Les optimisations réellement importantes en GEO Parmi toutes les recommandations que l'on trouve sur le net, la plupart sont infondées, font perdre du temps ou sont mal expliquées. Nous vous ferons découvrir les optimisations qui sont réellement importantes, pourquoi elles le sont et en quoi elles diffèrent des recos SEO traditionnelles (ce qui n'est pas toujours le cas). Nous identifierons aussi les recommandations inutiles voire dangereuses. Présenté par Philippe YONNET, CEO de Neper

1. Les principales optimisations
en GEO
Matin Népérien – 18 mai 2025
Philippe Yonnet – CEO de l’agence Neper

2. Ce qui ne change pas
Les recos qui fonctionnent
pour le SEO et le GEO

3. L’EEAT reste primordial
Experience, Expertise, Autorité, Trus
Créer du contenu avec une valeur
ajoutée
Créer du contenu unique,
différenciant et/ou qui apporte
quelque chose en plus
Ne plus raisonner en « mots clés »
mais en créer des réponses aux
questionnements
Les recos éditoriales données par Neper
depuis 2020 continuent de s’appliquer
Voir aussi plus loin
Et toutes les recommandations de la HCU

4. Et le netlinking ?
Pour les résumés IA de Bing et Google
(aka les AIO pour Google, les sites
présentés sont sélectionnés parmi les
sites du top 10 (pour les liens de
référence)
Pour les sites fournissant des résumés
IA de type RAG , l’impact est moins
important
Pris en compte dans Perplexity et
SearchGPT pour éliminer les sources
sans autorité
Remarque : certains outils n’utilisent pas le
pagerank mais un algo maison
Mais c’est plus la fréquence des mentions
qui est importante
Les scores d’autorité comptent dans la partie RAG, mais moins

5. Explorabilité
Pour Bing et Google, ce qui est explorable
par Bingbot et Googlebot est explorable
par leurs outils IA
Pour les autres : aussi, mais leurs crawlers
RAG sont moins performants, donc
Attention aux pages lentes à télécharger
Attention au contenu généré en JS
Attention aux pages lourdes
Evidemment, ne pas bloquer les robots
des outils Gen AI si vous voulez de la
visibilité dans leurs résultats
Attention à Cloudflare qui bloque par
défaut depuis juillet les bots des outils d’IA
Rien de particulier, mais le niveau d’exigence augmente

6. Et le LLMs.txt
L’adoption par les grands outils d’IA est
inexistante à date
Des preuves de l’exploration de ces fichiers
par des outils comme SearchGPT existent,
mais aucune confirmation de leur utilité n’a
été apportée
Si vous créez un LLMs.txt, bloquez son
exploration pour Googlebot
ou mieux : ajoutez un « noindex » dans le X-
Robots-Tag du fichier
Pour le moment, ne pas créer de LLMs.txt

7. Les recos spécifiques

8. Le chunking :
Rédiger des passages de 150 à 300 mots
C’est une adaptation au comportement des
Transformers (l’architecture IA de
GPT/Gemini/Claude/Perplexity etc…
Les passages (« chunks ») doivent être
autosuffisants
En clair, si vous extrayez un chunk de son
contexte, son contenu doit rester :
Parfaitement intelligible
Sans référence à d’autres parties
Sans besoin de développements complémentaires
(complet)
Explication détaillée ici
https://www.neper.fr/2025/08/19/le-chunking-
comment-rediger-des-contenus-optimises-pour-
le-geo-et-le-seo/
Fiabilité : 5/5
Durabilité : 4/5
Exemple de chuks
La photosynthèse : processus fondamental de conversion énergétique
La photosynthèse est le processus biologique par lequel les plantes vertes
transforment l’énergie lumineuse en énergie chimique. Ce mécanisme vital se
déroule principalement dans les chloroplastes, des organites cellulaires
contenant de la chlorophylle, le pigment vert responsable de l’absorption de la
lumière.
Le processus se divise en deux phases distinctes. La phase lumineuse, qui se
produit dans les thylakoïdes, capture l’énergie solaire pour produire de l’ATP et
du NADPH. Ces molécules énergétiques sont essentielles pour la seconde phase.
Durant cette première étape, les molécules d’eau sont également décomposées,
libérant de l’oxygène comme sous-produit dans l’atmosphère.
La phase sombre, aussi appelée cycle de Calvin, utilise l’ATP et le NADPH
produits précédemment pour convertir le dioxyde de carbone atmosphérique en
glucose. Cette transformation se déroule dans le stroma du chloroplaste et ne
nécessite pas directement de lumière, d’où son nom.
L’équation globale simplifiée s’écrit : 6CO₂ + 6H₂O + énergie lumineuse →
C₆H₁₂O₆ + 6O₂. Ce processus est fondamental pour la vie sur Terre, produisant
l’oxygène que nous respirons et formant la base de toutes les chaînes
alimentaires terrestres.

9. Optimisation pour les synthèses IA
Complète le « chunking »
Structuration hiérarchique et structuration
basique
même recos que pour les featured snippets
Intérêt des FAQ/Q&A, des listes, des étapes…
utiliser des données structurées
Pour Google et Bing, et progressivement pour
Open AI et les autres IA
Utiliser une mini pyramide inversée
Chapô – résumé
Puis développement
Fiabilité 5/5
Durabilité > 4/5 (et en progression)
(réponses générées par l’IA à partir de plusieurs sources + LLM)

10. Optimisation de la valeur des citations
Principe
Citer des faits, des statistiques
Publiez des affirmations à jour et
vérifiables, des déclarations fondées sur
des faits, et non de vagues généralités.
Inclure des citations de sources (lien vers des
études, des statistiques ou des experts).
Utilisez les données structurées de
l'auteur et de l'organisation pour la
notoriété de la marque et de l'entité qui
renforce les métadonnées de citation.
Montrer la fraîcheur de vos informations
Citer des sources qui font autorité à l’appui de
vos dires
Fiabilité : 5/5
Durabilité : 4/5
Ne pas abuser : il ne faut pas que cela devienne un gimmick

11. Optimisation de la largeur de traitement
La plupart des modèles, en
fonctionnement RAG, utilisent une forme
de « query fan out »
Plus on répond à des questionnements
connexes diverses sur un sujet, plus on a
de chances d’être visibles
Même recos que celles à propos des
« topical clusters »
Ne pas faire de « cocons sémantiques » là non
plus
Fiabilité : 5/5
Durabilité : 5/5
Topical Breadth – Etendue thématique

12. Les recommandations peu
fondées ou infondées

13. Optimisations multimodales
« faites attention à l’explorabilité et l’optimisation de vos images et vos videos » pour
optimiser vos pages pour les LLMs multimodaux
En règle générale, il n’y a pas d’optimisation spécifique pour cela => confusion entre indexation
web et traitement multimodal dans les LLMs
Optimisations pour la personnalisation : créer des contenus pour chaque intention
de recherche / personas / profil d’utilisateur
Confusion avec la recherche traditionnelle
Pour le moment, peu de prise en compte d’autres contextes que ceux donnés dans le prompt
Cela peut évoluer avec le temps

14. Utiliser les données structurées
Toujours oui pour Google et Bing
Ils savent les exploiter et les exploitent
Pour les autres LLMs : pour le
moment cela ne sert à rien
Sera peut-être utilisé un jour
Cela dépend

15. Merci