Les IA parlent de vos marques. Georgia mesure ce qu’elles disent vraiment.

Ils représentent désormais 13 % des requêtes digitales mondiales, et 1 recherche sur 4 chez les moins de 30 ans. Les assistants IA ne sont plus un phénomène émergent : ils sont devenus une porte d’entrée vers l’information. Et pour les marques, la question n’est plus seulement “est-ce que je suis bien référencé sur Google ?” mais “est-ce que les IA parlent de moi et qu’est-ce qu’elles disent ?”

C’est précisément pour y répondre que La Netscouade a développé Georgia, une plateforme d’audit GEO (Generative Engine Optimization). Là où le SEO mesure la visibilité sur Google, le GEO évalue si les assistants IA (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Overviews) citent une marque, sur quel ton, à partir de quelles sources, et face à quels concurrents. Georgia couvre l’ensemble du processus : construction d’un corpus de prompts calqué sur les vraies questions des cibles, interrogation des outils IA, cartographie concurrentielle, identification des sources influentes. Et parce qu’un diagnostic seul ne suffit pas, la plateforme produit des recommandations actionnables et un suivi dans le temps.

Entretien avec Vincent Lasnier, Consultant GenIA à La Netscouade.

Pourquoi le GEO est-il en train de devenir un enjeu stratégique pour les marques et les organisations ?

Avant, chercher une information voulait dire trier soi-même une liste de liens sur Google, alors qu’aujourd’hui on pose directement sa question à ChatGPT ou Perplexity et on se contente de la réponse affichée. Pour une marque, cela signifie que seules celles que l’IA cite existent encore aux yeux de l’utilisateur, sachant que ce que l’IA en dit vient surtout de sources externes (Wikipédia, presse, forums, etc.) plutôt que de son propre site. Google lui-même a basculé dans cette logique avec les AI Overviews (encore indisponible en France). La vraie question pour une marque, c’est désormais de savoir si les IA parlent d’elle (et de quelle façon)  quand on les interroge sur son secteur, et c’est exactement ce que Georgia permet de mesurer.

Quelles problématiques rencontrées par les marques et les institutions vous ont conduit à concevoir Georgia, et comment la plateforme y répond-elle concrètement ?

L’idée est venue de clients qui nous demandaient pourquoi ChatGPT ne parlait pas d’eux, sans qu’aucun outil ne sache répondre, puisque le SEO mesure Google et pas les réponses des IA. Georgia reconstitue ce que voit un utilisateur : on part des personas, on bâtit un corpus de prompts calqué sur leurs vraies questions, puis on interroge ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude et/ou Google AI Overviews selon les cas. Pour chaque réponse, on regarde si la marque est citée, sur quel ton, à partir de quelles sources et où se placent les concurrents. Et comme un diagnostic seul ne sert à rien, la plateforme débouche sur des recommandations et un suivi dans le temps.

Qu’est-ce que l’Index GEO développé par Georgia, et que mesure-t-il concrètement ?

Notre “Index Georgia” ramène à une note sur 100 ce qui est autrement éparpillé sur plusieurs IA et des dizaines de questions. Il repose sur le taux de citation, c’est-à-dire la fréquence à laquelle la marque apparaît dans les réponses, chaque IA étant pondérée selon l’usage qu’en font les cibles, et sur la perception, mesurée par un baromètre de tonalité qui ajuste le score vers le haut ou vers le bas. La note donne la tendance générale, tandis que le détail par source et par concurrent indique concrètement où agir. Selon le besoin, on la lit côté visibilité ou côté fiabilité, autrement dit l’exactitude de ce que les IA racontent.

Quels sont les principaux enseignements que vous observez lorsque vous auditez la présence d’une marque dans les moteurs génératifs ?

Le décalage avec Google est le premier constat : une marque première sur Google peut être quasi absente des IA, pendant qu’un acteur plus discret mais bien présent sur Wikipédia ou dans la presse ressort en tête, simplement parce que les IA s’appuient sur les sources qu’elles lisent plutôt que sur la performance SEO. C’est ce qui explique le poids de Wikipédia, de Reddit et des forums spécialisés. On observe aussi des écarts entre l’image qu’une organisation veut donner et celle que les IA décrivent, avec des résumés datés, des approximations, parfois de vraies erreurs factuelles. Bonne nouvelle malgré tout, ces écarts peuvent être corrigés si on active les bons leviers…

À quoi ressemblera la visibilité numérique des organisations dans trois à cinq ans et comment doivent-elles s’y préparer dès aujourd’hui ?

Dans quelques années, la première impression d’une marque se formera dans une réponse d’IA qu’elle n’a pas écrite, et suivre sa visibilité dans ces outils sera devenu aussi banal que regarder son classement Google. L’écart se creusera entre les organisations qui s’y mettent dès maintenant et celles qui attendent, comme on l’a vu aux débuts du référencement. Pour se préparer, il faut commencer par mesurer, puis travailler les sources que les IA lisent réellement et tenir cet effort dans la durée. Le vrai risque, c’est de ne pas voir que ses publics ont déjà changé de porte d’entrée.