Faut-il vraiment faire un audit GEO ?

« On a fait faire un audit GEO. On est troisième sur ChatGPT. On fait quoi, maintenant ? » Ce que ces audits mesurent vraiment, avec quel recul, et ce qu'on peut en tirer.

« On a fait faire un audit GEO. On est troisième sur ChatGPT. On fait quoi, maintenant ? »

Cette question, je l’entends de plus en plus, sous une forme ou une autre, dans les échanges avec des CMOs et des équipes marketing. GEO, pour Generative Engine Optimization : l’ensemble des pratiques qui visent à faire apparaître une marque dans les réponses des assistants IA, comme ChatGPT, Perplexity, Gemini ou les AI Overviews de Google.

Ma réponse tient en deux temps. D’abord, « troisième sur ChatGPT » ne veut pas dire grand-chose. Ensuite, l’audit n’est pas inutile pour autant. Tout dépend de ce qu’on lui demande, et de ce qu’il accepte d’avouer.

Le SEO a près de 30 ans de recul, et il cherche encore

Google existe depuis 1998. Depuis près de 30 ans, des milliers de spécialistes du SEO (Search Engine Optimization, le référencement naturel) testent, comparent et partagent leurs observations. Avec le temps, la profession a fini par s’accorder sur des critères robustes : un contenu qui répond vraiment à l’intention de recherche, des liens de qualité, une technique propre, une bonne expérience de page.

Et pourtant, même avec ce recul, chaque mise à jour majeure de Google redistribue les cartes. Rien qu’en 2024, Google a déployé 4 core updates et 3 spam updates (Search Engine Land). Après chacune d’elles, des sites perdent une part importante de leur trafic sans avoir rien changé de leur côté.

Le GEO, lui, est un terme popularisé par une étude de Princeton publiée fin 2023 (Aggarwal et al., KDD 2024). Il a moins de trois ans. En trois ans, les modèles ont changé de version plusieurs fois par an, les fonctions de recherche des assistants ont été refondues, et le marché des outils GEO a explosé. Chaque outil arrive avec sa méthode, ses prompts et son score maison.

→ Moins de recul, plus d’outils, et des règles qui bougent plus vite que jamais.

Le vrai problème : on mesure la sortie d’une boîte noire

En SEO, on observe un classement relativement stable, et on connaît à peu près le terrain de jeu : le web indexé par Google. En GEO, on empile plusieurs couches opaques.

La première couche, c’est le savoir du modèle. Ce qu’un assistant « sait » d’une société vient en grande partie de ses données d’entraînement. Lesquelles ? En dehors de l’éditeur, personne ne le sait. L’index de transparence des modèles de Stanford est passé de 58/100 en 2024 à 40/100 en 2025. Les données d’entraînement font partie des quatre sujets sur lesquels toute l’industrie reste « systématiquement opaque » (Stanford, décembre 2025).

La deuxième couche, c’est la recherche en temps réel. Quand l’assistant va chercher des informations sur le web pour répondre, quelles requêtes lance-t-il, sur quel moteur, et quelles sources retient-il ? Tout cela peut changer du jour au lendemain, sans annonce.

La troisième couche, c’est la réponse elle-même, qui est probabiliste. SparkToro a fait poser les mêmes 12 questions entre 60 et 100 fois chacune, à ChatGPT, Claude et aux AI Overviews (2 961 réponses au total). Résultat : il y a moins d’une chance sur 100 d’obtenir deux fois la même liste de marques, et environ une chance sur 1 000 de l’obtenir dans le même ordre (SparkToro, janvier 2026). Rand Fishkin, son fondateur, conclut sans détour que tout outil qui donne une « position » dans une réponse IA raconte des bêtises.

→ « Troisième sur ChatGPT », c’est la photo d’un tirage parmi des centaines possibles.

Trois cas où l’optimisation n’a pas tenu

Les listicles autopromotionnels

C’est l’une des tactiques les plus recommandées depuis deux ans pour apparaître dans les réponses IA : publier des articles du type « les 10 meilleurs outils de… » et s’y classer soi-même premier. Les assistants aiment les listes, alors on leur en donne.

En février 2026, Lily Ray, spécialiste SEO reconnue, a documenté ce qui est arrivé à plusieurs sociétés SaaS et B2B qui avaient appliqué cette tactique à grande échelle. Après la mise à jour de décembre 2025, elles ont perdu entre 29 % et 49 % de visibilité organique en quelques semaines. Parmi elles, une marque B2B valorisée 8 milliards de dollars, qui avait publié 191 listicles de ce type. Les sites les plus touchés ont aussi décroché dans les AI Overviews (Lily Ray, Search Engine Land).

→ Une optimisation « GEO » qui jouait contre le lecteur a fini par coûter en SEO, et en GEO par ricochet.

llms.txt : le critère qui n’a jamais existé

Autre recommandation reprise par de nombreux outils : créer un fichier llms.txt à la racine de son site, censé guider les IA vers les bons contenus. Beaucoup d’entreprises l’ont mis en place.

En juin 2025, John Mueller, de Google, a tranché : « aucun système d’IA n’utilise actuellement llms.txt », ce que confirment les logs serveur (Search Engine Roundtable). La documentation officielle de Google précise d’ailleurs qu’il n’est nécessaire de créer ni fichier texte pour l’IA, ni balisage spécifique pour apparaître dans les AI Overviews (Google Search Central).

→ Quand personne ne voit l’intérieur de la boîte, on finit par recommander des critères qui n’existent pas.

Le modèle change, les citations aussi

Selon une analyse de Writesonic, ChatGPT citait des sites de marques dans 57 % des cas avec GPT-5.4, contre 47 % avec GPT-5.5. L’explication avancée : le nouveau modèle cible beaucoup moins souvent le site de la marque dans ses recherches (40,5 % des requêtes contre 12,6 %) (Averi, d’après Writesonic, avril 2026).

Une réserve s’impose : c’est l’étude d’un éditeur d’outil GEO, réalisée sur 50 questions lancées une seule fois par modèle. Ce qui illustre assez bien le sujet de cet article : même les études sur la volatilité du GEO reposent sur des échantillons fragiles.

→ Une marque peut perdre une partie de sa visibilité sans rien avoir changé, simplement parce que le modèle a changé.

Alors, un audit GEO, ça sert à quelque chose ?

Oui, à condition de le prendre pour ce qu’il est : un baromètre, pas une recette.

Les données récentes montrent qu’il y a bien quelque chose de mesurable. Glen Allsopp (Detailed) a analysé plus de 70 000 réponses de ChatGPT et des AI Overviews sur 28 jours, entre fin août et fin septembre 2026. Les listes complètes ne sont identiques d’un jour à l’autre que dans moins de 3 % des cas. En revanche, les marques de tête restent remarquablement stables : elles sont présentes 82 % des jours sur ChatGPT et 89 % sur les AI Overviews. Ce sont les marques de second rang qui tournent sans arrêt (Detailed, 2026). La même étude montre aussi que ChatGPT et les AI Overviews ne s’accordent pas sur les marques de tête dans 73 % des cas : un audit qui ne regarde qu’un seul assistant ne dit rien des autres.

Il existe aussi, depuis le 31 août 2026, une première donnée propriétaire : le rapport de Search Console consacré aux fonctions IA de Google (AI Overviews, AI Mode, Discover). Il indique les impressions par page, pays, appareil et date, mais aucun clic (Search Engine Land). Il mesure donc une visibilité, pas un trafic.

→ Un audit GEO peut dire si une marque fait partie du noyau stable sur un ensemble de questions répétées. Il ne peut pas dire avec certitude pourquoi, ni garantir que ça tiendra après la prochaine mise à jour.

Les fondamentaux sans regret

Si on ne connaît pas la recette, que faire ? Revenir à ce qui fonctionne quel que soit l’algorithme.

Google le dit lui-même : il n’existe pas d’exigence supplémentaire pour apparaître dans les AI Overviews, et « tous les fondamentaux SEO restent pertinents » (Google Search Central).

Les données sur ce que les assistants reprennent vont dans le même sens. Kevin Indig a analysé 1,2 million de réponses de ChatGPT et plus de 18 000 citations vérifiées. 44,2 % des citations viennent du premier tiers du contenu, et 78,4 % des citations de type question-réponse proviennent de titres formulés en question. Les définitions nettes et les affirmations claires sont aussi plus souvent reprises que les formulations vagues (Search Engine Land, février 2026). L’étude de Princeton montre de son côté que l’ajout de statistiques, de citations et de sources peut augmenter la visibilité jusqu’à 40 %, avec de forts écarts selon les secteurs (Aggarwal et al.). Enfin, une analyse d’Ahrefs relève que les mentions de la marque ailleurs sur le web sont le facteur le plus corrélé à la visibilité dans les AI Overviews (Search Engine Land). Corrélé ne veut pas dire causal, mais le signal est cohérent.

Concrètement, cela veut dire travailler page par page :

→ formuler explicitement la question à laquelle la page répond, idéalement dans un titre ;

→ y répondre en deux ou trois phrases dès le début, puis développer ;

→ appuyer la réponse sur des chiffres sourcés et des définitions précises ;

→ exister ailleurs que sur son propre site : presse, comparateurs indépendants, avis clients, prises de parole.

Le point commun de ces pratiques, c’est qu’elles servent d’abord le lecteur humain. C’est pour ça qu’elles résistent aux mises à jour. Les listicles autopromotionnels, eux, servaient l’algorithme contre le lecteur, et ils ont été sanctionnés.

Ce qu’un CMO devrait exiger d’un audit GEO

Un audit GEO utile ressemble moins à un classement qu’à une étude d’opinion bien faite. Avant d’en commander un, ou d’en lire un, cinq questions permettent de faire le tri.

→ Une part de visibilité, pas une position. Sur combien de questions la marque apparaît-elle, et sur combien de répétitions ? Une position unique ne veut rien dire.

→ La méthode sur la table. Quels prompts, combien de répétitions, quels assistants, à quelles dates. Sans ça, impossible de comparer deux audits, ni deux périodes.

→ Un croisement avec Search Console. C’est la seule donnée qui vient directement de Google et non d’une estimation.

→ Une séparation claire entre ce qui est mesuré et ce qui est supposé. « La marque apparaît dans 35 % des réponses » est une mesure. « C’est grâce à votre FAQ » est une hypothèse.

→ Des recommandations qui tiennent aussi en SEO. Si une recommandation GEO dégrade l’expérience du lecteur ou va contre les bonnes pratiques SEO, c’est un signal d’alerte.

Conclusion

Faut-il faire un audit GEO ? Oui, si on l’utilise comme un baromètre : pour savoir où l’on se situe, suivre une tendance dans le temps et repérer les questions sur lesquelles la marque est absente. Non, si on en attend une recette garantie.

Le danger n’est pas l’audit. C’est la certitude qu’il prétend donner sur un système dont personne, à part ses éditeurs, ne voit l’intérieur.

Alors, la vraie question à poser à son prochain audit GEO est peut-être la suivante : est-ce qu’il vous dit clairement ce qu’il ne sait pas ?

Ce sont des questions que j’aborde régulièrement avec des CMOs, des équipes marketing et des dirigeants : comment lire ces nouveaux indicateurs sans s’y perdre. Si le sujet résonne, parlons-en.