Recherche GEO originale : Comment les modèles d'IA sélectionnent les sources

Introduction

L'une des questions les plus courantes dans le domaine de l'optimisation générative des moteurs de recherche (GEO) est d'une simplicité trompeuse :

« Comment les modèles d'IA choisissent-ils réellement les sources à utiliser ? »

Il ne s'agit pas de savoir comment ils classent les pages. Ni comment ils résument les informations. Ni comment ils empêchent les hallucinations.

Mais la question plus profonde et plus stratégique :

Qu'est-ce qui rend une marque ou une page web « digne d'être incluse » et une autre invisible ?

En 2025, nous avons mené une série d'expériences GEO contrôlées sur plusieurs moteurs génératifs (Google SGE, Bing Copilot, Perplexity, ChatGPT Browsing, Claude Search, Brave Summaries et You.com) afin d'analyser comment les LLM évaluent, filtrent et sélectionnent les sources avant de générer une réponse.

Cet article révèle la première recherche originale sur la logique interne de la sélection générative des preuves :

• pourquoi les modèles choisissent certaines URL

• Pourquoi certains domaines dominent les citations

• comment les moteurs évaluent la fiabilité

• Quels sont les signaux structurels les plus importants ?

• le rôle de la clarté des entités et de la stabilité factuelle

• À quoi ressemble la « pertinence de la source » dans le raisonnement des LLM

• pourquoi certaines industries sont mal interprétées

• pourquoi certaines marques sont choisies par tous les moteurs

• ce qui se passe réellement pendant la récupération, l'évaluation et la synthèse

Il s'agit d'une connaissance fondamentale pour toute personne qui s'intéresse sérieusement au GEO.

Partie 1 : Le pipeline de sélection en cinq étapes (ce qui se passe réellement)

Tous les moteurs génératifs testés suivent un pipeline en cinq étapes remarquablement similaire lors de la sélection des sources.

Les LLM ne se contentent pas de « lire le web ». Ils trient le web.

Voici le pipeline commun à tous les principaux moteurs.

Étape 1 : Construction de la fenêtre de récupération

Le modèle rassemble un ensemble initial de sources potentielles à l'aide de :

• les plongements vectoriels

• les API de recherche

• agents de navigation

• graphiques de connaissances internes

• données web pré-entraînées

• récupération combinée multi-moteurs

• mémoire des interactions précédentes

Il s'agit de l'étape la plus large, au cours de laquelle la plupart des sites web sont immédiatement filtrés.

Observation : un référencement naturel (SEO) fort ≠ une recherche forte. Les modèles sélectionnent souvent des pages avec un référencement naturel médiocre, mais une structure sémantique forte.

Étape 2 : Filtrage des preuves

Une fois les sources récupérées, les modèles éliminent immédiatement celles qui présentent des lacunes :

• clarté structurelle

• précision factuelle

• signaux d'authenticité fiables

• image de marque cohérente

• définitions correctes des entités

• informations à jour

C'est à ce stade que 60 à 80 % des pages éligibles ont été rejetées dans notre ensemble de données.

Le plus gros obstacle ici ? Des faits incohérents ou contradictoires au sein de l'écosystème de la marque.

Étape 3 : pondération de la fiabilité

Les LLM appliquent plusieurs heuristiques de confiance aux sources restantes.

Nous avons identifié sept signaux principaux utilisés par les moteurs :

1. Confiance dans l'entité

Clarté quant à ce qu'est la marque, ce qu'elle fait et ce qu'elle signifie.

2. Cohérence entre les sites web

Les faits doivent correspondre sur toutes les plateformes (site, LinkedIn, G2, Wikipédia, Crunchbase, etc.).

3. Provenance et paternité

Auteurs vérifiés, transparence et métadonnées fiables.

4. Actualité

Les modèles déclassent considérablement les pages obsolètes et non mises à jour.

5. Historique des citations

Si les moteurs vous ont déjà cité, ils sont plus susceptibles de le faire à nouveau.

6. Avantage de la première source

Les recherches, données ou faits originaux sont fortement favorisés.

7. Qualité des données structurées

Schéma cohérent, URL canoniques et balisage propre.

Les pages présentant plusieurs signaux de confiance ont systématiquement surpassé celles qui reposaient sur des techniques traditionnelles de référencement.

Étape 4 : Cartographie contextuelle

Le modèle vérifie si votre contenu :

• conforme à l'intention

• alignement avec l'entité

• soutient la chaîne de raisonnement

• apportant un éclairage unique

• évite la redondance

• clarifie l'ambiguïté

C'est à ce stade que le modèle commence à former une « carte mentale » :

• qui vous êtes

• comment vous vous inscrivez dans la catégorie

• quel rôle vous jouez dans la réponse

• si vous ajoutez ou répétez des informations

Si votre contenu n'apporte pas de valeur ajoutée, il est exclu.

Étape 5 : Décision d'inclusion de synthèse

Enfin, le modèle prend une décision :

• quelles sources citer

• lesquelles référencer implicitement

• lesquelles utiliser pour un raisonnement approfondi

• les sources à exclure entièrement

Cette étape est extrêmement sélective.

Seules 3 à 10 sources survivent généralement assez longtemps pour influencer la réponse finale, même si le modèle en a récupéré plus de 200 au départ.

La réponse générative est construite à partir des gagnants de cette épreuve.

Partie 2 : Les sept comportements fondamentaux que nous avons observés dans tous les modèles

À partir de 12 000 requêtes tests portant sur plus de 100 marques, les modèles suivants sont apparus de manière récurrente.

Comportement 1 : les modèles préfèrent les « pages canoniques » aux articles de blog

Sur tous les moteurs, l'IA a systématiquement privilégié :

• À propos des pages

• Pages de définition des produits

• Pages de référence des fonctionnalités

• Documentation officielle

• FAQ

• Tarifs

• Documentation API

Celles-ci étaient considérées comme des artefacts fiables, « sources de vérité ».

Les articles de blog n'ont obtenu de meilleurs résultats que dans les cas suivants :

• elles contenaient des recherches de première main

• ils comprenaient des listes structurées

• ils clarifiaient les définitions

• ils ont fourni des cadres d'action concrets

Dans les autres cas, les pages canoniques les surpassaient dans un rapport de 3 pour 1.

Comportement 2 : les moteurs font confiance aux marques qui ont moins de pages, mais de meilleure qualité

Les grands sites web ont souvent obtenu des résultats médiocres parce que :

• le contenu contredisait l'ancien contenu

• les pages d'assistance obsolètes étaient toujours classées

• les faits ont évolué au fil du temps

• les noms des produits ont changé

• les anciens articles nuisaient à la clarté

Les petits sites bien structurés obtenaient des résultats nettement meilleurs.

Comportement 3 : la fraîcheur est un indicateur étonnamment puissant

Les moteurs de recherche déclassent instantanément :

• statistiques obsolètes

• définitions obsolètes

• anciennes descriptions de produits

• pages inchangées

• incohérences entre les versions

La mise à jour d'une seule page de faits canoniques a augmenté l'inclusion dans les réponses génératives dans les 72 heures au cours de nos tests.

Comportement 4 : les modèles préfèrent les marques ayant une forte empreinte

Les marques avec :

• une page Wikipédia

• une entité Wikidata

• schéma cohérent

• descriptions correspondantes sur l'ensemble du Web

• une définition unifiée de la marque

ont été choisies beaucoup plus souvent.

Les modèles interprètent la cohérence comme un gage de confiance.

Comportement 5 : les modèles ont un parti pris en faveur des sources primaires

Les moteurs accordent une grande importance à :

• des études originales

• données propriétaires

• enquêtes

• références

• livres blancs

• documentation de première main

Si vous publiez des données originales :

Vous devenez la référence. Les concurrents deviennent des dérivés.

Comportement 6 : la clarté multimodale influence la sélection

Les modèles sélectionnent de plus en plus les sources dont les ressources visuelles peuvent être :

• compris

• extraits

• décrit

• vérifié

Les captures d'écran et les vidéos des produits ont leur importance. La clarté des visuels a joué un rôle dans 40 % des cas de sélection.

Comportement 7 : les moteurs pénalisent sans pitié l'ambiguïté

Le moyen le plus rapide d'être exclu :

• noms de produits incohérents

• propositions de valeur vagues

• définitions de catégories qui se chevauchent

• positionnement peu clair

• interprétations multiples possibles

L'IA évite les sources qui introduisent de la confusion.

Partie 3 : Les 12 signaux les plus importants dans la sélection des sources (classés par impact observé)

Du plus grand impact au plus faible.

1. Clarté de l'entité

2. Cohérence factuelle entre les sites web

3. Actualité

4. Valeur de la source primaire

5. Formatage structuré du contenu

6. Stabilité de la définition canonique

7. Récupération propre (indexabilité + vitesse de chargement)

8. Paternité fiable

9. Backlinks de haute qualité (graphique d'autorité)

10. Alignement multimodal

11. Placement correct dans les catégories

12. Ambiguïté minimale

Ce sont les nouveaux « facteurs de classement ».

Partie 4 : Pourquoi certaines marques apparaissent dans tous les moteurs de recherche (et d'autres dans aucun)

Parmi plus de 100 marques, quelques-unes dominaient systématiquement :

• Perplexité

• Claude

• ChatGPT

• SGE

• Bing

• Brave

• You.com

Pourquoi ?

Parce que ces marques avaient :

• graphiques d'entités cohérents

• définitions claires

• pôles canoniques solides

• données originales

• pages produits stables sur le plan factuel

• positionnement unifié

• aucune affirmation contradictoire

• profils tiers précis

• stabilité factuelle à long terme

La visibilité indépendante du moteur de recherche provient de la fiabilité, et non de l'échelle.

Partie 5 : Comment optimiser la sélection des sources (la méthode GEO pratique)

Vous trouverez ci-dessous la méthode synthétisée issue de toutes les recherches.

Étape 1 : Créer des pages de faits canoniques

Définir :

• qui vous êtes

• ce que vous faites

• comment vous travaillez

• ce que vous n'êtes pas

• noms et définitions des produits

Ces pages doivent être mises à jour régulièrement.

Étape 2 : Réduire les contradictions internes

Audit :

• noms de produits

• descriptions

• caractéristiques

• allégations

Les moteurs de recherche pénalisent sévèrement les incohérences.

Étape 3 : Publier des connaissances de première main

Exemples :

• statistiques originales

• références annuelles du secteur

• rapports de performance

• analyses techniques

• études sur le comportement des utilisateurs

• informations sur les catégories

Cela améliore considérablement l'inclusion de l'IA.

Étape 4 : Renforcer les profils d'entités

Mise à jour :

• Wikidata

• Graphique de connaissances

• LinkedIn

• Crunchbase

• GitHub

• G2

• biographies sociales

• balisage schématique

Les modèles d'IA les assemblent dans un graphique de confiance.

Étape 5 : Structurer l'ensemble

Utilisation :

• listes à puces

• paragraphes courts

• Titres H2/H3/H4

• définitions

• listes

• comparaisons

• modules de questions-réponses

Les LLM analysent directement votre structure.

Étape 6 : actualiser les pages clés tous les mois

L'actualité est corrélée à :

• inclusion

• précision

• pondération de confiance

• synthèse probabilité

Les pages obsolètes sombrent.

Étape 7 : Créez des pages de comparaison claires

Les modèles apprécient :

• avantages et inconvénients

• décomposition des caractéristiques

• limites transparentes

• clarté côte à côte

Les contenus facilitant la comparaison sont davantage cités.

Étape 8 : Corrigez les inexactitudes de l'IA

Soumettez vos corrections dès que possible.

Les modèles se mettent rapidement à jour lorsqu'on les modifie.

Partie 6 : L'avenir de la sélection des sources (prévisions pour 2026-2030)

Sur la base des comportements observés entre 2024 et 2025, les tendances suivantes sont certaines :

1. Les graphiques de confiance deviennent des systèmes de classement officiels

Les modèles conserveront des scores de confiance propriétaires.

2. Le contenu de première source devient obligatoire

Les moteurs cesseront de citer les contenus dérivés.

3. La recherche par entité remplace la recherche par mot-clé

Entités > mots-clés.

4. Les signatures de provenance (C2PA) deviennent obligatoires

Le contenu non signé sera rétrogradé.

5. La sélection multimodale des sources arrive à maturité

Les images, les vidéos et les graphiques deviennent des preuves de premier ordre.

6. Les agents vérifieront les affirmations de manière autonome

Les agents de navigation vous contrôleront.

7. La sélection des sources devient une compétition de clarté

L'ambiguïté devient fatale.

Conclusion : le GEO ne concerne pas le classement, mais la sélection

Les moteurs génératifs ne « classent » pas les pages. Ils choisissent les sources à inclure dans une chaîne de raisonnement.

Nos recherches montrent que la sélection des sources dépend :

• clarté

• structure

• stabilité factuelle

• alignement des entités

• perspicacité originale

• actualité

• cohérence

• provenance

Les marques qui apparaissent dans les réponses génératives ne sont pas celles qui ont le meilleur référencement. Ce sont celles qui se présentent comme les sources les plus sûres, les plus claires et les plus fiables pour le raisonnement de l'IA.

Le GEO est le processus qui permet de devenir cette source fiable.