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Les moteurs génératifs comme ChatGPT, Gemini ou Perplexity bouleversent la manière dont les consommateurs découvrent des marques et trouvent des réponses. Pour les marketeurs, cela ouvre un nouveau champ : le Generative Engine Optimization (GEO).
Problème : contrairement au SEO traditionnel, les données disponibles sont rares, fragmentées et souvent opaques.
Alors, que peut-on réellement mesurer aujourd’hui ? Et quelles métriques manquent encore pour transformer le GEO en discipline mature ?
Ce qu’on peut déjà mesurer
1. Mentions et taux de citation
L’équivalent d’un classement SEO en première position, c’est désormais la citation par l’IA. Être mentionné (et si possible cité en source) dans une réponse générée constitue le socle du GEO.
De nouveaux outils permettent déjà de suivre quand et où une marque apparaît dans les AI Overviews de Google ou les réponses de Perplexity.
Un taux de citation élevé devient un indicateur direct de crédibilité et d’autorité.
2. Trafic de référence depuis les moteurs génératifs
Même si ces moteurs visent le “zero-click”, ils incluent souvent des liens vers leurs sources.
Suivre le trafic issu de ces renvois est une métrique importante pour estimer la valeur directe de votre présence dans un moteur IA. Certains dashboards comparent déjà ces flux avec les autres canaux d’acquisition.
3. Part de voix dans les réponses IA
Au-delà du simple comptage, il faut savoir quelle place une marque occupe dans les réponses.
Un hôtel cité systématiquement dans les requêtes “meilleurs hôtels à Toulouse” gagne une part de voix stratégique. Plus cette fréquence est élevée, plus la marque s’impose comme référence.
4. Prominence et position dans la réponse
Toutes les citations ne se valent pas.
Être cité en premier dans une liste ou résumé n’a pas le même poids que de figurer en bas de réponse. Suivre cette prominence offre un signal sur la perception d’autorité par le moteur.
Les métriques encore hors de portée
L’équivalent du “search volume”
Le SEO s’appuie depuis toujours sur le volume de recherche pour prioriser ses efforts. Or, dans le GEO, cette donnée est inexistante.
Les prompts sont longs, uniques, conversationnels, et les moteurs gardent ces données privées. Impossible aujourd’hui de savoir combien de fois une question est posée – un handicap majeur pour planifier une stratégie.
Le “pourquoi” d’une citation
On sait quand une marque est citée, mais pas pourquoi. Était-ce un chiffre clé, une phrase spécifique, un signal de structure ? L’opacité des LLM empêche d’isoler les facteurs déclencheurs. Sans cette visibilité, difficile de répliquer systématiquement une réussite.
L’attribution dans les réponses composites
Les réponses génératives mélangent souvent plusieurs sources. Mais quelle part revient à chacune ?
Si vos données coexistent avec le narratif d’un concurrent, la valeur réelle de votre contribution reste indéterminée. Faute d’attribution fine, il est complexe de justifier l’investissement GEO auprès des décideurs.
Vers la prochaine étape du GEO
Le GEO repose sur un socle de métriques mesurables : citations, trafic de référence, part de voix et position dans les réponses. Mais les angles morts sont encore nombreux. Tant que le volume de prompts, le pourquoi d’une sélection et l’attribution multi-sources resteront opaques, le GEO manquera de maturité.
La prochaine étape reviendra aux acteurs capables de exploiter pleinement les signaux disponibles, tout en se préparant à intégrer les métriques encore manquantes. Ceux qui comprendront et maîtriseront cette nouvelle grammaire de la visibilité gagneront un avantage compétitif durable dans l’écosystème IA.
