Glossaire du GEO

Generative Engine OptimizationGEO

La pratique consistant à améliorer la fréquence et la justesse avec lesquelles une marque est citée dans les réponses rédigées par les systèmes d’IA générative. Elle couvre à la fois la mesure de la façon dont une marque apparaît aujourd’hui et le travail qui la change. Le GEO n’est pas un exercice de classement : il n’y a pas de position à gagner, seulement une réponse qui vous nomme ou ne vous nomme pas.

Answer Engine OptimizationAEO

L’optimisation pour les moteurs de réponse : le travail consistant à faire apparaître une réponse directe plutôt qu’une liste de liens. Le terme précède les moteurs génératifs et couvre les extraits optimisés, les assistants vocaux et les encadrés de questions. Le GEO le recoupe largement, à ceci près qu’un moteur de réponse sélectionne un passage existant quand un moteur génératif en rédige un nouveau.

Récupération

Le mécanisme par lequel un moteur lance une recherche au moment où la question est posée, lit les pages obtenues et rédige une réponse fondée sur ce qu’il vient de lire. Comme cela se produit en direct, une modification apportée à une page peut apparaître en quelques jours. Les pages récupérées dépendent fortement de la visibilité dans la recherche classique.

Mémoire paramétrique

Ce qu’un modèle a absorbé pendant son entraînement et peut restituer sans rien consulter. Elle a une date de coupure et les modèles sont réentraînés rarement : une modification faite aujourd’hui peut n’apparaître qu’après de longs mois, voire jamais si la marque n’est pas évoquée sur des sources qui entreront dans les corpus d’entraînement futurs.

Génération augmentée par la récupérationRAG

L’architecture qui combine les deux mécanismes : le système récupère des documents, puis conditionne sur eux la réponse qu’il rédige. La plupart des assistants en production fonctionnent ainsi. Pour une marque, cela signifie que le levier rapide et le levier lent agissent en même temps, et que seul le premier est actionnable dans le trimestre.

Ancrage

Le fait de rattacher une phrase générée à une source précise que le système a réellement lue, plutôt qu’à l’impression générale du modèle. Une réponse ancrée peut être tracée et corrigée. Une réponse non ancrée qui parle de votre marque pose un problème plus difficile, car il n’existe aucun document à corriger.

Citation

Une référence nommée dans une réponse, qu’il s’agisse d’une marque ou d’une source. Les deux ne sont pas la même chose et méritent d’être comptées séparément : être nommé comme prestataire recommandé est le résultat commercial, tandis qu’être cité comme source est ce qui fait relire un domaine la prochaine fois qu’une question voisine est posée.

Taux de visibilité

La part d’un jeu de questions figé dans laquelle la marque est nommée, tout simplement. C’est le premier chiffre à établir, car tout le reste en dépend. Un taux nul est fréquent pour une marque récente et ne constitue pas un échec de la méthode : c’est la mesure qui fonctionne.

Part de voix

Parmi les marques qu’un moteur nomme effectivement pour une question donnée, la proportion de ces mentions qui vous revient. Elle sépare deux situations très différentes que le seul taux de visibilité confond : un marché où le moteur ne nomme personne, et un marché où il nomme vos concurrents à votre place.

Jeu de questions

La liste figée de questions sur laquelle une mesure est lancée, rédigée pour correspondre à ce que les acheteurs saisissent réellement et non à ce qu’une marque aimerait qu’ils saisissent. Elle doit rester identique d’un cycle à l’autre. Changez les questions et deux rapports ne se comparent plus, ce qui est la façon la plus courante de rendre une mesure GEO décorative.

Corpus de sources

Les domaines sur lesquels un moteur s’appuie pour répondre à une question donnée. C’est en général une liste courte et stable, et c’est le résultat le plus actionnable d’une mesure : elle nomme la poignée d’endroits où une marque doit exister avant qu’un moteur ne répète quoi que ce soit à son sujet.

Justesse de la description

Le fait que la phrase qu’un moteur écrit sur une marque soit exacte, et pas seulement présente. Une marque peut être nommée dans la moitié des réponses et perdre l’affaire malgré tout si le moteur se trompe de secteur, de pays ou de taille. C’est pour cette raison que la justesse est notée séparément de la visibilité.

Attribut halluciné

Une affirmation précise et assurée sur une marque qu’aucune source n’étaye : un bureau inventé, un client fabriqué, une date de création fausse, le produit d’un concurrent porté à votre crédit. Elle se propage parce qu’une réponse qui paraît précise est rarement mise en doute, et c’est l’argument en faveur de la publication d’un petit ensemble de faits qu’un modèle peut trouver et répéter.

Données structurées

Des affirmations lisibles par la machine intégrées à une page, généralement en JSON-LD selon le vocabulaire schema.org. Elles ne font pas monter une page dans un classement et ne forcent aucun modèle à répéter quoi que ce soit. Ce qu’elles font, c’est lever l’ambiguïté sur ce qu’est la page et sur l’entité qu’elle décrit, précisément celle qui coûte sa mention à une marque.

Entité

Une chose au sujet de laquelle un système peut se forger une idée : une entreprise, une personne, un produit, un lieu. Le travail sur les entités consiste à s’assurer qu’une seule et même chose, cohérente, existe sur toutes les sources, plutôt que trois demi-descriptions qu’un modèle ne peut pas fusionner. Deux sociétés qui partagent un nom en sont la version la plus difficile.

Graphe de connaissances

Un magasin d’entités et de relations entre elles, tenu par un fournisseur de recherche ou d’IA. Une marque ne le modifie pas directement. On l’influence en publiant des affirmations cohérentes et corroborées sur des sources indépendantes, ce qui explique que les mêmes faits doivent figurer sur le site, sur les profils d’entreprise et dans les données structurées.

Extraction de passage

Ce qu’un moteur génératif prélève est un passage, pas une page. Concrètement, cela signifie un titre qui pose une question suivi immédiatement d’une réponse autonome d’environ un paragraphe. Trop court, aucune affirmation ne mérite d’être citée ; trop long, le moteur doit résumer, et c’est là que le nom de la marque disparaît.

llms.txt

Un fichier texte placé à la racine d’un site, proposé comme moyen de donner aux systèmes d’IA une description courte et choisie de ce qu’est le site et de l’endroit où se trouve son contenu important. C’est une convention et non une norme, et aucun moteur n’est tenu de le lire. Il coûte presque rien à publier et échoue honnêtement : si personne ne le lit, rien ne casse.

Robot d’IA

Les lecteurs automatisés que les fournisseurs d’IA envoient, parmi lesquels GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot et Google-Extended. Ils sont déclarés séparément des robots de recherche classiques : un site peut donc être parfaitement visible dans la recherche et invisible pour un assistant, simplement parce que robots.txt les bloque. Le vérifier est le premier geste le moins coûteux de toute mission GEO.

Optimisation pour les moteurs de rechercheSEO

Le travail consistant à gagner une position dans une liste classée de liens. Il partage l’essentiel de sa base technique avec le GEO, car une page qu’un robot d’IA ne peut pas lire est une page qu’aucun moteur ne peut citer. Ce qu’il ne partage pas, c’est l’objectif : une réponse générée n’a pas de positions à occuper.

AI Overviews

La réponse générée par Google affichée au-dessus des résultats classiques. Elle repose sur la récupération : elle réagit donc au même travail que celui qui produit la visibilité dans la recherche classique, et c’est la seule surface où les efforts SEO et GEO se recouvrent presque entièrement. GenesisHub la mesure comme l’un des cinq moteurs qu’il couvre.

Ingénierie de prompt

L’art de rédiger l’instruction donnée à un modèle pour en obtenir une meilleure sortie. C’est une compétence côté utilisateur et ce n’est pas du GEO, qui porte sur ce qu’un modèle répond quand c’est quelqu’un d’autre qui interroge. La confusion est assez fréquente pour mériter d’être dite : on ne peut pas rédiger un prompt pour s’inviter dans la réponse d’un autre.