Qu’est-ce que le GEO ?

Pourquoi cela vous concerne#

Vos clients posent déjà leurs questions aux IA. Selon le Baromètre du numérique 2026 du Crédoc, 48 % des Français utilisaient une IA générative en 2025, contre 20 % en 2023.^[4] Près de trois utilisateurs sur quatre (73 %) s’en servent pour chercher une information au moins une fois par mois.^[4] De son côté, l’Arcom, à partir des mesures de Médiamétrie, compte près de 33 millions de visiteurs uniques de services d’IA en avril 2026, soit 56,6 % de la population.^[5]

Il faut pourtant garder les proportions. Toujours selon le Crédoc, quand ces utilisateurs cherchent une information, ils citent d’abord un moteur de recherche (55 %) plus souvent que l’IA (26 %).^[4] Le référencement classique reste la base ; le GEO s’y ajoute.

Ce qui change, c’est ce que voit votre client. Une étude du Pew Research Center, menée sur 900 adultes américains en mars 2025, montre que lorsqu’un résumé d’IA s’affiche dans Google, les internautes cliquent sur un lien de résultat classique dans 8 % des visites, contre 15 % sans résumé ; ils cliquent sur une source citée dans le résumé dans 1 % des visites.^[6] Étude américaine, limitée à Google et à un seul mois : nous ne connaissons pas de mesure publique équivalente pour la France.

GEO, SEO, AEO : ce qui change, ce qui reste vrai#

Trois sigles circulent. Ils désignent des objectifs voisins, avec des définitions qui varient selon les auteurs. Le terme GEO a été proposé en novembre 2023 par six chercheurs, dans un article présenté à la conférence KDD 2024.^[1] Wikipédia présente les trois approches comme complémentaires.^[7]

Ce qui reste vrai

Google est très clair, et c’est l’éditeur qui décide de son propre moteur. Pour apparaître comme lien de soutien dans ses Aperçus IA ou son Mode IA, une page doit être indexée et éligible à un extrait dans Google Search ; il n’y a ni exigence technique supplémentaire, ni optimisation spéciale.^[2] Dans son guide de juillet 2026, Google écrit même que, de son point de vue, optimiser pour la recherche générative, c’est optimiser pour l’expérience de recherche, donc faire du SEO. Il invite à ignorer les fichiers « pour l’IA » comme llms.txt, le découpage du contenu en petits morceaux et la chasse aux mentions artificielles.^[8]

Ce qui change

• La réponse est une synthèse, pas une liste. Google décrit un « query fan-out » : le modèle lance plusieurs recherches connexes à partir de la question, puis assemble les résultats.^[8] Votre page ne rivalise plus sur une seule requête, mais sur une famille de sous-questions (par exemple « ouvert le dimanche », « avis du quartier », « prix moyen »).
• Votre marque peut être citée de travers. Une mention fausse ou périmée ne se voit pas dans un suivi de positions ; il faut lire les réponses.
• Toutes les IA ne passent pas par Google. ChatGPT, Claude, Perplexity ou Copilot ont chacune leurs robots, leurs fournisseurs de recherche et leurs règles : la section suivante détaille ce qui est documenté.
• La mesure change. On ne suit plus une position stable, mais une fréquence d’apparition sur des réponses qui varient : voir « Ce qu’on peut mesurer ».

Comment les IA choisissent leurs sources#

Deux façons de répondre

Une IA peut répondre de mémoire, avec ce qu’elle a appris pendant son entraînement : aucune source n’est alors consultée, et ses connaissances s’arrêtent à une date. Elle peut aussi chercher sur le web avant de répondre : le système reformule la question en une ou plusieurs recherches, lit les pages retrouvées, puis rédige une synthèse avec des citations. Cette technique, la génération augmentée par la recherche (RAG en anglais, « ancrage » chez Google), est décrite dès 2020^[9] et Google la présente comme le socle de ses réponses IA.^[8]

Le déclenchement dépend de la question. OpenAI indique que ChatGPT peut chercher automatiquement lorsqu’une question bénéficierait d’informations récentes, et qu’il reformule alors la question en requêtes plus ciblées.^[10] Anthropic décrit le même principe pour Claude.^[11] Dans l’API de Gemini, c’est le modèle qui décide s’il faut chercher et quelles requêtes lancer.^[12]

Une mesure donne un ordre d’idée de l’écart entre les types de questions : sur 100 questions posées à ChatGPT sans compte (634 réponses, 10 pays), la recherche s’est déclenchée pour 86,5 % des questions commerciales et pour 0,9 % des questions purement informatives.^[13] Échantillon modeste, questions choisies par les auteurs, éditeur d’un outil de mesure : à lire comme une indication. Elle va dans le sens attendu : une question du type « quel restaurant choisir ? » appelle des sources, donc des pages comme les vôtres. À l’inverse, toutes les réponses de Gemini n’affichent pas de sources.^[14]

Ce que chaque éditeur documente

Lecture au 30/09/2026 de la documentation de chaque éditeur. « Non précisé » signifie que nous n’avons pas trouvé l’information, pas qu’elle n’existe pas. Les pages par IA détaillent chaque cas.

Ce qu’on en retient

• Il n’existe pas un algorithme des IA, mais des chaînes différentes : un index ou un fournisseur de recherche, un robot, un modèle. Ce qui marche pour l’une peut ne rien changer pour l’autre.
• On ne soumet pas son site à une IA. Dans la documentation consultée, nous n’avons trouvé aucune procédure de ce type : OpenAI demande simplement de ne pas bloquer OAI-SearchBot.^[28] Dans la pratique, l’accès passe par le moteur de recherche sous-jacent et par les robots.
• Les sources indépendantes pèsent. Profound (22/07/2026, éditeur d’outil) a classé environ 35 000 URL citées par Claude et ChatGPT avec recherche web, pour plus de 400 questions : les comparatifs et classements représentent 36,4 % des citations de Claude et 19,7 % de celles de ChatGPT ; les pages produit des marques, 17,6 % et 21,2 % ; les forums, 0,9 % et 15,8 %.^[21] C’est une observation : les auteurs précisent qu’elle ne démontre pas de lien de causalité.

Ce qu’on peut mesurer, et comment#

Mesurer le GEO, c’est poser aux IA les questions de vos clients, plusieurs fois, puis compter. Sept indicateurs ont un sens :

Taux de présence

La part des réponses où votre marque est citée. C’est la mesure de base.

Place dans la réponse

Citée en premier, dans une liste ou en fin de texte. C’est l’indicateur le plus fragile (voir plus bas).

Part de voix

Votre part des mentions, parmi toutes les marques citées dans les mêmes réponses.

Exactitude

Ce que l’IA dit de vous est-il vrai : horaires, adresse, prix, offre ?

Sources citées

Quelles pages l’IA cite pour répondre, et si c’est la vôtre ou celle d’un tiers.

Passages des robots

Les robots des IA lisent-ils votre site ? Les journaux de votre hébergeur le disent.

Visites venues des IA

ChatGPT ajoute le paramètre utm_source=chatgpt.com aux liens qu’il envoie vers les sites cités : vos statistiques de trafic peuvent donc les repérer.^[28]

Pourquoi une seule mesure ne vaut rien

Posez dix fois la même question à la même IA : vous obtiendrez dix réponses différentes. En janvier 2026, Rand Fishkin (SparkToro) et Patrick O’Donnell ont fait passer 12 questions à 600 volontaires, sur ChatGPT, Claude et l’IA de Google, soit 2 961 réponses. Résultat : moins d’une chance sur 100 d’obtenir deux fois la même liste de marques, et moins d’une sur 1 000 de l’obtenir dans le même ordre.^[3]

Leur conclusion est nuancée, et c’est l’essentiel : le rang d’une marque dans la liste n’est pas une mesure fiable, mais la fréquence d’apparition, calculée sur des dizaines à des centaines de réponses, est une mesure raisonnable.^[3] Les auteurs listent eux-mêmes leurs limites (échantillon modeste, nombre de répétitions nécessaire non établi, appels d’API pas forcément représentatifs des utilisateurs réels) ; c’est une étude de praticiens, non académique.

Autre variabilité, côté clients : deux personnes qui veulent la même chose n’écrivent pas la même question. SparkToro a mesuré que des questions rédigées par des humains pour une même intention se ressemblaient très peu (similarité sémantique moyenne de 0,081), tout en faisant revenir des groupes de marques semblables.^[29] Un chiffre sans sa fourchette est une anecdote ; une mesure sans ses limites, une promesse. La page méthodologie détaille comment nous traitons ces deux points.

Les erreurs des IA sur les marques#

Une IA peut vous citer et se tromper. OpenAI le dit lui-même : les résultats et les citations de ChatGPT peuvent être incomplets, périmés ou incorrects, et il invite à ouvrir la source citée pour vérifier.^[10]

Les mesures publiques portent surtout sur l’actualité, pas sur les marques. L’EBU et la BBC ont fait évaluer par des journalistes de 22 médias de service public, dans 18 pays, plus de 3 000 réponses de ChatGPT, Copilot, Gemini et Perplexity : 45 % contenaient au moins un problème important, 31 % un problème de sources et 20 % un problème d’exactitude.^[30] Le Tow Center (Columbia) a soumis huit moteurs de recherche à IA à 1 600 requêtes sur des articles de presse : plus de 60 % des réponses étaient incorrectes, et les outils exprimaient rarement un doute.^[31] Nous ne connaissons pas d’étude publique comparable sur les marques locales ou les boutiques en ligne.

Les erreurs qu’on rencontre typiquement

Exemples génériques, sans fréquence mesurée. Les « pistes de cause » sont des hypothèses plausibles, pas des constats.

Comment repérer ces erreurs sans outil

1. Écrivez dix questions que vos clients posent vraiment (où, quand, combien, lequel choisir).
2. Posez-les à au moins trois IA, plusieurs fois chacune, en ouvrant une nouvelle conversation à chaque essai.
3. Notez pour chaque réponse : êtes-vous cité ? Ce qui est dit est-il exact ? Quelles sources sont citées ?
4. Comparez avec votre fiche de faits. Comptez les écarts, ne retenez pas une réponse isolée.

Les leviers qui fonctionnent, et leur niveau de preuve#

Aucun levier n’est magique. Voici ceux qui reposent sur une source publique, avec pour chacun ce qui est établi et ce qui ne l’est pas.

1. Laisser entrer les bons robots

Documenté par les éditeurs

Le fichier robots.txt, placé à la racine de votre site, indique aux robots ce qu’ils peuvent lire. Chaque éditeur exploite plusieurs robots, pour trois usages : la recherche (ils alimentent les réponses), la lecture à la demande d’un utilisateur, et l’entraînement des modèles. Leurs réglages sont indépendants : OpenAI le précise, on peut autoriser un robot et en refuser un autre.^[15]

Noms des robots tels que publiés par chaque éditeur. Bloquer l’entraînement n’est pas bloquer la recherche.

Exemple : refuser l’entraînement de deux modèles tout en restant présent dans leurs réponses de recherche.

# Entraînement : refusé
User-agent: GPTBot
Disallow: /

User-agent: ClaudeBot
Disallow: /

# Les robots de recherche (OAI-SearchBot, Claude-SearchBot, PerplexityBot...)
# ne sont pas nommés : sans règle, ils restent autorisés.

Bloquer un robot de recherche a un coût direct. OpenAI précise que les sites qui refusent OAI-SearchBot ne sont pas montrés dans les réponses de recherche de ChatGPT.^[15] Anthropic indique que bloquer Claude-SearchBot ou Claude-User peut réduire la visibilité d’un site dans les réponses de Claude.^[19] Attention enfin : robots.txt n’est pas la seule barrière. Google rappelle que l’exploration doit aussi être autorisée par votre CDN (le service qui diffuse votre site plus rapidement) et par votre hébergeur.^[2] Un pare-feu peut bloquer un robot sans que robots.txt le montre : demandez à votre prestataire de le vérifier.

2. Mettre l’essentiel dans le HTML

Étude publiée (2024)

D’après une analyse de Vercel et de MERJ publiée en décembre 2024, GPTBot, ClaudeBot et PerplexityBot n’exécutent pas le JavaScript : ils ne voient que le texte présent dans le HTML reçu, pas celui qu’un script affiche ensuite. Googlebot, lui, rend le JavaScript, et Gemini s’appuie sur son infrastructure.^[32] Test simple : ouvrez votre page, faites un clic droit puis « Afficher le code source » (ou Ctrl+U). Si vos horaires, vos prix et vos textes n’y figurent pas, ces robots ne les voient pas. Cette mesure date de fin 2024 : le comportement des robots peut avoir évolué, ce qui justifie de le revérifier régulièrement.

3. Dire les mêmes faits, partout

En partie documenté

Une IA qui lit votre site, votre fiche Google, une plateforme de réservation et un annuaire peut tomber sur quatre horaires différents. Nous n’avons pas trouvé d’étude publique qui mesure l’effet de ces incohérences sur les réponses des IA : c’est un raisonnement, pas une preuve. Côté Google, en revanche, c’est écrit : si les informations d’une entreprise ne sont pas exactes, sa fiche peut ne pas apparaître pour des recherches pertinentes.^[33] Commencez par une fiche de faits unique : nom exact, adresse, téléphone, horaires, prix, offre, dirigeants, liens officiels. Corrigez ensuite chaque endroit qui s’en écarte.

4. Écrire des données structurées qui disent vrai

Effet sur les IA non démontré

Les données structurées (au format JSON-LD, avec le vocabulaire schema.org) décrivent votre entreprise, vos horaires ou vos produits d’une façon que les machines lisent sans ambiguïté. Google écrit qu’elles ne sont pas nécessaires pour la recherche générative et qu’aucun balisage spécial n’est requis, tout en recommandant de continuer à les utiliser pour les résultats enrichis.^[8] Elles doivent décrire un contenu réellement visible sur la page.^[34] Notre lecture : elles servent surtout à lever les ambiguïtés (quelle entreprise, quelle adresse, quels horaires). Leur effet direct sur les réponses de ChatGPT, de Claude ou de Perplexity n’est pas démontré, à notre connaissance.

5. Publier un contenu que l’on peut citer

Étude publiée, avec réserves

Plus un contenu renferme de faits précis et vérifiables, plus il offre quelque chose à citer : c’est ce que suggère l’article fondateur du GEO, qui a testé neuf façons de modifier un texte sur un banc d’essai de requêtes : ajouter des citations d’experts, des statistiques et des références à des sources fiables a augmenté la visibilité d’une source de 30 à 40 % sur l’une des deux mesures utilisées (15 à 30 % sur l’autre), alors que le bourrage de mots-clés n’apportait pratiquement aucune amélioration.^[1] Microsoft recommande de son côté des titres clairs, des tableaux et des sections de questions-réponses, des exemples, des données et des sources citées.^[27] Google demande un point de vue propre, fondé sur l’expérience, plutôt qu’une reformulation de ce qui existe déjà.^[8]

Limites de l’étude : elle date de 2023-2024, repose sur un moteur simulé (GPT-3.5) et sur un test avec Perplexity, et ses effets varient selon les domaines. Rien ne garantit qu’ils se transposent à chaque IA d’aujourd’hui. Concrètement : répondez à la question dès la première phrase, datez vos informations, chiffrez avec la source, et mettez sur la page ce que personne d’autre ne peut écrire (vos prix réels, votre équipe, vos photos).

6. Être cité par des sources indépendantes

Observation d’un éditeur d’outil

Comparatifs, presse locale, annuaires spécialisés, plateformes d’avis : ce sont des endroits où les IA vont chercher de quoi répondre aux questions de choix (voir les chiffres de Profound plus haut).^[21] Ce levier se mérite : en étant utile à ces sources (données, essai, témoignage véritable), pas en l’achetant. Google précise que chercher des « mentions » artificielles n’est pas aussi utile qu’il y paraît.^[8]

7. Tenir ses fiches locales et ses flux à jour

Documenté par Google

Google recommande la fiche d’établissement (Google Business Profile) et les flux Merchant Center pour que commerces et produits apparaissent dans ses réponses IA comme dans les résultats classiques.^[8] Son classement local repose sur trois critères : la pertinence, la distance et la notoriété.^[33] Pour les autres IA, l’origine des données locales n’est pas toujours documentée : vérifiez vous-même ce qu’elles affichent pour votre adresse.

8. Mesurer avec les outils gratuits des éditeurs

Documenté par les éditeurs

Google Search Console propose un rapport sur les fonctionnalités d’IA générative de Google.^[8] Bing Webmaster Tools propose un rapport AI Performance, qui montre les pages citées par Copilot et les requêtes d’ancrage.^[27] IndexNow prévient Bing et les autres moteurs participants qu’une page a changé ; Google n’en fait pas partie.^[35] Mesurer une réponse d’IA, en revanche, demande des répétitions : voir la section précédente.

Les faux leviers et les pièges#

Le secteur vend beaucoup de promesses. Voici celles qu’il vaut mieux refuser, avec la raison.

Selon votre activité#

Les leviers sont les mêmes ; l’ordre des priorités change.

Un plan réaliste en 30 jours#

Trente jours suffisent pour corriger ce qui dépend de vous. Ils ne suffisent pas pour juger d’un effet sur les IA : les réponses varient, et aucun délai n’est documenté. Ce plan se fait à la main ; c’est long, mais rien n’y exige d’outil.

1. Semaine 1

   Constater

   • Écrivez dix questions que vos clients posent vraiment.
   • Posez-les à trois IA au moins, trois fois chacune, en nouvelle conversation à chaque fois. Notez : cité ou non, exact ou faux, sources.
   • Rédigez votre fiche de faits : horaires, adresse, téléphone, prix, offre, dirigeants.
   • Affichez le code source de votre page d’accueil (Ctrl+U) : vos textes y figurent-ils ?
2. Semaine 2

   Corriger les faits

   • Alignez le site, la fiche Google, les plateformes et les annuaires sur la fiche de faits.
   • Relisez votre robots.txt et demandez à votre hébergeur de confirmer que OAI-SearchBot, Claude-SearchBot, PerplexityBot, Googlebot et Bingbot ne sont pas bloqués.
   • Ajoutez ou corrigez les données structurées (entreprise, horaires, produits) pour qu’elles reflètent le contenu visible.
3. Semaine 3

   Publier du citable

   • Une page « faits et réponses » : horaires, tarifs, questions fréquentes, datée, avec chiffres et sources.
   • Un contenu où vous apportez ce que personne d’autre n’a : données propres, retour d’expérience, photos réelles.
   • Demandez une mention honnête à deux ou trois sources indépendantes réelles. Pas d’échange de liens, pas de faux avis.
4. Semaine 4

   Remesurer et décider

   • Reposez les mêmes dix questions, avec le même protocole (mêmes IA, même nombre de répétitions).
   • Comparez avec des fourchettes : un écart qui reste dans la fourchette n’est pas une progression.
   • Consultez la Search Console, Bing Webmaster Tools et les visites portant utm_source=chatgpt.com.
   • Notez ce qui reste faux, puis recommencez sur dix nouvelles questions.

Questions fréquentes#

Glossaire#

Vingt-sept termes du GEO, expliqués sans jargon. Chaque terme a son adresse : vous pouvez la partager.

AEO (Answer Engine Optimization)#

Optimisation pour les moteurs de réponses. Terme voisin du GEO, né autour des réponses directes (assistants vocaux, extraits mis en avant). Les définitions varient selon les auteurs. ^[7]

Ancrage (grounding)#

Technique par laquelle une IA s’appuie sur des pages web retrouvées par une recherche pour rédiger sa réponse, au lieu de répondre de mémoire. Voir aussi RAG. ^[8]

Aperçu IA (AI Overview)#

Résumé rédigé par l’IA de Google, affiché en tête de certains résultats, avec des liens vers ses sources. Google précise qu’il ne s’affiche que lorsqu’il apporte un plus par rapport à la recherche classique, et qu’il ne se déclenche donc souvent pas. ^[2]

Citation#

Dans une réponse d’IA, renvoi vers une source (lien, pastille, numéro). Une marque peut être mentionnée sans que son site soit cité comme source, et inversement.

Données structurées#

Informations écrites dans le code d’une page, dans un format que les machines lisent sans ambiguïté : nom de l’entreprise, adresse, horaires, prix. Elles doivent refléter ce que la page montre réellement aux visiteurs. ^[34]

Entraînement (robot d’)#

Collecte de pages web pour construire ou améliorer un modèle d’IA (GPTBot, ClaudeBot, MistralAI-Training). À distinguer des robots de recherche, qui alimentent les réponses, et des robots déclenchés à la demande d’un utilisateur. ^{[15] [19]}

Fan-out de requêtes (query fan-out)#

Technique par laquelle le modèle génère plusieurs recherches connexes à partir d’une seule question pour réunir davantage de sources. Décrite par Google pour ses Aperçus IA et son Mode IA. ^[8]

Fiche d’établissement Google (Google Business Profile)#

Fiche qui présente une entreprise locale dans Google Search et Google Maps : adresse, horaires, avis. Google la recommande pour la visibilité locale, y compris dans ses réponses IA. ^[8]

GEO (Generative Engine Optimization)#

Optimisation pour les moteurs génératifs : ensemble des actions qui rendent une marque visible, et correctement décrite, dans les réponses des IA. Le terme a été proposé en novembre 2023 dans un article présenté à la conférence KDD 2024. ^[1]

Hallucination#

Affirmation fausse qu’une IA présente comme vraie, souvent sans source : un horaire, un prix ou une adresse inventés. Pour une marque, c’est l’erreur la plus coûteuse, car elle est énoncée avec assurance.

IA générative#

Système d’intelligence artificielle qui produit du texte, des images ou du code à partir d’une demande, en s’appuyant sur un modèle entraîné sur de très grandes quantités de données.

IndexNow#

Protocole qui permet de prévenir les moteurs participants (dont Bing) qu’une page a été ajoutée, modifiée ou supprimée. Google ne figure pas parmi les moteurs participants. ^[35]

Intervalle de confiance (fourchette)#

Zone dans laquelle se trouve très probablement la vraie valeur d’un pourcentage mesuré sur un échantillon. Plus l’échantillon est grand, plus la zone est étroite. Un chiffre sans sa fourchette ne dit pas s’il est solide.

JSON-LD#

Format le plus courant pour écrire des données structurées : un bloc de code invisible pour les visiteurs, placé dans la page. C’est le format que Google recommande. ^[34]

LLM (grand modèle de langage)#

Modèle d’IA entraîné sur de très grandes quantités de texte, capable d’en produire en réponse à une demande. C’est le moteur de ChatGPT, de Gemini, de Claude ou de Mistral.

llms.txt#

Fichier proposé par certains acteurs pour décrire un site aux IA. Google indique que Google Search ne l’utilise pas ; une analyse d’environ 300 000 domaines n’a trouvé aucune corrélation avec les citations. ^{[8] [39]}

Mention#

Apparition du nom d’une marque dans une réponse, avec ou sans lien vers son site.

Part de voix#

Part des mentions d’une marque parmi toutes les marques citées dans un ensemble de réponses.

Place dans la réponse (proéminence)#

Endroit où une marque apparaît dans une réponse : dès le début, dans une liste, ou en fin de texte. C’est l’indicateur de visibilité le plus fragile, car il change d’une réponse à l’autre. ^[3]

RAG (génération augmentée par la recherche)#

Technique qui combine un modèle de langage et une recherche de documents : le système retrouve des pages pertinentes, puis rédige la réponse à partir d’elles. Décrite dès 2020. ^[9]

Répétition#

Fait de poser plusieurs fois la même question à la même IA, dans des conversations séparées, pour mesurer à quelle fréquence une marque apparaît. Une seule réponse ne prouve rien. ^[3]

Robot d’exploration (crawler)#

Programme qui parcourt le web et lit les pages : Googlebot, Bingbot, OAI-SearchBot, ClaudeBot. Chaque éditeur en exploite plusieurs, pour des usages différents.

robots.txt#

Fichier placé à la racine d’un site qui indique aux robots ce qu’ils peuvent explorer. Il se règle robot par robot : autoriser la recherche et refuser l’entraînement est possible. ^[15]

Schema.org#

Vocabulaire commun (types comme « Restaurant » ou « Product », propriétés comme « openingHours ») utilisé pour écrire les données structurées.

SEO (Search Engine Optimization)#

Optimisation pour les moteurs de recherche : ensemble des actions qui améliorent le classement et l’apparence d’une page dans les résultats d’un moteur.

Source tierce#

Page qui parle de vous sans que vous la contrôliez : article de presse, comparatif, annuaire, plateforme d’avis. Les IA s’en servent beaucoup pour répondre aux questions de choix. ^[21]

Taux de présence#

Part des réponses, sur un ensemble de questions répétées, où votre marque est citée. C’est la mesure de base du GEO ; elle n’a de sens qu’accompagnée du nombre de réponses et de sa fourchette.

Sources#

Consultées le 30/09/2026. Les dates sont celles de publication ou de mise à jour lues sur la page ; les réserves propres à chaque source sont indiquées. Les études d’éditeurs d’outils de mesure sont signalées comme telles.

1. P. Aggarwal, V. Murahari, T. Rajpurohit, A. Kalyan, K. Narasimhan, A. Deshpande, « GEO: Generative Engine Optimization », conférence KDD 2024 (arXiv 2311.09735) · soumis le 16/11/2023, dernière version le 28/06/2024. Consulté le 30/09/2026. Expériences sur un moteur génératif simulé (GPT-3.5) et sur Perplexity.ai ; résultats variables selon les domaines.
2. Google Search Central, « AI features and your website » · page indiquant une mise à jour le 10/12/2025. Consulté le 30/09/2026.
3. R. Fishkin (SparkToro) et P. O’Donnell (Gumshoe.ai), « New research: AIs are highly inconsistent when recommending brands or products » · 27/01/2026. Consulté le 30/09/2026. Étude de praticiens (non académique) : 600 volontaires, 12 questions, 2 961 réponses sur ChatGPT, Claude et Google IA ; l’un des auteurs est cofondateur d’un éditeur d’outil de suivi de la visibilité dans les IA (conflit d’intérêts reconnu par l’auteur principal) ; les auteurs listent leurs limites (échantillon modeste, nombre de répétitions nécessaire non établi, appels d’API pas forcément représentatifs).
4. Crédoc pour l’Arcep, l’Arcom, le CGE et l’ANCT, Baromètre du numérique, édition 2026 (rapport, sections 1.1 et 1.4) · publié le 09/02/2026. Consulté le 30/09/2026. Enquête réalisée en 2025 auprès de personnes de 12 ans et plus résidant en France.
5. Arcom, Baromètre de l’audience des services d’intelligence artificielle, 1re édition (données Médiamétrie Netratings) · publié le 16/06/2026. Consulté le 30/09/2026. Visiteurs uniques des services d’IA (sites et applications) au cours d’un mois ; ce n’est pas un nombre d’utilisateurs réguliers.
6. Pew Research Center, « Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results » · 22/07/2025. Consulté le 30/09/2026. 900 adultes américains suivis en mars 2025, sur Google uniquement.
7. Wikipédia, « Optimisation pour les moteurs génératifs » · version consultée le 30/09/2026. Article collaboratif ; nous l’utilisons pour l’origine du terme et la place relative des trois sigles.
8. Google Search Central, « Optimizing your website for generative AI features on Google Search » · mis à jour le 10/07/2026. Consulté le 30/09/2026.
9. P. Lewis et al., « Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks », NeurIPS 2020 (arXiv 2005.11401) · soumis le 22/05/2020, version finale du 12/04/2021. Consulté le 30/09/2026.
10. OpenAI, centre d’aide, « Searching the web with ChatGPT » · page consultée le 30/09/2026.
11. Anthropic, centre d’aide Claude, « Enable and use web search » · page consultée le 30/09/2026.
12. Google AI for Developers, « Grounding with Google Search » (API Gemini) · mis à jour le 23/09/2026. Consulté le 30/09/2026.
13. cloro, « ChatGPT grounding frequency study » · août 2026 (mise à jour d’une étude de janvier 2026). Consulté le 30/09/2026. Éditeur d’un outil de mesure ; 100 questions choisies par les auteurs (50 commerciales, 50 informatives), 634 réponses, sessions sans compte ; les auteurs précisent que la répartition 50/50 est un choix de conception.
14. Aide Gemini Apps, « Sources et citations » · page consultée le 30/09/2026.
15. OpenAI, « Overview of OpenAI Crawlers » (OAI-SearchBot, GPTBot, ChatGPT-User) · page sans date visible, consultée le 30/09/2026.
16. Blog du Modérateur, « Google déploie les AI Overviews et l’AI Mode en France » · 22/07/2026. Consulté le 30/09/2026. Source secondaire ; déploiement progressif sur les jours suivants.
17. Google Search Central, documentation des robots d’exploration de Google (Googlebot, Google-Extended) · mis à jour le 14/07/2026. Consulté le 30/09/2026.
18. Perplexity, documentation, « Perplexity crawlers » (PerplexityBot, Perplexity-User) · page sans date visible, consultée le 30/09/2026.
19. Anthropic, centre d’aide, « Does Anthropic crawl data from the web, and how can site owners block the crawler? » (ClaudeBot, Claude-User, Claude-SearchBot) · 07/04/2026. Consulté le 30/09/2026.
20. TechCrunch, « Anthropic appears to be using Brave to power web searches for its Claude chatbot » · 21/03/2025. Consulté le 30/09/2026. Déduit de la liste des sous-traitants d’Anthropic ; Anthropic n’avait pas commenté à la publication.
21. J. Blyskal et J. Singh (Profound), « The State of AEO in 2026 » · 22/07/2026. Consulté le 30/09/2026. Éditeur d’un outil de mesure ; environ 35 000 URL citées, plus de 400 questions ; observation, sans lien de causalité démontré (les auteurs le précisent).
22. Mistral AI, documentation, « Robots » (MistralAI-User, MistralAI-Index, MistralAI-Training) · page sans date visible, consultée le 30/09/2026.
23. Mistral AI, centre d’aide, « Le Chat is now Vibe » · 12/08/2026. Consulté le 30/09/2026. La presse situe le changement de nom au 28/05/2026 ; les dates ne concordent pas.
24. xAI, documentation, « Search tools » (outil web_search) · page consultée le 30/09/2026.
25. DeepSeek, politique de confidentialité · mise à jour le 10/02/2026. Consulté le 30/09/2026.
26. Microsoft Bing, « New AI visibility insights in Bing Webmaster Tools: Intents, Topics, Citation Share, Compare » · 16/06/2026. Consulté le 30/09/2026. Microsoft y définit les « requêtes d’ancrage » mais n’écrit pas quelle part de l’index Bing alimente Copilot.
27. Microsoft Bing, « Introducing AI Performance in Bing Webmaster Tools (public preview) » · 10/02/2026. Consulté le 30/09/2026.
28. OpenAI, centre d’aide, « Publishers and Developers – FAQ » · page consultée le 30/09/2026.
29. SparkToro, « Why everyone prompts AI differently (even when they want the same thing) » · 11/02/2026. Consulté le 30/09/2026.
30. EBU et BBC, « News Integrity in AI Assistants: an international PSM study » · lancé le 22/10/2025. Consulté le 30/09/2026. Porte sur des questions d’actualité, pas sur des marques.
31. Tow Center for Digital Journalism (Columbia Journalism Review), « We compared eight AI search engines. They’re all bad at citing news » · 06/03/2025. Consulté le 30/09/2026. Porte sur des extraits d’articles de presse ; chaque question n’a été posée qu’une fois, les auteurs précisent que les réponses varient d’une fois à l’autre.
32. Vercel et MERJ, « The rise of the AI crawler » · 17/12/2024. Consulté le 30/09/2026. Mesure faite sur le réseau de Vercel fin 2024 ; les comportements des robots peuvent avoir changé depuis.
33. Aide Google Business Profile, « Améliorer votre classement local sur Google » (pertinence, distance, notoriété) · page consultée le 30/09/2026.
34. Google Search Central, « General structured data guidelines » · mis à jour le 10/07/2026. Consulté le 30/09/2026.
35. IndexNow, questions fréquentes (moteurs participants) · page consultée le 30/09/2026.
36. Google Search Central, « Spam policies for Google web search » · mis à jour le 28/08/2026. Consulté le 30/09/2026.
37. Code de la consommation, article L. 121-4 (pratiques commerciales trompeuses dans tous les cas, dont les faux avis) · version du 28/05/2022, consultée le 30/09/2026.
38. Code de la consommation, article L. 132-2 (sanctions des pratiques commerciales trompeuses) · version consultée le 30/09/2026.
39. SE Ranking, « LLMs.txt: why brands rely on it and why it doesn’t work » · 07/11/2025. Consulté le 30/09/2026. Éditeur d’un outil SEO ; environ 300 000 domaines ; les auteurs précisent que le résultat dépend de leurs données et de leur modèle.

Pour aller plus loin

• ChatGPT
• Gemini
• Perplexity
• Claude
• Mistral Vibe
• Aperçus IA de Google
• Grok
• DeepSeek
• Microsoft Copilot