Contrairement au SEO, qui cherche à positionner un contenu dans les résultats d’un moteur de recherche classique à base d’indexation algorithmique (comme Google), le GEO vise à apparaître dans les réponses générées par les IA conversationnelles ou les moteurs de réponse (comme les interfaces utilisant GPT, Claude, ou les résultats enrichis dans les SGE – Search Generative Experience). Cette approche suppose une compréhension fine de la manière dont les IA sélectionnent, synthétisent et restituent l’information à partir de multiples sources. Le GEO repose donc sur plusieurs leviers : structuration sémantique claire et fiable des contenus, autorité perçue de la source (notoriété, cohérence, fiabilité), accessibilité des données (via des formats lisibles par les IA : HTML clair, contenus ouverts, etc.), et mise en place de stratégies d’attribution (présence de mentions, citations, balisages spécifiques). Une différence fondamentale réside dans le fonctionnement même des moteurs génératifs, qui ne renvoient pas forcément à des pages web, mais produisent des synthèses informatives. Cela rend l’optimisation plus complexe, car elle dépend de modèles probabilistes et non d’un classement explicite. En pratique, le GEO implique aussi une veille active sur la manière dont les IA répondent aux requêtes-clés liées à un secteur donné, et suppose parfois une adaptation du ton éditorial, de la sémantique employée, ou encore de l’architecture des contenus pour accroître les chances d’être intégré à une réponse générée. Enfin, le GEO s’accompagne de questionnements stratégiques sur la visibilité de la marque sans clic, la perte de trafic direct, mais aussi sur les nouvelles opportunités de positionnement en tant que source de référence dans un écosystème dominé par l’IA.