AEO, GEO, LLMO : quelle différence ?

AEO, GEO et LLMO désignent tous l'optimisation d'une marque pour les réponses des intelligences artificielles. Dans la pratique, ils recouvrent presque les mêmes actions. La différence tient à leur origine : l'AEO vient des moteurs de réponse (extraits en vedette, assistants vocaux), le GEO des moteurs de recherche génératifs, le LLMO des grands modèles de langage eux-mêmes.

Voici ce que recouvre chaque terme, et lequel employer selon ton interlocuteur.

AEO : Answer Engine Optimization

L'AEO est le plus ancien des trois. Le terme circulait déjà avant ChatGPT pour décrire le travail sur les extraits en vedette de Google (le paragraphe affiché au-dessus des résultats) et sur les assistants vocaux comme Siri ou Alexa. L'idée : un moteur qui répond directement à une question, plutôt que d'afficher des liens.

Avec l'arrivée des IA génératives, le terme a été repris par plusieurs éditeurs, dont HubSpot, qui a appelé son offre de suivi de visibilité IA « AEO ».

Il met l'accent sur : la question et la réponse courte.

GEO : Generative Engine Optimization

Le GEO vient d'une publication de recherche de fin 2023, GEO: Generative Engine Optimization, de chercheurs de Princeton, de Georgia Tech notamment. Elle étudiait comment des moteurs génératifs assemblent leurs réponses à partir de plusieurs sources, et quelles modifications de contenu augmentaient la présence d'une page dans ces réponses.

Le terme s'est largement imposé dans la communauté SEO, en France comme ailleurs.

Il met l'accent sur : les moteurs qui cherchent sur le web et rédigent à partir de plusieurs sources.

LLMO : Large Language Model Optimization

Le LLMO insiste sur le modèle de langage lui-même : ce qu'il a appris de ta marque pendant son entraînement, et ce qu'il en dit quand il répond de mémoire. On croise aussi « LLM SEO » avec le même sens.

Il met l'accent sur : la connaissance du modèle, ses erreurs, ses informations datées.

Ce qui change vraiment d'un terme à l'autre

Pas grand-chose dans les actions. Les trois démarches travaillent les mêmes leviers :

La nuance se voit surtout dans ce que chaque approche regarde en premier : les extraits et questions courtes pour l'AEO, les sources citées par les moteurs de recherche IA pour le GEO, les erreurs et le savoir « de mémoire » pour le LLMO.

Et le « référencement IA » ?

En France, on parle aussi beaucoup de référencement IA, avec ses variantes « référencement ChatGPT » ou « SEO IA ». C'est le terme que tes clients comprennent sans explication.

Quel terme utiliser ?

• Avec un client ou un dirigeant : « référencement IA » ou « visibilité dans ChatGPT ». Tout le monde comprend.
• Avec une équipe SEO ou une agence : « GEO ». C'est le terme du métier.
• Face à un outil ou un éditeur anglophone : GEO ou AEO, selon son vocabulaire. HubSpot parle d'AEO, beaucoup d'autres de GEO.
• Pour parler d'erreurs sur ta marque : LLMO, ou simplement « ce que les IA disent de toi ».

L'important est de mesurer la même chose : est-ce que les IA citent ta marque, à quelle place, face à qui, et avec quelles informations.

Questions fréquentes

Le GEO est-il une évolution de l'AEO ?

On peut le voir ainsi : l'AEO visait les moteurs qui répondent, le GEO vise ceux qui rédigent une réponse à partir de plusieurs sources. Dans la pratique, les deux termes s'emploient comme synonymes.

Faut-il des compétences différentes pour chaque approche ?

Non. Ce sont les compétences du SEO (technique, contenu, relations presse), appliquées à un nouvel objectif : être cité dans une réponse. Notre guide du GEO détaille la méthode.

Le SXO a-t-il un rapport avec le GEO ?

Le SXO (Search Experience Optimization) travaille l'expérience des visiteurs une fois sur ton site. Le GEO travaille ta présence dans les réponses des IA, souvent avant toute visite. Ce sont deux sujets distincts.