SEO, LLMO, REO, GEO : Pourquoi autant d’acronymes ?

Depuis plus de deux décennies, le SEO (Search Engine Optimization) est la pierre angulaire de toute stratégie de visibilité numérique. Il repose sur une combinaison de techniques on-site (structure du site, balises, contenu) et off-site (netlinking, popularité, autorité) pour améliorer le positionnement d’un site, sur les moteurs de recherche classiques comme la SERP de Google.

Avec l’émergence des IA génératives et des assistants intégrés (type ChatGPT, Perplexity ou Google AI Overview - ex SGE) ce paysage est quelque peu bouleversé. On voit apparaître de nouveaux acronymes comme LLMO (Large Language Model Optimization), REO (Retrieval Engine Optimization) ou GEO (Generative Engine Optimization), illustrant une évolution du SEO vers ces nouvelles interfaces de recherche.

Mais pourquoi autant d’acronymes ? Et surtout, comment s’y retrouver ?

SEO, le socle fondamental du référencement

Contrairement à certaines idées reçues, le SEO n’est pas en train de “mourir”, il évolue. Une entreprise sans un bon SEO traditionnel ne pourra pas espérer percer dans le référencement GEO, car les bases restent les mêmes : structure du contenu, pertinence sémantique, autorité du domaine. 

Néanmoins, exceller en SEO ne garantit pas une visibilité optimale dans les moteurs génératifs. Les top performers en SEO ne sont pas forcément les plus cités.
Les moteurs de recherche IA ne se contentent plus d’afficher une liste de liens. Ils synthétisent, sélectionnent, contextualisent. Ce changement implique des stratégies de contenu différentes, notamment dans la façon de structurer les données pour qu’elles soient reconnues et reprises par ces moteurs IA. 

Qu’est-ce que le LLMO, le REO et le GEO ?

Le LLMO, REO, ou GEO désignent l’ensemble des pratiques visant à optimiser sa présence dans les réponses générées par les modèles d’IA générative. 

Là où le SEO se concentre sur l’indexation et le positionnement, le LLMO, REO ou GEO s'intéressent à la capacité des modèles à reconnaître une source comme fiable et pertinente au moment de générer une réponse. Pour ainsi dire, leur objectif est que les moteurs IA puissent citer un site, une marque, un article, ou un produit. 

Quelques techniques concrètes :

• Structuration claire et didactique des pages (type FAQ, guides pratiques).

• Utilisation d’un langage naturel, précis et neutre.

• Construction d'une forte empreinte numérique de la marque : mentions croisées, présence multicanale, signaux d'autorité.

• Mise à jour régulière des contenus

Mais pourquoi les distingue t-on ?

On parle ici d’une distinction d’usage, faite par les marketeurs et qui fait débat chez les puristes du secteur. L’argument principal avancé pour cette distinction sémantique, est que les assistants IA se basant sur des LLM, ne sont pas liés aux SERP des moteurs de recherche traditionnels. Mais c’est faux, car ChatGPT qui est un LLM pur, utilise les SERP Bing pour ses réponses (même la version gratuite) et Gemini celles de Google. Donc pour faire simple : GEO, REO, ou LLMO, on parle aujourd’hui de la même chose.

Pour faire compliqué - à la base : 

• Le LLMO (Large Language Model Optimization) fait référence à l’optimisation de l'ensemble des modèles IA fonctionnant uniquement grâce à des LLM (ChatGPT, Claude, Gemini) et utilisés comme des assistants, avec lesquels on converse, on explore, on creuse le sujet. 

• Le REO (Retrieval Engine Optimization), fait référence aux modèles dits “retrieval” c'est-à-dire des modèles issus de l’IA générative qui sont capables de “récupérer” de l’information en dehors des LLM, notamment sur le web et de la citer en retour. On appelle ces modèles IA des RAG (Retrieval-Augmented Generation). Perplexity, AI Overview, ou Copilot Bing utilisent les RAG pour fonctionner. Mais ils utilisent également les LLM, car sans eux, les réponses ne seraient pas retournées et donc la technologie RAG seule, ne serait pas exploitable.

• Le GEO (Generative Engine Optimization), lui, concerne l’optimisation de l’ensemble de ces modèles IA (LLM et RAG),  mais également les moteurs de recherche IA, comme AI Overview. Ce dernier est construit grâce au LLM Gemini et est aussi un assistant, simplement son format et son usage diffèrent, puisqu’il est directement intégré à la SERP de Google.

En clair, GEO > REO > LLMO. Donc GEO est le terme le plus global que l’on peut employer pour désigner le référencement SEO spécifique aux services d’IA générative.

Pour revenir à la différence avec le SEO : 

Même si le SEO reste la base commune (qualité du contenu, autorité, pertinence), des divergences apparaissent entre les logiques traditionnelles (ranking, CTR, trafic) et celles des moteurs génératifs (citations, confiance, conversion). Nous y reviendrons plus en détails, mais voici un tableau récapitulatif permettant de prendre un peu de hauteur sur ces concepts clés : 

Critères	SEO traditionnel	GEO / REO / LLMO
Objectif principal	Obtenir des clics via le classement dans les SERPs.	Être cité directement dans les réponses générées par l’IA.
Contexte utilisateur	L’utilisateur lit les résultats et clique sur un lien.	L’utilisateur lit une réponse générée par l’IA, souvent sans cliquer.
Techniques clés	Mots-clés, optimisation on-page, backlinks, vitesse et UX.	Contenus structurés, cohérence des entités, signaux d’autorité, présence multicanale.
KPIs	Classement, CTR, trafic organique.	Fréquence de citations, part de voix, mentions de marque, leads et conversions.
Opportunités	Capturer du trafic à forte intention et maximiser la visibilité sur Google.	Être visible même sans top ranking, toucher de nouveaux environnements et devenir une source de confiance.
Risques	Dépendance aux mises à jour Google et forte concurrence.	CTR faible malgré les citations, risques d’omissions ou d’hallucinations IA, mesure complexe.
Évolution stratégique	Être cliqué → trafic → conversion.	Être cité → crédibilité → conversion.

Bien que le socle SEO reste incontournable, les leviers se déplacent

SEO, LLMO, REO, GEO ou même AEO (dont on aurait pu parler, au risque que cet article deviennent vraiment indigeste) : autant d’acronymes pour nommer un même objectif final : la quête de visibilité.
Si les fondations restent les mêmes : qualité du contenu, pertinence, fiabilité, structure et autorité, les outils, les priorités et les méthodes changent. 

Nous sommes tous d’accord sur le fait que le SEO nourrit le GEO, en étant sa base, mais il est important de reconnaître que ce dernier, lui, redéfinit les règles du jeu. 

Questions fréquentes

• Le SEO est-il en train de disparaître avec l’arrivée du GEO ?

  Non, le SEO ne disparaît pas, il évolue. Il reste le socle indispensable (structure, contenu, autorité), mais le GEO change la finalité : l’objectif n’est plus seulement d’apparaître dans les SERP et de générer des clics, mais d’être reconnu, cité et valorisé directement par les moteurs IA.

• Quelle est la différence entre SEO et GEO ?

  Le SEO vise à obtenir des clics via un bon positionnement dans Google. Le GEO (ou REO/LLMO) cherche à être cité dans les réponses générées par les IA, même sans clic, pour gagner en crédibilité et en conversions.

• GEO, REO, LLMO : est-ce vraiment différent ?

  Pas vraiment. Ce sont des nuances de langage. Le LLMO vise les assistants IA (ChatGPT, Claude), le REO les moteurs IA de type RAG (Perplexity, Copilot, AIO), et le GEO englobe les deux. GEO est donc le terme le plus global.

• Pourquoi parle-t-on d’un changement de KPIs ?

  Parce que le CTR et le trafic importent moins dans les moteurs IA. Les indicateurs clés deviennent la fréquence de citations, la confiance accordée à la marque et surtout la conversion.

• Quels types de contenus favorisent la visibilité GEO ?

  Des contenus clairs, structurés (FAQ, guides), rédigés en langage naturel, mis à jour régulièrement et soutenus par une forte empreinte numérique (mentions croisées, autorité).

• Quelles sont les principales opportunités du GEO pour les marques ?

  Renforcer sa crédibilité, capter des leads plus qualifiés et diversifier sa visibilité au-delà du seul SEO classique.