Est-ce suffisant d'être bon en SEO pour être bon en GEO ?

Pendant des années, beaucoup ont pensé que la maîtrise du SEO suffisait pour être performant dans n'importe quel environnement de recherche. C'était logique : Google dominait, les règles semblaient stables, et le SEO représentait l'essentiel du terrain. Mais aujourd'hui, cette idée ne tient plus. Le GEO (Generative Engine Optimization) n'est pas une simple extension du SEO. C'est un changement d'écosystème. Une mutation profonde de la manière dont les systèmes d'information trouvent, interprètent et sélectionnent les contenus.

Le problème, c'est qu'en continuant d'affirmer que « GEO = SEO », on passe à côté de la transformation. On ignore les données qui montrent un décalage croissant entre le comportement des moteurs IA et les moteurs traditionnels. Et surtout, on se prive d'une montée en compétence essentielle pour rester pertinent dans un paysage où Google n'est plus la porte d'entrée unique.

Les chiffres montrent une divergence massive entre SEO et visibilité IA

Les chiffres sont sans appel. Profound observe seulement 12 % de recouvrement entre les résultats cités par ChatGPT et les résultats organiques de Google. Cette divergence montre que les LLM ne se contentent pas de puiser dans les pages les mieux positionnées : ils utilisent d'autres systèmes de sélection, basés sur d'autres signaux que le SEO classique ne couvre pas.

De son côté, ZipTie affirme, dans une analyse portant sur 25 000 requêtes réelles, que même un site classé #1 sur Google n'a qu'environ 25 % de chances d'être cité dans une réponse IA. Et selon seoClarity, sur plus de 400 000 mots-clés testés, les AI Overviews de Google n'intègrent la position 1 organique que 54 % du temps, tandis que la position 20 apparaît environ 7 % du temps.

Ce n'est donc plus un débat théorique. Les données prouvent que le SEO n'est plus un garant d'exposition dans les environnements IA.

Les moteurs génératifs fonctionnent selon d'autres règles

Les moteurs génératifs fonctionnent autrement. Ils ne se contentent pas de classer des documents : ils les recherchent via un fan-out de requêtes, les transforment via des pipelines RAG, les réévaluent selon leur pertinence contextuelle, les pondèrent selon la mémoire, la personnalisation, les préférences du modèle, et les patterns d'entités. Ce ne sont plus les mêmes règles du jeu.

C'est là que le SEO atteint sa limite : il est encore largement fondé sur une logique lexicale, sur un matching textuel, sur des signaux de liens, de structure HTML, d'intentions prévisibles. Les moteurs IA, eux, fonctionnent par vectorisation, embedding, clusterisation sémantique, hiérarchies d'entités, architecture interne, et stratégies de sélection propres à chaque plateforme. Les outils SEO historiques ne capturent pas ces signaux-là. Ils continuent de simuler Google, pas les LLM.

Le SEO reste un point de départ, mais ne suffit plus

Un SEO solide reste évidemment un excellent point de départ. Il apporte la rigueur, la maîtrise des contenus, l'expertise des entités, la compréhension des sujets et de leur profondeur sémantique. Mais cela ne suffit pas pour évoluer dans un environnement où les moteurs ne cherchent plus comme avant.

Être bon en GEO exige de comprendre comment les IA calculent la pertinence, comment elles construisent leur contexte, comment elles réinterprètent les sources, et pourquoi certaines disparaissent ou émergent selon les modèles.

Un nouveau terrain fragmenté où chaque moteur a ses propres règles

Il faut accepter que le terrain a changé. Il ne suffit plus d'être bien positionné : il faut être retrouvable dans un espace vectoriel, cohérent dans un univers d'entités, pertinent dans un contexte génératif, et sélectionnable selon les critères internes de chaque modèle.

Nous entrons dans une ère où Google n'est plus la porte d'entrée principale de l'information. Chaque moteur IA a sa personnalité : ChatGPT privilégie certaines sources, Perplexity amplifie les forums et le temps réel, Gemini favorise ses propres écosystèmes, les AI Overviews appliquent leurs propres filtres, et les RAG privés d'entreprise créent des niches fermées.

Le SEO prépare le terrain ; le GEO construit les chemins qui mènent à la visibilité dans les moteurs IA. Dans un monde où les moteurs ne classent plus mais sélectionnent, interprètent et génèrent, continuer à croire que « SEO = GEO » revient à jouer une partie qui n'existe plus.