GEO : pourquoi optimiser sa visibilité dans les moteurs IA ne suffit pas à garder la maîtrise de la relation commerciale

EN RÉSUMÉ

Le trafic issu des moteurs de recherche IA reste statistiquement marginal, mais sa progression est rapide et elle s'accompagne d'une chute mesurée du clic organique classique. Les entreprises répondent en développant des pratiques de GEO (Generative Engine Optimization), pensées comme une extension du référencement naturel. L'avis publié par l'Autorité de la concurrence le 17 juillet 2026 sur le secteur des agents d'intelligence artificielle révèle un problème plus large : une poignée d'acteurs concentre l'essentiel des agents conversationnels, avec un risque de désintermédiation d'une partie de l'économie numérique. La thèse de cette note est que le GEO, seul, ne répond pas à cet enjeu : il optimise la visibilité dans un système sur lequel l'entreprise n'a pas de prise, sans reconstruire une relation directe avec le client final.

Un basculement mesurable, mais encore minoritaire

Les chiffres publiés en 2026 racontent une transition réelle, qu'il convient cependant de replacer à sa juste échelle. Selon le baromètre mensuel d'Eskimoz, le trafic mondial généré par les moteurs d'intelligence artificielle générative a été multiplié par quarante entre 2024 et 2026, mais il représente toujours moins de 1 % des sessions observées sur les sites analysés1. Le mouvement est donc net en proportion, mais encore marginal en volume absolu.

Ce qui change davantage, c'est le comportement au sein même de la recherche classique. Une analyse d'Ahrefs portant sur 863 000 mots-clés et plus de quatre millions d'URL présentes dans des résumés générés par IA montre que ces résumés réduisent en moyenne de 58 % le taux de clic des pages les mieux positionnées lorsqu'ils apparaissent au-dessus des résultats organiques2. Des recherches menées par Similarweb aboutissent à un constat comparable : la part des recherches ne générant aucun clic est passée de 56 % à 69 % entre mai 2024 et mai 2025, et 83 % des recherches qui déclenchent un résumé IA se terminent sans clic vers un site tiers3. Le clic n'a donc pas disparu, mais il devient plus rare précisément sur les requêtes où l'entreprise espérait capter un visiteur.

Du côté des usages, une étude Ifop réalisée avec Datashake début 2026 indique que 45 % des Français déclarent avoir remplacé une partie de leurs recherches Google par un assistant conversationnel, et que ce remplacement est jugé « important » voire « quasi total » par 21 % d'entre eux. La même étude situe à 48 % la part de Français ayant déjà utilisé un agent conversationnel IA, un chiffre qui atteint 73 % chez les moins de 35 ans4. Ces proportions ne signifient pas que le moteur de recherche traditionnel a été remplacé. Elles indiquent qu'une part croissante et non négligeable des parcours d'information démarre désormais ailleurs, dans une interface qui sélectionne elle-même les sources qu'elle cite.

Le réflexe du marché : traiter la recherche IA comme un nouveau référencement

Face à ce mouvement, la réponse la plus répandue dans les directions marketing consiste à transposer les réflexes du SEO à un nouvel environnement. Le GEO, ou Generative Engine Optimization, regroupe un ensemble de pratiques destinées à rendre un contenu plus susceptible d'être compris, retenu et cité par un moteur de réponse conversationnel : structuration plus explicite de l'information, formulation de réponses directes aux questions fréquentes, données structurées, autorité de la marque sur un sujet donné.

Cette adaptation a sa logique. Une entreprise ne peut pas ignorer un canal qui influence déjà une partie de ses prospects, même minoritaire. Le mouvement rappelle, dans sa mécanique, ce que le secteur a déjà connu avec la montée en puissance des moteurs de recherche classiques : au fil des années, une part croissante du budget marketing s'est déplacée vers l'optimisation d'une présence dans un espace détenu par un tiers, plutôt que vers la construction d'une relation directement contrôlée par l'entreprise. Le GEO reproduit cette même logique, avec un nombre d'acteurs dominants plus restreint encore et des règles de visibilité moins documentées, puisque les critères de citation d'un modèle génératif restent, pour l'essentiel, opaques même aux spécialistes du secteur.

Mais la transposition comporte une limite structurelle que le vocabulaire du GEO tend à masquer. Le référencement naturel, quels que soient ses défauts, laissait à l'entreprise un espace qu'elle contrôlait : sa propre page, son propre message, son propre parcours de conversion. Être cité dans une réponse générée par un agent conversationnel ne garantit rien de tel. L'entreprise ne maîtrise ni la formulation exacte utilisée pour la présenter, ni le contexte dans lequel elle apparaît, ni la probabilité qu'un lien soit seulement suggéré plutôt que cliqué. Optimiser pour être cité revient à optimiser sa présence dans un système dont un tiers définit entièrement les règles d'affichage.

Ce que révèle l'avis de l'Autorité de la concurrence

Cette asymétrie a pris une dimension officielle avec la publication, le 17 juillet 2026, de l'avis 26-A-05 de l'Autorité de la concurrence relatif au fonctionnement concurrentiel du secteur des agents d'intelligence artificielle. Saisie de sa propre initiative après une consultation publique ouverte en janvier 2026, l'Autorité constate que le marché des agents conversationnels reste, malgré la diversité apparente des offres, fortement concentré : OpenAI, Google et Anthropic réunissent à eux seuls plus de 84 % du secteur5.

L'avis identifie un risque de « désintermédiation » d'une partie de l'économie numérique : lorsqu'un agent conversationnel répond directement à une question, recommande un produit ou, demain, engage une transaction pour le compte de l'utilisateur dans le cadre du commerce agentique, il se substitue à une partie du parcours que l'entreprise organisait jusqu'ici elle-même — recherche, comparaison, visite du site, conversion. L'Autorité souligne que ce commerce agentique n'est pas encore disponible en France, mais qu'il pourrait se développer rapidement, les agents étant déjà en mesure de soumettre des recommandations de produits ou de services à leurs utilisateurs5.

Ce constat déplace le sujet du champ marketing vers le champ concurrentiel. Il ne s'agit plus seulement de savoir comment un contenu doit être écrit pour être bien cité. Il s'agit de savoir si un nombre restreint d'acteurs, en contrôlant l'interface par laquelle une part croissante des utilisateurs accède à l'information, ne finit pas par contrôler également une partie des conditions d'accès des entreprises à leurs propres clients.

Conséquences pour les entreprises : la perte progressive du premier point de contact

Trois conséquences se dégagent de ce diagnostic pour les directions marketing et commerciales. La première concerne l'attribution : lorsqu'un client se forge une opinion à partir d'une réponse générée par un agent, avant même de visiter un site, les modèles d'attribution construits autour du clic et de la session perdent une partie de leur pertinence. Une entreprise peut influencer une décision sans jamais le mesurer dans ses outils actuels.

La deuxième concerne la maîtrise du message. Un site web permet à une entreprise de contrôler intégralement la manière dont elle présente son offre. Une réponse générée par un agent conversationnel synthétise, reformule et hiérarchise l'information selon une logique propre au modèle, potentiellement éloignée du message que l'entreprise avait construit. La marque perd une partie de la main sur son propre discours commercial, précisément au moment où ce discours atteint le client.

La troisième conséquence est plus structurelle : elle touche la dépendance. Une entreprise qui construit sa visibilité principalement autour de sa capacité à être citée par un nombre restreint d'agents conversationnels reproduit, avec un acteur différent, la dépendance qu'elle a déjà connue vis-à-vis des moteurs de recherche traditionnels — à la différence près que le nombre d'acteurs dominants est ici plus réduit encore, comme le montre la concentration relevée par l'Autorité de la concurrence.

Ces trois conséquences se renforcent mutuellement à mesure que le commerce agentique se développe. Si un agent conversationnel ne se contente plus de recommander un produit mais engage directement une transaction pour le compte de l'utilisateur, l'entreprise perd potentiellement jusqu'à la dernière étape du parcours qu'elle maîtrisait encore : la page de paiement, la relation post-achat, la collecte des données de premier niveau sur son client. L'Autorité de la concurrence note elle-même que ce cas d'usage n'est pas encore disponible en France, ce qui laisse aux entreprises une fenêtre pour anticiper plutôt que pour réagir.

La lecture de digitalie : reconstruire une relation directe, pas seulement une visibilité citée

Le GEO n'est pas une erreur en soi ; il devient une erreur lorsqu'il est traité comme une réponse suffisante. Une stratégie de visibilité dans les moteurs conversationnels gagne à être pensée comme un complément d'un actif plus difficile à contourner : la relation directe qu'une entreprise entretient avec ses clients et prospects, indépendamment des plateformes qui interviennent entre elle et eux. Base de contacts qualifiée, contenus consultés directement sur des canaux propriétaires, programme de fidélisation, communauté active — ces actifs ne garantissent pas d'échapper à la recommandation d'un agent, mais ils réduisent la dépendance à une citation dont l'entreprise ne contrôle ni les critères ni la pérennité.

Cette approche suppose aussi de revoir la mesure de la performance commerciale. Une organisation qui continue de piloter son acquisition uniquement à partir du trafic et du clic constatera une baisse de performance apparente, sans nécessairement en comprendre l'origine réelle. Documenter les citations obtenues, suivre l'évolution de la notoriété assistée et interroger régulièrement les réponses produites par les principaux agents sur des requêtes stratégiques deviennent des pratiques aussi nécessaires que le suivi du positionnement SEO classique.

Concrètement, cela conduit à distinguer trois niveaux d'action plutôt qu'un seul. Le premier consiste à s'assurer que l'entreprise est correctement représentée dans les moteurs conversationnels lorsqu'elle y est déjà mentionnée — un travail de fond proche du GEO. Le deuxième consiste à mesurer, sur un panel de requêtes représentatives de son marché, si l'entreprise apparaît du tout dans les réponses générées, et à quelle fréquence par rapport à ses concurrents. Le troisième, souvent négligé, consiste à renforcer les canaux sur lesquels l'entreprise garde un contrôle total de la relation — newsletter, communauté, programme de recommandation, contenus propriétaires — de sorte que sa dépendance à la citation par un agent tiers reste un levier parmi d'autres, et non la condition de son accès au marché.

Quelles perspectives ?

La concentration du marché des agents conversationnels, telle que l'a mesurée l'Autorité de la concurrence, n'est pas figée : des recours, des évolutions réglementaires ou de nouveaux entrants pourraient encore la faire évoluer. Les entreprises n'ont cependant pas la main sur ce calendrier. La question qui leur revient est plus immédiate : combien de leur relation client sont-elles prêtes à faire dépendre d'un nombre restreint d'interfaces qu'elles ne contrôlent pas, et quelle part de cette relation entendent-elles reconstruire en direct pendant qu'il en est encore temps ?

LE REGARD DE DIGITALIE

Chez Digitalie, nous considérons que la visibilité dans les moteurs conversationnels doit s'articuler à une stratégie de relation directe avec le client, et non s'y substituer. Cartographier la dépendance actuelle d'une entreprise aux plateformes de recherche et de recommandation, mesurer sa présence dans les réponses générées par les principaux agents et identifier les leviers de relation propriétaire à renforcer sont des étapes que nous accompagnons régulièrement.

Un échange de 30 minutes peut permettre de situer l'exposition de votre entreprise à cette recomposition du premier point de contact.

Sources et précisions

1. Eskimoz, Baromètre du trafic généré par les moteurs d'IA générative

2. Ahrefs, « AI Overviews Reduce Clicks by 34.5% » et mise à jour de l'analyse sur 863 000 mots-clés

3. Similarweb, recherches citées dans la synthèse SparkToro, « In 2026, Less than One Third of Google Searches Still Send a Click »

4. Ifop x Datashake, étude « L'usage de l'IA », janvier-février 2026

5. Autorité de la concurrence, Avis 26-A-05 du 17 juillet 2026 relatif au fonctionnement concurrentiel du secteur des agents d'intelligence artificielle

Précision méthodologique. Les données de trafic et de taux de clic proviennent d'analyses agrégées menées par des acteurs privés du secteur du référencement (Eskimoz, Ahrefs, Similarweb) sur des panels de mots-clés et de sites qui leur sont propres ; elles constituent des ordres de grandeur reconnus par le secteur plutôt que des statistiques officielles exhaustives. L'avis de l'Autorité de la concurrence est en revanche une source institutionnelle vérifiable.