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    Ressources : Blog & Glossaire GEO

    Nous partageons analyses, benchmarks et bonnes pratiques pour vous aider à comprendre les enjeux du Generative Engine Optimization.

    All0-9ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ
    0-9
    A
    AI Answer Box / AI Summary / AI Snapshot
    Encadrés générés par l’IA dans les pages de résultats, qui fournissent un résumé ou une réponse directe à une requête. Ils combinent souvent des informations de plusieurs sources, à la manière des AI Overviews, et proposent aussi des liens vers des contenus de référence.
    Voir aussi : AI Overview, Answer engine, Résultats enrichis.
    AI Mode de Google
    Expérience de recherche avancée utilisant raisonnement approfondi et capacités multimodales pour explorer un sujet en détail. Elle permet de poser des questions de suivi, d’obtenir des liens vers des ressources utiles, tout en intégrant des réponses générées par l’IA. L’AI Mode s’appuie notamment sur la technique du query fan-out pour diviser une requête en sous-questions et explorer le Web en profondeur.
    Voir aussi : Query fan-out, SGE, AI Overview.
    AI Overview
    Résumés générés par l’IA, affichés dans les pages de résultats Google, combinant des informations de plusieurs sources. Ils proposent une synthèse rapide d’un sujet, avec des liens vers des contenus pertinents, souvent dans une zone en haut de la SERP. Les AI Overviews prolongent la Search Generative Experience et s’appuient sur des modèles avancés de Google.
    Voir aussi : SGE, AI Mode, AI Answer Box.
    Answer engine / Moteur de réponse
    Système qui répond directement aux questions en calculant ou générant une réponse à partir de données externes (ex. WolframAlpha). Contrairement aux moteurs classiques, il fournit une réponse précise plutôt qu’une liste de liens. Il s’appuie sur des bases de connaissances, des algorithmes et parfois des modèles de langage.
    Voir aussi : AEO, AI Answer Box, Answer box.
    Answer Engine Optimization (AEO)
    Optimisation du contenu pour apparaître dans les réponses directes fournies par des moteurs de réponse ou des assistants conversationnels. L’AEO insiste sur la structure, la clarté et la fiabilité des contenus pour que les systèmes d’IA puissent les récupérer et les citer correctement. Elle cible notamment les réponses générées par des outils comme ChatGPT ou les AI Overviews de Google.
    Voir aussi : GEO, Answer engine, Résultats enrichis.
    At vero eos
    At vero eos et accusamus et iusto odio dignissimos ducimus qui blanditiis praesentium
    B
    Base de données vectorielle
    Base conçue pour stocker et interroger des embeddings (vecteurs représentant le sens ou des caractéristiques de données non structurées). À la différence des bases classiques, elle gère des données multidimensionnelles et cherche par similarité (distance entre vecteurs). Elle alimente la recherche sémantique et le RAG en fournissant des documents pertinents via des requêtes vectorielles.
    Voir aussi : Embeddings, Recherche sémantique, RAG.
    C
    Chunking
    Action de découper de grands volumes de texte en unités plus petites, appelées « chunks », afin de faciliter leur traitement par les modèles de langage. Cela améliore l’efficacité et la précision des résumés, de l’extraction d’information ou de la traduction. Les chunks peuvent être des phrases, des paragraphes ou des passages, pour conserver un contexte pertinent.
    Voir aussi : Passage, Fenêtre de contexte.
    Citation
    Mention explicite d’une source ou d’un document dans la réponse générée par un modèle, afin de référencer l’origine de l’information. Les systèmes de RAG et d’AI Overviews utilisent les citations pour indiquer quelles pages ont été consultées et renforcer la confiance des utilisateurs. Structurer son contenu et fournir des sources fiables augmente les chances d’être cité.
    Voir aussi : RAG, AI Overview, E-E-A-T.
    D
    Data ingestion / Ingestion de données
    Processus par lequel des données brutes sont collectées, importées et intégrées dans un système pour être traitées ou analysées. Pour les modèles de langage, cela inclut la collecte de textes, leur nettoyage et leur formatage pour l’entraînement ou la mise à jour via des techniques comme le RAG. Une ingestion efficace garantit la qualité et la fraîcheur des informations utilisées par les moteurs génératifs.
    Voir aussi : RAG, Grounding, Bases de données vectorielles.
    Données structurées
    Format normalisé pour fournir des informations sur une page et classer son contenu (ex. une recette : ingrédients, temps de cuisson, valeur nutritionnelle). Ce balisage aide les moteurs à comprendre le contenu et favorise la génération de résultats enrichis et l’exploitation par les modèles de langage.
    Voir aussi : Schema.org, JSON-LD, Résultats enrichis.
    E
    E-E-A-T
    Acronyme de Expérience, Expertise, Autorité, Fiabilité. C’est un cadre d’évaluation de la qualité de contenu utilisé par Google. L’expérience reflète la connaissance de première main du sujet ; l’expertise, les compétences ou qualifications ; l’autorité, la réputation et la qualité des sources ; la fiabilité, la sécurité du site et la transparence. Renforcer ces critères améliore la crédibilité et la visibilité des contenus, même s’il ne s’agit pas d’un facteur de classement direct.
    Voir aussi : YMYL, LLMO, Résultats enrichis.
    Embeddings
    Représentations vectorielles (sous forme de nombres) de mots, phrases ou objets, organisées de façon à ce que les éléments sémantiquement proches soient proches dans l’espace vectoriel. Obtenus via des techniques d’apprentissage, ils permettent de mesurer la similarité sémantique entre textes ou entités. Ils sont utilisés pour la recherche sémantique, l’analyse de sentiments et la récupération d’infos dans des bases de données vectorielles.
    Voir aussi : Proximité sémantique, Base de données vectorielle, Recherche sémantique.
    Entité / Entité nommée
    Élément important d’un texte (personne, lieu, organisation, événement, date, etc.) pouvant être détecté et catégorisé par des techniques de reconnaissance d’entités nommées. Leur identification alimente les graphes de connaissances et améliore la pertinence des recherches. En GEO, bien définir et baliser les entités favorise leur reconnaissance par les modèles et leurs citations.
    Voir aussi : Knowledge Graph, Schema.org, Embeddings.
    F
    Featured snippet / Position zéro
    Extrait de texte mis en avant en haut d’une page de résultats pour fournir une réponse concise à une requête. On parle de « position zéro » car il apparaît avant les résultats organiques, souvent dans un encadré. Il est sélectionné à partir de contenus bien structurés et pertinents, ce qui en fait un enjeu pour le SEO et le GEO.
    Voir aussi : Résultats enrichis, Zero-Click Search, AI Answer Box.
    Fenêtre de contexte
    Nombre maximal de tokens que le modèle peut considérer simultanément autour d’un mot ou d’une requête. Une grande fenêtre de contexte permet au modèle de conserver davantage d’informations et peut améliorer la pertinence des réponses. Elle détermine combien de texte un LLM peut analyser en une fois et influence les stratégies de chunking et de RAG.
    Voir aussi : Token, LLM, Chunking.
    G
    Generative AI Optimization (GAIO)
    Terme utilisé pour décrire l’optimisation du contenu afin de l’adapter aux moteurs génératifs (équivalent conceptuel du GEO). Elle combine structuration, balisage et pertinence sémantique pour que les modèles de langage recommandent et citent le contenu d’une marque. La GAIO se confond largement avec le GEO.
    Voir aussi : GEO, LLMO, AEO.
    Generative Engine Advertising (GEA)
    Adaptation des stratégies publicitaires pour optimiser la visibilité et les recommandations des marques dans les réponses générées par l’IA. Il s’agit de créer des contenus promotionnels susceptibles d’être sélectionnés et mentionnés par des moteurs génératifs comme ChatGPT ou Perplexity. Le GEA prolonge le GEO en ciblant spécifiquement les recommandations commerciales des modèles.
    Voir aussi : GEO, LLMO.
    Generative Engine Optimization (GEO)
    Il s’agit de l’optimisation du contenu numérique pour améliorer sa visibilité dans les résultats générés par des modèles d’IA, en particulier les réponses synthétiques produites par des moteurs génératifs.
    Cette pratique vise à influencer la manière dont les grands modèles de langage récupèrent, synthétisent et citent les informations d’une marque ou d’un éditeur dans des réponses générées.
    Elle s’apparente à une évolution du référencement vers des environnements où les utilisateurs reçoivent une réponse complète sans cliquer, et se distingue du Search Engine Optimization (SEO) et de l’Answer Engine Optimization (AEO).
    Aussi appelé : GAIO, AI SEO, optimisation de moteur génératif. Voir aussi : AEO, RAG.
    Generative Search Optimization (GSO)
    Ensemble de techniques d’optimisation visant à ce que le contenu soit bien pris en compte par les moteurs de recherche utilisant l’IA générative. Proche du GEO, de l’AEO et de la GAIO, elle met l’accent sur la qualité sémantique et l’accessibilité des informations pour les modèles, qu’il s’agisse de réponses générées, de résultats enrichis ou de panneaux de connaissances.
    Voir aussi : GEO, GSO global, LLMO.
    Global Search Optimization (GSO)
    Ensemble des pratiques d’optimisation visant à améliorer la visibilité d’un contenu dans toutes les interfaces de recherche : moteurs classiques, assistants vocaux, moteurs génératifs, etc. Elle combine SEO, AEO et GEO pour assurer une présence dans les résultats organiques, les réponses directes et les aperçus générés.
    Voir aussi : SEO, GEO, LLMO.
    Grounding / Ancrage factuel
    Action de relier la sortie d’un modèle d’IA à des données réelles et vérifiables pour garantir des résultats factuels. Le grounding améliore la précision en appuyant la génération sur des documents authentiques plutôt que sur de simples corrélations statistiques. Il est souvent employé avec le RAG pour lutter contre les hallucinations et fournir des citations claires.
    Voir aussi : RAG, Hallucination, IA générative.
    H
    Hallucination (IA)
    Inexactitude ou fausse affirmation générée par un modèle d’IA, tout en semblant plausible. Elle survient lorsque le modèle interprète mal des motifs ou manque d’informations fiables, produisant des réponses qui ne correspondent pas à la réalité. La réduction des hallucinations passe par des techniques comme le RAG ou le grounding, qui connectent la sortie à des sources vérifiables.
    Voir aussi : Grounding, RAG, IA générative.
    I
    IA générative
    Ensemble de modèles capables de créer du texte, des images ou d’autres contenus originaux à partir de données existantes. Souvent basée sur des architectures transformer et des LLM, l’IA générative produit des réponses, résumés ou créations multimodales et alimente assistants conversationnels et outils de création. Elle pose aussi des enjeux de fiabilité et d’éthique.
    Voir aussi : LLM, IA mode, Hallucination.
    Intention de recherche
    Ce que l’utilisateur souhaite réellement obtenir en saisissant une requête : informationnelle (chercher un fait), transactionnelle (acheter, réserver), ou navigationnelle (accéder à un site précis). Comprendre l’intention permet d’adapter le contenu et les réponses pour mieux satisfaire le besoin.
    Voir aussi : Recherche conversationnelle, Query fan-out, Résultats enrichis.
    J
    JSON-LD
    Format de sérialisation pour les données liées (Linked Data) permettant d’intégrer des données structurées au sein du code HTML via du JSON. Recommandé par Google pour implémenter Schema.org sans modifier le contenu visible, il simplifie la maintenance du balisage et favorise l’apparition de résultats enrichis et de panneaux de connaissances.
    Voir aussi : Données structurées, Schema.org, Knowledge Graph.
    K
    Knowledge Graph
    Graphe de connaissances : base de connaissances qui représente les entités et leurs relations sous forme de nœuds et d’arêtes. Il stocke des descriptions interconnectées d’objets, d’événements et de concepts, permettant de naviguer entre eux via des requêtes. Les moteurs de recherche s’en servent pour alimenter panneaux de connaissances et réponses générées.
    Voir aussi : Entité nommée, Schema.org, Knowledge Panel.
    Knowledge Panel / Panneau de connaissance
    Encadré dans les résultats de recherche qui présente des informations synthétiques issues d’un graphe de connaissances (faits clés, images, liens, etc.) sur une entité. Optimiser sa présence implique d’utiliser des données structurées et des schémas précis pour les entités concernées.
    Voir aussi : Knowledge Graph, Schema.org, Résultats enrichis.
    L
    Large Language Model (LLM)
    Grand modèle de langage entraîné de manière auto-supervisée sur de très grands volumes de texte pour des tâches de traitement du langage naturel. Basé sur des architectures de type transformer, il comporte des milliards à des trillions de paramètres et peut générer, résumer, traduire et raisonner sur du texte. Les LLM sont au cœur des agents conversationnels, des générateurs de code et des systèmes de recherche augmentée.
    Voir aussi : IA générative, Transformers, Fenêtre de contexte.
    Large Language Model Optimization (LLMO)
    Optimisation du contenu pour qu’il soit utilisé et cité par des outils d’IA générative (ChatGPT, Perplexity, etc.). Elle privilégie les sources faisant autorité, des blocs de contenu sémantiquement complets et des formats faciles à analyser. Le LLMO est une variante de l’AEO et du GEO centrée sur les grands modèles de langage.
    Aussi appelé : AI SEO, SEO LLM. Voir aussi : GEO, AEO.
    M
    Modèle multimodal / Recherche multimodale
    Modèle d’IA capable de comprendre et traiter plusieurs types d’informations (texte, image, audio, vidéo) simultanément. La recherche multimodale exploite ces modèles pour interpréter des requêtes combinant plusieurs médias et fournir des résultats intégrés (ex. décrire une image + poser une question).
    Voir aussi : AI Mode, LLM, Transformers.
    N
    Natural Language Processing (NLP)
    Traitement automatique du langage naturel : domaine qui permet aux machines de comprendre, analyser et générer du langage humain. Il couvre l’analyse syntaxique, la traduction, la reconnaissance d’entités, l’analyse de sentiments, etc. Les progrès récents s’appuient sur les LLM, les embeddings et le pré-apprentissage pour améliorer l’interaction homme-machine.
    Voir aussi : LLM, Transformers, Embeddings.
    O
    Ontologie
    Représentation formelle des concepts d’un domaine et des relations qui les lient, utilisée pour structurer la connaissance. Elle définit classes, propriétés et hiérarchies afin d’assurer une compréhension commune (machines et humains) d’un sujet. Les ontologies sont cruciales pour les graphes de connaissances et soutiennent la recherche sémantique et les résultats enrichis.
    Voir aussi : Knowledge Graph, Taxonomie, Schema.org.
    P
    Passage
    Segment de texte suffisamment court pour être traité ou indexé individuellement. Les passages sont souvent produits par le chunking et servent d’unités de recherche ou d’entrée dans des systèmes génératifs. Un passage bien délimité améliore la précision en se concentrant sur un contexte spécifique.
    Voir aussi : Chunking, RAG.
    Prompt
    Texte en langage naturel qui décrit la tâche qu’un modèle d’IA doit accomplir. Il fournit le contexte initial et peut préciser le style, le format ou les infos à utiliser. La qualité et la précision du prompt influencent directement la pertinence des réponses et constituent le cœur du prompt engineering.
    Voir aussi : Prompt engineering, Query fan-out, Recherche conversationnelle.
    Prompt engineering
    Art de formuler et structurer une instruction (prompt) pour obtenir des réponses plus pertinentes d’un modèle d’IA générative. Un prompt décrit la tâche à exécuter, parfois le style, le format ou le contexte souhaité. Son optimisation est essentielle pour exploiter pleinement les modèles de langage en recherche comme en création.
    Voir aussi : Prompt, Query fan-out, Recherche conversationnelle.
    Proximité sémantique
    Mesure de la similarité de sens entre deux mots, phrases ou entités dans un espace vectoriel. Calculée à partir d’embeddings, elle permet de trouver des contenus pertinents au-delà de la simple correspondance de mots-clés. Elle est essentielle pour la recherche sémantique et l’alignement de contenus dans les moteurs de réponse.
    Voir aussi : Embeddings, Recherche sémantique.
    Q
    Query fan-out
    Technique qui décompose une question en plusieurs sous-sujets et envoie simultanément plusieurs requêtes pour trouver des contenus variés. Elle permet de capter différentes intentions et de récupérer des résultats issus du Web, de graphes de connaissances et d’autres sources. Le query fan-out alimente les expériences de recherche générative comme l’AI Mode.
    Voir aussi : AI Mode, SGE, Recherche conversationnelle.
    R
    Recherche conversationnelle
    Recherche où l’utilisateur pose des questions en langage naturel et reçoit des réponses comme dans une conversation. Elle remplace les recherches par mots-clés par des requêtes complètes et offre une interaction plus humaine. Ces systèmes s’appuient sur des modèles de langage et du contexte pour comprendre l’intention et fournir des réponses évolutives (souvent via chatbots ou assistants vocaux).
    Voir aussi : Answer engine, Intention de recherche, Prompt.
    Recherche sans clic (Zero-Click Search)
    Recherche où la réponse à la requête est fournie directement sur la page de résultats, sans qu’un clic supplémentaire soit nécessaire. Cela peut prendre la forme d’extraits enrichis, de panneaux de connaissance ou de réponses générées qui satisfont immédiatement l’intention de recherche. Cette tendance influence le GEO et l’AEO car elle réduit le trafic vers les sites au profit de la présence dans la réponse immédiate.
    Voir aussi : Résultats enrichis, AI Overview, Featured snippet.
    Recherche sémantique
    Approche de recherche d’informations qui vise à comprendre l’intention et le sens contextuel plutôt que de se limiter aux mots-clés exacts. Elle s’appuie sur des embeddings et mesure la similarité sémantique pour offrir des résultats plus pertinents, notamment pour des requêtes conversationnelles.
    Voir aussi : Embeddings, Proximité sémantique, Base de données vectorielle.
    Résultats enrichis
    Résultats de recherche qui vont au-delà du lien bleu classique, en affichant des données, images ou visuels supplémentaires (avis, produits, événements, etc.). Ils sont souvent générés à partir de données structurées. Ils améliorent l’expérience utilisateur et peuvent offrir des taux de clics élevés, même avec la montée des recherches sans clic.
    Voir aussi : Données structurées, Rich snippet, Featured snippet.
    Retrieval-Augmented Generation (RAG)
    Technique qui combine un modèle de langage avec un système de récupération d’informations pour intégrer des connaissances actualisées dans la génération. Le modèle consulte d’abord un ensemble de documents spécifiques avant de répondre, ce qui enrichit la sortie et limite les hallucinations. Elle permet de mettre à jour un modèle sans le réentraîner entièrement et facilite les citations vérifiables.
    Voir aussi : GEO, Grounding, Récupération augmentée.
    Robots de recherche ou de crawl
    Programmes qui explorent automatiquement les sites web pour télécharger et indexer leur contenu. Ils permettent aux moteurs de recherche de découvrir et de mettre à jour les pages, mais servent aussi à collecter des données pour entraîner des modèles de langage. Les éditeurs peuvent contrôler leur activité via le fichier robots.txt et certaines balises meta.
    Voir aussi : Knowledge Graph, LLMO, Web crawling.
    S
    Schema.org
    Initiative collaborative destinée à définir des schémas pour les données structurées sur Internet. Portée par des acteurs comme Google, Microsoft, Yahoo, Yandex et la communauté Web, elle propose des balises communes pour améliorer la compréhension des pages par les moteurs de recherche. L’utilisation de Schema.org dans le HTML aide à générer des résultats enrichis, des panneaux de connaissances et des citations correctes.
    Voir aussi : Données structurées, JSON-LD, Knowledge Graph.
    Search Generative Experience (SGE)
    Expérience de Google Search Labs qui utilise l’IA générative pour fournir des aperçus rapides d’un sujet, des idées connexes et la possibilité de poser des questions complémentaires. SGE présente des réponses synthétiques accompagnées de liens vers des sources, pour aider les utilisateurs à comprendre un sujet plus rapidement. Elle prépare le terrain pour une recherche plus conversationnelle et a inspiré AI Overviews et AI Mode.
    Voir aussi : AI Overview, AI Mode, Query fan-out.
    SEO LLM / LLM SEO
    Terme informel désignant l’optimisation du contenu pour qu’il soit exploitable et cité par les grands modèles de langage. Proche du LLMO, il consiste à structurer le contenu, fournir des sources fiables et maximiser la compréhension sémantique des modèles. Il combine SEO traditionnel et GEO pour assurer une visibilité dans les réponses générées.
    Voir aussi : LLMO, GEO, AEO.
    T
    Taxonomie
    Classification hiérarchique pour organiser concepts, produits ou contenus en catégories et sous-catégories. Elle facilite la navigation des utilisateurs et l’indexation par les moteurs de recherche. Dans le GEO, une taxonomie cohérente aide les modèles à comprendre les relations entre sujets et à générer des réponses plus précises.
    Voir aussi : Ontologie, Knowledge Graph, Données structurées.
    Token
    Séquence de caractères considérée comme une unité de traitement lors de la tokenisation (mot, sous-mot, symbole, etc.). La tokenisation découpe le texte en tokens, que le modèle manipule ensuite. Le nombre de tokens impacte la fenêtre de contexte et les coûts de traitement.
    Voir aussi : Fenêtre de contexte, Transformers, Embeddings.
    Transformers
    Architecture de réseau de neurones basée sur le mécanisme d’attention multi-tête, sans récurrence. Le texte est tokenisé, intégré, puis chaque token est contextualisé via des poids d’attention dans une fenêtre de contexte. Introduits par l’article « Attention Is All You Need » (2017), les transformers ont remplacé les RNN et servent de base à la plupart des grands modèles de langage.
    Voir aussi : LLM, Fenêtre de contexte, Token.
    U
    V
    W
    X
    Y
    YMYL (Your Money or Your Life)
    Catégorie de contenus susceptibles d’affecter la santé, la sécurité, le bonheur ou la stabilité financière des utilisateurs. Google applique des standards de qualité plus élevés à ces pages pour éviter qu’une information inexacte ne nuise aux internautes. Les éditeurs doivent démontrer une forte expertise et fiabilité pour être visibles dans ces domaines sensibles.
    Voir aussi : E-E-A-T, Résultats enrichis, LLMO.
    Z
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