GEO : mesurer la visibilité IA sur ChatGPT, Perplexity et Google

Vos tableaux de bord SEO vous disent comment vous performez dans les SERP classiques. Mais que répondent ChatGPT, Perplexity, Bing Copilot ou les AI Overviews de Google quand on pose les questions clés de votre marché ? La discipline GEO (Generative Engine Optimization) répond à cette nouvelle réalité: être sélectionné, cité et cliqué dans des réponses générées. Ce guide propose un cadre simple pour mesurer cette « visibilité IA » de manière reproductible, avec des métriques, une méthode de collecte multi‑moteurs et des garde‑fous pour éviter les pièges (hallucinations, personnalisation, attribution).

1) GEO et « visibilité IA » : définition opérationnelle

Le GEO désigne l’ensemble des pratiques visant à faire utiliser votre contenu comme matière première par des moteurs génératifs (LLM) — idéalement avec attribution explicite (liens/sources) dans la réponse. Autrement dit, l’objectif ne se limite plus à « bien se classer », mais à être intégré dans la synthèse et recommandé comme source consultable. Cette définition met l’accent sur la sélection/citation par les moteurs génératifs plutôt que sur le classement pur des résultats.

Par « visibilité IA », on entend la capacité d’une marque à être mentionnée, citée (avec lien), bien positionnée dans la synthèse, et à capter des clics ou de l’engagement issus de ces réponses. Les métriques associées doivent être suivies par moteur (ChatGPT Search/Deep Research, Perplexity, AI Overviews, Copilot), par période et par thématique métier. Pour approfondir le vocabulaire et les concepts voisins, voyez notre panorama « Nouveaux acronymes SEO : GEO, GSVO, AIO, LLMO ».

2) GEO vs SEO : ce qui change vraiment

• Cible: le SEO vise des classements sur des pages de résultats; le GEO vise la sélection par un LLM et l’attribution comme source visible.
• Sortie: le SEO aboutit à une liste de liens bleus; le GEO aboutit à une synthèse rédigée qui agrège des éléments de plusieurs sources, parfois avec un ordre d’apparition et des citations numérotées.
• Métriques: le SEO mesure positions/CTR/trafic organique; le GEO ajoute mentions, citations avec lien, position dans la synthèse, part de voix générative, sentiment et clics depuis l’interface IA.

En bref, le GEO ne remplace pas le SEO, mais l’étend à des environnements où la « place » que prend votre marque dans la réponse n’a plus grand-chose à voir avec une SERP classique.

3) Mesurer la visibilité IA : cadre et formules

De nombreux éditeurs MarTech convergent vers un tronc commun d’indicateurs. Côté francophone, SE Ranking documente un suivi multi‑moteurs de ces signaux; leur page « visibilité IA » illustre ce périmètre de mesure (voir SE Ranking – suivi de la visibilité IA).

Voici les métriques que je recommande de standardiser dès le départ.

3.1 Mentions (présence)

• Définition: nombre de réponses IA qui citent la marque (texte) pour un corpus de requêtes.
• Taux de mentions = (Réponses IA mentionnant la marque / Réponses IA totales) × 100.

3.2 Citations avec lien

• Définition: fréquence d’apparition de liens vers votre domaine dans les « sources » de la réponse.
• Taux de citation = (Réponses IA contenant un lien vers le domaine / Réponses IA totales) × 100.

3.3 Position/ordre d’apparition

• Définition: rang de la première mention dans le texte et rang de la première citation dans la liste des sources.
• Indicateurs: position moyenne; % Top 1.

3.4 Part de voix générative (GSoV)

• Définition: part relative de vos mentions/citations vs un ensemble de concurrents.
• Formule simple: GSoV = (Mentions marque / Mentions totales des marques évaluées) × 100.
• Option: pondérer par position et/ou valeur des requêtes.

3.5 Sentiment et contexte

• Définition: tonalité (positive, neutre, négative) et thèmes associés (prix, fonctionnalités, alternatives).
• Mise en œuvre: classifieur + revue humaine des cas ambigus.

3.6 Trafic et engagement associés

• Définition: sessions et conversions attribuables aux clics depuis les réponses IA (si cliquables) ou corrélations prudentes.
• Mise en œuvre: GA4/Matomo avec filtres par domaines référents (ex. chatgpt.com, perplexity.ai, copilot.microsoft.com) + UTM quand c’est possible.

3.7 Dynamique temporelle

• Définition: tendance hebdomadaire/mensuelle des mentions, citations, positions; volatilité (écart‑type) des positions/GSoV.

Exemple illustratif: sur 120 requêtes réparties équitablement par moteur, votre marque est mentionnée dans 36 réponses (Taux de mentions = 30%). Votre domaine est cité avec lien dans 18 réponses (Taux de citation = 15%). Votre GSoV face à trois concurrents sur un cluster B2B atteint 35% (pondération simple).

4) Collecte et normalisation multi‑moteurs

Avant de courir après les KPI, il faut des données propres et comparables. Pensez « protocole » autant que « métriques ».

• Échantillonnage: constituez un panel de prompts représentatifs (informationnels, comparatifs, transactionnels) par thème/marché.
• Journalisation: pour chaque run, consignez timestamp, moteur, version/mode (ex. ChatGPT Search vs défaut), langue, localisation, état (connecté vs invité), paramètres.
• Récupération/parsing: extrayez texte de réponse, liens et ordre d’apparition; conservez les citations numérotées quand l’interface les fournit.
• Désambiguïsation d’entités: fixez des règles (domaine canonique, alias), puis vérifiez les cas ambigus.
• Normalisation: gardez des fenêtres temporelles identiques par moteur et une taille d’échantillon stable; répétez les runs (n ≥ 3) pour lisser la variance.
• Contrôle qualité: détectez les hallucinations (lien vers une page sans rapport, citation erronée), signalez-les et excluez-les des agrégats si nécessaire.

Pourquoi tant d’efforts ? Parce que chaque moteur expose les sources différemment — et c’est justement ce qui conditionne votre mesure.

• Google indique que ses AI features affichent des liens et de multiples façons d’attribuer les sources, avec un éventail plus large qu’une SERP classique. Voir la documentation Google Developers – AI features in Search.
• Microsoft décrit des réponses génératives « adossées » au web (grounding via Bing) et renvoyant vers des sites publics; utile pour comprendre où et comment apparaissent les citations. Voir Microsoft Learn – generative answers basées sur des sites publics.
• Perplexity détaille l’inclusion systématique de citations numérotées pour assurer vérifiabilité et exploration. Voir Perplexity – How does Perplexity work?.
• Chez OpenAI, les modes par défaut ne citent pas toujours; en revanche, Search/Deep Research affichent les sources consultées. Voir OpenAI – Deep Research.

Ces différences pratiques entraînent des KPI privilégiés par moteur. Le tableau ci‑dessous résume l’essentiel.

Pour un panorama très concret des interfaces et de leurs différences, vous pouvez consulter notre comparatif « ChatGPT vs Perplexity vs Gemini vs Bing ».

5) Exemple pratique / Workflow (avec Geneo)

Avertissement: Geneo est notre produit.

Objectif: passer d’un suivi ad hoc à un protocole reproductible, consolidé dans un même tableau de bord. Geneo suit les mentions, les citations (avec liens), le sentiment, l’historique et la tendance multi‑moteurs; il centralise les runs et normalise les métriques par moteur/période.

• Créez un corpus de prompts représentatifs (thèmes, intentions, langues) et planifiez des runs hebdomadaires.
• Dans Geneo, journalisez chaque exécution (moteur, mode, géo, version), puis parsez les réponses pour extraire mentions, citations et ordre.
• Comparez la part de voix générative par cluster de sujets et identifiez les pages les plus citées (vos contenus vs concurrents).
• Vérifiez les cas ambigus (homonymes, citations douteuses) et annotez le sentiment pour les réponses qui vous concernent.
• Croisez avec l’analytics (filtrez chatgpt.com, perplexity.ai, copilot.microsoft.com) pour estimer les clics et conversions assistées.

Résultat attendu: un tableau de bord GEO par moteur et par thème, avec tendances, alertes de volatilité, et une shortlist d’actions contenu (pages citables à renforcer, FAQ à enrichir, données à structurer).

6) Limites et garde‑fous

Aucune mesure GEO n’est parfaite. Quatre points méritent une vigilance constante:

• Hallucinations et erreurs factuelles: vérifiez les liens cités et leur cohérence; excluez les cas non fiables de vos agrégats.
• Personnalisation et contexte: les résultats varient selon l’historique, le tenant, le mode connecté/invité; standardisez vos environnements de test.
• Géolocalisation et langue: documentez la localisation et répétez par pays/zone clés; évitez les comparaisons hâtives inter‑géo.
• Attribution du trafic: tous les liens ne sont pas cliquables; privilégiez des corrélations prudentes, des UTM quand c’est possible, et des filtres référents dans l’analytics. Pour des instructions pas à pas côté GA4, voyez ce billet pratique: suivre le trafic des outils d’IA générative dans GA4.

Wrap‑up

La visibilité IA se mesure — à condition d’adopter un protocole strict et de respecter les spécificités de chaque moteur. Concentrez‑vous sur un noyau d’indicateurs (mentions, citations avec lien, position/ordre, GSoV, sentiment, trafic associé, dynamique) et sur la qualité des données (journalisation, normalisation, contrôles). Pensez contenu « citables »: preuves, données, FAQ et balisage qui facilitent l’attribution.

Besoin d’un point de repère terminologique ou d’un panorama outillage ? Plongez dans notre article « Nouveaux acronymes SEO : GEO, GSVO, AIO, LLMO » et dans notre comparatif des moteurs IA. Et si vous souhaitez centraliser ces mesures en production, la page d’accueil Geneo (décrite plus haut) présente les fonctionnalités de suivi multi‑moteurs, d’historisation et d’analyse du sentiment pour démarrer sans friction.