# L’étude GEO : ce qu’elle mesure, et ce qu’elle ne mesure pas

L’étude « GEO: Generative Engine Optimization », publiée à la conférence KDD en 2024, a testé neuf façons de réécrire une page sur un moteur de réponse construit pour l’expérience. Ajouter des citations, des chiffres et des sources rendait les pages plus visibles dans les réponses ; ajouter des mots clés ne les aidait pas. Ses résultats viennent d’un laboratoire, pas de ChatGPT ou de Google en 2026.

Source · Écrit par l’IA, relu par David Solito · Publiée le 7 novembre 2026 · 2 min de lecture

L’expression GEO (*generative engine optimization*, l’optimisation pour les moteurs génératifs) vient d’un article de recherche. Pranjal Aggarwal, Vishvak Murahari et leurs coauteurs, de l’Indian Institute of Technology Delhi et de l’université de Princeton, l’ont présenté à la conférence KDD en août 2024. [1](#source-1) [2](#source-2) C’est l’étude la plus citée sur le sujet, souvent pour un chiffre : « jusqu’à 40 % de visibilité en plus ». [1](#source-1) Ce chiffre a un contexte précis.

## Ce que l’étude a testé

Les auteurs ont constitué un ensemble d’environ 10 000 requêtes, appelé GEO-bench, à partir de requêtes réelles de Bing et de Google et de requêtes générées. [1](#source-1) Pour chacune, leur moteur récupérait les cinq premiers résultats de Google, puis demandait à GPT-3.5 de rédiger une réponse à partir de ces sources. [1](#source-1) Ils ont ensuite réécrit l’une des sources de neuf façons différentes et mesuré la place qu’elle prenait dans la réponse. [1](#source-1)

## Ce qu’elle a trouvé

Trois méthodes ressortent : ajouter des citations de sources crédibles, ajouter des chiffres à la place de descriptions qualitatives, et citer ses sources. [1](#source-1) Améliorer la fluidité du texte aidait aussi. [1](#source-1) Les meilleures méthodes amélioraient la visibilité d’une source jusqu’à 41 % selon la mesure principale. [1](#source-1) Les auteurs ont aussi testé leurs méthodes sur Perplexity, avec des gains allant jusqu’à 37 %. [1](#source-1)

À l’inverse, le bourrage de mots clés, méthode classique du référencement ancien, ne faisait pas mieux que la page d’origine. [1](#source-1) Les effets variaient selon le domaine de la requête. [1](#source-1)

## Ce qu’elle ne mesure pas

- **Un moteur de 2026.** Le moteur principal reposait sur GPT-3.5 et cinq résultats de Google. ChatGPT, le mode IA de Google ou Claude fonctionnent aujourd’hui autrement, avec leurs propres index et des modèles plus récents.

- **Le classement dans les moteurs.** Les auteurs précisent qu’ils n’ont pas évalué l’effet de leurs méthodes sur le classement des pages dans les moteurs de recherche, ni l’évolution des moteurs dans le temps. [1](#source-1)

- **Une entreprise.** L’étude mesure la place d’une page dans une réponse, pas la présence d’une marque, la description qu’en fait l’assistant ou les demandes qui en résultent.

À retenir

Une piste de rédaction, pas une recette

L’étude GEO montre qu’une page chiffrée, sourcée et qui cite des voix crédibles est mieux reprise par un moteur génératif de laboratoire. Ces qualités servent aussi les lecteurs. Le gain de 40 % ne se transpose pas tel quel à ChatGPT ou à Google en 2026.

## Ce que nous en retenons

Les méthodes qui fonctionnent dans l’étude sont celles d’un bon texte : des faits précis, des sources visibles, une écriture claire. Elles rejoignent ce que Google demande pour tout contenu et la méthode décrite dans la note sur [l’écriture avec l’IA](/fr/memory/ecrire-avec-l-ia/). Pour ce que les assistants retiennent réellement aujourd’hui, les études plus récentes résumées dans la note sur [les sources des assistants](/fr/memory/ce-que-citent-les-ia/) sont plus utiles. Pour ce qu’un site doit offrir aux robots des assistants, voir [Rendre un site lisible par les robots des assistants](/fr/memory/site-lisible-agents/).

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Sources consultées le 13 octobre 2026.