Le GEO est l’adaptation des stratégies d’optimisation du contenu aux capacités et aux attentes des moteurs de recherche pilotés par l’IA. Il combine les techniques de référencement traditionnelles avec une compréhension de la manière dont les modèles d’IA génératifs traitent et hiérarchisent le contenu.
Le GEO, qui combine le référencement traditionnel avec des modèles génératifs pour de meilleurs résultats de recherche, est sur le point de redéfinir la visibilité du contenu dans les recommandations des moteurs de recherche générées par l’IA, ce qui marque un changement crucial par rapport aux pratiques de référencement traditionnelles.
L’évolution de la recherche : du SEO au SGE puis au GEO
Pour bien comprendre l’optimisation générative des moteurs, je pense qu’il est bon de la voir dans le contexte de la progression de la façon dont le contenu numérique interagit avec les technologies de recherche, en particulier avec l’intégration de l’intelligence artificielle :
SEO (Optimisation des moteurs de recherche) :
- Définition : Pratique consistant à optimiser les sites Web pour les classer plus haut dans les pages de résultats des moteurs de recherche et attirer davantage de trafic organique. Le référencement traditionnel se concentre sur la compréhension des algorithmes des moteurs de recherche et l’optimisation du contenu en conséquence, à l’aide de mots-clés, de balises méta, de backlinks et d’autres stratégies.
- Période : Dominante aux débuts d’Internet et des moteurs de recherche Web, elle continue d’être fondamentale aujourd’hui.
- Objectif : Augmenter la visibilité d’un site Web et le trafic des utilisateurs en alignant le contenu sur ce que les moteurs de recherche jugent précieux.
SGE (Recherche d’Expérience Générative) :
- Définition : Améliorer l’expérience de recherche en utilisant des technologies d’IA génératives pour fournir des réponses plus pertinentes, contextuelles ou complètes aux requêtes. SGE fait appel à l’IA pour générer directement des réponses, des résumés ou même des interactions conversationnelles en fonction des requêtes des utilisateurs.
- Période : Émerge avec l’avancement des technologies d’IA et d’apprentissage automatique, offrant une expérience de recherche plus dynamique et interactive.
- Objectif : Rendre la recherche plus efficace et plus conviviale en exploitant l’IA pour mieux comprendre et anticiper les besoins des utilisateurs.
GEO (Optimisation Générative du Moteur) :
- Définition : L’ajustement des stratégies de contenu en fonction des capacités et des attentes des moteurs de recherche alimentés par l’IA. GEO fusionne les techniques de SEO classiques avec une compréhension approfondie de la manière dont les modèles d’IA génératifs analysent et classent le contenu.
- Ère : Représente une phase plus récente, reconnaissant le rôle important de l’IA dans la définition des expériences de recherche et la nécessité d’optimiser le contenu pour ces environnements pilotés par l’IA.
- Objectif : garantir que le contenu soit découvert, interprété avec précision et classé favorablement par les moteurs de recherche améliorés par l’IA.
En un mot, on pourrait dire que :
- Du SEO au SGE : cette transition reflète un passage d’une optimisation de recherche purement algorithmique vers l’amélioration de l’expérience de recherche avec l’IA, en se concentrant sur l’interaction et la satisfaction de l’utilisateur.
- De SGE à GEO : cette étape reconnaît l’influence omniprésente de l’IA sur les technologies de recherche, nécessitant une nouvelle approche de l’optimisation du contenu qui va au-delà du référencement traditionnel pour inclure des considérations spécifiques à l’IA.
Qu’est-ce que l’optimisation générative des moteurs (GEO) et comment fonctionne-t-elle ?
Tout d’abord, je tiens à souligner que ce billet est inspiré d’un document de recherche de 19 pages intitulé GEO : Generative Engine Optimization . Afin de réduire le nombre de liens vers ce document, sachez simplement que si quelque chose est entre guillemets, cela provient de cette source.
Ainsi, l’émergence des moteurs génératifs constitue une évolution assez significative dans le domaine des moteurs de recherche. Contrairement aux moteurs de recherche traditionnels, qui fournissent principalement une liste de sites Web pertinents, les moteurs génératifs vont plus loin en générant des réponses multimodales synthétisées à partir de plusieurs sources.
Présentation de l’optimisation générative du moteur (GEO) :
- Concept : GEO fait référence à l’optimisation du contenu en ligne pour une meilleure visibilité et de meilleures performances dans les moteurs de recherche qui utilisent des technologies d’IA générative. Cela peut impliquer de comprendre comment les modèles d’IA générative interprètent et hiérarchisent le contenu, puis d’adapter le contenu pour l’aligner sur ces paramètres.
- Applications : Cela inclut l’optimisation du contenu pour qu’il soit plus facilement résumé par l’IA, en s’assurant que le contenu est structuré d’une manière que les modèles génératifs peuvent comprendre et hiérarchiser, ou en créant du contenu qui répond aux questions plus directement pour être favorisé par les réponses aux requêtes pilotées par l’IA.
- Objectif : GEO se concentre sur les créateurs de contenu et les spécialistes du marketing qui cherchent à améliorer les performances de leur contenu dans les résultats de recherche à une époque où les moteurs de recherche exploitent l’IA pour générer des réponses.
« Le succès récent des grands modèles linguistiques (LLM) a ouvert la voie à de meilleurs systèmes comme BingChat, SGE de Google et perplexity.ai qui combinent la puissance des moteurs de recherche conventionnels avec la flexibilité des modèles génératifs. Nous appelons ces systèmes de nouvelle génération des moteurs génératifs (GE) car ils ne se contentent pas de rechercher des informations, mais génèrent également des réponses multimodales en synthétisant plusieurs sources. »
Voici un aperçu de perplexity.ai , un moteur de recherche de type chatbot :
En d’autres termes, cette approche combine la puissance des techniques de référencement conventionnelles avec la flexibilité et la sophistication des moteurs génératifs, tels que Search Generative Experience (SGE) de Google .
Ce qui me semble intéressant, c’est que lorsque vous regardez cette image ci-dessous : sur le côté gauche, voici à quoi ressemble un moteur de recherche traditionnel lorsque vous recherchez, par exemple, des choses à faire à New York. Le premier résultat est Central Park à New York, le deuxième est la Statue de la Liberté et le troisième résultat est une pizza à la new-yorkaise. Vous obtenez donc les 10 liens bleus habituels, comme nous le savons tous :
Mais maintenant, ils disent que ça va changer un peu avec le moteur génératif, donc ça va plutôt ressembler à Hé, voilà tout ce que vous pouvez faire à New York ! Allez voir cette pizzeria, ou vous pourriez aller visiter Central Park , ou autre.
Ainsi, votre recherche devient davantage une conversation.
En gros, ce que dit ce document de recherche est : nous pensons que la recherche évolue dans cette direction, nous devrions donc optimiser nos sites Web pour obtenir des résultats de recherche génératifs.
