GSE, AI overviews, SGE, GEO... un nouveau monde autour du SEO

Ce n’est plus une révolution. C’est notre quotidien.
Le périmètre du SEO s’est considérablement élargi avec l’arrivée des LLMs, de la SGE, du GEO et autres acronymes désormais omniprésents. Tous témoignent d’une transformation rapide et profonde de la recherche en ligne, largement portée par l’IA générative.

Les moteurs traditionnels comme Google ou Bing ne se contentent plus de proposer des liens. Ils comprennent les intentions, synthétisent des réponses, et proposent des contenus contextualisés, souvent sans clic vers un site tiers. Ces évolutions bousculent le SEO classique, imposant de nouveaux concepts, comme le GEO, pour continuer à capter l’attention et rester visible.

Mais soyons honnêtes : ces acronymes sont parfois flous, souvent mal compris, et utilisés à tort et à travers. Ils sont pourtant au cœur des nouvelles approches d’analyse, d’optimisation et de compréhension du comportement utilisateur.

Dans cet article, l’objectif est de clarifier ces notions, de mieux comprendre leurs liens, et d’explorer ce qu’elles changent concrètement pour le SEO.

Quel est le lien entre tous ces acronymes ?

Pour mieux visualiser les liens entre SEO, GSE et GEO, ce schéma présente comment ces concepts s’articulent.
Le SEO agit sur les moteurs de recherche classiques, en ciblant les résultats dans les SERP.
Le GSE regroupe des technologies comme les IA Overviews, les moteurs génératifs, le query fan-out ou encore les grounding links, en s’appuyant sur des LLMs.
Quant au GEO, il intègre des stratégies issues entre autres du SEO et de l’AEO, pour adresser l’ensemble de ces environnements.

Que signifient-ils ?

SERP (Search Engine Results Page)

La SERP, c’est la page de résultats qui s’affiche après une requête sur un moteur de recherche comme Google. Elle peut contenir des résultats organiques, des liens sponsorisés, des packs locaux, des images, des vidéos, et bien plus encore.
Historiquement, le SEO avait un objectif clair : gagner en visibilité dans les premiers résultats organiques de cette page. Mais avec l’émergence des IA Overviews via la SGE, la structure même de la SERP évolue. Les résultats générés prennent de plus en plus de place et redistribuent les règles du jeu.

GSE (Generative Search Engine)

C'est un moteur de recherche génératif (GSE) qui utilise l’IA pour générer des réponses synthétiques en temps réel, à partir de multiples sources.
Contrairement aux moteurs classiques qui renvoient une liste de liens (les fameuses SERP), les GSE produisent une réponse contextualisée directement visible dans l’interface de recherche.

Par exemple, Perplexity ou encore Google SGE (Search Generative Experience) illustrent cette évolution : avec les IA Overviews, Google propose des réponses conversationnelles et personnalisées, directement dans les résultats de recherche, souvent sans besoin de cliquer sur un site externe.

SGE (Search Generative Experience)

La SGE désigne l’expérience de recherche basée sur l’IA générative que Google intègre progressivement à son moteur classique.
Concrètement, cela prend la forme d’un résumé généré par l’IA, appelé IA Overview, affiché en haut des pages, parfois enrichi de liens dits grounded pointant vers des sources fiables. La SGE est donc un exemple concret de moteur génératif (GSE).

Pour apparaître dans ces réponses générées, il ne suffit plus d’optimiser pour le SEO traditionnel. Il faut adapter sa stratégie avec des pratiques issues du GEO et de l’AEO, pour répondre aux critères de l’IA.

IA OVERVIEW 

Le terme IA Overview désigne les réponses générées par l’intelligence artificielle qui apparaissent en haut des résultats de recherche — typiquement dans le cadre de la SGE.
Ces “aperçus” visent à synthétiser une réponse complète et rapide, souvent accompagnée de sources, pour éviter à l’utilisateur de cliquer sur plusieurs liens.
Être visible dans ces blocs générés par l’IA ne relève plus uniquement du SEO traditionnel.
C’est l’un des enjeux clés du GEO, qui vise à optimiser les contenus pour ces nouveaux formats de réponse.

AEO (Answer Engine Optimization)

L’AEO consiste à optimiser les contenus pour qu’ils soient directement interprétables et réutilisables par les moteurs de réponse, et pas seulement les moteurs de recherche.

L’objectif : structurer l’information de façon claire, précise et exploitable, pour que les moteurs puissent formuler une réponse immédiate aux questions des utilisateurs.

Cette approche dépasse le simple texte : elle englobe la mise en forme, la hiérarchisation, le balisage sémantique, et s’inscrit dans une logique d’accessibilité à la donnée.
En résumé : l’AEO prépare les contenus à être lus, compris et repris par les IA, en réponse directe dans les SERP ou dans des environnements génératifs.

GEO (Generative Engine Optimization)

Le GEO prolonge les fondamentaux du SEO (sémantique, technique, autorité), mais les adapte spécifiquement aux moteurs de recherche génératifs.

Son objectif : optimiser les contenus pour qu’ils soient compris, sélectionnés et synthétisés par des IA, comme celles intégrées dans Google SGE ou Perplexity.

Le GEO reprend les logiques de l’AEO, mais va plus loin : il s’intéresse aussi à l’intention utilisateur, à la clarté de la proposition de valeur, et à la transparence des sources, pour maximiser les chances d’être intégré aux réponses générées.

Autrement dit, c’est une approche SEO pensée pour un web où le clic n’est plus systématique.

QUERY FAN-OUT

Le Query Fan-Out désigne une technique utilisée par les moteurs de recherche pour élargir l’interprétation d’une requête utilisateur.
Concrètement, cela signifie que l’IA peut décomposer une requête initiale en plusieurs sous-requêtes pour explorer différents angles : intention, contexte, formulation, complémentarité…

Exemple : un utilisateur cherche « recette de gâteau facile » → le moteur peut élargir sa compréhension avec « gâteau au yaourt », « temps de cuisson », « alternatives sans œuf », etc.

Comprendre cette mécanique, c’est anticiper les besoins informationnels élargis des internautes — et donc, adapter ses contenus pour y répondre de façon plus complète et stratégique.

LLM (Large Language Model)

Un LLM est un modèle de langage entraîné sur des milliards de textes pour apprendre à comprendre et générer du langage humain de façon contextuelle.

C’est lui qui alimente les moteurs génératifs comme les GSE, les IA Overviews, ou encore la SGE de Google.
Il ne se contente pas d’analyser des mots-clés : il interprète une intention, capte un ton, et formule une réponse structurée.

Concrètement, lorsqu’un utilisateur tape une requête :

• Le LLM interprète la question, parfois en l’élargissant via un Query Fan-Out ;

• Il synthétise une réponse, sans renvoyer systématiquement vers des liens externes ;

• Le tout, en quelques secondes.

Les moteurs comme Google (avec Gemini), OpenAI (avec GPT-4) ou Anthropic (avec Claude) s’appuient sur ces modèles pour produire des réponses toujours plus fines et conversationnelles.

Pour les marques, cela change la donne : il ne suffit plus d’être indexé, il faut être compréhensible et exploitable par un LLM. 

MCP (Model Context Protocol)

Le MCP est un nouveau standard ouvert qui facilite la connexion entre les modèles d’IA (comme GPT ou Claude) et des sources de données externes : Google Drive, Slack, bases de données, outils métier…

Il repose sur trois briques :

• les hôtes (les IA elles-mêmes),

• les clients (intermédiaires sécurisés),

• et les serveurs (fournisseurs de données ou de fonctions).

Grâce au MCP, les IA ne sont plus enfermées dans leurs corpus d’entraînement. Elles peuvent accéder à des informations en temps réel, agir dans des environnements complexes, et répondre avec un contexte beaucoup plus riche.

Plutôt que de développer une intégration sur-mesure pour chaque outil, le MCP propose une architecture unifiée. On le compare souvent à un "USB-C pour l’IA" : un seul connecteur pour tout centraliser. Une évolution majeure qui ouvre de nouvelles perspectives pour les usages IA et pour les stratégies digitales connectées à ces écosystèmes.

Grounding Links

Les Grounding Links sont des liens insérés par l’IA dans une réponse générée pour appuyer ses propos et en indiquer la source.

Ils permettent à l’utilisateur de vérifier l’origine des informations et d’approfondir un sujet en accédant directement aux contenus référencés.

Pour les éditeurs de contenu, ces liens sont une opportunité de visibilité dans un environnement génératif : apparaître comme source dans une IA Overview, c’est exister dans un contexte où le clic devient plus rare mais aussi plus qualifié.

Les LLMs et les moteurs de recherche génératifs redéfinissent les règles du SEO.
GSE, GEO, AEO… Ces acronymes ne sont pas là pour complexifier, mais pour refléter une réalité : la recherche devient plus contextuelle, conversationnelle et immédiate.

Face à ces évolutions, les contenus doivent être accessibles, compréhensibles et exploitables par l’IA. Le GEO s’impose comme une réponse à cette nouvelle exigence : apparaître, mais surtout être compris et repris par les moteurs.

Comprendre les logiques comme le Query Fan-Out ou les Grounding Links, c’est entrer dans une nouvelle dimension du SEO : celle de la qualité, de la transparence et de la valeur réelle pour l’utilisateur.

Mais une chose ne change pas : pour émerger, il faut créer du contenu original, utile et différenciant. Et pour ça, rien ne remplace la créativité humaine, un bon storytelling, et la capacité à s’appuyer intelligemment sur la data et l’IA.