LLMO (Optimisation pour les grands modèles de langage) est-il la même chose que GEO ? Je me perds dans tous ces acronymes

Laissez-moi clarifier le paysage des acronymes.

Les termes et leurs origines :

GEO (Optimisation pour moteurs génératifs)

• Inventé pour décrire l’optimisation pour la recherche générative IA
• Inclut ChatGPT, Perplexity, Claude, Google AI Overview
• Objectif : être cité dans les réponses générées par l’IA
• Terme le plus largement adopté dans le secteur

LLMO (Optimisation pour les grands modèles de langage)

• Terme plus technique
• Porte spécifiquement sur l’optimisation pour les LLMs (les modèles IA)
• Se concentre sur la façon dont les LLMs interprètent et citent le contenu
• Moins courant dans les cercles marketing

AEO (Optimisation pour moteurs de réponse)

• Met l’accent sur les moteurs de réponse (Perplexity, etc.)
• Objectif : être la source de la réponse
• Parfois utilisé de façon interchangeable avec GEO

SGO (Optimisation pour la recherche générative)

• Moins courant
• Parfois utilisé pour Google SGE spécifiquement
• Champ d’application plus restreint que GEO

La réalité pratique :

Ils décrivent tous le même concept de base : optimiser le contenu pour être cité dans les réponses générées par l’IA.

Ma recommandation :

Utilisez GEO. C’est :

• Le plus reconnu
• Assez large pour couvrir toutes les plateformes
• Facile à expliquer (“comme le SEO mais pour l’IA générative”)

Point de vue d’agence sur la terminologie.

Ce sur quoi nous nous sommes accordés :

Nous utilisons “GEO” avec les clients car :

• Facile à expliquer comme “l’évolution du SEO”
• Correspond au discours du secteur
• Pas besoin d’expliquer ce qu’est un LLM

Comment nous le positionnons :

“Le SEO vous fait classer. Le GEO vous fait citer dans les réponses IA.”

Simple, mémorable, assez précis.

Quand nous utilisons d’autres termes :

Discussions techniques : On utilise parfois LLMO pour parler de comportements spécifiques aux modèles

Spécifique à Perplexity : Parfois AEO, car Perplexity est littéralement un “moteur de réponse”

Focus Google : On évoque SGE/SGO pour discuter des AI Overviews en particulier

La leçon :

Adaptez la terminologie à l’audience. CMO ? Utilisez GEO. CTO ? Peut apprécier la précision LLMO. Équipe contenu ? Appelez-le simplement “optimisation IA”.

Contexte historique sur l’émergence des terminologies.

Ça arrive à chaque fois :

Vous vous souvenez du débat :

• SEM vs SEO vs PPC
• Content marketing vs inbound marketing
• Social media marketing vs social marketing

Les termes du secteur se consolident avec le temps. À l’heure actuelle :

2024 : Multiples termes émergents 2025 : GEO prend le dessus 2026 : GEO devient la norme

La prédiction :

GEO deviendra le terme standard. Les autres disparaîtront ou deviendront des sous-ensembles :

• LLMO : Sous-ensemble technique du GEO
• AEO : Spécifique aux moteurs de réponse
• SGO : Terme historique pour les premiers efforts IA de Google

Que faire :

Utilisez GEO. Il gagne la bataille de la terminologie. Mais comprenez les autres au cas où clients/partenaires les emploient.

Point de vue technique : pourquoi LLMO est plus précis.

LLMO cible spécifiquement :

Les grands modèles de langage traitent le contenu via :

• Tokenisation
• Embedding
• Mécanismes d’attention
• Fenêtres de contexte

Comprendre ces aspects techniques peut orienter l’optimisation :

• Efficacité des tokens dans le contenu
• Clarté sémantique pour les embeddings
• Densité d’information adaptée au contexte

Pourquoi GEO est plus pratique :

La plupart des marketeurs n’ont pas besoin de comprendre la tokenisation. Ils doivent :

• Créer du contenu “citables”
• Construire l’autorité
• Suivre la visibilité

GEO abstrait la complexité technique.

Quand la précision LLMO aide :

Si vous :

• Travaillez avec des équipes d’ingénierie IA
• Discutez de comportements spécifiques à un modèle
• Optimisez pour un LLM en particulier

Sinon, GEO suffit.

Point de vue contenu sur la terminologie.

Ce dont notre équipe contenu avait besoin :

Une direction claire sur ce qui diffère du SEO traditionnel.

La formulation qui a fonctionné :

“GEO signifie qu’on écrit pour être cité, pas juste classé.”

Cette formulation simple a changé l’approche des rédacteurs :

• Commencer par les réponses
• Énoncés facilement extrayables
• Penser à ce que l’IA pourrait citer

La terminologie n’avait pas d’importance :

Que l’on appelle ça GEO, LLMO ou “optimisation de contenu IA” – le changement de comportement était le même.

Mon conseil :

Moins se focaliser sur l’acronyme, plus sur la compréhension du changement de comportement :

• Avant : Écrire pour se classer
• Maintenant : Écrire pour être cité

Appelez-le comme vous voulez, du moment que le message passe.

Clarté parfaite désormais.

Mes conclusions :

1. Même concept, noms différents – GEO, LLMO, AEO décrivent tous l’optimisation pour la recherche IA
2. GEO s’impose – Le plus adopté, à utiliser par défaut
3. Stratégies identiques – Quelle que soit la terminologie
4. Adapter à l’audience – Utiliser les termes qui résonnent avec son interlocuteur
5. Se concentrer sur le changement – Le vrai passage, c’est de “classé” à “cité”

Ce que je vais faire :

• Utiliser GEO comme terme standard
• L’expliquer comme “l’évolution du SEO pour l’IA”
• Mettre l’accent sur le changement de comportement pour l’équipe
• Ne pas me perdre dans les débats d’acronymes

Merci pour la clarté !