GEO : Adobe s’attaque à l’optimisation du référencement pour l’IA

Une « science naissante »

Cette pratique émergente est encore peu structurée. Gartner parle même d’une « science naissante », désignée par les acronymes AISO (AI Search Optimization) ou GEO (Generative Engine Optimization).

Selon Eric Schmitt, analyste au sein du cabinet de conseil, la plupart des professionnels commencent tout juste à en comprendre les bases. À terme, un outil comme LLM Optimizer (et ses futurs concurrents) devrait automatiser ces optimisations pour proposer directement des contenus plus performants, que les humains n’auraient plus qu’à valider.

En attendant, la méthode reste assez artisanale : il faut tester son contenu auprès de plusieurs moteurs, analyser les résultats, ajuster… puis recommencer. « Aucun outil sur le marché n’a encore de “formule magique” », confirme Eric Schmitt. « Et pour être honnête, on ne sait même pas comment ces algorithmes fonctionnent côté moteur de réponses. »

Qu’est-ce que LLM Optimizer d’Adobe ?

Adobe affirme toutefois que LLM Optimizer peut adapter ses recommandations aux différents moteurs, grâce à la reconnaissance de motifs via l’IA. Autrement dit, si un moteur ramène plus de trafic qu’un autre, il peut être pertinent d’y concentrer ses efforts.

« Une marque de retail peut identifier que ses fiches produits ne sont pas citées dans les réponses de ChatGPT. LLM Optimizer recommande alors d’ajouter des éléments structurés (avis clients, tableaux comparatifs, FAQ) pour améliorer leur indexation par les IA », ajoute Lionel Lemoine, head of solution consulting, Western EMEA chez Adobe dans un échange avec Le MagIT.

Toujours avec cet outil, une entreprise pourra voir si ses concurrents sont plus cités dans les réponses de l’IA sur certaines requêtes clés. « Cela permet de comprendre pourquoi (meilleure structuration, contenu plus frais, etc.) et de proposer des actions correctives », continue Lionel Lemoine.

Dans une optique d’IA-commerce avec des agents acheteurs/observateurs, LLM Optimizer pourra par ailleurs détecter les visites des crawlers sur les pages d’un site. Ce qui permet de mesurer l’exposition réelle dans les interfaces IA, au-delà du SEO traditionnel.

Pilotage stratégique à l’ère du IA Commerce

Les différents éléments synthétisés permettraient donc d’adapter le pilotage à l’ère des moteurs de solutions. « Les équipes marketing peuvent utiliser ces insights pour ajuster leur stratégie de contenu, prioriser les pages à enrichir, ou justifier des investissements dans la production de contenu conversationnel », assure Lionel Lemoine.

Par exemple, si une marque de cosmétique n’apparaît pas dans certaines requêtes sur ChatGPT, LLM Optimizer peut benchmarker la marque contre ses concurrents, en montrant que les crawlers IA s’appuient sur des blogs beauté avant d’émettre des recommandations pour que la marque adapte sa stratégie – illustre-t-il.

« Tous les directeurs marketing cherchent à comprendre comment rester visibles dans un paysage numérique qui change sans cesse, capter l’attention et susciter l’engagement », résume Haresh Kumar, directeur senior du marketing produit chez Adobe. « S’ils y parviennent, ils peuvent développer leur activité ».

GEO et SEO, main dans la main

Comme le SEO, l’AISO/GEO repose sur une combinaison complexe de bonnes pratiques.

Beaucoup de techniques traditionnelles restent valables : données bien structurées, liens cassés à corriger, stratégie de backlinks… Mais certaines spécificités émergent : les métadonnées ou les FAQ, par exemple, sont particulièrement précieuses pour les IA génératives.

Les mentions sur Reddit, GitHub, Wikipédia ou les réseaux sociaux peuvent aussi peser encore plus lourd dans la balance.

Autre différence de taille : là où le SEO est centré sur des mots-clés, l’AISO doit se caler sur la manière dont un internaute formule une question à une IA. Enfin, certaines marques peuvent être vues comme des sources faisant autorité par les LLM. Adidax, par exemple, en matière de chaussures.

Faut-il enterrer le référencement web classique ? Non, répondent Gartner et Adobe à l’unisson. Les moteurs de recherche traditionnels et les interfaces de recherche conversationnelle coexisteront pendant plusieurs années. SEO et GEO devront être gérés comme les deux faces d’une même pièce.

Moins de visites sur les sites

Plus globalement, Eric Schmitt constate cependant une baisse générale du trafic sur les sites. Les utilisateurs utiliseraient moins les moteurs de recherche classique et cliqueraient moins sur des liens après avoir posé une question à une IA. Même si, en parallèle, celui issu des moteurs de réponse progresserait rapidement.

Ce phénomène est encore inégal selon les secteurs. « Est-ce que ça change la donne pour les produits de grande consommation ou la distribution ? Pas forcément », différencie Eric Schmitt. « Mais pour la finance, les assurances, l’automobile ou le tourisme, c’est certain ».