Glossaire GEO & SEO
Définitions en langage clair des termes derrière l’optimisation pour la recherche IA.
28 termes
GEO & recherche IA
7 termes- GEO (Generative Engine Optimization)
- L’optimisation pour moteurs génératifs (GEO) est la pratique qui consiste à structurer et à rédiger le contenu web afin que les moteurs d’IA comme ChatGPT, Google AI Overviews et Perplexity le citent, le reprennent et le mettent en avant dans leurs réponses générées.Lire le guide
- AEO (Answer Engine Optimization)
- L’optimisation pour moteurs de réponse (AEO) est la pratique qui consiste à optimiser le contenu pour qu’il soit retenu comme réponse directe par les moteurs de réponse et les assistants d’IA, en misant sur une formulation concise, factuelle et orientée question que les machines peuvent extraire proprement.Lire le guide
- Moteur de réponse
- Un moteur de réponse est un système de recherche qui fournit des réponses directes et synthétisées aux requêtes plutôt qu’une liste de liens, en utilisant l’IA pour résumer et citer les sources, comme on le voit dans Perplexity et Google AI Overviews.
- AI Overviews
- Les AI Overviews sont les résumés générés par l’IA de Google, affichés en haut des résultats de recherche, qui synthétisent l’information de plusieurs sources web pour répondre directement à une requête en citant souvent les pages dont ils s’inspirent.
- Extrait optimisé
- Un extrait optimisé est un encadré de réponse mis en évidence en haut des résultats de Google, qui extrait une réponse concise d’une page web, conférant à la source une grande visibilité et alimentant souvent les AI Overviews.
- Graphe de connaissances
- Un graphe de connaissances est un réseau structuré d’entités et des relations qui les unissent, que les moteurs de recherche et les systèmes d’IA utilisent pour comprendre le contexte, relier les faits et fournir des réponses exactes fondées sur les entités.
- Recherche zéro-clic
- Une recherche zéro-clic est une requête à laquelle on répond directement sur la page de résultats au moyen d’extraits optimisés, d’AI Overviews ou de panneaux de connaissances, de sorte que l’utilisateur obtient sa réponse sans avoir à cliquer vers un site web.
IA & modèles de langage
5 termes- LLM (grand modèle de langage)
- Un grand modèle de langage (LLM) est un système d’IA entraîné sur d’immenses ensembles de données textuelles pour comprendre et générer un langage proche de celui des humains, alimentant des outils comme ChatGPT, Claude et Gemini pour des tâches comme répondre à des questions et résumer du contenu.
- RAG (génération augmentée par récupération)
- La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique d’IA qui récupère des documents pertinents dans une source externe au moment de la requête et les fournit à un modèle de langage, produisant des réponses plus exactes, à jour et citables.
- Embeddings (vecteurs)
- Les embeddings sont des représentations vectorielles numériques du texte qui capturent le sens sémantique, permettant aux systèmes d’IA de mesurer la similarité et de récupérer le contenu le plus pertinent pour la recherche, les recommandations et la génération augmentée par récupération.
- Hallucination
- Une hallucination survient lorsqu’un modèle de langage d’IA génère une information fausse, inventée ou non étayée par ses sources, en la présentant avec assurance comme un fait. Ancrer le contenu dans des données fiables aide à réduire les hallucinations.
- Ancrage (grounding)
- L’ancrage (grounding) est la pratique qui consiste à rattacher les réponses d’un modèle d’IA à des sources externes vérifiées ou à des données récupérées, ce qui améliore l’exactitude factuelle et permet les citations tout en réduisant les hallucinations dans les réponses générées.
Contenu & balisage
8 termes- E-E-A-T
- E-E-A-T signifie Experience, Expertise, Authoritativeness et Trustworthiness (expérience, expertise, autorité et fiabilité), les signaux de qualité que Google et les moteurs d’IA utilisent pour évaluer la crédibilité d’un contenu et décider quelles pages classer, citer et mettre en avant dans les réponses.
- Lisibilité machine
- La lisibilité machine désigne la facilité avec laquelle les logiciels, les robots d’exploration et les moteurs d’IA peuvent analyser et comprendre le contenu et la structure d’une page web, ce qui s’obtient grâce à un HTML propre, à des données structurées et à un balisage sémantique clair.
- HTML sémantique
- Le HTML sémantique utilise des balises porteuses de sens comme <article>, <header>, <nav> et <section> pour transmettre la structure et la fonction du contenu, aidant les navigateurs, les moteurs de recherche et les moteurs d’IA à interpréter une page avec exactitude.
- Données structurées
- Les données structurées sont un balisage normalisé et lisible par machine ajouté à une page web qui en décrit explicitement le contenu, aidant les moteurs de recherche et les moteurs d’IA à comprendre les entités, à générer des résultats enrichis et à faire ressortir une information exacte.
- JSON-LD
- JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) est le format privilégié par Google pour ajouter des données structurées à une page, en intégrant un balisage Schema.org dans une balise script afin de décrire le contenu pour les moteurs de recherche et les moteurs d’IA.
- Schema.org
- Schema.org est un vocabulaire commun de types et de propriétés de données structurées, créé par Google, Microsoft, Yahoo et Yandex, qui permet aux sites web de décrire leur contenu de façon normalisée que les machines et les moteurs d’IA comprennent.
- Résultats enrichis
- Les résultats enrichis sont des affichages de recherche améliorés, comme les notes en étoiles, les FAQ, les recettes et les détails d’événements, générés à partir de données structurées, qui rendent une page plus visible et plus informative directement dans les résultats de recherche.
- SSR (rendu côté serveur)
- Le rendu côté serveur (SSR) génère le HTML complet d’une page sur le serveur avant de l’envoyer au navigateur, ce qui garantit que les robots d’exploration et les moteurs d’IA peuvent lire tout le contenu immédiatement, sans exécuter de JavaScript.
Robots & accès
8 termes- robots.txt
- robots.txt est un fichier texte placé à la racine d’un site web qui indique aux robots d’exploration et aux robots d’IA quelles pages ou sections ils peuvent ou non consulter, contrôlant ainsi le comportement d’exploration et la collecte de données d’entraînement pour l’IA.Lire le guide
- llms.txt
- llms.txt est un fichier Markdown en texte brut proposé, placé à la racine d’un site, qui oriente les moteurs d’IA vers le contenu le plus important et le mieux structuré, aidant les grands modèles de langage à comprendre et à citer un site avec exactitude.Lire le guide
- Robot d’exploration
- Un robot d’exploration est un robot automatisé qui parcourt et télécharge systématiquement les pages web pour les indexer au profit des moteurs de recherche ou pour collecter des données destinées à l’entraînement de l’IA, en suivant les liens et en respectant les règles du robots.txt.
- GPTBot
- GPTBot est le robot d’exploration d’OpenAI qui collecte du contenu accessible au public pour entraîner ChatGPT et ses modèles. Les propriétaires de sites peuvent l’autoriser ou le bloquer dans le robots.txt afin de contrôler l’utilisation de leur contenu.Lire le guide
- PerplexityBot
- PerplexityBot est le robot d’exploration utilisé par Perplexity AI pour indexer les pages web afin qu’elles puissent être récupérées, résumées et citées dans les réponses en temps réel et sourcées de son moteur de réponse.Lire le guide
- Google-Extended
- Google-Extended est un jeton de contrôle du robots.txt qui permet aux propriétaires de sites de décider si leur contenu peut servir à entraîner les modèles Gemini de Google et à améliorer les fonctionnalités d’IA, sans affecter l’indexation normale dans Search.Lire le guide
- Sitemap XML
- Un sitemap XML est un fichier structuré qui répertorie les URL importantes d’un site web, aidant les robots d’exploration des moteurs de recherche et les moteurs d’IA à découvrir, prioriser et indexer les pages efficacement, surtout sur les sites volumineux ou récemment publiés.
- URL canonique
- Une URL canonique est la version privilégiée d’une page, indiquée au moyen d’une balise rel=canonical, qui signale aux moteurs de recherche quelle URL indexer lorsqu’un contenu dupliqué ou similaire existe à plusieurs adresses.