GEO (Optimisation du Moteur Génératif) est la pratique d'optimiser le contenu pour qu'il apparaisse dans les réponses de l'IA générative, y compris d'être cité comme source.
GEO et AEO sont étroitement liés et souvent utilisés de manière interchangeable. La distinction plus étroite parfois faite : GEO met l'accent sur le processus génératif plus large (influence des données d'entraînement, génération augmentée par récupération, probabilité de citation), tandis qu'AEO met l'accent sur la surface de réponse orientée utilisateur spécifiquement.
En pratique, les techniques se chevauchent considérablement : contenu structuré (résumés TL;DR, questions H2, tableaux, blocs FAQ), surfaces AEO (llms.txt, jumeaux Markdown), signaux d'autorité (E-E-A-T), et mentions obtenues de sources de confiance pour les moteurs d'IA (Reddit, Wikipedia, publications établies).