GEO local : pourquoi les réseaux multi-sites doivent dépasser Google Maps

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Le référencement local ne se limite plus à apparaître dans les résultats de Google Maps.

Avec le développement des moteurs de réponse comme ChatGPT, Gemini ou Claude, les entreprises doivent désormais être identifiables et recommandables dans les réponses générées par les intelligences artificielles.

Pour les réseaux multi-sites, l’enjeu est particulièrement important. Une enseigne peut disposer de points de vente bien positionnés localement, d’avis positifs et d’une forte présence digitale, tout en restant peu visible dans les réponses des IA.

La raison tient souvent à la fragmentation de ses données.

Les informations sont réparties entre plusieurs fiches locales, marques régionales, comptes sociaux et annuaires. Les signaux existent, mais ils ne sont pas toujours assez cohérents pour être compris comme l’expression d’une même entité.

C’est tout l’enjeu du GEO local.

Le GEO local ne se limite pas au référencement sur Google

Le SEO local vise notamment à améliorer la visibilité d’une entreprise dans les résultats géolocalisés de Google.

Le GEO local, ou Generative Engine Optimization local, élargit cette approche. Il s’intéresse à la manière dont les IA identifient, sélectionnent et recommandent les entreprises.

Lorsqu’un internaute demande :

• « Quel est le meilleur plombier à Marseille ? »

• « Quelle agence immobilière choisir à Nantes ? »

• « Quel garage possède les meilleurs avis à Toulouse ? »

• « Recommande-moi un restaurant à Lyon. »

L’IA ne s’appuie pas uniquement sur les fiches Google Business Profile.

Elle peut aussi exploiter des annuaires généralistes, des plateformes spécialisées, des avis, des contenus locaux et des signaux issus des réseaux sociaux.

Pour un réseau multi-sites, il ne suffit donc plus d’optimiser chaque implantation séparément. Il faut aussi permettre aux IA de comprendre l’identité, l’activité et la couverture géographique du réseau.

Les IA s’appuient largement sur des intermédiaires

Pour analyser ce phénomène, nous avons réalisé 41 tests en direct sur ChatGPT, dans 41 secteurs et villes différents.

Les requêtes portaient sur des recherches locales classiques, dans des domaines comme la restauration, l’immobilier, l’automobile, la santé, les services à domicile et les commerces de proximité.

Dans 39 réponses sur 41, soit 95 % des cas, ChatGPT a fait apparaître un intermédiaire tiers plutôt qu’une entreprise choisie et citée directement pour elle-même.

Parmi ces intermédiaires, Pages Jaunes apparaît dans 16 tests sur 41, dans des secteurs aussi variés que la plomberie, l’immobilier, la santé, la serrurerie, l’architecture ou l’expertise comptable. Pages Jaunes joue donc un rôle de socle généraliste.

Mais chaque secteur possède également ses propres plateformes de référence :

• Vroomly pour les garages ;

• Mariages.net pour les traiteurs et les photographes de mariage ;

• Doctoome pour certains professionnels de santé ;

• Sortlist pour les agences de communication ;

• Meilleurs Agents pour l’immobilier.

Ces plateformes centralisent des informations, des avis, des descriptions d’activité et parfois des comparaisons entre professionnels. Elles deviennent donc des sources utiles pour les IA lorsqu’elles formulent une recommandation locale.

La stratégie GEO ne consiste pas à être présent partout. Elle consiste à identifier les plateformes qui comptent réellement pour son secteur, puis à y construire une présence complète et cohérente.

Le cas de l’immobilier confirme cette logique

Nous avons réalisé 16 tests ciblés sur l’immobilier dans plusieurs villes françaises, notamment Bordeaux, Lyon, Toulouse, Nice, Strasbourg, Rennes, Le Havre, Reims, Saint-Étienne, Nancy, Metz, Perpignan, Tours, Limoges, Caen et Avignon.

Un acteur ressort nettement : Meilleurs Agents. La plateforme apparaît dans 13 tests sur 16, soit 81 % des cas. Pages Jaunes n’apparaît, de son côté, que dans 4 tests sur 16.

Cette tendance se retrouve dans les données réelles d’un réseau immobilier accompagné par Yumens.

Sur 1 279 réponses générées par cinq modèles différents, Meilleurs Agents est le domaine le plus cité, avec 116 apparitions. Il devance Qivio, avec 103 apparitions, et Pages Jaunes, avec 69.

Pour un réseau immobilier, travailler sa présence sur Meilleurs Agents n’est donc pas une action secondaire. C’est une composante directe de sa visibilité dans les réponses locales des IA.

Les IA ne retiennent pas seulement la meilleure note

La note moyenne reste importante, mais elle ne suffit pas à expliquer les recommandations formulées par les IA.

Lors d’un test consacré aux boucheries à Charleville-Mézières, ChatGPT indiquait prendre en compte à la fois la note moyenne et le nombre d’avis.

Une entreprise affichait une note de 4,9 sur 5 avec 19 avis. Une autre obtenait 4,8 sur 5 avec 36 avis. Malgré une note légèrement inférieure, la seconde était considérée comme un choix globalement plus fiable.

La visibilité dans les réponses générées repose donc sur plusieurs signaux :

• la note moyenne ;

• le volume d’avis ;

• la fraîcheur et la précision des commentaires ;

• la cohérence des informations disponibles sur les différentes plateformes.

Un point de vente peut ainsi avoir une très bonne note et rester peu visible si son profil est peu documenté, si les informations diffèrent selon les plateformes ou si son activité est difficile à relier à la marque du réseau.

Le principal risque pour les réseaux multi-sites : une identité éclatée

Les réseaux multi-sites disposent souvent d’un volume important de contenus et de signaux locaux.

Mais ces informations peuvent être réparties entre :

• plusieurs marques régionales ;

• des fiches Google Business Profile gérées localement ;

• des comptes sociaux plus ou moins actifs ;

• des historiques d’avis différents ;

• des pages locales de qualité variable.

C’est ce que nous avons observé sur un réseau immobilier accompagné par Yumens.

Sur 64 prompts de découverte testés sur cinq modèles, le réseau apparaissait dans au moins une réponse pour 14 prompts, soit un taux de présence par prompt de 21,9 %.

Mais à l’échelle des réponses individuelles, la marque n’était nommée que dans 27 cas sur 1 279, soit 2,1 %. Son propre site n’était cité comme source que 7 fois, soit 0,55 %.

La réputation du réseau n’était pourtant pas en cause. Les réponses obtenues lors de recherches directes sur la marque étaient majoritairement neutres ou positives. Les comparaisons avec les grandes enseignes immobilières nationales restaient équilibrées.

Le problème se situait ailleurs. Le référencement du réseau était principalement porté par plusieurs marques immobilières régionales. Ces entités pouvaient obtenir de bons résultats individuellement, mais elles étaient plus difficiles à relier à une même organisation lorsque la recherche était générique.

L’excellence SEO existait. Elle était simplement éclatée entre plusieurs identités.

Trois priorités pour renforcer son GEO local

1. Reprendre le contrôle de la donnée locale

La première étape consiste à cartographier les actifs locaux :

• fiches Google Business Profile ;

• pages locales du site ;

• comptes sociaux ;

• profils sur les annuaires ;

• plateformes sectorielles ;

• avis et réponses aux avis.

Cette cartographie permet d’identifier les doublons, les incohérences et les comptes qui ne sont plus administrés. Elle clarifie également la gouvernance entre le siège, les équipes marketing et les points de vente.

2. Identifier les plateformes qui influencent réellement les réponses

La présence sur tous les annuaires n’est ni nécessaire ni efficace.

Il faut d’abord identifier le socle généraliste, comme Pages Jaunes, puis les plateformes spécialisées propres au secteur. Pour un réseau immobilier, cela peut notamment passer par Meilleurs Agents. Pour un garage, Vroomly peut jouer un rôle comparable.

L’objectif est de concentrer les efforts là où les IA vont effectivement chercher leurs informations.

3. Rendre les informations cohérentes et citables

Le nom, l’adresse, la catégorie, les horaires, les services et les coordonnées doivent être cohérents sur tous les canaux.

Les avis doivent également décrire précisément l’expérience client et les services proposés. Un commentaire détaillé apporte davantage d’informations qu’une simple note.

Enfin, les contenus locaux doivent pouvoir être compris indépendamment. Une page locale, une publication sociale ou une fiche annuaire doit expliquer clairement qui est l’entreprise, où elle se situe et ce qu’elle propose.

Du siège au point de vente : là où se joue la visibilité locale

Centraliser la donnée est une première étape. Mais pour qu’un réseau soit compris et recommandé par une IA, chaque point de vente doit produire des signaux locaux cohérents, reliés à la marque et ancrés dans son territoire.

C’est ce que nous observons dans les réseaux multi-sites que nous accompagnons, notamment dans la menuiserie, la rénovation, le bâtiment et les services à la personne.

Le SEO local classique montre ses limites

Pour un réseau d’adhérents spécialisé dans la menuiserie, le canal SEO local génère 27 % de leads en moins qu’un an plus tôt. Dans le même temps, le coût par lead a augmenté de 77 %, pour atteindre 88 € en moyenne.

Les fiches et les pages locales sont toujours présentes. Mais une partie des recherches se déplace désormais vers les réponses des IA. Le SEO local doit donc être prolongé par une stratégie GEO activée au niveau de chaque point de vente.

Le national alimente le local

La tête de réseau suit les sujets et les questions posés aux IA. Ces données permettent ensuite d’orienter les contenus de chaque adhérent vers les besoins réels de sa zone de chalandise.

Les pages locales doivent être uniques et documentées. Elles doivent préciser les territoires desservis, les expertises proposées et les spécificités locales, plutôt que reprendre un gabarit identique d’une ville à l’autre.

Chaque point de vente doit également être présent sur les relais d’autorité pertinents :

• l’annuaire généraliste ;

• l’agrégateur de référence du secteur ;

• les plateformes locales citées par les IA ;

• les sites institutionnels et les acteurs du territoire.

Dans un réseau de services à la personne de 50 agences, le niveau d’investissement est adapté à la densité de prospects et à la concurrence de chaque zone. Plus le territoire est concurrentiel, plus le dispositif est renforcé.

Les temps forts nationaux sont enfin déclinés localement dans les contenus, les fiches Google Business Profile et les réseaux sociaux.

Le point de vente n’est plus un simple relais de la marque. Il devient une source de signal à part entière. C’est cette articulation entre le siège et le terrain qui permet aux IA de relier une agence à une enseigne, puis une enseigne à ses agences.

Conclusion

Le GEO local ne remplace pas le SEO local. Il l’élargit.

Pour les réseaux multi-sites, la priorité n’est plus seulement d’améliorer le classement de chaque point de vente. Il faut aussi construire une identité suffisamment cohérente pour que les IA puissent relier les différentes implantations à une même marque ou à un même réseau.

Cela passe par quatre actions :

• centraliser la gouvernance de la donnée locale ;

• identifier les agrégateurs généralistes et sectoriels qui comptent ;

• renforcer la cohérence des informations, des avis et des contenus ;

• équiper chaque point de vente pour produire des signaux locaux reliés à la marque.

Une entreprise peut être bien positionnée sur Google Maps et rester difficile à recommander par une IA.

En GEO local, la visibilité dépend autant de la présence que de la capacité des moteurs de réponse à comprendre qui vous êtes, où vous êtes présent et ce que chaque point de vente apporte localement.