Agence GEO nantaise

Expertise GEO – Generative Engine Optimization

GEO : Generative Engine Optimization

Agence GEO Nantes, agence GEO nantaise.
Le GEO prépare la mémoire des modèles (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, Mistral) afin que votre marque soit comprise sans ambiguïté. Contrairement au GSO — qui orchestre la réponse au moment de la génération —, le GEO structure en amont les faits, les définitions et les sources pour que les IA s’appuient sur des références fiables lorsqu’elles rédigent. Cette préparation méthodique réduit les confusions, les approximations et les oublis qui nuisent à la visibilité et à la réputation d’une entreprise.

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Ce qu’est le GEO (et ce qu’il n’est pas)

Le GEO = préparation de la connaissance. Il consiste à normaliser les informations clés de la marque et à produire des briques réutilisables par les modèles : snippets neutres, définitions canoniques, tableaux de faits (prix, dates, caractéristiques), glossaires structurés. Ces unités sont pensées pour être reprises telles quelles par les moteurs de réponses, ce qui améliore la précision des formulations et la cohérence des citations.

Le GSO = orchestration de la réponse. Il intervient après, lorsque le modèle formule sa sortie : hiérarchie des arguments, choix des preuves, insertion du lien vers la bonne page, comparatifs structurés. Les deux disciplines sont complémentaires mais distinctes : le GEO alimente, le GSO influence. Travaillées ensemble, elles construisent une visibilité double : mémoire fiable côté IA et réponses exactes côté utilisateur.

Diagnostic GEO — cartographier la mémoire

• Auditer la connaissance existante : entités clés (marque, offres, produits, personnes, lieux) et zones d’ambiguïté.
• Passer en revue les sources déjà accessibles aux modèles (site, médias, profils publics, bases tierces).
• Repérer les “trous” : définitions manquantes, informations incohérentes, absence de balisage.
• Prioriser un plan d’identifiants à produire et où les publier.

Production — créer des “identifiants citables”

• Rédiger des définitions neutres, FAQ courtes et faits clés faciles à reprendre.
• Baliser les pages maîtresses (données structurées) et établir un glossaire synthétique.
• Publier des supports stables (pages dédiées, dépôts publics, notices d’auteur).
• Assurer fraîcheur et traçabilité (versions, dates), pour une réutilisation fiable par les IA.

Diffusion — ancrer la connaissance

• Déployer sur plusieurs supports (site, docs, bases de connaissance, médias de référence).
• Garantir des citations vérifiables (sources, liens) et un maillage vers les pages clés.
• Actualiser régulièrement pour maintenir exactitude et préférence des modèles.

Pilotage — preuves & KPI GEO

• Couverture d’entités et exactitude des informations.
• Cohérence inter-sources et réduction des ambiguïtés.
• Adoption par les LLM (présence des identifiants dans des réponses testées).
• Rythme 30/60/90 jours pour étendre le glossaire et renforcer les sources d’autorité.

Objectif : moins de flou, plus de citations propres et un socle solide pour la couche GSO.

Notre apport scientifique du GEO – Generative Engine Optimization

Nous sommes la première agence à avoir formalisé, noir sur blanc, la distinction et la définition du GEO et du GSO dans un cadre académique. Nos travaux de thèse posent clairement :

• le GEO comme ingénierie de la mémoire (préparer les identifiants, normaliser, diffuser),
• le GSO comme ingénierie de la réponse (hiérarchie, preuves, citation avec lien).

Ce cadrage met fin aux définitions fluctuantes qui circulent. Il offre aux équipes marketing et techniques une méthode réplicable, des livrables tangibles et des KPI partagés. En pratique, il devient possible d’assainir l’information, de réduire les ambiguïtés et de fiabiliser la façon dont les IA parleront de votre marque, aujourd’hui et demain.

Thèses – fondements scientifiques de notre expertise GEO/GSO

Maxim ABOUARICHE, CEO de JOYSII, a conduit deux thèses portant sur l’impact de l’intelligence artificielle générative sur la visibilité des marques et l’évolution des pratiques de référencement.

Thèse 1 – Manager des Projets & Programmes (SKEMA Business School).
Objet : comprendre comment l’IA générative recompose le métier de SEO — ses pratiques, ses outils, ses compétences — à l’ère des moteurs de réponses. Le travail analyse l’impact des LLM sur la chaîne de production éditoriale, la structuration sémantique et l’optimisation on-page/off-page.
Question centrale : comment produire plus vite, mieux structurer et optimiser le référencement sans dégrader la qualité, en intégrant des boucles de contrôle adaptées aux modèles génératifs ?

Thèse 2 – Chef de Projet en Intelligence Artificielle (SKEMA Business School).
Objet : établir un cadre de visibilité, d’exactitude et de maîtrise du discours des marques dans les réponses générées par les LLM (ChatGPT, Perplexity, Claude, Mistral, Bing/SGE). Le travail formalise la séparation des rôles GEO/GSO et propose des métriques pour suivre l’impact.
Question directrice : ma marque est-elle reconnue comme source fiable par ces moteurs conversationnels et comment garantir d’être citée (avec lien) — voire préférée — quand la réponse est générée ?

Ce que cela change pour nos clients.
Ces recherches donnent un cadre clair pour : (1) assainir et normaliser l’information stratégique (GEO), (2) piloter l’apparition, la citation et la part de réponse dans les moteurs conversationnels (GSO), (3) relier ces avancées aux KPI business (positions, CTR, conversions, leads). Résultat : moins d’ambiguïtés et d’hallucinations, plus de citations exactes avec lien, et une visibilité qui progresse à la fois dans Google et dans les moteurs de réponses.

Livrables de la thèse scientifique GSO et GEO – disponibles (version publique).

Ce que vous obtenez
Un cadre scientifique (définitions GEO/GSO), une méthode opérationnelle GSO, et des KPIs (AI Visibility, part de réponse, citations avec lien).

Demander la thèse (version publique)