GEO, AEO, AIO : une aubaine pour les RP ?

Alors que l’usage des assistants et moteurs de recherche IA se généralise auprès du grand public, de nouveaux acronymes (AEO, GEO, AIO…) font leur apparition dans les stratégies des marques ce qui pourrait présenter une chance pour les RP (relations publics). Ces nouveaux canaux pourraient bien remettre les RP au centre du jeu. Explications.

GEO, AEO et AIO : l’optimisation IA est-elle une aubaine pour les RP ?

GEO et RP et la soupe aux acronymes

Il y avait le SEO, le SEA, le SEM. Il faut maintenant compter aussi sur l’AEO, le GEO et l’AIO. Comprendre « Answer Engine Optimization » pour AEO, « Generative Engine Optimization » pour GEO et « Artificial Intelligence Optimization » pour AIO.

Dans le détail, avec l' »Answer Engine Optimization », l’enjeu est de devenir « la meilleure réponse » des moteurs de recherche IA comme ChatGPT, Gemini de Google, Le Chat de Mistral ou Perplexity.

Pour la « Generative Engine Optimization », l’objectif est de rendre les contenus d’une marque visibles et exploitables par les différents modèles d’IA générative (GPT, Claude, Gemini, Grok, Llama, Mistral et autres LLM…), afin d’être repris et cité dans les contenus qu’ils génèrent.

Quant à l' »Artificial Intelligence Optimization », il revient à combiner les deux : il s’agit d’être visible et crédible pour les internautes, mais aussi pour les IA.

Les définitions à retenir

Dans les faits, pour simplifier, c’est le terme GEO qui tend aujourd’hui à s’imposer de façon générique pour englober toutes les stratégies de visibilité au sein des outils IA, devenant ainsi le successeur du « SEO » traditionnel.

Baisse des requêtes et du trafic

Mais il ne faudrait pas s’arrêter à ces acronymes. Derrière les « buzzwords », cette problématique est tout sauf un effet de mode. Dès février 2024, Gartner annonçait que d’ici à 2026, le volume des requêtes sur les moteurs de recherche traditionnels chuterait de 25%, au profit des chatbots IA et autres agents virtuels. L’institut a également émis une prévision à plus long terme : une baisse de 50% ou plus d’ici à 2028.

Dans les faits, il est difficile d’évaluer à quel point cette prédiction s’est concrétisée, d’autant plus que Google a commencé à devenir lui-même un moteur de recherche IA, en intégrant des « AI Overview » à ses résultats de recherche dans la plupart des pays (mais pour l’instant pas en France). On parle donc désormais de « zero-click searches » : des requêtes dont les réponses sont affichées directement sur la page Google elle-même, au détriment du trafic vers les sites des marques ou des médias.

Plusieurs études permettent déjà d’observer une baisse réelle des requêtes sur les moteurs traditionnels, et, par ricochet, une diminution de trafic sur les sites des éditeurs de contenus. Ainsi, le nombre de recherches Google par utilisateur aux États-Unis a reculé de près de 20% en 2025 par rapport à 2024, selon une étude Datos/SparkToro, tandis que le trafic Google vers les éditeurs a chuté de 33% entre novembre 2024 et novembre 2025, selon Chartbeat.

Parler aux humains mais aussi aux IA

En parallèle, les usages de ChatGPT, Claude, Perplexity ou Gemini ont continué à progresser très fortement. C’est donc là qu’il faut être aujourd’hui. Avec un paradoxe : il faut désormais produire du contenu qui ne sera pas nécessairement lu tel quel par un humain, mais plutôt ingéré, reformulé et (peut-être) mentionné par une IA.

Dans leurs choix de sources, ces IA ont tendance à adopter le principe du framework « EEAT » (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) dont les critères sont les suivants :

• L’expérience : le contenu repose-t-il sur une expérience réelle ? Par exemple, un avis basé sur l’utilisation effective d’un produit, la visite d’un lieu, ou un vécu personnel.
• L’expertise : l’auteur ou la source possède-t-il les connaissances spécialisées nécessaires pour traiter le sujet ?
• L’autorité : la source est-elle reconnue comme référence dans son domaine ?
• La fiabilité : le contenu est-il exact, transparent et honnête ?

Une prime aux sources de référence

Concrètement, les plateformes IA privilégient très largement les contenus issus de sources institutionnelles ou expertes reconnues (presse spécialisée, académiques, organisations officielles) et s’appuient sur des signaux d’expertise (à partir des biographies des auteurs, de la fiabilité des sources citées dans l’article, etc.).

L’étude « Generative Pulse » menée aux États-Unis par Muck Rack, montre ainsi que plus de 85% des citations IA non payées proviennent de sources « earned media », avec une prime pour les médias de référence dans leur domaine.

C’est donc là que les RP reprennent tout leur sens. Dans un écosystème où les IA citent massivement les médias de référence, les études académiques, les rapports d’experts et les encyclopédies en ligne, le travail de fond des RP (construire la réputation d’une marque, placer ses experts dans des publications reconnues, générer des citations dans des sources tierces crédibles) devient un levier direct de visibilité dans les IA.

Au fond, ce que valorisent les IA aujourd’hui, c’est ce que les RP construisent depuis toujours : la crédibilité. Avec, en prime, cette capacité qu’ont les équipes à nourrir et structurer le discours de leurs clients par des communiqués, des tribunes et des prises de parole riches en « expérience », en données exclusives et en informations à valeur ajoutée.

Et s’il n’était pas nécessaire de réinventer la roue, finalement ?