Ce que ChatGPT dit de votre entreprise, et ce qu'on peut y faire

Un moteur de recherche classe des pages. Un moteur génératif compose une réponse. Pour la composer, il ne prend pas les dix pages les mieux classées : il retient les quelques sources qui se recoupent sur la question posée et il en fait une synthèse de quelques phrases. Votre site peut être premier sur Google et absent de cette synthèse, parce qu'il raconte l'entreprise au lieu de répondre à la question. C'est le cas le plus fréquent que nous rencontrons.

La seconde cause est le recoupement. Quand ChatGPT recommande un concurrent, c'est rarement parce que son site est meilleur. C'est parce que ce concurrent est décrit de la même manière à trois endroits que vous ne contrôlez pas : un annuaire professionnel, un article de presse, une fiche d'avis, un profil LinkedIn à jour. L'IA ne vous croit pas sur parole ; elle croit ce que d'autres écrivent de vous, à condition que ce soit cohérent avec ce que vous dites.

La troisième cause est la question elle-même. Les gens ne demandent plus « agence conseil IA Genève ». Ils écrivent une phrase entière : « qui peut m'aider à comprendre pourquoi ChatGPT parle mal de mon entreprise », « est-ce que cette société est fiable », « qui possède cette maison aujourd'hui ». Si aucune page ne répond à cette phrase sous une forme qu'une machine peut reprendre, la réponse viendra d'ailleurs, et elle sera rarement flatteuse.

Trente minutes suffisent pour un premier état des lieux, à condition de tester trois niveaux et plusieurs moteurs. Le niveau de l'entité d'abord : « Qu'est-ce que [votre entreprise] ? », « Que fait [votre entreprise] ? ». Si le modèle ne vous connaît pas ou vous confond avec un homonyme, vous avez un problème d'identité, pas de visibilité. Le niveau de l'exactitude ensuite : date de fondation, dirigeant, activité principale, adresse, effectif. Une IA qui cite une activité que vous avez cédée il y a quatre ans construit un portrait faux, et c'est ce portrait que lira votre prochain client. Le niveau du secteur enfin : les questions posées sans votre nom, « quel prestataire pour tel besoin en Suisse romande », « quelle maison tient ses délais ». C'est là que se joue le chiffre d'affaires.

Testez sur ChatGPT avec et sans navigation web, sur Perplexity, sur Gemini, sur Claude et sur Mistral, parce qu'ils ne lisent pas les mêmes sources et ne vous décrivent pas de la même façon. Datez chaque réponse et conservez-la : les réponses varient selon la formulation, la version du modèle et le jour. Une mesure isolée ne vaut rien ; une série mensuelle dit tout.

Ce test a une limite, et elle est de taille : il part des questions que vous imaginez. Les questions qui décident sont celles que d'autres tapent, et elles ne vous ressemblent pas. C'est pourquoi notre travail commence par la cartographie de la demande, décrite dans notre méthode : relever les formulations dont on peut montrer la trace, dans les barres de recherche, les questions associées et les forums, avant de regarder une seule réponse. Une question vraisemblable n'est pas une question dont on peut montrer la trace.

On ne corrige pas un modèle. Il n'existe aucun formulaire pour demander à ChatGPT de vous référencer ou de rectifier une réponse, et OpenAI a reconnu devant des autorités européennes de protection des données, en 2024, ne pas être en mesure de corriger une information fausse sur une personne. Le démenti publié sur votre site n'y change rien si la source de l'erreur reste en ligne.

On corrige la source. Chaque erreur a un lieu de naissance : un annuaire jamais mis à jour, un article ancien, le site dormant d'une activité cédée, un profil social qui écrit votre nom autrement que votre registre du commerce. Le travail consiste à trouver ce lieu, à y corriger ou à y faire corriger le fait, puis à publier le fait exact là où les modèles vont le chercher : registre officiel, page datée sur votre domaine, données structurées, fichier d'identité lisible par les machines. Et à supprimer les contradictions entre vos propres propriétés, parce qu'une IA qui lit deux versions de vous n'en choisit aucune.

Puis on attend, et on mesure. Les moteurs qui lisent le web à chaque question, Perplexity, ChatGPT avec navigation, les aperçus IA de Google, reprennent une source corrigée en quelques semaines. Les réponses formées à l'entraînement évoluent en mois, au rythme des nouvelles versions. Une réputation installée par des années de sources ne se défait pas en sept jours ; quiconque vous promet le contraire vend une certitude qu'il n'a pas.

Le marché a inventé un acronyme par fournisseur. GEO pour Generative Engine Optimization, AIO pour AI Optimization, AEO pour Answer Engine Optimization, LLMO pour Large Language Model Optimization. Ils désignent la même chose : faire en sorte qu'une organisation soit citée, décrite correctement et recommandée dans les réponses des moteurs génératifs. Nous disons AIO, et le mot n'a aucune importance.

Le GEO ne remplace pas le SEO. ChatGPT s'appuie sur l'index de Bing et sur le sien, Gemini sur celui de Google, Perplexity sur le web en direct : une page que les moteurs classiques n'indexent pas n'existe pour aucune IA. Ce qui change, c'est la cible. Le SEO vise une position dans une liste ; l'AIO vise une place dans une phrase, et dans cette phrase il n'y a de place que pour deux ou trois noms.

En Suisse romande, une dizaine d'agences vendent aujourd'hui des forfaits GEO, de la journée d'audit au suivi mensuel avec production de contenus, et des outils en ligne testent gratuitement une poignée de requêtes sur votre nom. Pour une PME qui veut un suivi régulier de ses citations et des contenus chaque mois, ces agences font le travail, et le font moins cher que nous. Nous les décrivons dans notre repère sur les prestataires IA. Notre terrain commence là où la question n'est plus « comment être cité » mais « cité pour quoi, par qui, et que faire quand c'est faux » : cartographie de la demande en moins d'une semaine, arbitrage avec la direction, correction à la source. Au forfait, après analyse, sans barème public.

1. Qui sait, aujourd'hui, ce que les modèles répondent sur nous ?Si la réponse est personne, ou le stagiaire marketing, la réputation algorithmique de la maison n'a pas de propriétaire. Un dirigeant est désormais résumé par des systèmes qui ne lui demandent pas son avis ; quelqu'un doit lire ce résumé avant ses clients.
2. Qui répond quand la machine se trompe en public ?Un nom, un délai de réaction, un protocole écrit : où est née l'erreur, qui la corrige, qui vérifie qu'elle a disparu. Sans cela, la question se réglera dans l'urgence, devant un journaliste qui aura lu la réponse avant vous.
3. Qu'est-ce que nous refusons de faire pour être cités ?Faux avis, faux contenus, pages fantômes, tentative d'altérer les données d'entraînement : le marché le propose, et cela se voit tôt ou tard. Une position écrite évite qu'un prestataire la prenne à votre place.