Dix-sept termes, définis en deux à quatre phrases, sans jargon inutile et avec les limites dites quand il y en a. Par Saqab Shah, fondateur de Forhia. Pour les acronymes mis côte à côte : SEO, GEO, AEO et LLMO comparés.
Trois familles se mélangent souvent : les disciplines (GEO, GEO RH, AEO), les surfaces (AI Overview, Mode IA, assistants) et les indicateurs (présence, part de voix, plancher de bruit). Les distinguer évite la plupart des contresens.
L'ensemble des méthodes qui visent à rendre une organisation visible, exacte et bien représentée dans les réponses des moteurs génératifs. Le SEO optimise un classement de liens, le GEO optimise une place dans une réponse rédigée, où il n'y a que quelques sources et aucun classement visible.
L'application du GEO à la marque employeur. Il mesure et améliore la façon dont les IA décrivent une entreprise comme employeur, sur les questions que posent les candidats : culture, rémunération, évolution, conditions de travail, réputation. Le GEO généraliste travaille la marque commerciale, le GEO RH travaille l'attractivité.
Terme souvent employé comme synonyme de GEO. Quand une distinction est faite, l'AEO désigne l'optimisation pour les réponses directes, y compris les extraits de recherche classique, là où le GEO vise les réponses entièrement rédigées par un modèle.
La perception qu'ont d'une entreprise ses candidats, ses salariés et son marché du travail. Elle ne se réduit pas à ce que l'entreprise déclare : elle se construit surtout dans ce que les autres en disent. Les moteurs génératifs en produisent désormais une synthèse, à partir de sources que l'entreprise ne contrôle pas.
Un système qui répond à une question par un texte rédigé plutôt que par une liste de liens. Les plus répandus en France sont ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Copilot et Le Chat de Mistral. Forhia en mesure quatre : ChatGPT, Claude, Gemini et Perplexity. Ils ne répondent pas la même chose et ne citent pas les mêmes sources.
L'encart de réponse rédigée affiché en haut d'une page de résultats Google. Lancé en France le 22 juillet 2026. Il ne se déclenche pas sur toutes les requêtes, et il occupe la place où se trouvaient les premiers résultats.
L'onglet conversationnel de la recherche Google, lancé en France le 22 juillet 2026 en même temps que l'AI Overview, et distinct de lui comme de l'application Gemini. Google documente que le Mode IA et l'AI Overview emploient des modèles différents et affichent des liens différents pour une même question. Les confondre revient à compter trois fois la même visibilité.
L'ancrage d'une réponse générée dans des documents récupérés au moment de la question, plutôt que dans la seule mémoire du modèle. Une réponse ancrée n'affiche pas toujours ses sources : l'affichage est une décision du produit, distincte de l'ancrage. Quand elles sont affichées, ce sont elles qui désignent qui est cité.
Un robot d'exploration opéré par un éditeur de modèle. Ils ne font pas tous la même chose : certains collectent pour l'entraînement, d'autres lisent une page en direct pendant une réponse, d'autres alimentent une recherche intégrée. Les bloquer n'a pas le même horizon : fermer le robot d'entraînement ne joue que sur les générations futures, fermer le robot de recherche vous retire tout de suite des réponses en direct.
Le fichier à la racine d'un site qui indique aux robots ce qu'ils peuvent explorer. Son respect est volontaire, et il ne couvre pas tout : chez Google, sortir des surfaces IA passe par un réglage dédié de la Search Console, pas par ce fichier. Pour le GEO, c'est néanmoins le premier point de blocage : un site fermé aux crawlers IA ne disparaît pas des réponses, il disparaît seulement des sources qui pourraient les corriger.
Un fichier texte à la racine d'un site qui résume son contenu et liste ses pages importantes, à destination des modèles. Ce n'est pas un standard imposé par les éditeurs, et sa présence ne garantit rien. Il coûte peu et clarifie la structure d'un site.
Indicateur Forhia. La part des réponses dans lesquelles une entreprise est citée, sur un corpus de questions donné. Un chiffre de présence n'a de sens que rapporté à un corpus explicite et à un ensemble d'employeurs comparables.
Indicateur Forhia. La présence d'un employeur rapportée à celle des employeurs de son secteur. C'est l'indicateur qui se lit sans référentiel externe, là où un pourcentage isolé n'indique rien.
Un profil type de candidat dont on simule les questions. Une entreprise peut être très citée pour un métier et invisible pour un autre : une moyenne globale masque exactement l'angle mort qui coûte un recrutement.
L'indice de visibilité marque employeur calculé par Forhia sur les quatre IA conversationnelles (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity). Il vaut 0,6 × Visibilité + 0,4 × Réputation : la visibilité mesure si l'employeur ressort sur des questions de candidats qui ne le nomment jamais, la réputation mesure ce que les IA disent quand on le nomme. La recherche IA de Google a sa propre note, hors de l'indice. C'est un indicateur propriétaire, pas une norme de marché.
Notion de mesure utilisée par Forhia. L'écart que l'on observe entre deux relevés identiques sans qu'il se soit rien passé. Les moteurs génératifs varient d'une session à l'autre. Tant que ce plancher n'est pas mesuré, une évolution entre deux mesures ne peut pas être interprétée comme un mouvement réel.
Une affirmation fausse ou non fondée, présentée avec assurance. Elle survient aussi bien quand aucune source n'a été récupérée qu'en contradiction avec les sources récupérées. Sur la marque employeur, nous observons plus souvent une généralisation sectorielle qu'une invention pure : faute d'information sur une entreprise, le modèle applique à celle-ci la moyenne de son secteur.
Le point d'entrée reste un premier scan, avec les sources qui expliquent la réponse.