GEO — « Rendez votre site accessible et optimisé pour les IA afin qu'elles viennent y chercher vos informations. » Vous y croyez vraiment ?

L'Observatoire a comparé plusieurs mesures de réponses produites avec recherche web. Les résultats montrent un phénomène beaucoup moins mécanique qu'on pourrait le penser.

Accessible ne veut pas dire consulté

Dans l'une des mesures analysées, le phénomène fonctionne presque comme on pourrait l'espérer. Le site officiel de l'entreprise étudiée est cité 100 fois sur 1 153 citations de sources, soit environ 8,7 % du total. Il constitue même la troisième source la plus utilisée par les IA dans cette mesure.

L'IA est donc parfaitement capable d'aller chercher directement l'information sur le site d'une entreprise. Mais les autres mesures racontent une histoire très différente.

• sur une requête : 36 domaines mobilisés, 172 citations — le domaine de l'entreprise étudiée n'apparaît pas parmi les sources ;
• sur une autre mesure : 16 domaines, 227 citations — même constat ;
• sur une autre encore : 24 domaines, 105 citations, sans consultation du domaine de l'entreprise étudiée.

L'IA cherche donc bien sur le Web. Simplement, elle ne cherche pas nécessairement chez vous.

2 336 citations : une moyenne qui cache le véritable phénomène

Sur cinq rapports permettant de rapprocher suffisamment clairement les citations de sources et le domaine de l'entreprise étudiée, nous comptabilisons 2 336 citations de sources. Le site de l'entreprise étudiée est cité 100 fois, soit 4,28 % des citations. Mais ce pourcentage moyen est trompeur.

La distribution observée entre les cinq mesures est : 0 — 100 — 0 — 0 — 0.

Ce n'est donc pas simplement une question de faible fréquence de consultation. C'est une question de sélection. Dans certaines situations, le site de l'entreprise entre dans le champ exploré par l'IA et devient une source importante. Dans d'autres, des centaines de citations sont produites sans que son domaine ne soit mobilisé.

Pourtant, les IA consultent les sites des entreprises

Une autre observation empêche de conclure simplement que les IA préféreraient les médias, Wikipédia, Reddit ou les sites éditoriaux aux sites officiels. Dans une mesure où l'entreprise étudiée est absente des réponses, plusieurs acteurs concurrents sont directement associés à leurs propres domaines parmi les principales sources.

Trois domaines correspondant à des acteurs mis en avant recueillent chacun 18 citations, et un quatrième 17 citations. Ces quatre domaines représentent à eux seuls 71 citations sur 172, soit 41,3 % des citations de cette mesure.

L'IA ne refuse donc pas les sites commerciaux. Elle peut au contraire les utiliser massivement. La question devient alors beaucoup plus intéressante : pourquoi consulte-t-elle certains sites d'entreprises et en ignore-t-elle d'autres ?

Le GEO intervient peut-être après une étape que nous mesurons encore peu

Une grande partie des recommandations GEO consiste aujourd'hui à travailler le contenu : structure des pages, clarté des informations, données structurées, réponses explicites, citations, autorité ou facilité d'exploitation par les modèles. Ces pratiques peuvent avoir leur intérêt. Mais nos mesures mettent en évidence une question préalable : à quoi sert d'optimiser une information pour une IA si cette IA ne sélectionne jamais la page qui la contient ?

Nous observons ici une distinction importante entre trois phénomènes qui sont facilement confondus :

• être accessible ;
• être consulté ;
• être restitué.

Ce ne sont pas nécessairement les mêmes choses. Un site peut exister sur le Web et être techniquement accessible sans apparaître dans les sources effectivement mobilisées par une IA. Inversement, une entreprise peut devenir une source importante lorsqu'elle entre dans ce champ de consultation.

Un exemple particulièrement révélateur

Une mesure locale permet d'observer directement l'effet du Web. Sans recherche web, l'entreprise étudiée n'est citée par aucun des trois fournisseurs mesurés. Avec recherche web, son taux de présence passe à 100 % chez Anthropic et 60 % chez Google, tandis qu'il reste nul chez OpenAI. Dans cette même mesure, son site officiel reçoit 100 citations et devient la troisième source la plus citée.

Il serait tentant d'en déduire que la consultation du site provoque directement l'apparition de l'entreprise. Les données ne permettent pas de démontrer cette causalité. Elles permettent néanmoins d'observer simultanément deux phénomènes : l'entrée massive du site parmi les sources et une forte augmentation de la présence de l'entreprise lorsque la recherche web est activée. Cela mérite d'être mesuré.

Le véritable enjeu pourrait être le « champ exploratoire »

Ces résultats suggèrent une distinction utile. Il existe le Web disponible : l'ensemble des pages auxquelles une IA pourrait théoriquement accéder. Et il existe le Web effectivement exploré : les domaines et pages que le système choisit réellement lorsqu'il construit sa réponse. Nous pouvons appeler cet espace le champ exploratoire de l'IA.

Nos mesures montrent qu'il est fortement sélectif. Deux entreprises présentes sur le même marché ne semblent pas bénéficier automatiquement de la même exposition à cette exploration. L'une peut devenir une source répétée ; l'autre peut ne jamais être consultée.

Cela déplace une partie de la question du GEO. Elle n'est plus uniquement « mon contenu est-il optimisé pour être compris par une IA ? ». Elle devient aussi : « mon site entre-t-il seulement dans le champ exploratoire de l'IA ? »

Ce que cette étude démontre — et ce qu'elle ne démontre pas

Les mesures démontrent que les IA peuvent utiliser directement et fréquemment des sites d'entreprises. Elles montrent également que, sur d'autres requêtes, elles peuvent mobiliser des dizaines de domaines et des centaines de citations sans utiliser le domaine de l'entreprise étudiée. Elles montrent donc une forte asymétrie de consultation.

En revanche, elles ne permettent pas d'identifier les mécanismes exacts responsables de cette sélection. Elles ne démontrent pas non plus qu'être cité comme source suffit pour être recommandé, ni qu'une technique particulière de GEO permet d'entrer dans ce champ exploratoire. C'est précisément pourquoi la mesure est importante.

Avant d'optimiser, mesurez

Le GEO pose une question légitime : comment rendre une information plus facilement exploitable par les intelligences artificielles ? Mais une stratégie construite uniquement autour de cette question risque d'en oublier une autre, située juste avant : l'IA vient-elle chercher cette information ?

Nos mesures montrent qu'elle peut le faire. Elles montrent aussi qu'elle peut effectuer des centaines de consultations ailleurs sans jamais venir jusqu'au domaine étudié. Alors avant de demander « comment optimiser mon site pour les IA ? », une entreprise devrait peut-être commencer par demander : « quand les IA cherchent une réponse sur mon marché, viennent-elles réellement sur mon site ? »

Accessible ne signifie pas consulté. Optimisé ne signifie pas sélectionné. Et sélectionné ne signifie pas nécessairement recommandé.

C'est peut-être là que commence réellement la mesure du GEO.