De plus en plus de consommateurs posent directement leurs questions d’achat à des IA conversationnelles comme ChatGPT, Gemini, Perplexity ou Copilot : « quelle marque choisir », « quel produit est fiable », « quelle enseigne recommander ». Ces outils ne se contentent pas d’indexer des pages web comme un moteur de recherche classique : ils formulent une réponse directe, en s’appuyant sur un nombre restreint de sources qu’ils jugent fiables. Cette dynamique porte un nom, le Generative Engine Optimization (GEO), qui désigne l’ensemble des méthodes permettant à une marque, un produit ou un contenu d’être cité et recommandé par ces moteurs génératifs.
Un fonctionnement différent du référencement classique
Le GEO regroupe les pratiques visant à augmenter les chances qu’un contenu ou une marque soit compris, retenu et cité par une IA générative dans ses réponses un principe parfois aussi désigné sous le terme d’AEO (Answer Engine Optimization). La logique diffère du référencement classique : la visibilité ne se joue plus uniquement sur le site web de la marque, mais aussi à travers les médias spécialisés, les comparatifs, les réseaux sociaux, les communautés, les interviews ou les vidéos qui la mentionnent.
Ce qui compte pour être choisi par une IA
Le facteur le plus important, c’est ce que disent les autres sur la marque, pas ce que la marque dit d’elle-même. Une IA fait davantage confiance à un produit ou une enseigne mentionnée dans plusieurs guides, comparatifs ou classements indépendants. Pour y apparaître, une marque doit être citée par des médias ou des blogueurs spécialisés, obtenir des avis ou des classements de leur part, et donner facilement accès à ses informations (prix, caractéristiques). Autrement dit, l’IA préfère s’appuyer sur des avis extérieurs plutôt que sur la communication propre de la marque.
Un sujet en pleine croissance
De plus en plus de gens posent leurs questions directement à une IA plutôt qu’à un moteur de recherche classique. Certaines études prévoient que ce mode de recherche pourrait dépasser Google d’ici quelques années. C’est pour cette raison que de plus en plus d’entreprises et d’agences commencent à s’intéresser à la façon dont on peut être bien positionné dans les réponses des IA.
Exemples concrets : le test de la marque « La Bonne Brosse » en France et en Tunisie
En France
Une expérience relayée par le Journal du Net illustre bien ce mécanisme. Des étudiants en marketing ont voulu tester s’il était possible d’influencer les recommandations de ChatGPT. Ils ont d’abord fait rédiger par Perplexity une analyse détaillée d’une marque française de brosses à cheveux, « La Bonne Brosse ». Ils ont ensuite soumis cette analyse à ChatGPT, présentée comme une étude de cas, en lui demandant de la commenter et de l’enrichir.
Résultat : lorsqu’un autre groupe d’étudiants a ensuite posé à ChatGPT la question neutre « quelle est la meilleure marque de brosse à cheveux en France ? », la marque est ressortie dans 8 réponses sur 10, souvent en première position alors qu’elle n’était pas particulièrement plus connue que ses concurrentes au départ.
Cet exemple montre que la visibilité d’une marque dans les IA n’est pas figée : elle peut évoluer selon le contenu qui circule à son sujet, y compris en dehors de son propre site.
En Tunisie
L’équipe Target Retail, testeur pour vous, a soumis à Chatgpt même question « Quelle est la meilleure marque de brosse à cheveux en tunisie ? »
Et voici le résultat :
Ce que cela implique pour le retail
Pour les enseignes et commerçants, l’enjeu se déplace progressivement : être visible sur Google ne suffit plus si un client consulte directement une IA pour comparer des produits ou choisir une enseigne. Cela replace au centre des éléments déjà connus du secteur avis clients, présence dans la presse spécialisée, cohérence des informations produits, réputation en ligne avec une différence notable : contrairement à une page de résultats Google, l’utilisateur d’une IA ne voit généralement qu’une poignée de marques citées dans la réponse, ce qui rend la sélection plus tranchée. Le sujet reste toutefois récent, et les méthodes pour mesurer ou influencer ces recommandations continuent d’évoluer.
