Le GEO, qui vise à faire figurer une marque dans les réponses des assistants IA, ne dispose pas encore de recette miracle. Les experts du domaine s’accordent néanmoins sur une méthode : se concentrer d’abord sur les fondations, mesurer les résultats, puis avancer progressivement. Selon Elliott Bobiet, « la vague n’est encore prise par personne, ni par les e-commerçants ni par les autres entreprises ».
Le premier geste est le plus élémentaire, et pourtant le plus négligé : autoriser les robots des IA à lire le site. Beaucoup d’enseignes les bloquent sans le savoir, au niveau de leur hébergeur ou de leur pare-feu, avertit David Banget, CEO de BotRank.ai : « Un site inaccessible est un site absent des réponses. »
Vient ensuite le catalogue. Les moteurs peinent encore à lire les flux produits, faute de standard partagé. Frédéric Derian recommande de structurer son catalogue avec un flux complet, tenu à jour et correctement attribué, en citant Google, qui s’appuie sur son Merchant Center et son Shopping Graph, et ChatGPT, qui privilégie l’intégration Shopify. Chez Intersport, Philippe Muhr juge ce chantier le plus ardu : « Les moteurs lisent encore mal les catalogues des enseignes, faute de protocole unifié. »
Les pages elles-mêmes doivent aussi changer. David Banget estime qu’une page catégorie ne doit plus se résumer à une liste de produits, que les IA exploitent mal, mais expliquer le positionnement de l’enseigne. Emmanuelle Brusacoram, consultante SEO/GEO et co-créatrice de l’outil GEOFast, juge que les textes doivent être « answer-ready », immédiatement exploitables par une IA : « Une fiche produit parfaitement calibrée, c’est une fiche qui répond aux questions du client avant même qu’il ne les pose. »
Des données que l’IA ne peut pas inventer
Une fois ces bases posées, l’avantage se joue sur les données orthogonales, nom donné par Cosmo5. Michael Beresin, Directeur IA de Cosmo5, les décrit comme des informations « mesurées, testées, documentées » ou issues de l’usage réel du produit, et non simplement reformulées à partir d’un catalogue. Là où la fiche décrit la matière, la couleur et la taille, ces données renseignent la résistance, les conditions d’entretien ou la traçabilité.
Anticiper la décomposition des demandes compte aussi. Elliott Bobiet souligne que ChatGPT éclate une requête en sous-requêtes, les query fan-out, auxquelles il ajoute volontiers l’année en cours ou des termes comme comparatif et avis. Pour construire sa propre autorité, il suggère un exemple : un marchand de barbecues peut faire juger plusieurs cuissons par des chefs étoilés, en tirer un classement chiffré, puis diffuser largement cette étude. « La valeur tient à la diffusion, non à l’étude elle-même », conclut-il.
Le levier le plus décisif reste toutefois la réputation. « Structurer son propre site ne suffit pas, car certains moteurs ne le liront jamais », affirme Frédéric Derian, qui évoque la nécessité de nourrir les sources qu’ils exploitent, dont YouTube. Avant cela, Emmanuelle Brusacoram met en garde : « Je vois beaucoup d’informations erronées, parce que les marques n’ont pas mis à jour leurs données en dehors de leur site : une ancienne adresse dans un annuaire, une fiche Google Business Profile incomplète, des descriptions différentes selon les plateformes. »
L’influence change elle aussi d’échelle. Selon Frédéric Derian, les modèles s’attachent au contenu plus qu’au nombre d’abonnés, si bien qu’un créateur réunissant moins de 20 000 abonnés pèse souvent davantage qu’une vedette. Les avis clients comptent également. Elliott Bobiet insiste enfin sur la cohérence : « Si tout le web dit la même chose de vous, le modèle vous citera ; la moindre incohérence suffit à l’en dissuader. »
Un marché encore sans boussole
Les technologies restent propriétaires et mouvantes. Même si les protocoles MCP et UCP commencent à apparaître, aucun acteur unique ne s’est imposé, et Philippe Muhr reconnaît que « sur le GEO, nous sommes aujourd’hui un peu dans le Far West ». La mesure relève encore du bricolage : faute d’outil comparable à la console de recherche du SEO, les enseignes rejouent chaque jour des centaines de prompts pour estimer leur part de voix.
Le commerce agentique pourrait accélérer les choses. L’assistant IA ne se contenterait plus d’orienter l’achat mais le conclurait. Les premiers paniers intégrés ont été testés dès la fin 2024, et seuls la confiance du consommateur et un cadre réglementaire encore à écrire en retardent le déploiement. Dans cette course, Elliott Bobiet plaide aussi pour les études qualitatives : interroger ses clients sur leur recours à l’IA, puis réunir une dizaine de clients pour les observer face à un assistant. Cette donnée humaine doit ensuite nourrir les segments et les personas de la marque.
