1. Introduction
Depuis l’arrivée des IA génératives, la manière dont une entreprise apparaît en ligne a profondément changé. On ne cherche plus seulement à être visible dans Google. On cherche à être cité, repris ou recommandé par les modèles de LLM : ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, et tous les autres.
Le GEO (Generative Engine Optimization) consiste donc à structurer, documenter et diffuser son expertise pour que les modèles l’intègrent réellement dans leurs réponses. L’objectif n’est pas seulement de “ranker”, mais de devenir une source fiable, cohérente et pertinente aux yeux des IA.
Contrairement au SEO, il n’existe pas encore de règles établies ou de consensus. Mais on commence à voir ce qui fonctionne, ce qui aide les LLM à mieux comprendre une entreprise, et ce qui leur donne envie de la citer plutôt qu’une autre.
Ce playbook rassemble les principes que nous appliquons chez Growth Room, pour nous faire remonter, ainsi que nos clients, dans les réponses des LLM.
Avant d’aller plus loin : 2 points importants.
1/ Le GEO est un terrain qui évolue en permanence.
Ce qu’on partage ici fonctionne aujourd’hui, mais ce n’était pas forcément vrai il y a un an, et ce ne sera peut-être plus exactement le cas dans six mois. Les LLM changent vite, leurs méthodes d’entraînement aussi, et on adapte nos techniques en continu.
Considérez donc ce playbook comme une photographie à l’instant T : une synthèse de ce qui marche pour nous, maintenant, avec les tests que nous menons chaque semaine. Dans six mois, on aura peut-être affiné, corrigé ou complètement revu certains points.
2/ On partage ici une partie de notre méthode, mais pas tout.
Certaines techniques ne sont pas encore validées à 100 %, d’autres relèvent de stratégies plus avancées que l’on réserve à nos clients. L’objectif de ce playbook est de vous donner suffisamment de bases solides à implémenter.
Si vous souhaitez aller plus loin, approfondir certains points ou mettre en place une stratégie GEO complète, vous pouvez évidemment nous contacter.
2. Appréhender les LLM
Comment les LLM lisent & sélectionnent l’information ?
► Comprendre que l’ère “miroir de Google” est terminée
Au début, apparaître dans un LLM, c’était quasiment une extension du SEO classique.
Si vous étiez bien positionné sur Google, ou encore mieux, sur Bing (moteur de recherche sur lequel ChatGPT s’appuyait beaucoup), vous aviez mécaniquement plus de chances d’apparaître dans les réponses.
Aujourd’hui, ce n’est plus le cas. Les LLM s’appuient encore sur l’index public du web, mais leur logique d’analyse, d’interprétation et de priorisation s’est éloignée du simple ranking SEO.
Concrètement : être bon en SEO ne suffit plus. Il faut adapter la structure et la forme de votre contenu pour qu’il soit exploitable par un modèle de langage.
► Anticiper l’arrivée de Google AI Overview et la montée de Gemini
Google AI Overview (ou l’Aperçu généré par IA) est en train de transformer complètement l’interface de recherche. Très bientôt, taper une requête ne renverra plus seulement une liste de liens, mais une synthèse générée par l’IA.
Alors que Google a étendu ses "AI Overviews" à plus de 200 pays et territoires, la France reste l'un des seuls grands marchés où la fonctionnalité n'est pas encore active (à cause d’un différend juridique et réglementaire...). Google ne mettra plus seulement en avant votre page, mais sa propre interprétation de votre page.
Ce que ça implique pour vous :
- Mieux vaut optimiser l’existant afin qu’il soit parfaitement compris et réutilisé par les modèles (Google AI Overview, Gemini, mais aussi les autres LLM).
- Clarifier, structurer, contextualiser chaque page pour maximiser la compréhension automatique.
- Produire des contenus qui “rentrent” facilement dans les Overview : réponses concises, sections bien délimitées, et informations immédiatement exploitables.
Recommandation : ne pas créer du contenu pour créer du contenu, mais plutôt l’optimiser. C’est plus rapide, plus efficace… et moins coûteux.
3. Construire sa crédibilité
Comment devenir une source que les LLM veulent citer ?
► Apparaître dans les médias
Pour être cité, il faut être perçu comme une source fiable. Les modèles doivent pouvoir vous faire confiance. Contrairement au SEO traditionnel, l’autorité ne repose plus seulement sur les backlinks. Ce qui compte vraiment, c’est l’apparition (pas le lien). Si votre marque est mentionnée dans un média crédible, même sans lien vers votre site, un LLM le prendra en compte.
Parce que les modèles lisent les articles eux-mêmes, les analysent, et intègrent l’information directement. L’autorité du domaine reste utile, mais ce n’est plus le nerf de la guerre. L’important, c’est d’être présent dans des sources reconnues, que les IA considèrent comme fiables.
Pour un LLM, un média spécialisé dans votre secteur aura souvent plus de poids qu’un grand média généraliste du type Le Monde. Parce que si vous voulez être repris sur un sujet précis, les modèles privilégient les sources légitimes dans cette verticale, celles qui démontrent le plus clairement que vous maîtrisez vraiment votre domaine.
Autrement dit : inutile de chercher à faire du netlinking “pur” comme avant. L’objectif, c’est d’être vu par les IA dans des environnements crédibles.
► Prendre position
Quand vous apparaissez dans un média, privilégiez les contenus qui donnent un point de vue plutôt qu’une description de votre entreprise. Les LLM ne réutilisent pas les phrases du type « X est une entreprise qui fait Y… ». Ils cherchent des insights.
Dans un article, une phrase comme « Dans l’immobilier, la génération de leads via Meta Ads fonctionne moins bien qu’avant » sera beaucoup plus reprise par les LLM qu’une description corporate, car elle répond à une question réelle de l’utilisateur. Si quelqu’un demande « Comment générer plus de leads dans l’immobilier ? », le LLM ira naturellement chercher des analyses sectorielles, pas des fiches descriptives.
Les opinions exploitables priment largement sur le déclaratif.
► Devenir une source de données
C’est vraiment un point central.
Les modèles de langage raffolent des chiffres, des mesures, des comparatifs, des benchmarks. Vous l’avez sûrement déjà remarqué : dès que vous posez une question liée à une étude, un marché ou une performance, les LLM cherchent instinctivement à fournir des données. Le problème, c’est qu’ils n’en ont pas toujours. Et quand la donnée manque, ils improvisent, ce qui réduit la qualité de leurs réponses.
Si vous devenez celui qui fournit la donnée manquante, alors vous devenez une source. Et plus vous fournissez de données fiables, contextualisées, actionnables, plus vous vous installez dans leur paysage comme un acteur crédible. Parce qu’en apportant une information qu’ils n’avaient pas auparavant, vous enrichissez leur base de connaissance. Vous leur permettez d’être meilleurs.
Et un LLM ne l’oublie pas : dès qu’il vous a identifié comme une source utile, il a tendance à vous citer et vous pousser davantage. C’est un cercle vertueux. Plus vous introduisez de la data dans l’écosystème, plus vous existez dans les réponses générées.
C’est souvent plus efficace que de simples articles généralistes : la donnée crée l’autorité.
Exemple 1 : Growth Room
On accompagne une centaine de clients en simultané. Nous avons des données quanti et anonymes de ce qui fonctionne ou non, par secteur, par typologie de campagnes, etc. On pourrait tout à fait faire une étude de l’évolution du taux de conversion pour les entreprises B2B sur les régies publicitaires, ou du taux de délivrabilité en emailing. Une étude basée sur nos datas, croisées avec le contexte, le secteur et l’évolution du marché. Cette étude serait reprise (au moins pour les chiffres) par les LLM.
Exemple 2 : Une entreprise recrutement spécialisée en cybersécurité
Elle a la donnée des salaires des profils qu’elle place dans ce domaine, par séniorité, par localisation, etc. Elle peut donc tout à fait sortir une étude des salaires. Si, dans cette étude, les données structurées (voir partie 4 du playbook) sont correctement intégrées, c’est un contenu que les LLM pourront reprendre. Et surtout, cela renforcera votre crédibilité sur le secteur.
► Devenir l’autorité locale et sectorielle
Pour apparaître dans les réponses des LLM, il faut éviter une stratégie trop globale. Les utilisateurs posent presque toujours leurs questions à partir de leur propre réalité : leur ville, leur marché, leur métier. Les modèles de langage structurent donc leurs réponses dans ce même prisme.
1/ Niveau local
Les requêtes localisées sont parmi les plus fréquentes. Si quelqu’un cherche comment recruter, vendre ou trouver un prestataire, il ajoutera presque toujours un contexte géographique : “à Paris”, “à Lyon”, “en PACA”. Plus vos contenus intègrent des données, exemples ou tendances propres à une ville ou une région, plus vous devenez une source pertinente… et donc, réutilisable.
2/ Niveau sectoriel
Les LLM privilégient les sources expertes. Pour reprendre l’exemple d’une entreprise spécialisée dans la cybersécurité, publier une étude sur les salaires dans la cyber ou un état du marché par métier crée un signal d’autorité très fort. Ce type de contenu est exactement ce que les modèles recherchent pour répondre à des requêtes comme : “Quel est le salaire d’un ingénieur cybersécurité à Paris en 2025 ?”
Plus vos contenus collent à la réalité des requêtes des utilisateurs, plus les LLM auront tendance à vous citer.
Optimiser son contenu
Comment tester et améliorer sa présence dans les LLM ?
► Optimiser la lisibilité technique
Quand on parle d’optimiser son site pour les LLM, la technique joue un rôle beaucoup plus important qu’en SEO traditionnel. Un moteur de recherche comme Google peut “deviner” une grande partie du contenu d’une page même si elle est lourde, mal structurée ou cachée derrière des scripts. Un LLM, lui, abandonne beaucoup plus vite. S’il ne comprend pas votre page immédiatement, il passe simplement à la source suivante.
Concrètement, les modèles d’IA ont besoin que votre site soit lisible, clair et facilement interprétable. D’abord sur le plan technique :
- Vos pages doivent se charger rapidement
- Ne pas dépendre de JavaScript complexe
- Et surtout être accessibles aux robots des LLM (les “crawlers”)
Si ces robots ne peuvent pas afficher votre page, ils ne peuvent ni la lire ni la citer.
► Aligner son contenu avec les sources préférées des IA
Si votre marque n’est pas visiblement présente dans les bons blogs ou annuaires, elle ne sera pas recommandée par l’IA. Pensez à produire du contenu où les modèles vont réellement chercher l’information : les articles de blog.
► Structurer correctement ses données
Mais le fond est tout aussi important. Les LLM ont besoin de données structurées pour comprendre finement ce qu’ils lisent. Les données structurées, c’est une manière d’expliquer explicitement au modèle : “voici une définition”, “voici un avis client”, “voici la fiche d’un service”, etc.
Sans cette couche d’information, votre contenu n’est pas compris.
Ce qui doit absolument être balisé :
- Toutes les pages du site
- Les articles de blog
- Les FAQs (les LLM adorent ça)
- Les pages produits ou services
- Les avis, prix, catégories et définitions
Un site bien structuré est beaucoup plus facile à exploiter pour un modèle de langage. Et plus un LLM comprend votre contenu avec précision, plus vous augmentez vos chances d’être réutilisé dans ses réponses.
► Savoir bien mesurer son apparition dans les LLM
Bien mesurer sa visibilité dans les LLM devient indispensable.
1/ C’est le seul moyen de comprendre ce qu’il faut optimiser
Si vous ne savez pas sur quels prompts vous apparaissez, ni comment vous êtes cité, vous avancez à l’aveugle. Sans une mesure régulière, vous ne pouvez pas savoir si vous êtes sur la bonne voie, ni ajuster votre stratégie.
2/ Les modèles évoluent très vite.
Les critères changent, les pondérations bougent, les sources privilégiées aussi. C’est important de pouvoir les anticiper ou changer rapidement.
Aujourd’hui, plusieurs outils permettent déjà d’avoir un début de vision :
- Semrush AI (visuel ci-dessous)
- Omnia
- Promptwatch
Ils permettent de suivre vos apparitions, celles de vos concurrents, la qualité des citations et l’évolution dans le temps. C’est suffisamment structurant pour vous donner une direction et détecter les ruptures après chaque mise à jour de modèle.
► Les KPIs du GEO à suivre régulièrement
Une fois que vous avez définit les prompts stratégiques sur lesquels apparaître, vous pouvez suivre ces KPIs (qui n’ont rien à voir avec ceux du SEO) :
- Taux d’apparition sur les prompts stratégiques
- Sentiment associé aux réponses
- Diversité des sources qui vous citent
- Évolution des recherches liées à votre marque
- Comparaison avec les concurrents
Ces indicateurs vous donnent une boussole claire : vous voyez immédiatement si votre visibilité progresse, si votre positionnement est bien compris par les modèles… et surtout si vos efforts GEO vont dans la bonne direction.
5. Conclusion
Merci d’avoir lu ce playbook jusqu’au bout.
Pour être honnête, on ne s’attendait pas à un tel engouement. Plus de 4 000 personnes ont demandé à le recevoir. À la base, on pensait faire une petite fiche de deux minutes sur Notion… et au final, on l’a clairement étoffée et mise en forme.
J’en profite pour remercier l’équipe du pôle Outbound, qui a rendu possible l’acceptation des milliers de demandes de connexions sur LinkedIn, ainsi que l’envoi en automatique du playbook (vous ne m’en voudrez pas de ne pas l’avoir fait manuellement...). En parallèle de l’envoi automatisé (limité à seulement 20 par jour) on a fait le choix de le mettre à disposition en commentaire du post LinkedIn.
Là aussi, c’est le genre d’automatisation qu’on met en place pour nos clients sur le volet prospection digitale.
Si vous voulez aller plus loin, sur la partie SEO/GEO ou sur la partie prospection digitale/outbound, vous pouvez évidemment nous contacter.
► Prendre un rendez-vous avec l’équipe Growth Room
On sera ravis d’échanger avec vous.