Recherche académique sur le GEO : études clés et résultats

L’émergence du GEO en tant que champ académique

L’essor des moteurs de recherche propulsés par l’IA générative a fondamentalement bouleversé le paysage du marketing digital, poussant les chercheurs universitaires à développer de nouveaux cadres pour comprendre et optimiser la visibilité des contenus dans ce paradigme émergent. L’Optimisation des Moteurs Génératifs (GEO) a vu le jour comme discipline académique formelle en 2024 avec la publication de l’article fondateur « GEO: Generative Engine Optimization » par Pranjal Aggarwal, Vishvak Murahari et leurs collègues de l’Université de Princeton et de l’Indian Institute of Technology Delhi, présenté à la prestigieuse conférence KDD (Knowledge Discovery and Data Mining). Cette recherche fondamentale a officiellement défini le GEO comme un cadre d’optimisation « boîte noire » conçu pour aider les créateurs de contenu à améliorer leur visibilité dans les réponses générées par l’IA, comblant ainsi un vide critique laissé par les méthodologies SEO traditionnelles. Contrairement au référencement classique, focalisé sur le classement par mots-clés et les taux de clics dans les pages de résultats des moteurs de recherche (SERP), le GEO reconnaît que les moteurs génératifs synthétisent l’information en provenance de multiples sources dans des réponses cohérentes et appuyées par des citations, changeant fondamentalement la façon dont la visibilité est atteinte et mesurée. La communauté académique a reconnu que les techniques SEO traditionnelles — optimisation des mots-clés, création de liens, SEO technique — bien que toujours fondatrices, sont insuffisantes dans un environnement de recherche piloté par l’IA où le contenu doit être découvrable, cit-able et suffisamment fiable pour être inclus dans les réponses synthétisées.

Résultats clés de l’étude d’Aggarwal et al.

La recherche d’Aggarwal et al. a introduit une suite complète de métriques de visibilité spécialement conçues pour les moteurs génératifs, allant au-delà des mesures traditionnelles basées sur le classement afin de saisir la nature nuancée des réponses générées par IA. L’étude a identifié deux principales métriques d’impression : le Nombre de mots ajusté à la position, qui mesure le nombre normalisé de mots des phrases citant une source en prenant en compte la position de la citation dans la réponse, et l’Impression subjective, qui évalue sept dimensions dont la pertinence, l’influence, l’originalité et la probabilité d’engagement utilisateur. Par une évaluation rigoureuse sur leur nouveau benchmark GEO-bench, les chercheurs ont testé neuf méthodes d’optimisation distinctes et démontré que les stratégies les plus efficaces peuvent augmenter la visibilité d’une source jusqu’à 40 % sur le Nombre de mots ajusté à la position et 28 % sur l’Impression subjective. La recherche a révélé que les méthodes insistant sur la crédibilité et la preuve — notamment l’Ajout de citations (41 % d’amélioration), l’Ajout de statistiques (38 % d’amélioration) et la Citation de sources (35 % d’amélioration) — surpassaient nettement les tactiques SEO traditionnelles comme le bourrage de mots-clés, qui diminue en réalité la visibilité. Fait important, l’étude a montré que l’efficacité du GEO varie considérablement selon les domaines, certaines méthodes étant plus efficaces selon le type de requête et la catégorie de contenu, soulignant la nécessité de stratégies d’optimisation spécifiques au domaine plutôt qu’approches universelles.

Le benchmark GEO-Bench : vers une évaluation standardisée

Pour permettre une évaluation académique rigoureuse des méthodes GEO, l’équipe de recherche a introduit GEO-bench, le premier benchmark à grande échelle spécifiquement conçu pour les moteurs génératifs, composé de 10 000 requêtes diverses soigneusement sélectionnées à partir de neuf sources de données différentes et étiquetées selon sept catégories distinctes. Ce benchmark complet répond à un manque critique dans la recherche, aucun cadre d’évaluation standardisé n’existant auparavant pour tester les stratégies d’optimisation face aux moteurs génératifs. Le benchmark inclut des requêtes issues de multiples domaines et reflète des intentions utilisateurs variées — 80 % informationnelles, 10 % transactionnelles et 10 % navigationnelles — représentant les comportements réels de recherche. Chaque requête GEO-bench est enrichie de contenus textuels nettoyés provenant des cinq premiers résultats de recherche Google, fournissant des sources pertinentes pour la génération de réponses et garantissant une évaluation fidèle à la réalité de la recherche d’information.

Les neuf jeux de données intégrés à GEO-bench incluent :

• MS Macro, ORCAS-I et Natural Questions – Requêtes utilisateurs anonymisées réelles de Bing et Google
• AllSouls – Questions de dissertation d’Oxford nécessitant un raisonnement multi-sources
• LIMA – Questions difficiles requérant synthèse et raisonnement
• Davinci-Debate – Questions de débat pour tester les moteurs génératifs
• Perplexity.ai Discover – Requêtes tendances d’un moteur génératif déployé
• ELI5 – Questions complexes exigeant des réponses vulgarisées
• Requêtes générées par GPT-4 – Requêtes synthétiques couvrant divers domaines et niveaux de difficulté

Analyse comparative : recherche IA vs recherche traditionnelle

Au-delà de l’optimisation spécifique GEO, la recherche académique a mis en lumière des différences fondamentales dans la façon dont les moteurs de recherche IA sourcent l’information par rapport aux moteurs traditionnels comme Google. Une étude comparative approfondie de Chen et al. analysant ChatGPT, Perplexity, Gemini et Claude face à Google sur plusieurs verticales a mis au jour un biais systématique et écrasant en faveur des médias obtenus dans les moteurs IA, les sources obtenues représentant 60 à 95 % des citations selon le moteur et le type de requête. Cela contraste fortement avec l’approche plus équilibrée de Google, qui maintient une part importante de contenus de marque (25-40 %) et sociaux (10-20 %) en plus des sources obtenues. La recherche a démontré que le recoupement des domaines entre moteurs IA et Google est remarquablement faible, allant de seulement 15 à 50 % selon la verticale, indiquant que les systèmes IA synthétisent fondamentalement leurs réponses à partir d’écosystèmes informationnels différents de ceux des moteurs traditionnels. Notamment, les moteurs IA excluent presque entièrement les plateformes sociales comme Reddit et Quora de leurs réponses, alors que Google intègre fréquemment des contenus générés par les utilisateurs et des discussions communautaires. Cette découverte a des implications profondes pour la stratégie de contenu : être visible sur Google ne garantit pas la visibilité dans les réponses générées par IA, exigeant des approches d’optimisation distinctes pour chaque paradigme de recherche.

Stratégies d’optimisation GEO propres à chaque domaine

La recherche académique a démontré de façon concluante que l’efficacité du GEO n’est pas uniforme selon les domaines, obligeant les créateurs à adapter leurs stratégies d’optimisation à leur secteur et à leurs types de requêtes. L’étude d’Aggarwal et al. a identifié des schémas clairs sur les méthodes d’optimisation les plus efficaces selon les catégories de contenu : l’Ajout de citations est le plus efficace pour les domaines « Personnes & Société », « Explication » et « Histoire », où les récits et citations directes ajoutent de l’authenticité ; l’Ajout de statistiques prédomine dans les catégories « Droit & Gouvernement », « Débat » et « Opinion », où les preuves chiffrées renforcent l’argumentation ; la Citation de sources excelle pour les requêtes de type « Faits », « Déclaration » et « Droit & Gouvernement », où la vérification de la crédibilité est essentielle. La recherche révèle aussi que les requêtes informationnelles (exploratoires, recherche de connaissances) réagissent différemment à l’optimisation par rapport aux requêtes transactionnelles (intention d’achat), les contenus informationnels bénéficiant davantage d’une couverture exhaustive et de signaux d’autorité, tandis que les contenus transactionnels requièrent des informations claires sur les produits, les prix et la comparaison. L’efficacité des méthodes varie aussi selon que le contenu cible des marques connues ou des acteurs de niche, ces derniers devant déployer des stratégies médias plus agressives et bâtir leur autorité pour dépasser le « biais en faveur des grandes marques » observé chez les moteurs IA. Cette variation par domaine montre que réussir en GEO nécessite une compréhension fine de l’écosystème informationnel de son secteur et des intentions utilisateurs, plutôt que d’appliquer des tactiques génériques à tous les types de contenus.

Sensibilité linguistique et GEO multilingue

La recherche académique sur la sensibilité linguistique montre que les différents moteurs IA gèrent les requêtes multilingues avec des approches radicalement différentes, poussant les marques à élaborer des stratégies propres à chaque langue, plutôt que de se limiter à la traduction. L’étude de Chen et al. a révélé que Claude maintient une stabilité interlinguistique remarquable, réutilisant les mêmes publications anglophones d’autorité pour les requêtes en chinois, japonais, allemand, français et espagnol, ce qui suggère que bâtir son autorité dans les médias anglophones de référence peut transférer la visibilité sur Claude, quelle que soit la langue. À l’inverse, GPT présente un recoupement quasi nul entre les domaines selon la langue, modifiant entièrement son écosystème source lors du traitement de requêtes en langues différentes : être visible en anglais n’apporte donc aucun avantage pour une recherche non-anglophone, nécessitant de bâtir une autorité distincte dans les médias locaux. Perplexity et Gemini offrent une position intermédiaire, avec une certaine réutilisation interlangue des domaines d’autorité, mais aussi une forte localisation vers les sources de la langue cible. La recherche montre également que la sélection linguistique des sites varie selon le moteur : GPT et Perplexity privilégient fortement le contenu dans la langue cible pour répondre aux requêtes non-anglophones, tandis que Claude maintient une approche très anglophone, même pour des questions non-anglophones. Ces constats ont des implications majeures pour les marques internationales : réussir sur les marchés non anglophones exige non seulement la traduction, mais aussi un travail proactif de construction d’autorité et de couverture médiatique dans l’écosystème informationnel de chaque langue cible, avec une stratégie à adapter selon les moteurs IA prioritaires.

Facteur d’autorité et E-E-A-T dans le GEO

La recherche académique sur le GEO insiste constamment sur le fait que l’autorité et l’E-E-A-T (Expérience, Expertise, Autorité, Fiabilité) sont fondamentaux pour la visibilité dans la recherche IA, les moteurs IA montrant une préférence systématique pour les sources jugées crédibles et dignes de confiance. Le biais massif en faveur des médias obtenus documenté dans de multiples études reflète la dépendance des moteurs IA à la validation par des tiers comme indicateur d’autorité : un contenu examiné, cité ou validé par des publications réputées signale aux IA que la source est légitime et mérite d’être incluse dans les réponses synthétisées. La recherche montre que les backlinks depuis des domaines à forte autorité sont des signaux déterminants pour les moteurs IA, comme en SEO traditionnel mais avec un poids encore plus fort, car les IA évaluent le profil de liens pour juger si une source est digne de confiance comme citation. Les études révèlent aussi que les qualifications de l’auteur, l’affiliation institutionnelle et l’expertise démontrée influencent significativement la propension des moteurs IA à citer une source, rendant essentiel pour les créateurs de contenu d’établir clairement leurs compétences et connaissances dans leur domaine. Surtout, la recherche prouve que les signaux E-E-A-T doivent être obtenus et non revendiqués : se proclamer expert sur son propre site a peu d’impact, comparé à une expertise validée par des médias tiers, des recommandations d’experts et des citations de sources reconnues. Cette dynamique déplace donc l’optimisation du on-page vers la construction d’autorité hors-site, faisant des relations médias et des partenariats stratégiques des piliers de toute stratégie GEO.

Applications pratiques : de la recherche à la mise en œuvre

La recherche académique sur le GEO se traduit par plusieurs stratégies concrètes pour améliorer la visibilité dans les réponses générées par l’IA. Premièrement, le contenu doit être structuré pour la lisibilité machine via un balisage schéma et une organisation hiérarchique claire : cela implique l’implémentation de schémas détaillés (schema.org) pour produits, articles, avis, etc., l’utilisation de hiérarchies de titres logiques et la présentation de l’information dans des formats facilement scannables (tableaux, listes à puces). Deuxièmement, le contenu doit être conçu pour la justification, en répondant explicitement aux questions de comparaison et en exposant clairement les raisons de la supériorité d’une source : il faut créer des tableaux de comparaison détaillés face à la concurrence, des listes d’avantages/inconvénients et des propositions de valeur différenciantes facilement extraites par les IA comme attributs de justification. Troisièmement, la construction de médias obtenus doit devenir une priorité stratégique, en réallouant des ressources du contenu propriétaire vers les relations presse, la sensibilisation médias et les collaborations d’experts pour obtenir des citations dans des publications d’autorité valorisées par les moteurs IA. Quatrièmement, les métriques de visibilité doivent évoluer au-delà des KPIs traditionnels, en suivant les citations IA, les mentions dans les réponses générées et la visibilité multi-moteurs, plutôt que de se limiter aux taux de clics et aux classements. Enfin, les stratégies d’optimisation doivent être spécifiques au domaine, chaque créateur devant s’informer sur les méthodes GEO les plus efficaces pour son secteur et adapter ses optimisations selon les résultats scientifiques propres à sa verticale.

Limites et pistes de recherche futures

Si la recherche académique sur le GEO offre des insights précieux, les chercheurs reconnaissent d’importantes limites qui doivent guider l’application de ces résultats. La nature temporelle des études implique que les observations reflètent le comportement des moteurs IA à un instant donné ; à mesure que ces systèmes évoluent, les algorithmes changent et la concurrence se transforme, la validité des résultats quantitatifs peut être remise en cause, nécessitant des réévaluations périodiques et une veille continue sur l’efficacité du GEO. La nature boîte noire des moteurs IA pose un défi fondamental, les universitaires n’ayant pas accès aux modèles internes, données d’entraînement ou détails algorithmiques : ils peuvent décrire précisément ce qui se passe (quelles sources sont citées), mais les mécanismes explicatifs restent inférés et non prouvés de façon définitive. Les systèmes de classification utilisés (Marque, Obtenu, Social) restent des constructions théoriques reposant sur des jugements subjectifs sur la catégorisation des domaines, susceptibles de donner des résultats différents sous d’autres schémas. De plus, les recherches portent principalement sur les requêtes anglophones et les marchés occidentaux, avec peu d’études sur l’application du GEO dans les contextes non-anglophones ou émergents, où les écosystèmes informationnels diffèrent grandement. Les pistes de recherche futures identifiées incluent le développement de métriques de visibilité plus sophistiquées pour saisir la subtilité des citations IA, l’étude des interactions entre stratégies GEO et les nouvelles capacités IA (recherche multimodale, agents conversationnels), ainsi que des études longitudinales pour suivre l’évolution de l’efficacité GEO à mesure que les moteurs IA et les usages utilisateurs mûrissent.

L’avenir de la recherche GEO et l’évolution de la recherche IA

Alors que l’IA générative continue de transformer la découverte d’information, la recherche académique sur le GEO s’élargit pour répondre aux défis et opportunités de cet environnement en mutation rapide. La recherche multimodale — où les moteurs IA synthétisent texte, images, vidéo et autres médias — représente un nouveau front pour le GEO, nécessitant des stratégies d’optimisation dépassant le seul contenu textuel. Les systèmes IA conversationnels et agentiques capables d’agir pour l’utilisateur (achats, réservations, transactions) imposeront de nouveaux axes GEO, axés sur la « machinabilité » et l’exécutabilité du contenu, pas juste sa citabilité. La communauté scientifique reconnaît de plus en plus le besoin de méthodologies GEO structurées et de services managés, allant au-delà des tactiques isolées pour proposer des stratégies globales et continues sur plusieurs moteurs IA en parallèle. La recherche explore aussi comment les stratégies GEO doivent s’adapter à la maturation et à la consolidation des moteurs IA : les premières observations suggèrent que le marché stabilisé autour de quelques plateformes dominantes verra l’optimisation se standardiser, tout en restant distincte du SEO classique. Enfin, les chercheurs examinent l’impact systémique du GEO sur l’économie des créateurs et l’édition digitale, analysant comment la montée des réponses synthétisées par IA affecte la répartition du trafic, les modèles économiques et la viabilité des petits éditeurs et créateurs dans un paysage dominé par la recherche IA. Ces axes émergents montrent que le GEO continuera d’évoluer comme champ de recherche, avec un rôle académique crucial pour aider créateurs, marques et éditeurs à réussir dans cette transformation radicale de la découverte et de la consommation d’information à l’ère de l’IA générative.