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Une étude montre que les pages qui performent dans Google ne sont pas toujours celles qui génèrent du trafic depuis les assistants IA. À partir de données GA4 issues de 10 sites et 150 000 pages indexées, l’analyse met en évidence plusieurs écarts entre SEO et GEO.
Les contenus fondés sur des données originales, les analyses, les pages services ou produits et les outils interactifs semblent mieux tirer parti du trafic issu des LLM que les guides éducatifs classiques. Le GEO ne remplace pas le SEO, mais il impose de suivre des signaux différents et d’adapter certaines tactiques éditoriales.
Une étude menée sur 10 sites et 150 000 pages
Search Engine Land a analysé les données GA4 de 10 sites, représentant au total 150 000 pages indexées. L’étude porte sur une période d’un mois, en mars 2026.
Les sites étudiés couvrent plusieurs secteurs, dont la santé, la cybersécurité, la technologie, le retail, l’éducation, le développement économique et différents univers BtoB ou BtoC. Les domaines retenus présentaient aussi des bases SEO relativement stables, avec de bons Core Web Vitals, une activité de content marketing régulière et un historique de trafic organique.
Le trafic LLM a été isolé à partir des groupes de canaux GA4 et des chemins de référence, en intégrant des sources comme ChatGPT, Claude, Perplexity, Copilot et d’autres plateformes conversationnelles. Le trafic organique correspond, lui, aux visites issues des moteurs de recherche traditionnels, principalement Google.
L’étude précise aussi un point méthodologique important. Les crawlers LLM, comme GPTBot ou ClaudeBot, ne sont pas comptabilisés dans GA4, car ils effectuent des requêtes serveur avant le déclenchement du JavaScript côté client. Les sessions analysées correspondent donc à des visiteurs humains envoyés par des assistants IA, et non à des passages de bots.
Les guides éducatifs ne dominent pas le trafic LLM
Le premier enseignement concerne la nature des contenus les plus visibles dans les citations ou referrals LLM. Les contenus éducatifs classiques, comme les guides complets, les articles how-to ou les FAQ de haut de funnel, ne sont pas les plus performants dans l’échantillon étudié.
Selon les données de Search Engine Land, les articles de tendances et d’analyse ont attiré des citations LLM dans 78 % des cas. Les bilans annuels fondés sur des données atteignent 61 %. Les contenus reposant sur des données uniques dominent donc largement le groupe des pages citées ou envoyées par les LLM.
À l’inverse, les contenus éducatifs how-to ne se situent qu’à 12 %. C’est un point important, car ce type de contenu occupe une place majeure dans de nombreuses stratégies SEO. Le format reste utile pour le référencement classique, mais il semble moins différenciant dans les environnements IA lorsque l’information proposée peut être reformulée facilement par le modèle.
L’étude met ainsi en avant un facteur de distinction. Les contenus fondés sur des données propriétaires, des études, des mesures, des tendances ou des analyses originales semblent mieux répondre aux besoins des LLM que les articles génériques.
Les meilleures pages SEO ne sont pas forcément les meilleures pages GEO
Le deuxième résultat nuance l’idée selon laquelle une bonne performance organique suffirait à générer de la visibilité dans les réponses IA.
Dans l’étude, les 10 meilleures pages organiques concentrent 55 % des sessions SEO. Ces mêmes pages ne représentent que 29 % des sessions LLM. L’écart devient encore plus visible sur un échantillon plus large. Parmi les 100 meilleures pages organiques, 49 n’ont généré aucun trafic LLM pendant la période analysée.
La performance LLM reste corrélée à la performance organique, mais elle ne la reproduit pas mécaniquement. Les pages les plus fortes dans Google ne sont donc pas toujours celles que les assistants IA envoient aux utilisateurs.
Cela implique un suivi séparé. Une page peut très bien rester stratégique en SEO sans produire de trafic LLM. À l’inverse, certaines pages peu visibles dans Google peuvent recevoir des visites depuis des assistants IA lorsqu’elles répondent à des besoins plus précis ou plus actionnables.
Les pages services et produits résistent bien
En volume brut, les articles et contenus éditoriaux restent les principales sources de trafic LLM. Mais le classement change lorsqu’on rapporte les sessions LLM au trafic organique.
Dans cette lecture relative, les pages services et produits ressortent en tête :
- outils et démos : 9,8,
- pages services et produits : 29,4 sessions LLM pour 1 000 sessions organiques,
- articles et contenus éditoriaux : 23,4,
- pages FAQ ou support : 14,
- homepages : 5,6.
Ce résultat montre que les pages transactionnelles ou pré-commerciales peuvent être davantage valorisées qu’on ne l’imagine dans les parcours issus des assistants IA. Un utilisateur envoyé vers une page service ou produit n’est pas forcément dans une logique de lecture large. Il peut chercher une solution, une évaluation, un prestataire, un outil ou un élément de décision.
Pour les marques, cela invite à ne pas limiter l’optimisation GEO aux articles de blog. Les pages qui présentent une offre, un service ou un produit doivent aussi être lisibles, précises et suffisamment utiles pour répondre à une demande formulée dans un assistant IA.
Des comportements différents selon les pages
L’étude observe aussi des différences dans l’engagement. En moyenne, le temps d’engagement paraît presque identique entre trafic organique et trafic LLM, avec 46,9 secondes pour l’organique contre 47,1 secondes pour le LLM.
Mais cette moyenne masque deux comportements opposés. Sur 71 % des pages recevant du trafic LLM, les sessions issues des assistants IA sont plus courtes que les sessions organiques. Sur 27 % des pages, elles sont au contraire beaucoup plus longues, parfois trois à dix fois supérieures à la moyenne organique.
La différence varie selon le type de page :
- outils et démos : 101 secondes en organique, contre 146 secondes en LLM,
- homepages : 36 secondes en organique, contre 82 secondes en LLM,
- pages services et produits : 69 secondes en organique, contre 63 secondes en LLM,
- articles : 56 secondes en organique, contre 40 secondes en LLM.
Ces données suggèrent un usage plus ciblé des articles. L’utilisateur envoyé par un assistant IA peut venir vérifier une information, extraire une donnée ou consulter une source précise, puis repartir rapidement. À l’inverse, les outils, les démos ou les pages services peuvent donner lieu à une interaction plus longue, car elles offrent quelque chose à tester, comparer ou évaluer.
Les outils interactifs deviennent un actif GEO
Search Engine Land relève un point souvent sous-estimé. Les outils interactifs affichent les meilleurs taux de citation LLM par page dans l’étude. Presque tous les outils interactifs analysés recevaient au moins quelques sessions LLM.
Les assistants IA peuvent recommander directement un outil lorsqu’un utilisateur demande une évaluation, un calcul, un diagnostic, un test, un screener ou un comparateur. Un calculateur, un quiz, un simulateur ou un outil de diagnostic peut donc devenir une porte d’entrée qualifiée.
La condition reste de rendre cet outil identifiable. Il doit avoir un nom, répondre à une question précise et proposer un service réellement utile dès l’arrivée sur la page. Dans une logique GEO, un outil bien nommé peut avoir plus de valeur qu’une longue série d’articles génériques.
Une catégorie à suivre, les pages avec trafic LLM seul
L’étude identifie aussi une catégorie particulière. Parmi les pages recevant du trafic LLM, 14 % n’avaient généré aucun clic organique pendant la période observée.
Search Engine Land invite à la prudence sur l’interprétation. Il ne s’agit pas forcément d’un mécanisme de découverte totalement nouveau. Ces pages peuvent simplement mal performer en SEO classique, ou perdre des clics parce que les AI Overviews répondent directement à la requête dans la SERP.
Cette catégorie reste intéressante à suivre. Une page sans trafic organique mais avec des sessions LLM ne doit pas être écartée trop vite. Dans l’étude, l’engagement sur ces pages faisait partie des meilleurs niveaux mesurés. Ces visiteurs sont envoyés par une IA sur une page précise, ce qui peut traduire un besoin plus avancé.
Les tactiques GEO soutenues par les données
L’étude met en avant plusieurs pistes d’optimisation. La première consiste à prioriser les contenus que les LLM ne peuvent pas produire seuls. Les articles génériques, les définitions et les guides très classiques sont moins différenciants, car un modèle peut les synthétiser facilement.
Les données originales, les études propriétaires, les benchmarks, les analyses sectorielles et les enseignements issus de l’expérience de la marque deviennent donc plus importants. Ce sont des contenus vérifiables, plus difficiles à reproduire et plus utiles comme sources.
La deuxième piste concerne les réponses courtes placées tôt dans la page. Search Engine Land cite des recherches antérieures sur 15 domaines et près de 2 millions de sessions, selon lesquelles les answer capsules seraient un fort prédicteur structurel de citations ChatGPT. Une answer capsule correspond à une réponse concise à la question principale de la page, placée en début de contenu, rédigée simplement, sans lien interne et facile à extraire.
La troisième piste concerne les outils nommés. Lorsqu’un site possède un calculateur, un simulateur, un outil d’évaluation ou un configurateur, il doit être traité comme un actif GEO à part entière. Son nom, sa promesse et sa capacité à répondre à une question précise deviennent des éléments stratégiques.
L’étude recommande enfin de suivre séparément les pages performantes en SEO et celles qui reçoivent du trafic LLM. Les deux listes ne se recoupent pas toujours. Les contenus doivent donc être évalués avec des lectures différentes.
L’avis de Position Zéro
Cette étude va dans le sens d’autres observations récentes. Pour l’instant, le GEO ne bouleverse pas la stratégie SEO. Il semble plutôt s’inscrire dans sa continuité, avec quelques ajustements liés aux usages propres des assistants IA.
Cela ne signifie pas qu’il faille revoir toute la stratégie SEO. La tendance semble plutôt confirmer le mouvement engagé depuis plusieurs années autour de l’E-E-A-T, de la qualité utile et de la différenciation. Les pages qui ressortent côté LLM sont souvent celles qui apportent une donnée propre, une étude, une analyse, un outil ou une réponse que le modèle ne peut pas simplement reformuler. Ce n’est pas une rupture, c’est une exigence plus forte de valeur ajoutée humaine.
Le paradoxe est là. Alors que les signaux vont vers plus de preuves, plus d’expertise et plus d’utilité réelle, une partie du marché répond par plus d’automatisation et de contenus interchangeables. Or le sujet n’est pas de produire davantage, mais de produire ce qui mérite d’être repris, cité ou recommandé.
Le GEO ajoute donc surtout quelques ajustements de structure et de suivi. Il invite à mieux distinguer les pages utiles dans Google de celles qui peuvent l’être dans les assistants IA, à travailler les réponses directes, les données originales et les pages services. Mais le fond reste le même. La visibilité se joue de plus en plus sur la capacité d’un site à aider vraiment l’utilisateur, à nourrir la confiance et à faire préférer une marque à une autre.
