Ce lundi 23 mars 2026, j’ai eu le grand plaisir d’animer une journée de formation intensive dédiée au GEO (Generative Engine Optimization) pour l’équipe Marketing de la société Infologic, un acteur incontournable des solutions ERP pour l’agro-alimentaire.
Face à la fulgurante ascension des moteurs génératifs (ChatGPT, Gemini, Perplexity), mon objectif pour cette journée était clair : donner à leurs équipes toutes les clés pour anticiper la transformation du Search et positionner Infologic comme la référence ERP agro-alimentaire par défaut des intelligences artificielles.
Voici un récapitulatif des stratégies et des ateliers pratiques que j’ai partagés avec eux pour maîtriser cette nouvelle ère de la visibilité digitale.
1. Comprendre le changement de paradigme : Du SEO au GEO
J’ai commencé par poser un constat indéniable avec l’équipe : le SEO traditionnel vit une disruption majeure. Avec le déploiement des aperçus IA (comme les AI Overviews de Google), les taux de clics organiques sur les premières positions classiques sont parfois divisés par deux ou trois. Mon message était simple : l’objectif n’est plus d’attirer l’internaute sur son site à tout prix, mais de nourrir l’IA là où elle se trouve.
Ce passage du « moteur de recherche » au « moteur de réponse » modifie la nature même des requêtes. J’ai rappelé qu’alors qu’une recherche classique sur Google fait en moyenne 2 mots, une requête conversationnelle sur ChatGPT en compte environ 23.
Pour exister aujourd’hui, le KPI roi n’est plus le simple clic, mais la visibilité et la « Citation Velocity » (le trafic ultra-qualifié issu des mentions directes par l’IA).
2. Le socle technique : Parler le « Langage Machine »
Pour qu’un LLM vous cite, il faut d’abord qu’il puisse ingérer et comprendre vos données. C’est ici que nous sommes entrés dans le vif du sujet avec des cas pratiques très concrets :
- Le contrôle du crawl (robots.txt & llms.txt) : j’ai montré comment déployer une stratégie d’indexation IA-first en utilisant le traditionnel fichier robots.txt couplé au nouveau standard llms.txt, indispensable pour fournir du contexte et orienter la représentation de la marque auprès des LLM.
- L’automatisation du balisage avec l’IA (atelier pratique) : lors de nos exercices, j’ai guidé l’équipe dans la création de GEMS et de GPTs sur-mesure spécialement configurés pour générer des balises Schema.org et du JSON-LD adaptés aux ERP agroalimentaires. Ce balisage sémantique est absolument non-négociable en GEO pour transformer un simple texte en une « entité » intelligible par la machine.
- Optimisation par les FAQ : pour capter ces fameuses requêtes de 23 mots de longue traîne, nous avons mis en place des toggle FAQ enrichis avec le balisage FAQPage. Cela permet d’offrir à l’IA des questions-réponses spécifiques, facilement extractibles pour formater ses propres synthèses.
3. Créer du contenu « AI Bait » : Capter l’attention des LLMs
J’ai ensuite expliqué comment la rédaction web devait s’adapter. Les IA fonctionnent par relations entre concepts grâce aux embeddings. Elles s’intéressent aussi particulièrement aux mots-clés dits à volume zéro, qui sont souvent invisibles dans les outils SEO classiques mais constituent les requêtes ultra-précises de demain.
Pour transformer une page commerciale en page « AI-ready », j’ai enseigné à l’équipe d’Infologic l’anatomie du contenu parfait :
- Des structures logiques et comparatives : les IA adorent extraire des données structurées pour répondre aux requêtes décisionnelles. L’utilisation de listes numérotées, de questions spécifiques (H2/H3) et de tableaux comparatifs pros/cons est indispensable.
- Les « answer flows » : j’ai insisté sur l’importance de structurer son texte comme une mini-conversation logique (question → réponse → développement → conclusion). Les moteurs génératifs interprètent ce lien logique comme une preuve d’expertise, ce qui leur permet de vous citer globalement plutôt que de découper vos phrases en miettes.
4. La cartographie de l’autorité (Off-Site et E-E-A-T)
Enfin, j’ai rappelé que le GEO ne se gagne pas uniquement sur son propre site. L’IA recoupe en permanence les informations pour évaluer l’E-E-A-T (expertise, expérience, autorité, confiance).
Pour asseoir l’autorité d’Infologic dans le secteur agro-alimentaire, nous avons défini un plan d’action off-site robuste :
- La base d’entraînement : optimiser sa présence factuelle sur Wikipédia et Wikidata pour aider les robots à comprendre l’entité de l’entreprise.
- L’autorité factuelle : générer des relations presse numériques pour apparaître dans les médias spécialisés et les fameux « listicles » (ex : top 10 des meilleurs ERP), que les IA utilisent systématiquement pour construire leurs propres comparatifs.
- Le « human proof » (la preuve humaine) : j’ai souligné que les modèles surpondèrent l’expérience humaine. Il est crucial d’investir les forums (Reddit, Quora), de récolter des avis clients B2B, et de publier des expertises tranchées sur LinkedIn.
Pour finir cette journée, nous avons défini ensemble un plan d’action à 90 jours. L’objectif pour l’équipe Marketing d’Infologic est désormais de monitorer leur part de voix face aux concurrents et de suivre le taux de citation de la marque sur des prompts stratégiques.
La bascule vers le GEO est officiellement enclenchée chez Infologic !
En savoir plus sur ma formation au Generative Engine Optimization.
