Lexique de référence
Le glossaire du GEO
Les 40 termes du Generative Engine Optimization, définis un par un. Une définition courte en ouverture, un développement, et le lien vers la phase de la méthode qui la met en œuvre.
Ce glossaire définit les 40 termes du Generative Engine Optimization utilisés dans la méthode Passeport vers la Citation. Chaque terme dispose de sa page, avec une définition courte conçue pour être citée telle quelle, un développement et un lien vers la phase de la méthode qui le met en œuvre.
Les fondamentaux
Generative Engine Optimization (GEO)
Le Generative Engine Optimization, ou GEO, est la discipline qui consiste à optimiser la visibilité d’une entité dans les réponses des moteurs génératifs comme ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity et les AI Overviews de Google.
E-E-A-T
E-E-A-T est l’acronyme d’expérience, expertise, autorité et fiabilité, le cadre d’évaluation de la qualité des contenus utilisé par Google et repris dans les critères de sélection des sources par les intelligences artificielles.
Découplage
Le découplage est le phénomène par lequel la position d’un site dans les résultats de recherche cesse de déterminer sa visibilité dans les réponses des intelligences artificielles.
Zéro clic
Le zéro clic désigne une recherche qui se termine sans aucun clic vers un site externe, l’utilisateur ayant obtenu sa réponse directement dans le moteur.
Visibilité générative
La visibilité générative est la capacité d’une entité à être citée et recommandée par les intelligences artificielles génératives.
Autorité de domaine
L’autorité de domaine est un indicateur développé par Moz qui estime la crédibilité d’un site web sur une échelle de 0 à 100.
Le vocabulaire de la méthode
Réseau de citations
Un réseau de citations est l’ensemble des sources web qui mentionnent et décrivent une entité de façon cohérente.
Définition canonique
Une définition canonique est la formulation officielle et précise de l’identité d’une entité, rédigée en deux à quatre phrases factuelles.
Territoire de requêtes
Un territoire de requêtes est l’ensemble de 20 à 50 questions que vos clients cibles posent aux assistants IA pour trouver un prestataire comme vous.
Point de validation
Un point de validation est une source web externe qui mentionne et décrit une entité : article de presse, annuaire professionnel, avis client, profil social, mention dans une étude.
Entité centrale
L’entité centrale est le site web officiel d’une marque, augmenté de ses présences maîtrisées comme la fiche Google Business Profile et la page LinkedIn.
Jalon de citation
Un jalon de citation est une mention isolée d’une marque sur le web, prise avant qu’elle ne soit reliée aux autres.
Densification
La densification est le processus de création continue de nouveaux points de validation destinés à enrichir le réseau de citations d’une marque.
Alignement
L’alignement est le processus qui consiste à harmoniser toutes les informations présentes sur le web à propos d’une entité, pour qu’elles soient cohérentes et conformes à sa définition canonique.
Personal branding
Le personal branding est la construction de la réputation et de la visibilité publique d’un individu, en particulier sur les réseaux professionnels et dans les médias.
Règle des trois sources
La règle des trois sources énonce qu’une information doit être confirmée par au moins trois sources indépendantes pour être considérée comme fiable par une intelligence artificielle.
La mesure
Indice de confiance
L’indice de confiance est l’indicateur composite qui mesure la force et la qualité de la présence d’une entité dans les réponses des intelligences artificielles.
Taux de citation
Le taux de citation mesure le pourcentage de requêtes d’un territoire pour lesquelles une entité est explicitement citée dans les réponses des intelligences artificielles.
Part de voix
La part de voix mesure la proportion de citations qui reviennent à une entité par rapport au total des citations de toutes les marques, sur un ensemble de requêtes donné.
Fidélité de la description
La fidélité de la description mesure la précision avec laquelle les intelligences artificielles décrivent une entité, par rapport à sa définition canonique.
Sentiment
Le sentiment mesure la tonalité des citations d’une entité dans les réponses des intelligences artificielles, répartie en positif, neutre et négatif.
Les diagnostics
Brouillage d’entité
Le brouillage d’entité est la situation dans laquelle les informations disponibles sur une entité se contredisent d’une source à l’autre, empêchant les intelligences artificielles de s’en faire une représentation stable.
Empreinte générative
L’empreinte générative est l’image qu’un ensemble d’intelligences artificielles se fait d’une entité à un instant donné : ce qu’elles savent d’elle, comment elles la décrivent, et dans quels contextes elles la citent.
La couche technique
llms.txt
Le fichier llms.txt est un fichier texte placé à la racine d’un site web qui fournit aux robots des intelligences artificielles une synthèse structurée de l’entité et de ses contenus.
Crawlabilité
La crawlabilité est la capacité d’un contenu web à être exploré et interprété par les robots des moteurs de recherche et des intelligences artificielles.
Balisage Schema.org
Le balisage Schema.org est un vocabulaire standardisé de données structurées, créé conjointement par Google, Microsoft, Yahoo et Yandex, qui permet de décrire le contenu d’une page dans un format compréhensible par les machines.
JSON-LD
Le JSON-LD est le format de données structurées recommandé par Google pour implémenter le vocabulaire Schema.org.
NAP (nom, adresse, téléphone)
Le NAP désigne le triptyque nom, adresse et numéro de téléphone d’une entreprise.
SSR (rendu côté serveur)
Le SSR, ou rendu côté serveur, est la technique consistant à générer le HTML d’une page sur le serveur avant de l’envoyer au navigateur.
Les mécanismes des IA
Fan-out
Le fan-out est le mécanisme par lequel un assistant IA décompose une question complexe en plusieurs sous-questions plus simples, qu’il traite séparément avant de recomposer une réponse unique.
Information gain
L’information gain mesure la quantité d’informations nouvelles qu’un contenu apporte par rapport à ce qui existe déjà sur le web.
RAG (recherche augmentée)
Le RAG, ou Retrieval-Augmented Generation, est la technique qui permet à un modèle de langage d’enrichir ses réponses avec des informations récupérées en temps réel sur le web ou dans une base de données.
Mémoire paramétrique
La mémoire paramétrique est la connaissance intégrée dans les paramètres d’un modèle de langage lors de son entraînement.
Mémoire contextuelle
La mémoire contextuelle est la capacité d’un modèle de langage à utiliser les informations fournies dans le contexte immédiat de la conversation.
Chunk (fragment)
Un chunk est un fragment de document extrait par un système de recherche augmentée pour être injecté dans le contexte d’un modèle de langage.
Graphe de connaissances
Un graphe de connaissances est une base de données structurée qui représente les entités du monde réel et les relations qui les unissent.
LLM (modèle de langage)
Un LLM, ou grand modèle de langage, est un système entraîné sur des milliards de textes, capable de générer du langage, de répondre à des questions et d’effectuer des tâches complexes de traitement du langage naturel.
Vecteur d’entité
Un vecteur d’entité est la représentation mathématique d’une entité dans l’espace vectoriel d’un modèle de langage.
Ancrage sémantique
L’ancrage sémantique est le processus par lequel un modèle de langage associe une entité à un ensemble de concepts, de termes et de caractéristiques.
Agent IA
Un agent IA est un système d’intelligence artificielle capable d’exécuter des tâches complexes de façon autonome, en prenant des décisions et en effectuant des actions sans intervention humaine à chaque étape.