a16z : nouveaux éclairages sur la transformation des règles du jeu du trafic, de l'optimisation pour les moteurs de recherche (SEO) à l'optimisation géographique (GEO)
TechFlow SélectionTechFlow Sélection
a16z : nouveaux éclairages sur la transformation des règles du jeu du trafic, de l'optimisation pour les moteurs de recherche (SEO) à l'optimisation géographique (GEO)
GEO ne constitue pas seulement une nouvelle stratégie marketing, mais représente une transformation fondamentale de la manière dont les marques interagissent avec les consommateurs.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : a16z
Traduit par : TechFlow
Avez-vous déjà pensé que l'industrie du SEO, évaluée à 80 milliards de dollars, pourrait être en voie de disparition ? Pendant plus de vingt ans, les règles familières de la recherche – classement par mots-clés, liens entrants, optimisation de page – sont en train d'être radicalement bouleversées par un tout nouveau jeu. Lorsque Apple a annoncé l'intégration d'outils comme Perplexity et Claude, des moteurs de recherche nativement conçus pour l'IA, directement dans Safari, le monopole historique de Google sur la distribution a commencé à vaciller. Nous assistons au changement de paradigme le plus significatif de l'histoire de la recherche : le passage d'une ère fondée sur les liens vers une nouvelle ère d'optimisation générative (GEO), pilotée par des modèles linguistiques.
Il ne s'agit pas d'une simple évolution progressive, mais bien d'une réécriture totale. Imaginez que, dans la recherche traditionnelle, réussir signifiait apparaître parmi les premiers résultats. Dans l'ère GEO, cette définition change complètement : votre contenu est-il cité directement dans la réponse générée par l'IA ? Votre marque occupe-t-elle une place importante dans la « mémoire » du modèle ? Ce changement redéfinit entièrement l'écosystème du marketing numérique, remettant en question aussi bien les stratégies de création de contenu que les critères de visibilité des marques. Ce que je perçois n'est pas seulement un renouvellement technologique, mais une transformation fondamentale des modèles économiques et de la dynamique concurrentielle.
Le passage du SEO au GEO repose essentiellement sur un changement de canal de distribution. Pour quiconque travaille dans le marketing et la croissance, les modifications de canaux sont particulièrement sensibles : chaque nouveau canal ouvre une nouvelle vague d'opportunités. J'ai récemment partagé sur Jike certaines données et analyses récentes concernant Google AI Overview ; ceux qui sont intéressés peuvent consulter l'image ci-dessous. Aujourd'hui, a16z publie justement un nouvel article décrivant comment l'avènement du GEO transforme les règles du jeu en matière de trafic et de marketing. En combinant cela avec mes propres réflexions, je souhaite partager ces idées avec vous.
Du monde des liens à celui des modèles linguistiques
La recherche traditionnelle repose sur les liens, tandis que le GEO repose sur la compréhension du langage. Cette différence, subtile en apparence, représente en réalité deux visions du monde radicalement différentes. À l’ère du SEO, la visibilité signifie apparaître en tête des pages de résultats, ce qui exige une optimisation basée sur la pertinence des mots-clés, la profondeur et l’étendue du contenu, les liens entrants et l’expérience utilisateur. Mais aujourd’hui, lorsque des modèles linguistiques comme GPT-4o, Gemini ou Claude deviennent l’interface principale par laquelle les utilisateurs accèdent à l’information, le sens même de la visibilité change fondamentalement : il faut désormais figurer directement dans la réponse générée, et non simplement apparaître en bonne position dans les résultats.
Ce changement a des conséquences bien plus profondes que ce qu’il paraît. Le format des réponses modifie complètement le comportement de recherche. La recherche native IA se fragmente à travers diverses plateformes, où Instagram, Amazon ou Siri sont chacun alimentés par des modèles différents et orientés vers des intentions distinctes. Les requêtes des utilisateurs deviennent plus longues (en moyenne 23 mots contre 4 auparavant), les sessions de recherche plus approfondies (environ 6 minutes en moyenne), et les réponses varient selon le contexte et les sources. Contrairement aux moteurs classiques, les grands modèles linguistiques disposent de capacités de mémoire, de raisonnement et de synthèse personnalisée à partir de multiples sources. Cela change radicalement la manière dont le contenu est découvert, ainsi que la façon dont il doit être optimisé.
Plus important encore, le marché des grands modèles linguistiques diffère fondamentalement du marché traditionnel de la recherche en termes de modèle économique et d’incitations. Les moteurs classiques comme Google monétisent le trafic via la publicité, au prix des données et de l’attention des utilisateurs. En revanche, la plupart des grands modèles linguistiques fonctionnent sous forme d’abonnements derrière un mur payant. Ce changement structurel influence la manière dont le contenu tiers est cité : les fournisseurs de modèles n’ont guère d’intérêt à afficher du contenu externe, sauf s’il améliore nettement l’expérience utilisateur ou renforce la valeur produit. Bien que des publicités puissent finalement apparaître sur les interfaces des grands modèles, leurs règles, incitations et acteurs seront probablement très différents de ceux du SEO traditionnel.
Dans ce nouvel environnement, j’observe un phénomène intéressant : alors que le SEO traditionnel récompense la précision et la répétition, les moteurs génératifs privilégient les contenus bien structurés, faciles à analyser et riches en sens (et non seulement en mots-clés). Des formulations comme « résumé » ou des listes à puces aident les modèles linguistiques à extraire efficacement le contenu. Cette différence souligne une transformation fondamentale nécessaire dans les stratégies d’optimisation : passer d’un algorithme à satisfaire à un système de compréhension du langage à servir.
Un signal émergent particulièrement remarquable, selon moi, est le volume de clics sortants depuis les interfaces des grands modèles. Par exemple, ChatGPT génère déjà du trafic vers des dizaines de milliers de domaines différents. Cela montre que même à l’ère où l’IA répond directement aux questions, le contenu original de haute qualité conserve de la valeur, bien que celle-ci s’exprime différemment. Les marques et créateurs doivent repenser la manière de créer et de préserver leur valeur dans ce nouvel écosystème.
De la position dans les résultats à la pertinence dans les modèles
Les nouvelles règles du jeu ne portent plus uniquement sur le taux de clics, mais sur le taux de citation : quelle fréquence votre marque ou votre contenu est-il cité ou utilisé comme source dans les réponses générées par les modèles ? Dans un monde d’outputs générés par IA, le GEO consiste à optimiser le choix du modèle quant au contenu qu’il cite, et non plus simplement à savoir si, ou où, on apparaît dans les résultats traditionnels. Ce changement redéfinit entièrement les indicateurs de visibilité et de performance des marques.
J’observe l’émergence de nouvelles plateformes telles que Profound, Goodie ou Daydream, qui permettent aux marques d’analyser leur performance dans les réponses générées par IA, de suivre les sentiments exprimés dans les outputs des modèles, et d’identifier quels éditeurs influencent le comportement des modèles. Ces outils fonctionnent en affinant les modèles pour refléter le langage associé à la marque, en injectant stratégiquement les principaux mots-clés SEO, et en exécutant massivement des requêtes synthétiques. Les résultats sont ensuite consolidés en tableaux de bord exploitables, aidant les équipes marketing à surveiller leur visibilité, la cohérence des messages et la part de voix face aux concurrents.
Canada Goose utilise cet outil pour comprendre comment les grands modèles citent la marque – non seulement ses caractéristiques produits comme l’isolation ou l’imperméabilité, mais aussi la perception même de la marque. L’insight clé n’est pas tant la manière dont les utilisateurs découvrent Canada Goose, mais plutôt si le modèle mentionne spontanément la marque, indicateur d’une reconnaissance non sollicitée à l’ère de l’IA. Cette surveillance devient aussi cruciale que les tableaux de bord SEO traditionnels. Des outils comme Brand Radar d’Ahrefs suivent désormais les mentions de marques dans les aperçus IA, aidant les entreprises à comprendre comment elles sont positionnées et mémorisées par les moteurs génératifs.
Semrush a également lancé un kit d’outils IA dédié, destiné à aider les marques à suivre leur notoriété sur les plateformes génératives, à optimiser leur contenu pour la visibilité IA, et à réagir rapidement aux nouvelles mentions apparaissant dans les sorties des grands modèles. Cela illustre l’adaptation des acteurs traditionnels du SEO à l’ère GEO. Nous assistons à l’émergence d’une nouvelle stratégie de marque : penser non seulement la notoriété auprès du public, mais aussi la notoriété au sein des modèles. Comment êtes-vous intégré dans la couche IA ? Voilà le nouvel avantage concurrentiel.
Pour l’instant, le GEO reste expérimental, tout comme l’était le SEO à ses débuts. Chaque mise à jour majeure de modèle comporte le risque d’un réapprentissage (ou d’un oubli) de la meilleure manière d’interagir avec ces systèmes. Tout comme les mises à jour de l’algorithme de Google ont autrefois poussé les entreprises à réagir aux fluctuations de classement, les fournisseurs de grands modèles ajustent encore les règles régissant la citation de contenu. Plusieurs approches coexistent : certaines stratégies GEO sont déjà assez claires (par exemple, être mentionné dans les documents sources cités par les modèles), tandis que d’autres hypothèses restent spéculatives, comme savoir si les modèles privilégient les contenus d’actualité par rapport aux publications sociales, ou comment ces préférences varient selon les jeux d’entraînement.
Cette incertitude me semble à la fois un défi et une opportunité. Pour les marques capables de s’adapter rapidement et d’expérimenter, c’est le moment d’acquérir un avantage pionnier. Mais en même temps, les décisions d’investissement doivent être plus prudentes, car une stratégie efficace aujourd’hui pourrait devenir obsolète demain. Cela oblige les équipes marketing à développer davantage d’agilité et d’esprit expérimental, plutôt que de s’appuyer sur des meilleures pratiques fixes.
Les leçons tirées de l’ère du SEO
Bien que le marché du SEO soit immense, il n’a jamais produit de gagnant monopolistique. Ce constat m’inspire fortement. Les outils qui aident les entreprises dans le SEO et la recherche de mots-clés – Semrush, Ahrefs, Moz ou Similarweb – ont tous connu du succès dans leur niche, sans qu’aucun ne domine totalement la pile technologique (ou n’atteigne cette taille par acquisitions, comme Similarweb). Chaque acteur a trouvé son créneau : analyse de backlinks, suivi du trafic, intelligence sur les mots-clés ou audits techniques.
Le SEO a toujours été fragmenté. Les tâches sont réparties entre agences, équipes internes et freelances. Les données sont désordonnées, les classements sont inférés plutôt que vérifiés. Google détient la clé de l’algorithme, mais aucun fournisseur ne contrôle pleinement le marché. Même au sommet de leur influence, les principaux acteurs du SEO restaient des fournisseurs d’outils. Ils ne disposaient ni d’engagement utilisateur, ni de contrôle des données, ni d’effets réseau suffisants pour devenir le centre incontournable des activités SEO. Le flux de clics – l’enregistrement des liens cliqués par les utilisateurs lors de leur navigation – constitue probablement la fenêtre la plus claire sur le comportement réel des utilisateurs. Historiquement, ces données ont été difficiles d’accès, verrouillées derrière les FAI, SDK, extensions de navigateur ou courtiers en données. Cela rendait presque impossible, sans infrastructure poussée ou accès privilégié, de construire des insights précis et évolutifs.
Le GEO change tout cela. Ce changement tient au fait que le fonctionnement des grands modèles linguistiques est intrinsèquement plus transparent et prévisible. Bien que nous ne puissions pas connaître parfaitement leurs mécanismes internes, nous pouvons comprendre leurs comportements par des requêtes et analyses à grande échelle. Cela ouvre la voie à une nouvelle génération d’outils et de plateformes capables de fournir des insights plus précis et exploitables que ceux de l’ère SEO.
Les plateformes victorieuses en GEO iront au-delà de l’analyse de marque, en proposant une infrastructure opérationnelle : génération en temps réel de campagnes marketing, optimisation de la mémoire du modèle, itérations quotidiennes adaptées aux évolutions du comportement des grands modèles. Ces systèmes seront opérationnels. Cela libère une opportunité bien plus vaste que la simple visibilité. Si le GEO permet aux marques d’être citées dans les réponses IA, il leur offre aussi un moyen de gérer une relation continue avec la couche IA elle-même. Le GEO devient un système d’enregistrement des interactions avec les grands modèles, permettant aux marques de suivre leur présence, performance et résultats sur les plateformes génératives. Celui qui maîtrise ce niveau-là contrôle aussi le budget derrière.
L’émergence des outils GEO et les opportunités de plateforme
Il ne s’agit pas seulement d’un changement d’outil, mais d’une opportunité de plateforme. Je suis convaincu que les entreprises GEO les plus compétitives ne se contenteront pas de mesurer des données. Elles développeront leurs propres capacités d’affinement de modèles, en apprenant à partir de milliards de prompts implicites provenant de multiples secteurs. Elles disposeront d’une boucle complète – insight, création, feedback, itération – leur permettant, grâce à une technologie différenciante, non seulement d’observer le comportement des grands modèles, mais aussi de l’influencer activement. Plus crucial encore, elles trouveront des moyens d’accéder aux données de flux de clics et d’intégrer des sources de données first-party et third-party.
À mes yeux, c’est là que réside le potentiel de monopole : non pas simplement offrir des insights, mais devenir le canal lui-même. Si le SEO était un marché décentralisé et adjacent aux données, le GEO pourrait être exactement son contraire – centralisé, piloté par des API, et directement intégré aux workflows des marques. Le GEO pourrait être le levier évident, surtout face à l’évolution du comportement de recherche, mais en réalité, il touche en profondeur le domaine plus large du marketing performant. Les principes directeurs du GEO et la compréhension des données utilisateur peuvent tout autant impulser la croissance marketing. C’est ainsi que les grandes entreprises se construisent : des logiciels capables de tester plusieurs canaux, d’itérer et d’optimiser entre eux. L’IA rend possible l’émergence de marketeurs autonomes.
Le timing est crucial. La transformation de la recherche ne fait que commencer, mais les budgets publicitaires se déplacent vite, surtout quand des opportunités d’arbitrage existent. Dans les années 2000, c’était AdWords de Google. Dans les années 2010, c’était le moteur ciblé de Facebook. Aujourd’hui, en 2025, ce sont les grands modèles linguistiques, ainsi que les plateformes qui aident les marques à naviguer dans la manière dont leurs contenus sont absorbés et cités par ces modèles. Autrement dit, le GEO est la compétition pour l’esprit des modèles.
Une tendance clé que j’observe est que les plateformes GEO réussies évoluent des simples outils d’analyse vers des systèmes complets de marketing full-stack. Elles ne se contentent pas d’informer les marques sur leur performance dans les réponses IA, mais fournissent aussi des outils pour créer, optimiser et distribuer du contenu afin d’améliorer leur visibilité dans les moteurs génératifs. Cette approche intégrée crée un verrouillage client plus fort et une valeur à vie plus élevée.
Encore plus intéressant, certaines plateformes GEO commencent à explorer des fonctions prédictives. En analysant les comportements des grands modèles, elles peuvent anticiper quels types de contenu auront plus de chances d’être cités dans les futures requêtes, ou quels sujets vont devenir populaires. Cette capacité prospective offre un avantage stratégique majeur, permettant aux marques de prendre position avant leurs concurrents.
L’opportunité véritable réside selon moi dans les plateformes capables d’intégrer le GEO à l’ensemble de la pile technologique marketing. Lorsque les outils GEO s’intègrent sans heurt aux systèmes CRM, aux plateformes de gestion de contenu, aux outils de gestion des réseaux sociaux et aux tableaux de bord analytiques, ils passent du statut d’outil d’optimisation isolé à celui de pivot central des opérations marketing. Cette intégration augmente non seulement l’efficacité, mais ouvre aussi la voie à de nouvelles possibilités d’automatisation et d’analyse de données.
L’avenir du marketing : la concurrence pour la mémoire de la marque à l’ère de l’IA
Dans un monde où l’IA devient la porte d’entrée du commerce et de la découverte, la question centrale pour les marketeurs est la suivante : le modèle se souviendra-t-il de vous ? Cette question est bien plus profonde et complexe qu’il n’y paraît. Elle ne concerne pas seulement la notoriété de la marque, mais aussi sa position dans les systèmes IA, le contexte dans lequel elle est citée, et son importance relative comparée aux autres marques.
Je constate que l’essence de cette compétition est radicalement différente du marketing traditionnel. À l’ère du SEO, les marques se disputaient une place dans les pages de résultats. À l’ère des réseaux sociaux, elles luttaient pour l’attention et l’engagement des utilisateurs. Mais à l’ère du GEO, elles rivalisent pour occuper une place et un poids dans la « mémoire » des modèles IA. Il s’agit d’une toute nouvelle dimension concurrentielle, exigeant une nouvelle manière de penser stratégiquement.
Encore plus intéressant, cette compétition ne se limite pas aux marques d’un même secteur, mais s’étend à l’échelle intersectorielle. Lorsqu’un utilisateur demande « quelles sont les meilleures options d’investissement », les marques financières traditionnelles peuvent devoir concurrencer des entreprises technologiques, des plateformes immobilières, voire des projets de cryptomonnaie pour obtenir une citation de l’IA. Cette concurrence transversale brouille les frontières industrielles traditionnelles, obligeant les marques à repenser leur positionnement et leur proposition de valeur.
Je pense qu’une stratégie GEO réussie doit reposer sur une compréhension approfondie du fonctionnement des systèmes IA. Cela inclut non seulement une connaissance technique, mais aussi des insights sur les données d’entraînement, la fréquence des mises à jour et les biais potentiels des modèles. Les marques doivent apprendre à connaître les spécificités et préférences des différents modèles IA, tout comme elles comprenaient autrefois l’algorithme de Google. Par exemple, certains modèles peuvent privilégier les contenus d’autorité, tandis que d’autres valorisent la nouveauté ou l’utilité pratique.
À long terme, je suis convaincu que le GEO donnera naissance à de nouveaux métiers et compétences spécialisées. Tout comme les experts SEO sont devenus incontournables dans les équipes marketing numériques ces vingt dernières années, les experts GEO deviendront des rôles essentiels dans les équipes futures. Ces professionnels devront allier une compréhension fine des technologies IA, des compétences en analyse de données, une vision stratégique du contenu, et une grande agilité pour s’adapter aux évolutions technologiques rapides.
Je constate également l’impact profond du GEO sur la création de contenu. Le marketing de contenu traditionnel se concentrait sur la production de contenu utile pour les lecteurs humains. À l’ère du GEO, le contenu doit avoir de la valeur à la fois pour les humains et pour les systèmes IA. Cela exige des créateurs de maîtriser de nouvelles compétences, notamment comprendre comment produire du contenu capable d’attirer les lecteurs tout en étant efficacement compris et cité par les IA.
En fin de compte, le GEO n’est pas seulement une nouvelle stratégie marketing, mais représente une transformation fondamentale de la manière dont les marques interagissent avec les consommateurs. Dans ce nouveau monde, le succès d’une marque ne dépend plus seulement du nombre de consommateurs qu’elle atteint, mais de sa capacité à être choisie et recommandée par les systèmes IA au bon moment. Ce changement oblige les marques à repenser leur proposition de valeur, leur stratégie de contenu et leurs investissements technologiques afin de rester compétitives dans un futur piloté par l’IA.
Je suis profondément convaincu que les marques capables de comprendre et maîtriser tôt les règles du GEO bénéficieront d’un avantage concurrentiel énorme dans les années à venir. En revanche, celles qui resteront attachées à la pensée marketing traditionnelle risquent de voir leur visibilité chuter drastiquement à l’ère de l’IA. Ce n’est pas une alarme excessive, mais la conséquence inévitable du progrès technologique. L’ère du GEO est arrivée. Les règles du jeu ont changé. La question est : êtes-vous prêt ?
Bienvenue dans la communauté officielle TechFlow
Groupe Telegram :https://t.me/TechFlowDaily
Compte Twitter officiel :https://x.com/TechFlowPost
Compte Twitter anglais :https://x.com/BlockFlow_News
a16z
