Un nouvel « Yi Zhongtian » fait sensation ! GEO devient viral, tout comprendre en un article
TechFlow SélectionTechFlow Sélection
Un nouvel « Yi Zhongtian » fait sensation ! GEO devient viral, tout comprendre en un article
La publicité de prochaine génération pourrait ne plus consister à « acheter des impressions », mais à « être intégrée dans les réponses ».
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAujourd'hui, le secteur des applications IA du marché actions A connaît une flambée collective tant attendue.
Sur le marché, plusieurs valeurs comme Zhi De Mai et Zhuo Yi Information ont atteint le plafond de hausse ; tandis que Yidian Tianxia, Chinese Online et Tianlong Group, formant un nouveau trio surnommé « Yi Zhong Tian », ont également enregistré chacun une hausse maximale de20 % en matinée.
Parallèlement, BlueFocus a clôturé en forte hausse avec un volume record, son montant d'échanges atteignant19,32 milliards de yuans, se plaçant ainsi en tête du classement des transactions sur le marché A ce jour.
Au-delà de cette effervescence superficielle, le secteur traverse une transformation structurelle profonde : avec la prise de décision des utilisateurs qui passe désormais non pas par « l’ouverture d’un lien » mais par « la lecture d’une réponse générée par l'IA », la logique même de la visibilité des marques est entièrement réécrite.
Un nouveau mode concurrentiel émerge progressivement : GEO (Generative Engine Optimization) devient la porte d'entrée du trafic à l'ère de la recherche IA, et la règle fondamentale de survie marketing.
Quand les utilisateurs ne « cliquent plus sur les liens », les fondations du secteur publicitaire commencent à vaciller
Imaginez la scène suivante :
Il est 23 heures, vous ouvrez votre téléphone pour poser une question simple : « Quel lait infantile convient aux bébés à digestion sensible ? » Avant, vous auriez lancé une recherche sur un moteur classique, parcouru une liste de liens bleus, consulté des tests, navigué sur des sites e-commerce, puis tenté de trancher au milieu d’opinions contradictoires.
Mais cette fois, c’est différent.
Vous utilisez une recherche assistée par IA : elle vous fournit directement une réponse structurée, claire, point par point, accompagnée d'une comparaison détaillée des avantages/inconvénients de plusieurs produits et de leurs cibles respectives.
Vous n’avez même pas besoin d’ouvrir une seule page web — la réponse est déjà « complète » devant vos yeux. Une infographie publiée par China Securities illustre parfaitement ce changement : la recherche traditionnelle suit le chemin « recherche → consultation d'une liste → clic sur un lien », alors que la recherche IA ressemble davantage à « recherche → lecture immédiate de la réponse », où les liens sont repoussés voire complètement ignorés.
À cet instant précis, les bases du marketing commencent à s’effriter.
Depuis vingt ans, la « visibilité » d'une marque sur internet reposait largement sur une action unique : le clic utilisateur.
SEO, enchères sur mots-clés, diffusion dans les fils d’actualité, contenu sponsorisé… Peu importe la méthode, elles visaient toutes à capter ce clic, pour diriger l’utilisateur vers votre site, votre fiche produit ou votre boutique.
Mais la recherche IA compresse tout cela :
Les utilisateurs n’ont plus besoin d’« entrer sur une page web » pour obtenir de l’information. L’IA récupère, digère et reformule les données, puis les livre directement sous forme de réponse. Un nouveau problème surgit donc :
China Securities illustre cette migration dans un graphique explicite :
Avant : recherche → consultation de la liste de liens → clic sur une page
Maintenant : recherche → lecture directe de la réponse générée par IA (les liens pouvant être totalement ignorés)
Quand le lien n’est plus l’entrée principale, le mécanisme d’exposition des marques change radicalement.
Quand les utilisateurs ne cliquent plus sur les liens, comment une marque peut-elle « être vue » ?
Quand les réponses sont générées par l’IA, comment une marque peut-elle « être mentionnée activement » ?
C’est là l’origine de l’essor du GEO — pas une simple astuce marketing, mais bien une stratégie de survie après le déplacement des points d’accès.
Migration des points d'accès : les budgets publicitaires suivent toujours le « temps » des utilisateurs
Le cœur du marketing, c’est d’atteindre plus d’utilisateurs ; or là où va le temps des utilisateurs, y va aussi le budget.
Quand le lien cesse d’être l’entrée principale, le système d’exposition des marques est bouleversé.
Guotai Haitong, dans une étude, retrace une chaîne claire de migrations :
À l’ère du web PC, les moteurs de recherche et les portails étaient les portes d’entrée ;
À l’ère mobile, les super-applications, les fils d’actualité et les courtes vidéos sont devenus les nouveaux accès ;
À l’ère de l’IA, les plateformes comme DeepSeek, Doubao, Kimi attirent de plus en plus d’utilisateurs, transformant la « barre de recherche » d’un simple passage vers une liste de pages en une interface vers une « synthèse instantanée de connaissances ».
Cette migration n’est pas une hypothèse future, elle est déjà en cours.
China Securities cite ces chiffres : ChatGPT et l’app Doubao comptent respectivement 780 millions et 170 millions d’utilisateurs actifs mensuels, avec un taux de pénétration supérieur à 10 % ; tandis que, prenons Baidu comme exemple, le nombre d’utilisateurs actifs mensuels du moteur classique oscille entre 650 et 750 millions, tendant vers la saturation.
Plus important encore, certaines institutions prévoient une évolution encore plus radicale : Gartner anticipe qu’en 2026, le volume de visites des moteurs de recherche diminuera de 25 %, et que les robots conversationnels IA et agents virtuels prendront une part croissante du marché du marketing par recherche.
Cela signifie que :
La logique établie du marketing par recherche — « payer par clic » — perd de sa pertinence ; la nouvelle bataille aura lieu autour de « l’exposition dans la réponse ».
Pourquoi le SEO ne fonctionne plus : le taux de clics s’effondre face aux réponses IA
Dès lors que l’IA affiche directement une réponse dans les résultats, les utilisateurs cliquent naturellement moins.
China Securities s’appuie sur une observation de Seer Interactive : lorsque Google active ses « Aperçus IA », le taux de clics organiques chute d’environ 1,5 % à 0,5 %, et les clics payants montrent aussi une tendance à la baisse.
Ce qui rend ces données si brutales, c’est qu’il ne s’agit pas d’un simple « effet sectoriel passager », mais d’une perte structurelle.
Vous pouvez optimiser votre site jusqu’à la première ou deuxième position, gagner le classement, mais perdre le clic ; vous pouvez payer cher pour une meilleure visibilité, « acheter » de l’exposition, sans pour autant attirer de visiteurs, car l’utilisateur prend sa décision directement sur la page de résultats — sans même vous accorder un regard.
Ainsi, le slogan historique du SEO — « rendre plus facile pour l’utilisateur de vous trouver » — est en train d’être silencieusement remplacé par :
Rendre l’IA désireuse de vous citer. Faites-vous mentionner quand l’IA répond.
Qu'est-ce que le GEO : passer de « être trouvé » à « être cité par l'IA »
La définition que donne China Securities du GEO est particulièrement précise : le GEO est un service technique de marketing publicitaire dont l’objectif est que la marque soit activement mentionnée dans les recherches assistées par IA.
Si le SEO optimise le « classement », le GEO travaille deux aspects plus subtils et plus fondamentaux :
1) Le niveau de connaissance du modèle sur le contenu de la marque
2) Le niveau de confiance du modèle envers le contenu de la marque
Guotai Haitong explique la différence de manière plus technique : le moteur de recherche classique repose sur la correspondance (index inversé, PageRank), le SEO est donc une optimisation déterministe ; la recherche IA repose sur l’analyse (recherche vectorielle + RAG), le GEO devient alors une optimisation probabiliste — chaque action entreprise vise à augmenter la probabilité d’« être rappelé, cru, cité ».
C’est pourquoi le GEO semble un outil marketing, mais relève en réalité davantage du « génie de contenu + ingénierie de la confiance ».
Comment l'IA construit-elle une réponse : comprendre RAG pour maîtriser les leviers du GEO
Beaucoup pensent que la recherche IA consiste simplement à dire « ce que le modèle connaît ». Mais Guotai Haitong détaille finement le processus : la plupart des moteurs IA utilisent aujourd’hui une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation).
On peut imaginer cela comme une chaîne de production :
Première étape : stockage
Le contenu des pages web est découpé en plusieurs blocs (chunks), converti en vecteurs via un modèle d’embedding, puis stocké dans une base de données vectorielle.
Ici, le contenu n’est plus du « texte », mais des « coordonnées ».
Deuxième étape : recherche sémantique
La requête de l’utilisateur est également vectorisée, puis le système calcule la similarité et récupère les K blocs les plus pertinents.
Ici, l’IA ne fait pas correspondre des mots-clés, mais des « intentions ».
Troisième étape : injection de contexte et génération
Les blocs récupérés sont injectés dans le prompt du modèle, qui, grâce à son mécanisme d’attention, évalue leur crédibilité et pertinence, puis génère la réponse finale.
Dans cette phase, les blocs « bien structurés, avec des entités claires et des données concrètes » ont plus de chances d’être cités.
On comprend alors que les points critiques du GEO se situent précisément à deux étapes de cette chaîne :
Recherche d’information : faciliter le rappel de votre contenu par la base vectorielle ;
Évaluation du contenu : inciter le modèle à considérer votre contenu comme une « source fiable ».
Voilà pourquoi le GEO ne consiste pas à « ajouter plus de mots-clés », mais plutôt à « rédiger comme on rédigerait un manuel pour le modèle ».
Comment pratiquer le GEO : le contenu ne doit pas être plus abondant, mais plus « citable »
L’étude citée par China Securities, intitulée « GEO : Generative Engine Optimization », recense sept méthodes fréquemment utilisées, testées expérimentalement. L’une des plus efficaces est « d’intégrer des citations authentiques de personnalités ou d’institutions liées au sujet », apportant environ 40 % de gain d’exposition ; « inclure des statistiques précises » améliore aussi significativement les résultats.
Derrière cela se cache une règle simple :
Les modèles préfèrent les expressions « utilisables comme preuve ».
Dire « nos ventes sont excellentes » n'impressionne pas le modèle ;
Dire « selon une étude d’un institut X, le marché chinois du GEO a crû de plus de 200 % au Q2 2025 » attire bien plus l’attention du modèle.
Guotai Haitong propose même un cadre méthodologique très pratique : le principe DDS —
Profondeur sémantique (Semantic Depth)
Soutien par les données (Data Support)
Source autoritative (Authoritative Source)
Les trois ensemble construisent un contenu « prioritairement retenu par l’IA ».
Traduire DDS en langage courant donnerait :
Expliquer clairement, en profondeur, avec des preuves solides, de façon crédible (et idéalement, véridique)
Préférences des plateformes : où vous publiez détermine qui vous voit
Beaucoup de marques ont l’habitude de publier uniquement sur leur propre site officiel. Pourtant, les sources de connaissance de l’IA ne se limitent pas aux sites officiels.
China Securities cite une étude de l’entreprise GEO américaine Profound : ChatGPT cite majoritairement Wikipedia, Reddit, Forbes ; Google AI Overviews et Perplexity privilégient plutôt Reddit, YouTube, Quora, Gartner, etc.
En Chine, c’est similaire. China Securities prend l’exemple de « recommandations de laits infantiles » et analyse les sources citées par DeepSeek, Doubao et Yuanbao : les trois plateformes favorisent nettement les médias spécialisés et les grands portails généralistes ; Yuanbao cite notamment beaucoup de contenus provenant de « comptes officiels WeChat ».
Cela signifie que le GEO ne dépend pas seulement de la « qualité du contenu », mais aussi de « l’endroit où il est publié ».
Vous devez intégrer les « canaux fréquemment cités par les modèles » pour avoir une chance d’apparaître dans les réponses.
Le modèle économique évolue : pour la première fois, les agences publicitaires peuvent gagner de l’argent comme des entreprises SaaS
C’est probablement le passage le plus crucial des deux rapports, à lire et relire pour les professionnels du secteur :
Le GEO n’est pas seulement un nouveau canal de diffusion, mais pourrait transformer les agences de publicité d’un « service basé sur la main-d’œuvre » vers un « service technologique ».
China Securities note que les entreprises GEO adoptent généralement des abonnements mensuels ou des forfaits projet. Par exemple, l’entreprise américaine Profound propose un abonnement à 399 $/mois permettant de suivre 100 prompts pour 1 marque sur 3 moteurs IA ; des services personnalisés sont aussi disponibles. D’autres organismes facturent entre 3 000 et 20 000 $ par mois, avec des indicateurs clés de performance (KPI) tels que le taux d’apparition dans le Top 3 de ChatGPT ou le classement des citations sur Perplexity.
Guotai Haitong complète avec une grille tarifaire plus détaillée : version Startup de Profound à 99 $/mois (suivi uniquement de ChatGPT, 50 prompts), version Growth à 399 $/mois (surveillance de 3 plateformes IA, 100 prompts, 6 articles optimisés/mois), version Entreprise sur mesure ; et mentionne que l’entreprise compte environ 500 clients entreprises.
En reliant tous ces chiffres, on voit que le modèle économique du GEO ressemble davantage à celui d’un logiciel :
Abonnement
Par poste / par quota
Nombre de prompts / plateformes surveillés
Liaison à des indicateurs quantifiables
Or c’est justement ce que les agences traditionnelles ont le plus de mal à faire, tout en en rêvant :
Passer de frais ponctuels par projet à des « revenus récurrents » renouvelables.
Pourquoi le secteur est-il enthousiaste ? Parce que la structure des profits va changer.
China Securities donne un contraste frappant : après près de 30 ans, le marché SEO reste extrêmement fragmenté ; l’acteur de tête, Semrush, réalise environ 400 millions de dollars de chiffre d’affaires, soit 0,5 % de part de marché. La fragmentation implique faibles barrières, faible marge, dépendance à la main-d’œuvre.
Mais les barrières du GEO sont plus élevées :
Boîte noire des grands modèles et aléatoire
Différences entre plateformes
Processus complexe pour « faire comprendre et citer » par le modèle
Ainsi, la concentration du marché pourrait augmenter.
Et avec celle-ci, les leaders pourraient bénéficier d’un effet de réseau semblable à celui des logiciels :
Plus de données → meilleure évaluation du modèle → capacité d’optimisation accrue → taux de renouvellement élevé → boucle vertueuse de données renforcée.
Taille du marché : pourquoi « des dizaines de milliards de dollars » n’est pas une fiction, mais la conséquence logique du remplacement du SEO
Les deux rapports donnent des points d’ancrage très clairs sur la taille du marché.
China Securities : en 2024, le marché mondial du SEO était d’environ 80 milliards de dollars ; le GEO pourrait remplacer le SEO traditionnel à l’ère de l’IA, atteignant une taille de marché de l’ordre de dizaines de milliards de dollars.
Guotai Haitong va plus loin avec des projections chiffrées :
En 2025, le marché mondial du GEO atteindrait environ 11,2 milliards de dollars, dont 2,9 milliards de yuans en Chine ;
D’ici 2030, il dépasserait 100 milliards de dollars mondialement, et 24 milliards de yuans en Chine (mentionné dès la page de présentation du rapport).
La logique derrière ces prévisions est simple :
Migration des points d’accès → migration de l’attention → migration des budgets → explosion des services d’optimisation.
Et le GEO bénéficie d’un « avantage temporel » : Guotai Haitong estime que, dans un avenir proche, la monétisation publicitaire des grands modèles reste faible, créant une « période de vide commercial ». Les entreprises GEO peuvent donc capitaliser sur cette fenêtre pour développer une activité centrée sur la « gestion de la visibilité des marques », avant que les plateformes ne verrouillent totalement leur modèle économique.
C’est exactement ce qui s’est produit au début de l’ère mobile, avec les fils d’actualité : lorsque le système publicitaire des plateformes n’est pas mature, les prestataires avancent le plus vite.
Si vous êtes une marque : une checklist réaliste pour démarrer le GEO
Beaucoup d’articles s’arrêtent au « concept séduisant ». Mais China Securities et Guotai Haitong ont déjà tracé des chemins opérationnels très clairs.
China Securities propose une méthode en six étapes :
1) Analyse des intentions : identifier comment les utilisateurs vous posent des questions
2) Inventaire des informations : recenser toutes vos données publiques/internes exploitables
3) Structuration du contenu : transformer les textes longs en formats semi-structurés (Q/R, listes de données)
4) Optimisation sémantique et caution d’autorité : formulations précises + appui sur experts/institutions
5) Adaptation multimodale et multiplateforme : réécrire et diffuser selon le style de chaque plateforme
6) Surveillance et itération continue : suivre taux de mention, position, tonalité, et optimiser en boucle
Guotai Haitong, lui, insiste davantage sur les aspects techniques :
Une structure claire des titres influence les limites de découpage en chunks
Identifier explicitement les entités (marque, produit, expert) renforce les caractéristiques de recherche vectorielle
La méthode « pyramide inversée » résiste mieux aux limites de contexte et à l’atténuation de l’attention
En combinant les deux rapports, une version applicable résume à quatre mots-clés :
Actif Prompt, base de connaissances structurée, diffusion autorisée, surveillance de la visibilité.
Vous ne faites pas que « publier plus de contenu » ; vous construisez une « infrastructure de connaissances de marque pour l’ère de l’IA ».
Un dernier avertissement : le potentiel du GEO est immense, mais les pièges nombreux
Toute « optimisation » finit par engendrer des dérives — c’est une loi historique.
Au début, le SEO consistait à empiler des mots-clés et manipuler des liens externes ; le GEO connaîtra inévitablement des abus comme « faux appuis d’autorité », « collage de données », « usines à contenu ». Or l’IA, par nature, souffre de boîte noire, d’aléatoire et de disparités entre plateformes. Les deux rapports soulignent ces difficultés : logique de citation opaque, différences marquées entre plateformes IA, résultats aléatoires.
Les vrais acteurs durables du GEO ne seront donc pas nécessairement ceux qui savent le mieux « contourner les règles », mais les organisations capables de produire continuellement des contenus de haute qualité, vérifiables et traçables.
Quand l’IA devient un nouveau « média », la compétition entre marques revient à une question ancienne, souvent oubliée :
Qui est le plus digne de confiance sera le plus facilement repris. Et qui sera le plus facilement repris sera le plus facilement choisi.
Conclusion : la publicité de demain ne consistera peut-être plus à « acheter de la visibilité », mais à « être intégré dans la réponse »
Résumons l’histoire de la publicité numérique en une phrase :
À l’ère PC, on rivalisait par le classement ; à l’ère mobile, par la recommandation ; à l’ère de l’IA, par la citation.
Et l’émergence du GEO rappelle à chaque marque :
Passez de la « logique du trafic » à celle de la « réponse » ;
Passez de « attirer les gens » à « faire en sorte que l’IA vous mentionne ».
Alors que les utilisateurs ont de plus en plus l’habitude de demander une conclusion en une phrase à l’IA, le destin des marques dépendra de plus en plus de :
Être mentionné dans cette réponse ; comment ils sont mentionnés ; être considérés comme une option fiable.
Ce n’est pas une simple mise à jour du département marketing, mais une refonte systémique après un changement fondamental des points d’accès.
Vous pouvez ne pas l’aimer, mais vous aurez du mal à l’ignorer.
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
