Le glossaire AEO / GEO, en français.
L'optimisation pour les IA génératives a son propre vocabulaire, souvent laissé en anglais et rarement expliqué simplement. Ce glossaire réunit les termes qui reviennent le plus souvent — avec des définitions courtes, sans jargon inutile, et des exemples tirés du terrain (tourisme, commerce local).
Un terme manque ou une définition n'est pas claire ? Dites-le-nous.
AEO (Answer Engine Optimization)
Optimiser un contenu pour qu'il devienne la réponse directe donnée par un moteur de réponse (ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews) plutôt qu'un simple résultat de recherche parmi dix liens bleus. Concrètement : structurer l'information pour qu'une IA puisse l'extraire, la comprendre et la citer sans ambiguïté — schémas structurés, réponses courtes et vérifiables, données à jour.
GEO (Generative Engine Optimization)
Terme voisin de l'AEO, parfois utilisé de façon interchangeable. GEO insiste sur l'optimisation pour les moteurs génératifs au sens large (pas seulement les réponses directes à une question, mais toute génération de contenu par une IA qui mentionne ou s'appuie sur votre site — résumés, recommandations, comparatifs générés).
Citation IA
Le fait qu'une intelligence artificielle nomme explicitement votre établissement ou votre entreprise dans sa réponse à une question d'un utilisateur — par opposition à une IA qui répond à la question sans jamais vous mentionner, même si votre site existe et contient l'information. C'est la métrique de base de tout outil de visibilité IA (Livada Trace, Miroir).
Part de voix IA (AI share of voice)
Sur un ensemble de requêtes représentatives de votre secteur, la proportion de réponses IA où vous êtes cité par rapport à vos concurrents. Une part de voix de 0 % ne veut pas dire que votre site est mauvais techniquement — souvent, le site est lisible par l'IA mais n'a simplement jamais été choisi comme source, faute de signaux suffisants (avis, structure, présence multi-plateforme).
Hallucination de marque
Quand une IA générative affirme un fait faux sur votre entreprise — un tarif inventé, une activité qui n'est pas la vôtre, une confusion avec un homonyme ou un concurrent. Contrairement à l'absence de citation (vous êtes juste invisible), une hallucination est activement trompeuse pour l'utilisateur qui pose la question. Se vérifie en posant soi-même la question à plusieurs IA, jamais en le supposant.
llms.txt
Un fichier texte à la racine d'un site (comme robots.txt), pensé pour donner aux IA un résumé structuré et à jour de ce que propose le site — plutôt que de les laisser deviner à partir du HTML brut. Ce n'est pas (encore) un signal de classement Google confirmé, mais c'est un signal de clarté pour les IA qui le lisent. Guide complet : llms.txt expliqué →
Données structurées (Schema.org)
Un balisage caché dans le code d'une page (format JSON-LD le plus souvent) qui décrit explicitement ce qu'est une entité — un hôtel, un tarif, une question fréquente, une entreprise — dans un vocabulaire standardisé que Google et les IA comprennent sans ambiguïté. Une page peut être parfaitement lisible par un humain et pourtant mal comprise par une IA si ces données manquent.
Answer engine
Un service qui répond directement à une question par une réponse synthétisée (ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Copilot) plutôt que de renvoyer une liste de liens à explorer soi-même. La différence avec un moteur de recherche classique n'est pas cosmétique : l'utilisateur ne clique souvent sur aucun site, il lit la réponse et s'arrête là — d'où l'enjeu d'être la source citée dans cette réponse.
Prompt fan-out
Le mécanisme par lequel une IA décompose une question utilisateur en plusieurs sous-requêtes de recherche avant de générer sa réponse (par exemple : « meilleur camping en Provence » peut déclencher des recherches séparées sur les avis, les prix, les équipements, la localisation). Être visible sur UNE formulation ne suffit pas — le contenu doit répondre à l'ensemble des sous-questions probables.
Agent readiness (préparation aux agents IA)
La capacité d'un site à être non seulement lu et cité par une IA conversationnelle, mais aussi navigué et utilisé par un agent IA autonome qui accomplit une tâche pour l'utilisateur (trouver une information précise, remplir un formulaire, vérifier une disponibilité). C'est une couche au-delà de la simple citation — voir aussi Livada AgentRadar, qui fait réellement naviguer un agent sur le site pour vérifier s'il trouve la bonne réponse.
Score de visibilité IA
Une note chiffrée (souvent sur 100) résumant dans quelle mesure un site est lisible, compris et cité par les IA. Utile pour suivre une progression dans le temps, mais un score seul ne dit pas TOUT — deux sites à 100/100 techniquement peuvent avoir une part de voix très différente selon leurs concurrents et leur zone. À croiser avec de vrais tests de citation, pas à prendre isolément.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
La technique derrière la plupart des réponses IA actuelles avec accès au web : l'IA récupère (retrieval) des pages pertinentes en temps réel, puis génère (generation) sa réponse en s'appuyant sur ce contenu récupéré plutôt que sur sa seule mémoire d'entraînement. C'est pour cette raison qu'un contenu à jour et facilement récupérable compte plus, dans ce contexte, qu'un contenu ancien même bien classé sur Google.
Voir où vous en êtes concrètement
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