GENERATIVE ENGINE OPTIMIZATION
GEO — Generative Engine Optimization
Sur les moteurs de recherche génératifs comme ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude et Google AI Overviews, nous positionnons votre marque « à l'intérieur de la réponse » : une architecture de contenu citable, un graphe d'entités solide et une visibilité mesurable chaque semaine.
Être à l'intérieur de la réponse est désormais une position plus puissante que le simple clic.
Le SEO classique était une course au clic sur le lien bleu et un lien non cliqué ne produisait aucune valeur. Les moteurs de recherche génératifs ont inversé cette équation : lorsqu'un utilisateur pose une question à ChatGPT, à Perplexity ou à Google AI Overviews, le modèle s'appuie sur des dizaines de milliers de sources et condense la réponse en un seul paragraphe. Si votre marque, le cadre dans lequel vous êtes catégorisé ou votre angle de vue figurent dans ce paragraphe, l'utilisateur noue une relation avec vous « à l'intérieur de la réponse » sans même avoir cliqué sur votre site. Le GEO ne laisse pas cette nouvelle couche au hasard : grâce à une architecture de contenu citable, à un graphe d'entités vérifié et à une visibilité mesurable chaque semaine sur 12 moteurs de recherche génératifs, il fait de votre marque une « composante par défaut » de la réponse machine.
CADRE DE TRAVAIL GEO
Un framework « Answer Layer » à 6 couches
Nous abordons le GEO non pas comme un audit ponctuel, mais comme une opération continue qui s'adapte au comportement hebdomadaire changeant des moteurs de recherche génératifs. Chaque couche est associée à un livrable mesurable et à un SOP transférable à votre équipe.
DISCOVER
Cartographie des prompts et des entités
80 à 200 prompts de votre catégorie, vos brand mentions actuelles, la santé de votre entity graph et l'architecture de réponse des concurrents sont regroupées dans un rapport de baseline unique. Vous voyez nettement où la marque se situe sur 12 plateformes LLM.
ARCHITECT
Ré-architecture du contenu et du schema
Nous convertissons vos contenus existants en structure answer-first : hiérarchie H2/H3, semantic chunking, intégration schema.org + JSON-LD, manifeste llms.txt, markup FAQPage/HowTo/Article et clarté canonique.
PLANT
Placement de sources citables et d'entités
Éditions Wikipedia/Wikidata, mentions naturelles dans des publications partenaires, ajouts dans des bases de référence sectorielles, intégration à des réponses Reddit/Quora à forte autorité et stratégie de placement dans des publications tier-1.
MEASURE
Suivi hebdomadaire de visibilité sur 12 plateformes
Brand mention rate, citation link share, sentiment, relative ranking et answer position : tout est visible dans un unique dashboard Looker Studio, mis à jour automatiquement et en temps réel.
DEFEND
Brand defensibility et contrôle des erreurs
Les LLM répètent d'anciennes informations, confondent avec des concurrents, décrivent mal le nom du produit. Nous détectons ces erreurs et les corrigeons à la source (révision Wikipedia, errata partenaire, canonical contradiction). En 60-90 jours, la réponse des modèles est mise à jour.
ITERATE
Review mensuel + révision de la carte de contenu
Quels prompts progressent, lesquels régressent ; en fin de mois, le plan d'ajout de contenu / entité / sources pour combler les écarts est arrêté. Les nouvelles plateformes LLM sont ajoutées au système de suivi dès qu'elles passent le seuil de catégorie.
— SEO CLASSIQUE vs GEO
Même objectif, surface différente, gain combiné.
Le SEO classique et le GEO ne se substituent pas ; ils se nourrissent mutuellement. Les réunir dans une seule opération est la nouvelle définition du leadership de catégorie.
| Critère | SEO classique | GEO | Roibase : les deux ensemble |
|---|---|---|---|
| Forme de gain | Trafic de clics sur liens bleus | Mention à l'intérieur d'une réponse générative | Visibilité sur les deux surfaces |
| Surface de résultat | 10 liens de la SERP Google / Bing | ChatGPT, Perplexity, Gemini, AI Overviews, Claude | 15+ surfaces (classiques + génératives) |
| Comportement visé | L'utilisateur clique sur le lien | Le LLM cite la marque dans la réponse | Clic et citation simultanés |
| Signal clé | Backlink, keyword, E-E-A-T | Entity graph, citability, schema | Schema + knowledge graph + réseau citable |
| Outil de mesure | Search Console + GA4 | Requêtes de prompts sur 12 plateformes | Dashboard unifié Looker Studio |
| Rythme d'itération | Review mensuel / trimestriel | Suivi hebdomadaire du pool de prompts | Hybride : signal hebdo + plan mensuel |
| Durée d'impact | 90-180 jours d'amélioration stable | 45-90 jours pour impacter la réponse modèle | 60-120 jours d'effet combiné |
| Défense de l'investissement | Oscille aux mises à jour d'algorithme | Erreurs modèles corrigées en 60-90 jours | Double couche de défense |
PROOF
Outcomes, measured
Suivi automatisé chaque semaine sur ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, Grok, AI Overviews, Copilot, Kagi, You.com et 3 autres plateformes.
Pool vivant de prompts transactionnels, informationnels et comparatifs spécifiques à votre catégorie.
Hausse moyenne du brand mention rate sur 6-8 catégories de prompts dans les 90 premiers jours.
Pour le diagnostic gratuit, le rapport vous parvient dans les 48 heures suivant la demande.
Effet secondaire sur le trafic organique issu de la combinaison GEO + SEO classique (moyenne de 6 clients).
Durée moyenne pour que les corrections Wikipedia/Wikidata/partenaires se reflètent dans les moteurs de recherche génératifs.
WHAT WE DO
Engagement scope
Every offering is an outcome-based work package. Roibase blends strategy and execution inside a single team — no hand-offs.
Ingénierie de la citabilité (citability engineering)
Nous structurons le contenu pour que le LLM puisse le résumer en un seul paragraphe : définition nette + donnée chiffrée + référence à une source primaire. Pas de TF-IDF, mais du semantic chunking + un gabarit de paragraphe answer-first ; c'est le format qui a la plus forte probabilité d'entrer dans la fenêtre de contexte de modèles comme GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet ou Gemini 1.5 Pro.
Construction de l'entity graph et de la knowledge base
Nous éditons simultanément Wikidata, Wikipedia, Google Knowledge Graph, Crunchbase, le profil LinkedIn Entreprise et les bases de référence sectorielles. Nous établissons des liens vérifiables entre le nom de marque, les fondateurs, les produits, les catégories et les événements majeurs ; les LLM considèrent ces liens comme une « preuve de réalité » et citent votre contenu avec plus de confiance.
Structured data + markup compatible RAG
Schema.org JSON-LD (Organization, Product, FAQPage, HowTo, Article), Q&A schema et structure HTML5 sémantique envoient des signaux clairs aux crawlers LLM. Nous produisons également un llms.txt et une carte de contenu compatible vecteurs — lorsque les modèles découpent votre contenu, ils identifient correctement les sections « autoportantes ».
Analyse du prompt landscape et du share-of-voice
Nous identifions 80 à 200 questions réelles (transactionnelles + informationnelles + comparatives) dans votre catégorie. Pour chaque prompt, quelles marques apparaissent, à quelle fréquence, avec quel sentiment — nous traduisons tout cela en un tableau de share-of-voice comparé aux concurrents. La question « où sommes-nous absents ? » reçoit une réponse chiffrée et précise.
Suivi de visibilité LLM multi-plateforme
Nous exécutons chaque semaine des requêtes automatisées sur 12 moteurs de recherche génératifs : ChatGPT (GPT-4o, GPT-5), Perplexity, Google AI Overviews, Gemini, Claude, Grok, You.com, Kagi, Microsoft Copilot, Brave Leo, DeepSeek et Mistral Le Chat. Pour chaque requête, nous mesurons le brand mention rate, le citation link share, le sentiment et le relative ranking.
Optimisation pour AI Overviews et SGE
Les résultats AI Overviews de Google (anciennement SGE) sont désormais la surface la plus visible de Google sur desktop. Pour être cité dans ces encadrés, nous optimisons votre contenu avec un format answer-first structuré, des citations de données vérifiables, un schema table/list/howto et des signaux E-E-A-T (auteur réel, organisation, source).
Réseau de sources citables
Les sources que les LLM citent sont connues : des publications tier-1 comme Wikipedia, Reuters, NYT ; les sites de référence sectoriels ; les articles académiques ; les forums à forte autorité comme Reddit ou Quora. Nous bâtissons une stratégie de publication partenaire, de RP et de content seeding pour y inscrire les bonnes connexions d'entités et mentions vous concernant.
Conversational query optimization
Les utilisateurs ne formulent plus des requêtes classiques de 2-3 mots, mais des phrases naturelles du type « je fais ceci, quel X me convient le mieux ». Nous cartographions les ensembles de long-tail conversational queries et nous assurons que le contenu soit structuré grammaticalement pour y répondre naturellement.
Brand defensibility et contrôle des erreurs
Les LLM se trompent — ils répètent d'anciennes informations, positionnent mal vos concurrents, décrivent votre produit de façon erronée. Nous détectons ces erreurs et les corrigeons à la source : édition Wikipedia, errata dans des publications partenaires, canonical contradiction sur votre propre page. En 90 jours, la réponse des modèles est généralement mise à jour.
Playbook AI SEO et transfert à l'équipe
Nous réunissons SEO classique + GEO + content ops dans un seul operating manual. Un modèle de contenu GEO-ready utilisable pour chaque article, un dashboard de mesure et une cadence de review mensuelle dans votre Notion/Confluence rendent le processus entièrement transférable à votre équipe interne.
— CE QUE CE SERVICE VOUS APPORTE
Gagner en puissance non en cliquant, mais en étant cité dans la réponse.
Le GEO n'est pas une « amélioration de visibilité » : c'est faire de votre marque, au moment de la décision dans votre catégorie, une composante par défaut de la réponse machine. Les points suivants sont les résultats concrets de cette transformation.
Vous devenez la « réponse par défaut » de votre catégorie.
Sur des plateformes comme ChatGPT, Perplexity et Google AI Overviews, lorsque les utilisateurs demandent une recommandation dans votre catégorie, le modèle commence à vous citer parmi les 3 premières marques. Cette position construit une autorité durable, sans la course au clic.
Votre marque est mentionnée avant la décision d'achat.
La grande majorité des acheteurs B2B en phase de recherche et B2C à LTV élevée consultent désormais les LLM avant la décision finale. Être à l'intérieur de la réponse à cette étape, c'est se positionner au tout début de l'entonnoir marketing classique.
Vous obtenez une visibilité qui ne dépend pas du clic.
À mesure que le CPC des médias payants augmente, le coût de chaque conversion grimpe ; le GEO, lui, positionne la marque sur une surface gratuite. Plus vous êtes cité dans la réponse, plus la mémorisation de la marque progresse organiquement, ce qui alimente directement le taux de conversion.
Votre investissement SEO existant produit deux fois plus de valeur.
Le schema, l'entity et l'ingénierie de contenu réalisés pour le GEO renforcent simultanément le classement Google classique. Les équipes qui pilotent les deux en parallèle ont capté en moyenne 18 % de trafic organique supplémentaire par contenu par rapport aux clients SEO pur.
Vous maîtrisez le récit sur vos concurrents.
Vous cartographiez, pour les 80 à 200 prompts critiques de votre catégorie, quelles marques sont citées, sur quel ton et à partir de quelles sources, puis vous faites croître consciemment votre propre share-of-voice. Pendant que vous prenez les devants, les concurrents ne peuvent pas s'installer à votre place.
Les informations erronées et les positionnements incorrects sont corrigés.
ChatGPT décrit mal votre produit, le confond avec des concurrents ou répète une ancienne information ? Nous remontons à la source de l'erreur et appliquons une correction durable via Wikipedia/Wikidata ou une publication partenaire — en 90 jours, la réponse des modèles est mise à jour.
LIVRABLES
Ce que vous obtenez en fin de mois.
Chaque livrable est mesurable, exploitable et transférable à votre équipe. Nous ne construisons pas un slide deck, mais un système opérationnel.
Rapport baseline GEO Visibility
Mesure initiale 12 plateformes × 80+ prompts, comparaison concurrentielle, analyse de sentiment.
Audit de santé de l'entity graph
Cartographie des lacunes et erreurs dans les enregistrements Wikipedia/Wikidata/Knowledge Graph, plan de correction.
Base de données du prompt landscape
Liste vivante catégorisée et étiquetée par intent des 80 à 200 questions de votre catégorie.
Score de citability — pages principales
Score LLM-friendly et suggestions de correction pour les 20 contenus les plus importants.
Implémentation Schema.org + JSON-LD
Déploiement en production des schémas Organization, Product, FAQPage, Article, HowTo.
llms.txt + manifeste AI crawler
Fichier fournissant aux moteurs de recherche génératifs la directive « comment citer notre contenu ».
Modèle de contenu answer-first
Modèle Notion/Google Docs pour votre équipe de contenu — applicable à chaque nouvel article.
Carte du réseau de sources citables
Plan précisant dans quelles publications, dans quel ordre et sur quel ton vous devez être mentionné.
Pack d'éditions Wikipedia/Wikidata
Propositions d'édition conformes, sourcées et validées (publiables, non plagiaires).
Dashboard de visibilité Looker Studio
Dashboard vivant 12 plateformes × pool de prompts, mise à jour hebdomadaire automatique.
Rapport d'itération mensuel
Tendances mentions/citations/sentiment, nouveaux prompts, recommandations de contenu à venir.
Playbook GEO (pour l'équipe)
Guide opérationnel de 25 à 40 pages pour transférer l'opération à votre équipe, walkthroughs vidéo inclus.
— PÉRIMÈTRE DU SERVICE
Ce que ce service couvre, ce qu'il ne couvre pas.
Un périmètre qui clarifie les attentes dès le départ. Pour chaque élément exclu, il existe soit un autre service Roibase, soit une orientation vers le bon partenaire.
Ce que ce service couvre
- Requêtes de prompts automatisées chaque semaine et production de rapports sur 12 moteurs de recherche génératifs
- Mise en place, labellisation et mise à jour mensuelle d'un pool vivant de 200+ prompts spécifiques à votre catégorie
- Implémentation complète Schema.org JSON-LD : Organization, Product, FAQPage, HowTo, Article, BreadcrumbList
- Manifeste llms.txt, pipeline de semantic chunking et carte de contenu compatible vecteurs
- Suggestions d'édition sourcées et conformes aux règles Wikipedia et Wikidata, suivi des publications
- Stratégie de placement tier-1, RP partenaires et gestion du réseau de sources citables
- Ensembles de réponses faisant autorité sur des forums à forte autorité (Reddit / Quora / communautés sectorielles)
- Ré-architecture au format answer-first des 20 pages les plus importantes
- Dashboard vivant Looker Studio : mise à jour automatique 12 plateformes × prompt × métrique
- Rapport d'itération mensuel + review stratégique trimestriel
- Playbook GEO d'entreprise de 25 à 40 pages + walkthrough vidéo pour le transfert à l'équipe
- Brand defensibility : correction à la source des informations erronées dans les réponses modèles
Ce que ce service ne couvre pas
- Opérations de médias payants Google Ads, Meta Ads, TikTok Ads ou autres (service séparé : PPC)
- Réécriture complète du catalogue de contenu depuis zéro (accord content operations séparé)
- Garantie d'obtenir une page Wikipedia (aucun engagement n'est pris en dehors des règles éditoriales)
- Intervention directe sur les modèles LLM eux-mêmes — techniquement impossible, personne ne le fait
- Techniques black-hat / spam / manipulatrices (elles affaiblissent la défense à long terme de la marque)
- Sortie après un audit ponctuel sans mesure continue (un système sans mesure ne produit pas de valeur)
- Link building artificiel depuis des sites à faible autorité ou spam (filtré par les IA comme par Google)
- Opération SEO classique en périmètre complet (peut être ajoutée en package si souhaité)
HOW WE WORK
Infrastructure en 6 semaines, puis itération continue + transfert à l'équipe
Semaine 1 — Diagnostic et baseline
Mesure de baseline en temps réel sur 12 plateformes LLM avec 80+ prompts, rapport de share-of-voice dans votre catégorie, audit de santé de l'entity graph, scoring de citability des 20 pages principales et cartographie de l'architecture de réponse des concurrents. Livrable : un rapport de démarrage de 20 à 30 pages + dashboard vivant.
Semaine 2 — Priorisation stratégique et roadmap à 90 jours
Feuille de route à 90 jours fondée sur les données baseline : clusters de prompts à plus fort levier, écarts d'entités les plus critiques, quick-win sur les contenus existants et cibles de sources tier-1. Priorisation par business impact, décisions de ressources prises ensemble.
Semaines 3-4 — Ingénierie structurelle du contenu et du schema
Implémentation Schema.org JSON-LD (Organization, Product, FAQPage, HowTo, Article), manifeste llms.txt, pipeline de semantic re-chunking, conversion au format answer-first des 20 pages principales et déploiement du « modèle de contenu GEO-ready » sur Notion/Confluence.
Semaines 5-6 — Hardening AI Overviews et Featured Answer
Mise au format answer-first du contenu pour être cité dans les encadrés Google AI Overviews et Featured Snippet, validation du schema table/HowTo/FAQ, résolution des canonical contradiction, renforcement de la couche de signaux E-E-A-T (auteur réel, organisation, source).
Mois 2 — Réseau citable et construction d'entités
Éditions conformes aux règles Wikipedia/Wikidata, inscription dans les bases de référence sectorielles, placements dans des publications partenaires, ensembles de réponses faisant autorité sur Reddit/Quora et clarification de la brand disambiguation. Chaque placement est sourcé et vérifiable.
Mois 3 — Cadence de production de contenu et rapport des 90 premiers jours
Production mensuelle de 8 à 12 nouveaux articles « answer engine optimized » ; chacun avec le modèle GEO-ready, connecté au système de mesure et comparé à la baseline. Rapport des 90 premiers jours : croissance des mentions par prompt, évolution du sentiment, tableau comparatif concurrents.
Mois 4 — Pass de defensibility et sweep des erreurs
Balayage systématique des informations anciennes/erronées/confondues dans les réponses LLM ; pour chaque erreur, correction au niveau source (révision Wikipedia, errata dans une publication partenaire, canonical contradiction). En 60-90 jours, la réponse des modèles est mise à jour et la défense de marque s'active.
Mois 5+ — Itération continue et transfert à l'équipe
En cadence mensuelle de review, le prompt landscape est mis à jour, de nouvelles plateformes LLM sont intégrées, la production de contenu se poursuit. Au 6ᵉ mois, un playbook GEO de 25 à 40 pages + walkthrough vidéo permettent de transférer entièrement l'opération à votre équipe interne.
— ÉCOSYSTÈME
Plateformes et outils utilisés dans l'opération GEO
12+ outils et API actifs, orchestrés pour le suivi des comportements sur les moteurs de recherche génératifs, l'ingénierie de contenu et la gestion de l'entity graph.
SUIVI & MESURE
CONTENU & SCHEMA
ENTITY & KNOWLEDGE
REPORTING & WORKFLOW
QUESTIONS
Frequently asked
— GLOSSAIRE DES TERMES
Glossaire express du monde GEO
Dès qu'un assistant d'IA sent qu'il « connaît » une marque, il la met en avant dans ses réponses. Les concepts qui construisent cette familiarité sont le plus souvent discutés ensemble ; nous partageons donc ce court glossaire pour parler la même langue avant de commencer.
- Generative Engine Optimization (GEO)
- Les utilisateurs n'obtiennent plus leur réponse de Google, mais de moteurs de recherche génératifs comme ChatGPT / Perplexity / Gemini. Le GEO est la discipline appliquée qui fait apparaître la marque dans ces réponses générées par IA de manière correcte, fréquente et comme source préférée.
- AI Overviews
- Bloc de réponse résumé généré par Gemini apparaissant en haut de la page de résultats Google. Lorsqu'une requête déclenche un AI Overview, les liens bleus traditionnels sont repoussés bien en dessous de l'écran ; y figurer en tant que citation a donc souvent plus de valeur que d'être en première position classique.
- Citation (attribution de source)
- URL ou nom d'organisation sur lequel un moteur génératif fonde sa réponse et qu'il affiche souvent visiblement. Un score du type « 2ᵉ citation sur Perplexity » est l'équivalent GEO du « à quelle position organique êtes-vous » ; c'est la métrique primaire de mesure.
- Entity graph
- Réseau sémantique qui définit votre marque comme un ensemble d'entités reliées : « la société X opère dans le secteur Y, sa fondatrice est Z, elle propose le produit W ». Les LLM ne raisonnent pas sur le texte brut mais sur cette carte de relations ; si le graphe est faible, la réponse est défaillante.
- Schema.org JSON-LD
- Format de données structurées qui rend le contenu d'une page lisible par la machine (Organization, Service, Product, Article, FAQPage, HowTo, etc.). Il transforme le HTML brut en « aliment cru » pour le LLM et permet son injection directe dans le graph.
- llms.txt
- Fichier texte placé à la racine du site indiquant aux crawlers LLM : « voici les pages les plus critiques de cette marque, sa définition canonique et ses sources citables ». Équivalent du robots.txt à l'ère de l'IA ; bien qu'il ne soit pas encore standard, les grands acteurs dont Anthropic le lisent.
- Semantic chunking
- Technique consistant à découper un long contenu en unités de paragraphe / section qui préservent la cohérence thématique et que le LLM peut citer « d'une seule traite » comme brique de réponse. Un contenu bien « chunké » obtient toujours plus de citations qu'un article de blog de 5 000 mots mal structuré.
- Écriture answer-first
- Approche d'écriture qui donne la réponse à une question dans la première phrase du paragraphe, puis développe le contexte. Les LLM accordant un poids très important à la position « top-of-chunk », placer le TL;DR en début d'article améliore directement la performance GEO.
- E-E-A-T
- Experience (expérience), Expertise (expertise), Authoritativeness (autorité) et Trustworthiness (fiabilité) — cadre utilisé par Google et désormais par les LLM pour évaluer la qualité d'une source. L'identité de l'auteur, l'adresse de l'entreprise, les références et la chaîne de publications externes entrent toutes dans ce score.
- Share of Voice (SoV)
- Part pondérée de la visibilité de votre marque dans un pool de prompts propre à votre secteur (par exemple 200 requêtes critiques), rapportée à celle de vos concurrents. C'est la métrique de « part de marché » du GEO ; elle est suivie mois par mois.
- Pool de prompts
- Liste fixe de 50 à 300 prompts que votre public cible pose réellement aux moteurs génératifs et à l'intérieur desquels votre marque souhaite apparaître. Elle tourne chaque semaine sur le dashboard et les métriques de visibilité / citation / tone sont rapportées à partir de ce pool.
- Hallucination defence
- Discipline qui consiste à corriger à la source les cas où un LLM produit une information erronée sur la marque : correction Wikipedia / Wikidata, bloc « authoritative correction » sur votre propre site, errata dans une publication tierce. En 60-90 jours après diffusion de la correction, la réponse des modèles est mise à jour.
- INP (Interaction to Next Paint)
- Core Web Vital qui a remplacé FID en 2024 — mesure le délai le plus long parmi toutes les interactions utilisateur sur la page. Sous 200 ms = "bon" ; cause habituelle : JS bloquant le main thread ; correction par code-splitting, off-thread et main-thread budgeting.
- LCP (Largest Contentful Paint)
- Core Web Vital qui mesure l'instant où le plus grand élément du viewport (image, poster vidéo, bloc de texte) devient visible. Sous 2,5 s = "bon" ; amélioré par CDN, formats modernes (AVIF/WebP), preload hints et réduction du CSS render-blocking.
- CLS (Cumulative Layout Shift)
- Core Web Vital qui note les décalages de layout inattendus cumulés lors du chargement. Sous 0,1 = "bon" ; coupables habituels : images sans dimensions, bannières tardives, swap de web fonts. Correction : width/height, espace réservé, font-display.
- TTFB (Time to First Byte)
- Délai entre l'envoi de la requête HTTP par le navigateur et la réception du premier octet. Pas un CWV mais le plancher de LCP/INP ; on le garde bas avec un CDN proche de l'origine, du edge caching et en supprimant les redirects inutiles. Sous 800 ms, c'est sain.
- FCP (First Contentful Paint)
- Instant où le navigateur peint le premier contenu significatif (texte, image, SVG). Décisif pour la sensation de "ça charge" ; bon en dessous de 1,8 s. Leviers clés : inliner le CSS critique et différer le JS render-blocking.
- PageSpeed Insights
- Outil gratuit de Google qui mesure une URL en lab (Lighthouse) et en field (données réelles CrUX). Rapports séparés mobile/desktop ; référence pour le pass/fail CWV et les pistes de correction. La tendance hebdo est souvent branchée sur Looker Studio.
— ARBRE DE DÉCISION
Le GEO est-il adapté à vous aujourd'hui ?
Quatre courtes questions. 30 secondes et nous vous indiquons le meilleur point de départ pour votre marque — GEO, base SEO d'abord, ou programme combiné.
01 / 04
Votre trafic de recherche organique a-t-il baissé au cours des 6 à 12 derniers mois ?
Regardez la tendance du total des clics ou des impressions dans Google Search Console.
— LET'S BEGIN
Comment ChatGPT, Perplexity et Gemini parlent-ils de vous aujourd'hui ?
Nous mesurons gratuitement, via le GEO Diagnostic, la visibilité de votre marque sur 10 prompts critiques. En 48 heures vous recevez un rapport indiquant sur quelles plateformes vous vous situez, à quelle distance vous êtes en avance ou en retrait sur vos concurrents, et quels quick-win peuvent être clos dans les 30 premiers jours.