AEO, GEO, LLMO, AI SEO — est-ce la même chose ?

Ces termes désignent des prestations qui se recoupent largement : améliorer les chances qu'une entreprise soit nommée ou qu'une page soit citée dans les réponses de ChatGPT, Perplexity, Gemini ou Google AI Overviews. Leur origine, les fonctionnalités visées et les indicateurs de mesure diffèrent néanmoins. Ce sont ces différences qu'il faut préciser dans un devis.

Le tableau ci-dessous est la version en une page. Le reste de ce guide explique les lignes et se termine par la question pratique : quel mot mettre dans un brief pour obtenir des devis comparables.

Answer engine optimization vs generative engine optimization est surtout une question de dates. L'AEO est le plus ancien. Le premier usage que nous connaissions est un livre blanc Trustpilot écrit avec Jason Barnard, « The Rise of Voice and AEO », distribué au BrightonSEO de septembre 2017 ; Search Engine Watch a couvert le terme en février 2018 et Barnard a présenté « A Universal Strategy for Answer Engine Optimisation (Beyond Position 0) » au BrightonSEO d'avril de la même année. Les moteurs de réponse qu'il avait en tête étaient les featured snippets de Google et les assistants vocaux de l'époque. L'affirmation selon laquelle le terme a été forgé là vient du récit de Barnard lui-même ; la date de la presse spécialisée est indépendante.

Le GEO a la trace écrite la plus nette. « GEO: Generative Engine Optimization », de Pranjal Aggarwal et ses collègues, est paru sur arXiv en novembre 2023. L'article définit un moteur génératif comme un système qui récupère des sources et synthétise une réponse avec citations, propose le GEO comme la discipline qui augmente la visibilité d'une source à l'intérieur de ces réponses, et teste des modifications de contenu sur son propre benchmark. C'est à cause de cet article que la plupart des agences, des outils et ce site emploient GEO comme terme générique.

Le LLMO n'a ni article ni conférence fondatrice. Il apparaît dans les textes de prestataires pour désigner l'optimisation de la couche du modèle : ce qu'un assistant dit de vous quand il ne cherche pas du tout sur le web. AI SEO et LLM SEO sont ce que les gens tapent ; utiles pour trouver un prestataire, trop flous pour définir un périmètre.

L'essentiel du travail est commun. Du texte rendu côté serveur qu'un crawler peut lire, un seul hôte canonique (une adresse unique vers laquelle chaque version du site redirige), des données structurées, une page par question d'acheteur avec la réponse en premier, et une description cohérente de votre entreprise partout où elle apparaît — tout programme AEO, GEO ou LLMO compétent commence là. Si nous mettions côte à côte les listes de tâches de nos propres missions, environ quatre cinquièmes des éléments auraient la même allure sous n'importe laquelle des trois étiquettes ; c'est une estimation tirée de nos plans, pas une étude.

Le dernier cinquième est là où l'étiquette se voit. L'AEO s'appuie sur la mise en forme : titres sous forme de questions, courts passages de réponse (nous utilisons 40 à 60 mots), structure FAQ et HowTo, schema qui reflète la page. Il a été conçu pour un extracteur qui prélève un passage, et il fonctionne encore pour les AI Overviews, qui puisent dans le même index ; la propre documentation de Google indique qu'il n'y a aucune exigence supplémentaire ni optimisation particulière pour AI Overviews et AI Mode, et qu'aucun fichier ni schema spécifique à l'IA n'est nécessaire.

Le GEO ajoute ce qu'un modèle qui génère vérifie avant de citer : une corroboration indépendante (d'autres sites qui vous décrivent comme vous vous décrivez), des données originales que vous seul pouvez publier, et de la fraîcheur. Ahrefs (octobre 2025) a examiné les 1 000 pages les plus citées par ChatGPT ; sur les 564 avec une date de mise à jour détectable, 76,4 % avaient été mises à jour dans le mois précédent. Deux réserves du même rapport : plus de la moitié de ce sous-ensemble est Wikipédia, et les horodatages ne sont pas fiables. L'article GEO lui-même a constaté que les statistiques, les citations textuelles et les références à des sources faisaient le plus bouger la visibilité sur son benchmark ; le bourrage de mots-clés, non.

Le LLMO est plus difficile à influencer directement : seuls les laboratoires décident des données utilisées pour entraîner leurs modèles. Vous pouvez toutefois rendre les informations sur votre entreprise cohérentes entre le site, LinkedIn, les profils d'avis et les données structurées, puis développer les mentions indépendantes. Notre guide sur les délais du GEO décrit ce travail de notoriété, qui se mesure sur plusieurs trimestres.

C'est la différence pratique entre GEO et AEO, et la raison pour laquelle nous nous soucions des mots. Une étiquette sans mesure attachée est une prestation régulière de création de contenu sous un nouveau nom.

Employez GEO dans le brief et définissez-le en une phrase : « être nommé et cité par les assistants IA sur les prompts que nos acheteurs tapent vraiment, mesuré sur un jeu de prompts fixe ». C'est le terme qui a une définition issue de la recherche (notre guide sur ce qu'est le GEO la parcourt), c'est le mot qu'emploient les agences spécialisées et les outils de suivi que nous voyons le plus souvent, et il force la question de la mesure dès le départ. Ajoutez AEO si les cases de réponse de Google comptent pour vous, et dites-le explicitement, parce qu'un programme de snippets et un programme de citations se cadrent et se mesurent différemment.

Ensuite, ignorez l'étiquette dans les propositions et lisez trois choses à la place : le jeu de prompts qu'ils mesureront, à quelle fréquence et dans quels assistants ; ce qu'il y a dans les trente premiers jours sur la couche d'accès ; et ce qui se passe si rien ne bouge. Notre guide sur les questions à poser à une agence GEO a la liste complète, et notre guide sur les tarifs du GEO montre à quoi ressemblent ces réponses quand nous les mettons par écrit.