Qu’est-ce que le Generative Engine Optimization (GEO) ?

Historique du SEO et émergence du GEO

Les Débuts du SEO

Le SEO est né dans les années 1990, en parallèle de l’arrivée des premiers moteurs de recherche comme AltaVista, Yahoo! et, plus tard, Google. À cette époque, les algorithmes de classement des moteurs de recherche étaient relativement simples, basés principalement sur la fréquence des mots-clés et la présence de balises méta. L’objectif du SEO était d’améliorer la visibilité des sites web en optimisant ces éléments pour qu’ils soient mieux classés dans les résultats de recherche.

Au fil des années, alors que les moteurs de recherche devenaient plus sophistiqués, le SEO a évolué pour inclure une gamme de stratégies plus complexes. L’accent a été mis sur les backlinks (liens entrants), la qualité du contenu, l’expérience utilisateur, et d’autres facteurs techniques comme la vitesse de chargement des pages et l’optimisation mobile. Google, en particulier, a joué un rôle majeur dans cette évolution, en introduisant des mises à jour d’algorithmes comme Panda, Penguin et Hummingbird, qui ont toutes cherché à améliorer la pertinence des résultats de recherche et à réduire les manipulations abusives du classement.

L’émergence de l’IA et l’arrivée du GEO

À mesure que l’IA a gagné en importance, notamment avec des avancées comme RankBrain de Google, l’optimisation pour les moteurs de recherche a commencé à intégrer des éléments d’apprentissage automatique. Cependant, le véritable tournant est survenu avec l’arrivée de modèles de langage avancés comme GPT-3 mais surtout GPT-4 qui se positionne comme la référence parmi d’autres.

À ce moment-là, on ne parle pas encore de moteur de recherche, mais plutôt de chatbot capable de répondre à vos questions de manière plus ou moins précises sans aucune notion de moteur de recherche. En effet, à ce moment-là, il n’était pas possible d’interagir avec des résultats en ligne comme on le ferait avec un moteur de recherche classique.

Toutefois, ce sont ces technologies, que l’on appelle des LLM (large language model – Grand modèle de langage en français), qui ont donné naissance aux moteurs de recherche dopées à l’IA et qui sont capable de combiner un moteur de recherche à un agent conversationnel.

Le GEO a émergé comme une réponse à ces nouveaux moteurs de recherche IA, qui, comme SearchGPT, Perplexity ou encore Arc, ne se contentent plus de classer les pages web, mais génèrent des réponses complètes en synthétisant l’information provenant de multiples sources, le tout dans une interface similaire à ce que l’on peut retrouver avec un moteur de recherche traditionnel. Cette nouvelle forme de recherche requiert des stratégies d’optimisation différentes, axées sur la création de contenu qui soit non seulement pertinent et autoritaire, mais aussi bien structuré et facile à intégrer dans ces réponses génératives.

SEO et GEO : Deux approches différentes

L’arrivée du GEO marque une rupture avec les stratégies de SEO traditionnelles. Alors que le SEO s’efforce de maximiser la visibilité dans les pages de résultats de recherche (SERP) en optimisant des facteurs techniques mais aussi sémantiques et des contenus spécifiques, le GEO se concentre sur la manière dont le contenu est utilisé par les moteurs de recherche IA pour répondre directement aux questions des utilisateurs.

Les moteurs IA comme évoqué précédemment, ou comme encore Google AI Overview ou Bing Copilot, ne se limitent plus à classer les résultats selon les meilleurs critères SEO. Ils vont plutôt sélectionner et combiner les informations les plus pertinentes pour générer des réponses complètes. Cela signifie que, pour réussir avec le GEO, les créateurs de contenu doivent se concentrer davantage sur la qualité, l’autorité et la pertinence contextuelle de leur contenu, plutôt que sur les aspects techniques du SEO traditionnel.

La question que tout le monde se pose à propos du GEO est de savoir si les moteurs de recherche basés sur l’IA s’appuient sur les mêmes critères que le SEO pour déterminer quels contenus afficher dans leurs réponses ou non. La réponse est à la fois oui et non, car les deux stratégies, bien qu’elles aient des points communs, reposent sur des principes fondamentalement différents.

• Le SEO traditionnel met l’accent sur des éléments techniques comme le crawlabilité, le budget crawl, la structure de la page mais aussi des éléments sémantiques et d’autorité pour améliorer le classement d’une page dans les résultats de recherche. L’objectif est de répondre aux critères des algorithmes des moteurs de recherche traditionnels pour maximiser la visibilité dans les SERP (pages de résultats)

• Le GEO, en revanche, se concentre davantage sur la qualité intrinsèque du contenu. Les moteurs de recherche IA valorisent la capacité du contenu à répondre directement et efficacement aux questions des utilisateurs. Ils utilisent des algorithmes de traitement du langage naturel pour comprendre le contexte des requêtes et privilégient les contenus qui sont non seulement informatifs, mais aussi bien structurés, lisibles, et pertinents. Ainsi, le GEO met moins l’accent sur les aspects techniques traditionnels du SEO et davantage sur la pertinence contextuelle et la profondeur du contenu.

Impact du GEO sur le SEA

L’arrivée du GEO avec les moteurs de recherche IA peut avoir un impact significatif sur le SEA (Search Engine Advertising). Pour rappel, le SEA consiste à placer des annonces payantes dans les pages de résultats des moteurs de recherche pour augmenter la visibilité d’un site web. Cependant, avec l’essor des moteurs de recherche IA, la manière dont les annonces sont perçues et intégrées dans les résultats de recherche est susceptible de changer

La nature contradictoire du SEA d’aujourd’hui dans les interfaces IA

Le GEO : Vers une réinvention du SEA ?

Face à ces défis, les moteurs de recherche IA devront innover pour réinventer le SEA dans ce nouveau contexte. Des stratégies comme le native advertising (publicité native), où les annonces sont conçues pour se fondre dans le contenu environnant, pourraient être explorées davantage. De plus, la transparence dans la présentation des annonces deviendra cruciale pour ne pas altérer la confiance des utilisateurs dans les réponses générées par l’IA.

Une autre solution pourrait consister à permettre aux entreprises de payer pour que leurs contenus soient priorisés ou mis en avant dans les réponses générées par l’IA. Cette approche offrirait une nouvelle forme de publicité, où les marques pourraient sponsoriser des réponses spécifiques ou garantir que leur contenu est inclus de manière privilégiée dans les réponses synthétiques de l’IA.

Cependant, cette option soulève des questions de transparence et d’éthique. Il serait essentiel de maintenir la confiance des utilisateurs en veillant à ce que toute publicité intégrée dans les réponses IA soit clairement indiquée comme telle, sans compromettre l’objectivité ou la qualité de l’information fournie.

La CRO (Conversion Rate Optimization), qui vise à augmenter le pourcentage de visiteurs d’un site web qui se convertissent en clients ou accomplissent une action souhaitée, est également affecté par l’arrivée du GEO. Avec une supposée utilisation croissante des moteurs de recherche IA, la manière dont les utilisateurs naviguent et interagissent avec le contenu change fondamentalement.

Par exemple, si un utilisateur obtient une réponse complète et satisfaisante directement via un moteur de recherche IA, il est possible qu’il n’ait même pas besoin de visiter le site source. Cela peut réduire le trafic direct vers les sites, ce qui complique la tâche des experts CRO qui comptent sur le flux de visiteurs pour tester et optimiser les conversions.

Pour faire face à ces défis, il est crucial de comprendre les nouvelles attentes des utilisateurs. Les utilisateurs d’aujourd’hui cherchent des réponses rapides, précises, et personnalisées.

L’évolution vers des moteurs de recherche IA modifie également la manière dont les utilisateurs naviguent et ce qu’ils attendent des résultats de recherche. Plutôt que de passer par une série de liens pour trouver l’information, les utilisateurs s’attendent de plus en plus à des réponses immédiates, contextuelles et complètes. C’est aussi pour cela que la cherche vocale gagne de plus en plus de terrain.

Les internautes valorisent de plus en plus le contenu qui est non seulement informatif, mais aussi engageant, qui partage une expérience (exemple de l’UGC – User Generated Content) et directement pertinent à leurs besoins spécifiques. Cela signifie que les stratégies de contenu doivent se concentrer davantage sur la personnalisation et la pertinence contextuelle. C’est aussi quelque chose que Google cherche à mettre en place dans son algorithme SEO depuis novembre 2023 avec la mise à jour « Hidden Gems ».