Pendant plus de dix ans, la visibilité en ligne des entreprises reposait sur une règle relativement simple : apparaître dans les premiers résultats des moteurs de recherche. Les entreprises ont ainsi investi massivement dans les stratégies de référencement, qu’il s’agisse du référencement naturel (SEO) ou de l’achat de mots-clés publicitaires (SEA), afin d’attirer les internautes vers leurs sites web et de maximiser le trafic.
Aujourd’hui, ce modèle est en train d’évoluer. Avec l’essor de l’intelligence artificielle générative et des grands modèles de langage, les consommateurs ne se contentent plus toujours de parcourir une liste de liens. Ils interrogent désormais des assistants conversationnels tels que ChatGPT ou Gemini, qui peuvent générer des réponses synthétiques et recommander directement des produits, des marques ou des services correspondant à leurs besoins.
Dans ce nouveau contexte, la découverte des produits ou des marques ne passe plus uniquement par les moteurs de recherche traditionnels, mais de plus en plus par des systèmes de recommandations et des réponses générées par l’IA. Cette évolution soulève une question stratégique pour les entreprises : comment maintenir leur visibilité dans un environnement où les décisions des consommateurs sont de plus en plus médiées par des algorithmes et des systèmes d’intelligence artificielle et quels sont les enjeux relatifs ?
Le passage de la “recherche” aux “réponses générées par l’IA”
Le modèle traditionnel de la visibilité
Pendant plus de deux décennies, les entreprises visent à optimiser leur visibilité à travers l’achat des mots clés, le référencement naturel. L’objectif principal de ces stratégies était d’augmenter la probabilité que les internautes cliquent sur leur site web, générant ainsi du trafic et des opportunités de conversion.
L’émergence de l’IA générative et les nouveaux concepts de référencement
Contrairement aux moteurs de recherche traditionnels qui présentent une liste de liens, les assistants conversationnels tels que ChatGPT ou Gemini peuvent produire des réponses synthétiques en s’appuyant sur de multiples sources d’information.
Dans ce contexte, les utilisateurs peuvent obtenir directement des explications, des comparaisons de produits ou des recommandations sans nécessairement naviguer entre plusieurs sites web. Cette évolution transforme progressivement la logique de recherche d’information : au lieu de consulter différents résultats pour construire leur propre réponse, les utilisateurs s’appuient de plus en plus sur des réponses générées par des systèmes d’intelligence artificielle.
Quels sont ces concepts émergents ?
Comme on l’a déjà mentionné, l’IA a bouleversé le processus de décision des consommateurs, pour cela les entreprises doivent changer leurs stratégies de référencement afin de maintenir leur visibilité sur internet. C’est dans ce contexte qu’émergent de nouvelles stratégies de référencement AEO et GEO.
- Qu’est-ce que L’AEO (Answer Engine Optimization) ?
Selon Semrush, “L’optimisation des moteurs de réponse est un ensemble de pratiques marketing utilisées pour accroître la visibilité de votre marque dans les réponses générées par l’IA, telles que celles fournies par le mode IA de Google et ChatGPT.” De même, dans les réponses fournies par Siri et Alexa.
- Qu’est-ce que le GEO (Generative Engine Optimization) ?
Selon la définition de Semrush, “L’optimisation des moteurs génératifs (GEO) consiste à optimiser le contenu afin qu’il apparaisse dans les réponses générées par les moteurs de recherche alimentés par l’IA, tels que chatGPT, Google, Perplexity, Claude et autres. Au lieu de se concentrer uniquement sur le classement traditionnel dans les moteurs de recherche (comme le fait le référencement naturel), la GEO vise à garantir que votre contenu fasse partie des réponses fournies par le système GenAI lorsque les utilisateurs posent des questions.”
- C’est quoi la différence entre AEO et GEO ?
L’AEO (Answer Engine Optimization) et le GEO (Generative Engine Optimization) se distinguent principalement par leur cible, leur objectif et leur format. D’une part, l’AEO s’adresse aux moteurs de réponse tels que Google ou Siri, avec pour objectif d’apparaître comme la réponse directe à une requête. Il repose généralement sur des formats structurés comme les snippets, les FAQ ou les données structurées. D’autre part, le GEO cible les intelligences artificielles génératives, telles que ChatGPT ou Perplexity, et vise à faire en sorte qu’un contenu soit cité dans une réponse générée par ces systèmes. Dans ce cas, l’accent est mis sur des contenus de référence, appuyés par des sources fiables.
En outre, les deux sont complémentaires. Désormais, le GEO est devenu de plus en plus important avec la montée en puissances des IA dans les recherches.
Selon une étude menée par HubSpot, ChatGPT a atteint 800 millions d’utilisateurs hebdomadaires actifs en octobre 2025, soit le double par rapport à février 2025.
Dans le même contexte, 1.8 milliards d’utilisateurs utilisent des IA génératives, et plus de 50% des recherches Google affichent désormais un AI Overview. Cependant, ces concepts restent encore en évolution et leurs impacts réels sur la visibilité des entreprises demeurent incertains.
- Quel est l’impact de ces nouvelles techniques sur le trafic des sites web ?
Selon l’étude d’Aggarwal et al. (2024), les LLM pourraient progressivement transformer le rôle des moteurs de recherche traditionnels comme Google et Bing, en générant des réponses précises et hyper-personnalisées.
De même, les chercheurs démontrent que la bonne maîtrise des stratégies GEO peut augmenter la visibilité d’un contenu jusqu’à 40% des réponses générées par l’IA. Par ailleurs, les techniques classiques de SEO ont peu ou pas d’effet dans les moteurs génératifs.
– Le paradoxe central : Moins de clics, plus de valeur
D’après une étude menée par Hubspot, 60% des recherches Google se terminent sans aucun clic. Ainsi, lorsqu’une réponse générée par l’IA, le taux de clic sur les résultats de recherche classiques chute de plus de moitié, passant de 1.41% à 0.64%.
En effet, la relation entre AEO, GEO et le trafic est paradoxale. Bien que ces nouvelles techniques diminuent le nombre de clics, elles créent toutefois un trafic de plus grande qualité et d’une valeur commerciale supérieure. En effet, les entreprises ayant rapidement adopter ces stratégies constatent des bénéfices notables. En outre, les sources référencées par les moteurs de réponse affichent un taux de clic supérieur de 27 % par rapport aux résultats organiques traditionnels, avec un taux de conversion dépassant également 27 % et un taux d’engagement supérieur de 31 % (HubSpot, 2024).
De plus, Kumar et Lakkaraju (2024) montrent par des expériences que l’organisation délibérée du contenu affecte directement la chance d’être cité par un LLM, validant l’importance stratégique du GEO pour attirer un trafic qualifié. Il est également nécessaire de reconsidérer la notion de visibilité, comme le mentionne le rapport Conductor (2026), même sans clics, être mentionné par une IA renforce l’autorité et la reconnaissance d’une marque. Cette autorité se transforme par la suite en visites directes et en conversions. Ainsi, l’AEO et le GEO ne se présentent pas comme de simples prolongements du SEO, mais comme des concepts radicalement nouveaux, où la visibilité s’évalue moins en quantité de trafic brut qu’en crédibilité informationnelle perçue par les systèmes génératifs.
SEMrush : un exemple concret d’adaptation au nouveau paradigme
L’intégration du nouveau modèle de visibilité IA est déjà observable dans les propositions des principales plateformes marketing. Semrush, un des acteurs majeurs du référencement au niveau mondial, en est un bon exemple. En mars 2025, la plateforme a introduit l’AI Optimization (AIO), mise en avant comme étant la première solution d’entreprise permettant aux sociétés de surveiller, gérer et améliorer leur présence sur des moteurs de recherche propulsés par l’intelligence artificielle, incluant ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini et DeepSeek. La plateforme dispense une intelligence liée aux sources, exposant la raison pour laquelle les plateformes d’IA affichent une marque d’une certaine manière, ainsi que les signaux qui influencent les réponses produites en fonction des marchés.
On observe déjà les répercussions : lors des premières distinctions d’AI Visibility Awards lancées en décembre 2025, les grandes marques reconnues pour leur visibilité dans les réponses IA, notamment Google, Microsoft, Samsung et Patagonia, étaient principalement des clients actifs de Semrush AIO. Cet exemple démontre clairement comment le GEO et l’AEO se transforment de notions théoriques en services commerciaux organisés, intégrés dans les instruments quotidiens des équipes marketing.
Quels sont les enjeux de ces techniques ?
- Enjeux éthiques : manipulation et confiance
La question éthique majeure est la suivante : peut-on accorder sa confiance à un LLM dont les réponses pourraient être affectées par des enjeux commerciaux ? Surtout après l’annonce d’OpenAI le test des publicités sur ChatGPT.
Zoë Hitzig, une chercheuse d’OpenAI, a quitté son poste le même jour où la plateforme a débuté les tests de publicités, invoquant des inquiétudes concernant la nature des données partagées à savoir les convictions politiques, croyances religieuses, problèmes privés et les dangers que cela pose dans un environnement publicitaire.
Les IA génératives peuvent mal référencer, déformer ou inventer des déclarations. Des circuits de désinformation peuvent amplifier des informations périmées ou entremêler des données concurrentes. Un système de gouvernance éthique robuste est donc essentiel pour toute stratégie GEO/AEO.
- Enjeu environnemental
L’ascension de l’IA générative impose une pression environnementale sans précédent, transformant radicalement le bilan carbone des géants du numérique. L’entraînement d’un modèle comme GPT-3 a consommé environ 1 287 MWh, soit l’équivalent des émissions de 112 voitures durant toute leur vie. Cependant, au-delà de la phase de création, c’est l’usage quotidien qui pèse le plus lourd. Comme le soulignait Google dès 2022, l’inférence (le fait de générer une réponse pour un utilisateur) représente 60 % de la consommation énergétique liée au machine Learning. Chaque recommandation, chaque synthèse GEO a un prix énergétique direct.
Pourtant, une nuance fondamentale émerge des recherches récentes (Scientific Reports, 2024) : si l’impact de la machine est massif à l’échelle industrielle, il reste dérisoire comparé à l’empreinte de l’activité humaine équivalente. Pour une tâche de rédaction ou de synthèse, l’impact environnemental d’un LLM standard peut être 40 à 150 fois inférieur à celui d’un humain, et jusqu’à 4 400 fois inférieur pour des modèles légers. Le véritable enjeu n’est donc pas seulement la consommation de l’IA, mais son intégration raisonnée dans un parcours client où elle remplace des processus humains bien plus polluants.
- La publicité dans les LLMs
L’intégration de la publicité au sein des modèles de langage de grande taille constitue l’un des développements les plus significatifs et les plus controversés de l’écosystème numérique actuel.
OpenAI a officiellement lancé les Sponsored Suggestions le 9 février 2026, en version bêta fermée sur ChatGPT, ciblant dans un premier temps les utilisateurs gratuits aux États-Unis. Dans ce format inaugural, les publicités sont affichées sous la réponse principale, clairement étiquetées, et présentées comme n’influençant pas le contenu des réponses générées, les abonnements payants en étant explicitement exemptés. Toutefois, cette promesse de neutralité est déjà fragilisée : selon des informations internes rapportées par The Information, OpenAI envisagerait d’accorder un traitement préférentiel aux contenus sponsorisés dans ses réponses générées, ce qui soulève des interrogations profondes quant à l’intégrité informationnelle des LLMs.
Sur le plan économique, les perspectives sont considérables. E-Marketer prédit que le marché publicitaire au sein des moteurs de recherche IA passera de légèrement plus d’un milliard de dollars en 2025 à environ 26 milliards de dollars en 2029 aux États-Unis. Cette trajectoire de croissance confirme que les LLM’s ne sont plus uniquement des outils de traitement du langage, mais deviennent progressivement des espaces médiatiques à part entière, redéfinissant les frontières entre information organique et contenu commercial.
Point de vue personnel
L’IA a transformé le fonctionnement du trafic web. Les entreprises qui adoptent l’AEO et le GEO peuvent réellement en tirer profit. Aggarwal et al. (2024) démontrent qu’une utilisation efficace du GEO peut accroître la visibilité de 40 %. Ce résultat est particulièrement notable. Cependant, en pratique, toutes les entreprises ne peuvent pas en bénéficier de la même manière. Ces techniques nécessitent davantage de compétences, de temps et de ressources. Les grandes entreprises sont donc susceptibles de mieux performer que les petites. Cela constitue un enjeu qu’il est difficile d’ignorer.
De plus, la question de la publicité dans les LLM soulève des préoccupations. En effet, à la suite du lancement des “sponsored suggestions” par OpenAI en février 2026, des interrogations ont émergé. Officiellement, OpenAI a déclaré que les publicités n’influenceraient pas les réponses générées. Toutefois, il est possible que les contenus sponsorisés soient, à terme, favorisés. Si tel est le cas, la confiance accordée aux réponses et recommandations générées par l’IA pourrait être compromise. Or, sans confiance, l’ensemble du système perd sa crédibilité.
Par ailleurs, l’aspect environnemental demeure largement sous-estimé dans ces discussions. Pourtant, les données sont parlantes : les émissions de Microsoft ont augmenté de 29 % entre 2020 et 2024, en grande partie en raison de l’essor de l’IA. Il est difficile de parler d’innovation responsable sans prendre en compte cet impact. Bien que l’IA présente de nombreux avantages, tant pour les entreprises que pour les individus, elle engendre également des coûts environnementaux importants. Les émissions de CO₂, ainsi que la consommation massive d’eau nécessaire au refroidissement des serveurs, constituent des enjeux majeurs.
Bien que l’AEO et le GEO s’imposent comme des stratégies incontournables dans cette nouvelle ère numérique, leur adoption ne peut se faire sans réflexion. Il est essentiel de réguler la publicité dans les LLM, de prendre au sérieux leur impact environnemental et de garantir l’accessibilité de ces outils. L’innovation ne devrait jamais se faire au détriment de l’éthique
Conclusion
En conclusion, l’émergence de l’IA générative transforme les mécanismes de visibilité sur internet. Tandis que le SEO classique se concentrait sur la génération du trafic vers les sites web, les méthodes récentes telles que l’AEO et le GEO mettent désormais l’accent sur la visibilité des marques dans les réponses et recommandations produites par les systèmes d’IA. Cependant, ces approches posent aussi des questions significatives concernant la confiance, la clarté des algorithmes et les effets environnementaux de ces technologies. De cette façon, bien que ces nouvelles méthodes présentent des possibilités pour les entreprises, leur progression devra s’accompagner d’une réflexion éthique et responsable pour assurer un écosystème numérique plus sûr et durable.
Dès lors, une question se pose : sommes-nous en train d’assister à la fin du SEO tel qu’on le connaît, ou le GEO et l’AIO ne sont-ils que les nouvelles formes d’un même combat pour la visibilité numérique ?
Références
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