Quand un utilisateur demande à Perplexity ou ChatGPT : "Quel est le meilleur outil de growth pour une marketplace B2B ?", aucun résultat Google classique n'apparaît. Le LLM synthétise, cite deux ou trois sources et fournit une recommandation directe. C'est l'ère du GEO (Generative Engine Optimization).
1. Comprendre comment un LLM sélectionne ses citations
Les modèles de langage recherchent des triplets factuels clairs (Sujet - Prédicat - Objet) et une forte co-occurrence d'entités sur des sites à haute réputation (Reddit, GitHub, publications spécialisées, Wikipédia).
- Clarté statistique : Les LLMs privilégient les phrases contenant des chiffres précis et des définitions univoques.
- Preuve sociale répartie : Être mentionné dans les threads Reddit et discussions Discord pèse lourd dans le RAG de Perplexity.
- Format FAQ structuré : Des réponses concises de 45 à 60 mots aux questions clés.
2. Balisage Schema.org avancé & Knowledge Graph
Vos pages doivent comporter du JSON-LD exhaustif reliant votre marque aux entités officielles de Wikidata et Google Knowledge Graph.
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "SoftwareApplication",
"name": "GrowthFlow",
"applicationCategory": "BusinessApplication",
"sameAs": [
"https://www.wikidata.org/wiki/Q...",
"https://fr.wikipedia.org/wiki/..."
]
}À retenir :Aider les scrapers de LLMs à comprendre immédiatement vos entités sans ambiguïté sémantique.
Conclusion opérationnelle
Le GEO ne remplace pas le SEO fondamental : il le sublime en ciblant non plus l'algorithme de tri de Google, mais les systèmes de synthèse des modèles de fondation.
Mots-clés :#GEO#SEO#Perplexity#ChatGPT#Entités