Le référencement naturel (SEO) a longtemps dicté les règles du jeu de la visibilité en ligne. Mais, aujourd’hui, une nouvelle dimension s’y ajoute : le GEO, ou Generative Engine Optimization, à savoir l’optimisation du contenu pour les moteurs de recherche génératifs.
En effet, les outils alimentés par l’intelligence artificielle, comme ChatGPT, Perplexity ou les AI Overviews de Google, ne fonctionnent pas comme un moteur de recherche classique. Ils ne listent pas des liens, ils synthétisent, reformulent et choisissent leurs sources.
La question qui se pose alors pour tout créateur de contenu est la suivante : qu’est-ce qui pousse une intelligence artificielle générative à citer un contenu plutôt qu’un autre ? Et comment faire partie des sources choisies par l’IA ?
Formats favorisés, erreurs à éviter, actions à mettre en place, etc., voici une réponse concrète et directement actionnable.
L’étude publiée le 23 mars 2026 par Tom Wells, chercheur en GEO chez Wix Studio AI Search Lab, est, à ce jour, l’une des analyses les plus complètes sur le comportement de citation des grands modèles de langage (LLM). Trois plateformes majeures ont été passées au crible : ChatGPT, Perplexity et Google AI Overviews. Et les résultats bousculent plusieurs idées reçues.
Cette étude ne se contente pas d’observer les sites qui apparaissent dans les réponses IA. Elle analyse surtout les types de contenus cités, leur format, leur structure et leur nature éditoriale, et ce, afin d’identifier des schémas reproductibles.
Concrètement, des milliers de requêtes ont été soumises aux trois IA génératives, plus d’un million de citations ont été recensées et 75 000 réponses IA ont été analysées. Autant vous dire que cette étude repose sur un vaste ensemble de données.
Et deux hypothèses ont été retenues en guise de conclusion : le type de contenu idéal peut varier selon l’intention de recherche ET le secteur d’activité peut jouer un rôle dans les résultats.
Tom Wells et son équipe ont aussi choisi de faire une segmentation poussée selon les quatre intentions de requête (informationnelle, commerciale, navigationnelle/locale, transactionnelle) et cinq secteurs précis (e-commerce, santé/bien-être, réparation à domicile, services professionnels, SaaS).
Les sources citées par les IA ont ensuite été systématiquement catégorisées.
Les résultats parlent d’eux-mêmes et démontrent nettement que les IA ne citent pas un contenu au hasard. Sans reprendre toute l’étude, le résultat le plus important est que l’intention de la requête prime sur le reste, y compris sur le type de contenu cité, le secteur d’activité ou le modèle d’IA.
Concernant le sujet qui nous intéresse, à savoir les types de contenu les plus cités, 52 % des citations IA proviennent de trois types de contenu : les listicles (contenus structurés sous forme de liste, comme « les 10 meilleurs… », « les 5 étapes pour… » ou « 15 astuces pour… »), les articles et les pages produits.
Les types de contenus globalement les plus cités :
Attention, comme dit plus haut, les types de contenus les plus performants dépendent de l’intention de recherche.
Les principaux types de contenu cités par intention :
L’étude révèle tout de même que chaque modèle d’intelligence artificielle générative a ses préférences, une information à considérer en fonction de l’origine de votre trafic.
Même si les résultats démontrent que l’intention de recherche est LE facteur déterminant dans le choix des types de contenu préférés des LLM, ils montrent également que les citations varient selon le secteur d’activité.
| Secteur | Types dominants |
| E-commerce | Listes (20 %), Articles (19,5 %), Pages catégories (16 %) => distribution équilibrée |
| Santé/bien-être | Articles (19,7 %) => la confiance et l’autorité priment |
| Réparation à domicile | Pages produits (18,5 %), Pages catégories (15 %) => distribution uniforme |
| Services pros | Listes (25,2 %) => taux le plus élevé de tous les secteurs |
| SaaS | Listes (35,4 %), Articles (16,3 %) |
Si nous avons choisi de faire un point assez détaillé sur l’étude de Tom Wells, c’est parce que certaines recommandations opérationnelles en découlent.
Pour une requête informationnelle :
✅ Articles longs, guides pratiques/tutoriels, listes sélectives (listicle)
❌ Pages produits et catégories
Pour une requête commerciale :
✅ Listes comparatives, discussions/avis, pages catégories
❌ Articles longs, pages produits en phase de recherche
Pour une requête navigationnelle/locale :
✅ Pages produits trouvables, hiérarchie claire des catégories
❌ Listes sélectives
Pour une requête transactionnelle :
✅ Pages produits optimisées, pages catégories claires, guides pratiques pour produits complexes
❌ Articles trop longs
En théorie, il suffit donc de bien déterminer l’intention de recherche et de choisir le bon type de contenu et le tour est joué. Mais qu’en est-il en pratique ?
Concrètement, ce n’est pas si simple.
Les LLM (grands modèles de langage) sont entraînés à identifier la substance. Ils « lisent » des millions de sources et apprennent à distinguer ce qui apporte une information réelle de ce qui se contente de paraphraser l’existant.
Autrement dit, un contenu trop générique qui traite d’un sujet en surface, sans apporter de perspective propre, sans données, sans profondeur d’analyse (en bref, sans expertise ni plus-value), a très peu de chances d’être cité par une intelligence artificielle générative.
Bon à savoir : Ce type de contenu n’est pas seulement ignoré par les IA, il est aussi de moins en moins valorisé par Google qui renforce ses critères E-E-A-T (Expérience, Expertise, Autorité, Fiabilité) depuis plusieurs années.
Si rédiger un contenu adapté à l’intention de recherche est important, cela ne suffit pas comme nous venons de le voir. Aussi, être cité par une intelligence artificielle générative repose sur d’autres bonnes pratiques à connaître.
La structure d’un contenu est l’un des premiers éléments analysés par un LLM. Une hiérarchie claire, des titres explicites et une réponse directe dès les premiers paragraphes facilitent la compréhension du contenu par le modèle et augmentent, de fait, sa probabilité d’être cité.
Voici quelques pratiques concrètes à intégrer :
Mais la structure des contenus ne suffit pas. Les IA génératives ont aussi une très forte tendance à citer des sources perçues comme fiables et uniques. Deux dimensions entrent alors en jeu : l’autorité thématique et la valeur ajoutée distinctive.
L’autorité thématique se construit dans la durée. Publier régulièrement des contenus cohérents entre eux sur un domaine précis renforce la perception d’expertise, aussi bien pour Google que pour les LLM qui analysent l’ensemble d’un site.
Cette autorité thématique est également renforcée par des signaux externes. Un site régulièrement cité par d’autres sources reconnues, via des backlinks de qualité ou des mentions dans des contenus tiers, envoie un signal de crédibilité que les LLM prennent en compte.
Le maillage interne joue aussi un rôle important, car en connectant vos contenus entre eux de façon cohérente, vous aidez les modèles à comprendre la structure de votre expertise et à identifier les pages les plus représentatives de votre domaine.
Dans un autre article, nous vous parlions également de l’autorité digitale. Or, celle-ci a son rôle à jouer, car elle renforce l’autorité thématique.
Ce qu’il faut comprendre ici, c’est que les citations IA ne se jouent pas uniquement à l’échelle d’un contenu isolé. C’est la cohérence et la crédibilité globales d’un site qui construisent l’autorité que les LLM reconnaissent.
De son côté, la valeur ajoutée distinctive se crée à chaque contenu avec :
Bref, c’est le petit « truc » qui fait toute la différence avec tout ce que vous pouvez trouver en ligne. Et c’est précisément ce qu’un contenu générique ne peut pas offrir et ce que les IA génératives savent identifier.
Avant de publier vos contenus, certains points méritent d’être vérifiés. Voici donc une checklist qui synthétise tout ce qui précède pour vous permettre d’évaluer vos contenus avant publication (ou d’auditer vos contenus existants).
☐ L’intention de recherche principale est clairement identifiée (informationnelle, commerciale, navigationnelle, transactionnelle).
☐ Le type de contenu choisi correspond à cette intention (article long pour l’informationnel, listicle pour le commercial, etc.).
☐ Le sujet est suffisamment ciblé (ni trop large, ni trop vague).
☐ Le contenu cible une audience précise, autrement dit pas « tout le monde ».
☐ Le H1 contient le mot-clé principal et annonce clairement le sujet.
☐ La réponse principale est formulée dans les deux premiers paragraphes.
☐ La hiérarchie H1 > H2 > H3 est logique et cohérente.
☐ Chaque H2/H3 est explicite : on comprend le contenu de la section rien qu’en lisant le titre.
☐ Le contenu intègre au moins un format questions/réponses.
☐ Les listes à puces ou numérotées sont utilisées là où elles facilitent la compréhension (sans en abuser).
☐ Chaque affirmation importante est sourcée (source datée et identifiable).
☐ Le contenu apporte au moins un élément qu’on ne trouve pas facilement ailleurs (donnée exclusive, angle original, retour d’expérience, analyse approfondie).
☐ Le contenu va au-delà du simple « c’est important » pour expliquer le « comment » et le « pourquoi ».
☐ Le contenu ne paraphrase pas simplement ce qui existe déjà en ligne.
☐ Le contenu est directement actionnable et les utilisateurs savent quoi faire après l’avoir lu.
☐ L’auteur ou la marque est identifiable et crédible sur ce sujet.
☐ Le contenu s’inscrit dans une cohérence thématique avec les autres contenus du site.
☐ Les données chiffrées citées sont récentes (moins de deux ans, sauf exception justifiée).
☐ Les sources externes citées sont fiables et reconnues (études, sites officiels, experts identifiés).
☐ Le vocabulaire du domaine est présent naturellement (sans bourrage de mots-clés).
☐ Les termes techniques sont expliqués ou définis à leur première apparition.
☐ Les anglicismes inévitables sont traduits ou explicités.
☐ Les phrases sont courtes et les paragraphes aérés.
☐ La lecture est fluide sans effort excessif de compréhension.
☐ Liriez-vous ce contenu jusqu’au bout ?
☐ Est-ce que le contenu vous serait utile ?
☐ Auriez-vous envie de partager le contenu ou de le citer (pour de vrai !) ?
Optimiser vos contenus pour les IA génératives ne signifie pas que vous devez repartir de zéro. Le SEO reste la base du GEO. Et contrairement à ce que l’on peut lire ici et là, non, le SEO n’est pas mort. Les fondamentaux ne changent pas.
Un contenu bien structuré, qui répond précisément à une intention de recherche, assez riche sur le plan sémantique, et rédigé avec expertise et crédibilité reste la base d’un bon SEO/GEO. Un tel contenu performe d’ailleurs aussi bien dans les SERP classiques (pages de résultats de recherche) que dans les réponses générées par l’IA.
La vraie différence tient plutôt dans le niveau d’exigence.
Une intelligence artificielle générative analyse le contenu de manière bien plus fine qu’un crawler traditionnel. Là où un contenu SEO « correct » pouvait encore s’en sortir, le GEO exige plus, et notamment sur le fond. Les LLM analysent davantage la cohérence, la densité informationnelle et la fiabilité perçue. C’est un standard plus exigeant.
Autrement dit, si vos contenus sont qualitatifs, dans le sens où ils respectent tout ce que nous avons mentionné ici (et qui, au risque de nous répéter, relève du « bon » SEO), vous n’avez pas de soucis à vous faire, car les grands perdants de cette mutation sont surtout les mauvais contenus.
Ce qu’il faut retenir, c’est que l’essor de l’intelligence artificielle générative ne change pas les règles du jeu. Il en révèle seulement les failles ! Les contenus produits à la va-vite, sans intention claire ni réelle valeur ajoutée avaient déjà du mal à performer en SEO. Or, avec le GEO, ils disparaissent tout simplement. La vraie question que chaque marque doit se poser n’est donc pas de savoir comment optimiser ses contenus pour l’intelligence artificielle générative, mais plutôt de déterminer si son contenu mérite d’être cité. Plus concrètement : est-ce que vous liriez votre propre contenu ? Et si c’est le cas, est-ce qu’il vous serait utile ?
Tout cela n’est qu’un changement de posture et de méthode. Et c’est une très bonne nouvelle, puisque la qualité prime (enfin !) réellement.
Crédit photo : Jutharat Pinpan