Glossaire GEO : le vocabulaire essentiel pour dompter les IA

Avec l’arrivée des IA génératives, les internautes ne se contentent plus de résultats classiques sur Google : ils obtiennent des réponses personnalisées et conversationnelles sur ChatGPT, Perplexity, Gemini ou Copilot. Pour rester visible dans ce nouveau contexte, le GEO (Generative Engine Optimization) complète le SEO (Search Engine Optimization) en adaptant votre stratégie de contenu aux moteurs de recherche génératifs.

LLM, prompt engineering, RAG, query fan-out : la notion de GEO s’accompagne d’un nouveau vocabulaire parfois complexe.  Yumens, agence GEO, vous présente les termes clés pour appréhender l’évolution du Search comme un expert.

Le GEO, vers le Search de demain ?

L’intelligence artificielle générative bouleverse la manière dont vos clients cherchent, lisent et consomment l’information. Avec le GEO ou Generative Engine Optimization, il ne s’agit plus seulement d’être visible sur Google, mais d’être cité, compris et reconnu par les moteurs d’intelligence artificielle comme ChatGPT, Perplexity ou Gemini.

Pourquoi le GEO devient-il stratégique aujourd’hui ?

Les utilisateurs attendent plus que jamais des réponses précises, contextualisées et fiables. Les IA n’indexent pas des pages, elles synthétisent les meilleures sources pour produire des réponses clé en main pour les utilisateurs.

Le GEO permet de rendre vos contenus identifiables et crédibles aux yeux des modèles de langage (LLM) qui alimentent ces moteurs génératifs. L’objectif ? Faire partie de la réponse fournie aux internautes.

1. Les fondamentaux du GEO

GEO (Generative Engine Optimization)

Le GEO, ou LLMO, est une stratégie d’optimisation du contenu web pour qu’il soit compris, cité et valorisé par les IA génératives. Objectif : renforcer la visibilité et la crédibilité de la marque dans les réponses produites par les moteurs IA.

Et le SEO ?

Le SEO (Search Engine Optimization) reste la base de toute stratégie de visibilité web. Il vise l’optimisation du contenu pour les moteurs de recherche traditionnels comme Google, qui reste incontournable.

Le GEO complète le SEO : ensemble, ils couvrent le nouveau paysage du Search.

LLM (Large Language Model)

Un LLM est un modèle d’intelligence artificielle entraîné pour comprendre, reformuler et générer du texte à partir de requêtes naturelles. Les LLM analysent les contenus disponibles pour fournir des réponses contextualisées et fiables. Vous connaissez déjà de nombreux LLM : GPT-5 (ChatGPT), Gemini (Google), Claude (Anthropic), LLaMA (Meta) ou encore Mistral.

Interface conversationnelle

C’est une application qui permet à un utilisateur de dialoguer avec une intelligence artificielle en langage naturel, par écrit ou à l’oral. Elle repose sur un modèle de langage (LLM) qui comprend les requêtes, génère des réponses et peut effectuer certaines actions (résumer, rechercher, reformuler, etc.). ChatGPT (Open AI), Le Chat (Mistral AI) ou Perplexity AI sont des interfaces conversationnelles.

Conversational Search

La recherche conversationnelle transforme le comportement de l’utilisateur : au lieu de taper des mots-clés, l’internaute émet une requête complète à destination de l’IA, à l’oral ou à l’écrit. Les contenus GEO doivent donc adopter un langage naturel et contextuel, capable de répondre à ces intentions.

Citation

C’est la mention explicite d’une marque ou d’un site par une IA générative dans sa réponse. En GEO ou Generative Engine Optimization, l’objectif est d’être cité comme source fiable, en combinant structure claire, autorité et cohérence sémantique.

Zero-click search

Avec cette requête, l’utilisateur obtient directement la réponse sans cliquer sur un lien (par exemple avec les snippets AI Overviews de Google, les questions associées dites « People Also Ask » ou une synthèse ChatGPT). Avec les IA, ces « recherches sans clic » se multiplient : le meilleur moyen d’apparaître est alors de faire partie des sources.

2. Comment les IA lisent et sélectionnent vos contenus

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Le RAG est une méthode de recherche augmentée : avant de générer une réponse, l’IA sélectionne des passages pertinents dans une base documentaire. Un contenu bien structuré, clair et fiable, écrit par un rédacteur expert, a plus de chances d’être choisi à cette étape : c’est là qu’intervient une bonne stratégie GEO.

RRF (Reciprocal Rank Fusion)

Étroitement lié au RAG, le RRF est l’algorithme qui fusionne plusieurs classements de résultats pour identifier les sources les plus fiables. Il valorise les contenus cohérents et présents dans plusieurs requêtes similaires, augmentant ainsi leur probabilité de citation IA.

Query fan-out

Le query fan-out ou QFO est l’un des piliers du GEO. Il désigne l’ensemble des sous-requêtes associées à une question principale. Couvrir la majorité de ces angles permet d’apparaître plus souvent dans les réponses IA.

Knowledge Graph

Il s’agit d’une base de données sémantiques qui relie les entités (personnes, lieux, marques, concepts) entre elles. Les IA et Google l’utilisent pour comprendre les relations entre les sujets et formuler des réponses plus contextuelles.

Embeddings

C’est la représentation mathématique d’un mot, d’une phrase ou d’un texte dans un espace vectoriel. Les embeddings traduisent le sens des mots en chiffres, permettant aux IA de comparer des idées proches même sans synonymie exacte. C’est la base de la « compréhension sémantique » des LLM.

NLP (Natural Language Processing)

Le NLP désigne l’ensemble des techniques permettant aux IA de comprendre, analyser et générer du langage humain. Le NLP est à la base des LLM (comme GPT ou Gemini) et de leur capacité à interpréter des intentions de recherche complexes.

Hallucination

Si vous suivez l’actualité de l’intelligence artificielle, vous avez sûrement entendu parler de ses (parfois nombreuses) hallucinations. Comme son nom le suggère, une hallucination est une erreur générée par une IA lorsqu’elle produit une réponse fausse ou non sourcée. Ces erreurs peuvent découler d’un biais de génération ou d’un manque de sources fiables. Un contenu GEO structuré et crédible, avec un contrôle humain attentif, contribue à réduire ce risque.

3. Structurer et enrichir vos contenus pour le GEO

Pour être compris par les IA, un contenu doit être structuré, lisible et riche sémantiquement.

Chunking

Le chunking est une technique de découpage du texte en blocs autonomes et cohérents. Les IA lisent et interprètent mieux des contenus structurés en sections logiques et hiérarchisées. Structurer vos contenus HTML5 permet d’optimiser la citation IA et l’expérience utilisateur.

Contenu enrichi

Ce type de contenu GEO-friendly combine texte, visuels et éléments informatifs (tableaux, mini-FAQ, infographies, citations…) pour renforcer la compréhension et l’engagement. Il illustre l’expertise de la marque, améliore l’EEAT et favorise la citation par les IA génératives.

Données structurées

Essentielles en SEO et en GEO, les données structurées désignent les éléments de balisage (schema.org, HTML5) intégrés dans les pages pour aider les IA à comprendre la hiérarchie et la nature des informations. Ce sont un peu leurs panneaux de signalisation, pour comprendre en un coup d’œil comment le contenu est organisé.

EEAT (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)

À l’origine, l’EEAT est un cadre de qualité défini par Google dans ses Search Quality Rater Guidelines. Il évalue la crédibilité d’un site selon quatre critères – Expérience, Expertise, Autorité et Fiabilité – et permet de définir des bonnes pratiques associées. Ces dernières s’appliquent aussi au GEO : les IA privilégient les contenus fiables, experts et dignes de confiance.

Prompt engineering

C’est l’art de concevoir des requêtes efficaces adressées à une IA. En GEO, il permet d’analyser la façon dont les utilisateurs interrogent les IA pour créer des contenus qui y répondent naturellement.

Topic Cluster

Élément clé de la stratégie GEO, c’est l’organisation du contenu autour d’un sujet central et de pages connexes. Étroitement liée au query fan-out, cette structure renforce la cohérence thématique et facilite la compréhension sémantique par les moteurs IA.

Mots-clés LSI

Les mots-clés LSI – pour Latent Semantic Indexing – désignent les mots-clés associés sémantiquement à votre sujet principal. Combinés aux topic clusters, ils aident les IA à cartographier le sens d’un sujet et à identifier les liens contextuels entre vos contenus. Les rédacteurs experts disséminent ces mots, et de nombreux autres, pour créer un environnement sémantique riche.

Yumens, votre partenaire GEO

Vous avez maintenant les clés en main pour mieux comprendre l’écosystème GEO et mettre en place une stratégie solide pour renforcer la visibilité de vos contenus dans les moteurs d’IA et travailler votre image de marque.