Ceux qui veulent être visibles dans la réponse elle-même doivent s’assurer que leur contenu est structurellement utile pour les MLD. Cela nécessite un contenu approfondi, une structure claire et des informations placées de manière stratégique. En rédigeant un contenu qui reconnaît et fait confiance aux systèmes d’IA, vous augmentez les chances que votre nom ne disparaisse pas, mais qu’il apparaisse plutôt comme une ressource reconnue.