Glossaire SEO et GEO : définitions claires et sourcées.

01SEO (Search Engine Optimization)

Aussi appelé : référencement naturel, optimisation pour les moteurs de recherche, search marketing organique

Définition : Le SEO désigne l’ensemble des techniques destinées à améliorer la visibilité d’un site dans les résultats organiques des moteurs de recherche comme Google ou Bing. L’unité de réussite est la position dans la SERP suivie d’un clic vers le site.

L’expression « search engine optimization » apparaît en 1997, selon Danny Sullivan (Search Engine Roundtable). Le SEO regroupe trois grands chantiers : le SEO technique (exploration, indexation, performance), le SEO on-page (contenu et balises) et le SEO off-page (liens entrants et mentions). La référence la plus fiable reste la documentation Search Central de Google.

Le SEO n’est pas mort, il a juste cessé d’être seul à table.

Voir aussi : notre service SEO · guide SEO technique

02GEO (Generative Engine Optimization)

Aussi appelé : référencement IA, optimisation moteurs génératifs, LLMO

Définition : Le GEO désigne les techniques destinées à faire citer un site comme source dans les réponses générées par les moteurs IA : ChatGPT en mode Search, Perplexity, Claude, Gemini ou Mistral Le Chat. L’unité de réussite est la citation dans la réponse générée.

Le terme a été formalisé en novembre 2023 par l’article d’Aggarwal et al. (IIT Delhi, Princeton), qui teste neuf méthodes de réécriture. Sur leur banc d’essai, citer ses sources, reprendre des citations et ajouter des statistiques peut augmenter la visibilité d’une source jusqu’à 40 %. Le bourrage de mots-clés n’apporte que peu ou pas de gain.

Google range ce travail dans le SEO : « Du point de vue de la recherche Google, optimiser la recherche par IA générative revient à optimiser l’expérience de recherche, et donc le SEO » (guide sur l’IA générative). Cette position vaut pour sa recherche. Les autres moteurs génératifs explorent le web avec leurs propres robots, présentés à l’entrée robots.txt.

Le GEO sans SEO solide en dessous, c’est de la décoration sur du sable.

Voir aussi : notre service GEO · guide SEO pour LLMs

03AEO (Answer Engine Optimization)

Aussi appelé : optimisation pour moteurs de réponse, position zéro, voice SEO

Définition : L’AEO désigne l’optimisation d’un contenu pour qu’il soit extrait et cité comme réponse directe par les moteurs de réponse : featured snippets de Google, assistants vocaux, AI Overviews, ChatGPT ou Perplexity.

L’AEO précède le GEO de plusieurs années : sa page Wikipédia en français existe depuis juin 2020. Il s’est construit autour de la position zéro de Google et de l’essor des assistants vocaux (Siri, Alexa, Google Assistant). Avec les LLM, son périmètre s’est élargi jusqu’à chevaucher le GEO.

AEO, GEO, AIO : trois sigles pour un même travail de fond, et c’est très bien comme ça.

Voir aussi : guide AEO complet · comparatif SEO vs GEO vs AEO

04AIO (AI Optimization)

Aussi appelé : AI search optimization, optimisation IA générale

Définition : L’AIO est un terme parapluie utilisé par certains éditeurs pour regrouper toutes les optimisations destinées aux IA : moteurs de réponse, LLM génératifs et agents conversationnels. Son périmètre reste flou en 2026 : il chevauche l’AEO et le GEO sans toujours s’en distinguer.

Le sigle AIO sert aussi, souvent, à désigner l’AI Overview de Google : demandez à votre interlocuteur duquel il parle. Le terme reste un raccourci marketing plus qu’une méthode stabilisée. Contrairement au GEO, nous ne connaissons aucun travail académique qui l’ait formalisé.

Quand un sigle veut tout dire, il finit par ne rien dire. Celui-là en prend le chemin.

Voir aussi : guide AI Overview Google · comparatif des sigles

05SXO (Search Experience Optimization)

Aussi appelé : SEO + UX, optimisation de l’expérience de recherche, user-centric SEO

Définition : Le SXO désigne la fusion entre SEO et expérience utilisateur. Il vise une page qui se classe, puis qui permet au visiteur de trouver sa réponse et d’accomplir ce qu’il était venu faire.

Google a intégré une partie de ce terrain à son classement : « Les Core Web Vitals sont utilisées par nos systèmes de classement », écrit-il dans sa documentation sur l’expérience sur la page. Le reste tient au contenu : une page rapide qui répond mal à l’intention déçoit quand même. Voir notre page SXO dédiée.

Le SXO n’est plus une discipline à part : c’est la définition normale du SEO.

Voir aussi : notre approche SXO · guide Core Web Vitals

06E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)

Aussi appelé : EEAT, double E-A-T, cadre qualité Google

Définition : L’E-E-A-T est le cadre d’évaluation de la qualité qu’appliquent les évaluateurs de Google (Search Quality Raters). Il compte quatre dimensions : Experience (expérience directe du sujet), Expertise (connaissances), Authoritativeness (autorité reconnue) et Trustworthiness (fiabilité). Il est décrit dans les consignes destinées à ces évaluateurs.

Le « E » d’Experience a été ajouté le 15 décembre 2022 (billet Search Central). Les évaluateurs regardent désormais si un contenu a été créé avec un certain degré d’expérience, par exemple après l’utilisation réelle d’un produit ou la visite d’un lieu.

Sans bio auteur réelle ni mention presse, l’E-E-A-T reste un mot. Le travail commence sur les pages auteurs.

Voir aussi : guide audit SEO · notre service SEO

07Core Web Vitals (LCP, INP et CLS)

Aussi appelé : CWV, Signaux Web essentiels

Définition : Les Core Web Vitals sont les trois métriques de performance utilisateur officielles de Google. LCP (Largest Contentful Paint, vitesse d’affichage du contenu principal). INP (Interaction to Next Paint, réactivité). CLS (Cumulative Layout Shift, stabilité visuelle).

Seuils d’une bonne expérience selon web.dev : LCP de 2,5 s ou moins, INP de 200 ms ou moins, CLS de 0,1 ou moins. L’INP a remplacé le FID (First Input Delay) le 12 mars 2024. On les suit dans le rapport Core Web Vitals de la Search Console et dans PageSpeed Insights.

Un bon score « ne garantit pas que vos pages s’afficheront en haut des résultats de recherche Google », écrit Google. Je traite donc les Core Web Vitals comme une hygiène de base : corriger ce qui est mauvais, sans courir après le score parfait.

Voir aussi : guide Core Web Vitals · SEO technique

08Schema markup (données structurées schema.org)

Aussi appelé : données structurées, JSON-LD, structured data, microdonnées

Définition : Le schema markup est un balisage standardisé (vocabulaire schema.org) qui explicite le sens d’un contenu pour les machines. Google recommande le format JSON-LD. Le balisage rend une page éligible aux résultats enrichis de Google. Pour ses fonctionnalités d’IA générative, Google précise qu’« aucun balisage schema.org spécial n’est nécessaire ».

Schema.org est porté depuis 2011 par Google, Microsoft, Yahoo et Yandex. Le vocabulaire compte plus de 800 types, dont une dizaine reviennent souvent en SEO : Article, FAQPage, HowTo, DefinedTerm, Product, LocalBusiness, Person, Organization, BreadcrumbList et Recipe. On valide le balisage avec le Schema Markup Validator.

Un schema qui dit l’inverse du HTML visible est pire que pas de schema du tout : Google prévoit pour ce cas une action manuelle, qui retire la page des résultats enrichis.

Voir aussi : guide schema markup · guide Wikidata et entités

09Canonical URL (balise rel="canonical")

Aussi appelé : URL canonique, rel canonical, balise canonical

Définition : La balise canonical (<link rel="canonical" href="...">) indique à Google l’URL à retenir quand une page existe sous plusieurs variantes accessibles. Google la traite comme un signal fort et peut retenir une autre URL. Elle limite la dilution des signaux entre URL dupliquées (paramètres, variantes mobiles, variantes régionales dans une même langue, http et https).

Google l’a annoncée en février 2009 ; Ask.com, Microsoft Live Search et Yahoo! la prenaient aussi en charge (billet Search Central). La RFC 6596 l’a décrite en 2012. Google recommande de la placer aussi sur la page canonique elle-même (URL canonique auto-référencée), sans en faire une obligation : voir sa documentation sur la canonicalisation.

Sur un site e-commerce ou multilingue, une canonical mal posée peut sortir de l’index toute une série de pages d’un coup. À auditer en premier.

Voir aussi : guide SEO technique · audit SEO

10Hreflang (balise rel="alternate" hreflang)

Aussi appelé : balise hreflang, international SEO tag

Définition : La balise hreflang signale à Google les versions linguistiques et régionales équivalentes d’une page. Elle aide Google à montrer la version française à un internaute francophone, et la version anglaise à un anglophone. Format ISO : code langue (fr, en) ou langue-région (fr-FR, en-US).

Google l’a introduite en septembre 2010 pour les gabarits multilingues, puis étendue en décembre 2011 aux contenus traduits et aux variantes régionales. Trois implémentations sont possibles : balises dans le head HTML, en-têtes HTTP ou sitemap XML. La valeur x-default désigne la page à servir quand aucune langue ne correspond (documentation de Google).

Hreflang réciproque obligatoire : si A pointe vers B, B doit pointer vers A. Sinon, Google ignore ces balises.

Voir aussi : service SEO international · SEO technique

11Crawl budget (budget d’exploration)

Aussi appelé : budget d’exploration, crawl rate limit, crawl demand

Définition : Le crawl budget désigne le temps et les ressources qu’un robot comme Googlebot consacre à l’exploration d’un site. Chez Google, il dépend de deux éléments : la limite de capacité d’exploration, fixée pour ne pas surcharger le serveur, et le besoin d’exploration (URL connues, popularité, fraîcheur).

Le guide de Google sur le budget d’exploration vise trois cas : plus d’un million de pages modifiées chaque semaine, plus de 10 000 pages modifiées chaque jour, ou beaucoup d’URL « Détectée, actuellement non indexée ». Leviers : un robots.txt propre, un sitemap XML à jour, aucune chaîne de redirections et un serveur stable.

Sur un site de quelques milliers de pages, le crawl budget est rarement le sujet. Google le dit lui-même : il suffit alors de tenir le sitemap à jour et de consulter régulièrement le rapport d’indexation des pages.

Voir aussi : guide SEO technique · SEO refonte

12Index Google (indexation des pages)

Aussi appelé : indexation, base d’index Google, indexed pages

Définition : L’index Google est la base de données dans laquelle Google stocke les pages qu’il a crawlées et jugées éligibles à apparaître dans les résultats de recherche. Une page peut être crawlée sans être indexée. L’indexation est la condition préalable à tout ranking.

On le vérifie avec la commande site:domaine.fr (estimation grossière) ou avec le rapport d’indexation des pages de la Google Search Console (décompte de référence). Statuts d’exclusion fréquents : « Explorée, actuellement non indexée », « Détectée, actuellement non indexée » et « Page en double sans URL canonique sélectionnée par l’utilisateur ».

Une page non indexée n’existe pas pour Google. Avant de penser SEO ou GEO, vérifiez qu’elle est dans l’index.

Voir aussi : guide SEO technique · audit SEO

13robots.txt (Robots Exclusion Protocol)

Aussi appelé : fichier robots, robots exclusion standard, REP

Définition : Le fichier robots.txt, placé à la racine d’un site, indique aux robots d’exploration quelles parties du site ils peuvent explorer. La RFC 9309 l’a standardisé en 2022. Sa portée est consultative : un robot malveillant peut l’ignorer.

Le fichier utilise les directives User-agent, Allow, Disallow et Sitemap. Côté IA, on croise en 2026 GPTBot et OAI-SearchBot (OpenAI), ClaudeBot et Claude-User (Anthropic), PerplexityBot (Perplexity) et CCBot (Common Crawl). Un Disallow bloque l’exploration d’une URL sans la retirer de l’index : Google peut indexer une URL bloquée, sans son contenu.

Google-Extended n’est pas un robot. Ce jeton règle l’usage de vos contenus pour entraîner les modèles Gemini et ancrer les réponses des applications Gemini. Google précise qu’il « n’a aucune incidence sur l’inclusion d’un site dans la recherche Google ». La présence dans les aperçus IA se règle, elle, dans la Search Console (voir AI Overview).

Bloquer GPTBot ne vous retire pas de ChatGPT search : OpenAI y emploie OAI-SearchBot et réserve GPTBot à l’entraînement de ses modèles. Décidez robot par robot, et revoyez ce choix quand un éditeur change sa documentation.

Voir aussi : guide SEO pour LLMs · SEO technique

14llms.txt (proposition de format jugée inutile par Google)

Aussi appelé : fichier llms.txt

Définition : Le fichier llms.txt est une proposition de format que Google juge inutile pour sa recherche, et que nous ne recommandons pas. Publiée en septembre 2024 par Jeremy Howard sur llmstxt.org, elle prévoit un fichier Markdown, placé à la racine d’un site, qui résume ses pages pour les modèles de langage.

Google l’écrit dans son guide sur l’IA générative : « il est inutile de créer des fichiers lisibles par machine ou des fichiers textuels d’IA, ou encore d’utiliser des balises ou le format Markdown pour apparaître dans la recherche Google (y compris ses capacités de l’IA générative), car la recherche Google elle-même ne les utilise pas ».

Le même guide, mis à jour le 13 juillet 2026, admet qu’on crée ces fichiers pour d’autres services. Ils n’auront alors « aucune incidence sur la visibilité ou le classement de votre site dans la recherche Google, car la recherche Google les ignore ».

Nous ne publions pas de llms.txt sur getknown.fr et ne le recommandons pas à nos clients. Notre analyse du fichier llms.txt détaille ce choix.

Voir aussi : guide SEO pour LLMs · notre service GEO

15Featured snippet (extrait optimisé, dit position zéro)

Aussi appelé : position zéro, extrait optimisé, encadré Google, P0

Définition : Un featured snippet est un encadré que Google affiche au-dessus du résultat numéro 1, avec une réponse extraite directement d’une page web. Google y inverse le format d’un résultat classique, précise sa documentation : l’extrait s’affiche en premier, le lien ensuite. La fonction existe depuis janvier 2014.

C’est la base historique de l’AEO. Pour viser l’encadré, nous posons la question en H2 ou H3 et plaçons juste dessous une réponse autoportante de 40 à 55 mots. L’effort vaut surtout pour une page déjà en première page sur la requête. Le suivi passe par des outils tiers comme Semrush ou Ahrefs.

Le 29 septembre 2026, nous avons relevé deux fois 200 questions en français sur Google France, en mobile et sur ordinateur. Nous n’y avons vu aucun extrait optimisé : l’aperçu IA occupait le haut de la page sur la plupart d’entre elles.

Voir aussi : guide AEO · AI Overview Google

16Knowledge Graph (graphe de connaissances de Google)

Aussi appelé : KG, graphe Google, entités Google, Knowledge Panel

Définition : Le Knowledge Graph est la base de données d’entités de Google, lancée en mai 2012. Elle relie personnes, lieux, organisations, concepts et événements par leurs relations. Elle alimente les fiches info (knowledge panels) des résultats de recherche. Google y verse des sources publiques, des données sous licence et des informations transmises par les propriétaires de contenus.

Une page Wikipédia n’est donc pas une condition d’entrée. À son lancement, Google citait Freebase, Wikipédia et le CIA World Factbook parmi ses sources publiques (blog.google, 2012). En mission, nous travaillons une fiche Wikidata quand l’entité y est admissible, les mentions presse, un schema Person ou Organization aux sameAs croisés et un profil LinkedIn vérifié.

Je ne promets jamais de fiche info : c’est Google qui décide de l’afficher. Wikidata ne se commande pas davantage : nos deux fiches ont été supprimées en mai 2026, faute de notoriété (notre retour d’expérience).

Voir aussi : guide Wikidata et entités · notre service GEO

17Citation LLM (citation par un moteur génératif)

Aussi appelé : mention LLM, source LLM, brand mention IA

Définition : Une citation LLM est la mention explicite d’un site comme source dans une réponse générée par un moteur IA, comme ChatGPT en mode Search, Perplexity, Claude, Gemini ou Mistral Le Chat. Elle prend la forme d’un lien cliquable ou d’une mention dans le texte (« selon Getknown »). C’est l’unité de mesure principale du GEO.

Outils de suivi en 2026 : Profound, Otterly, Peec AI, AthenaHQ ou le Semrush AI Toolkit. Un relevé daté, sur une liste fixe de prompts métier rejoués à l’identique, reste à nos yeux la base la plus fiable.

Une citation sans lien cliquable compte quand même : le lecteur voit le nom de la marque dans la réponse, même s’il ne clique nulle part.

Voir aussi : méthode citations LLM · audit GEO

18AI Overview (Aperçu IA de Google)

Aussi appelé : Aperçu IA, résumé IA Google ; SGE désigne l’expérience qui l’a précédée

Définition : L’AI Overview (Aperçu IA en français) est la réponse générée par IA que Google affiche en haut de certaines pages de résultats, avec des liens vers ses sources. Elle succède à SGE (Search Generative Experience), une expérience de Search Labs.

Lancée aux États-Unis en mai 2024 (annonce de Google), elle est disponible dans plus de 200 pays et territoires depuis mai 2025, et en France depuis le 22 juillet 2026 (Blog Google France).

Aucun robot dédié : Google choisit les sources dans son index de recherche. Un site peut s’exclure des aperçus IA et du Mode IA par le réglage « IA générative dans la Recherche » de la Search Console. L’inclusion est l’option par défaut (aide de la Search Console). Google-Extended ne règle pas cette présence.

Le 29 septembre 2026, nous avons relevé deux fois 200 questions en français sur Google France. Un aperçu IA s’affichait aux deux relevés sur 181 d’entre elles en mobile et 179 sur ordinateur (méthode et résultats).

Testez vos requêtes métier une par une, sur mobile et sur ordinateur : l’aperçu ne s’affiche pas sur toutes, et il peut apparaître à un relevé puis manquer au suivant.

Voir aussi : guide AI Overview et SGE

19AI Mode (Mode IA de la recherche Google)

Aussi appelé : mode IA de Google, recherche conversationnelle Google, Search AI Mode

Définition : AI Mode est l’expérience de recherche conversationnelle de Google, propulsée par Gemini, qui répond à une question complexe par une synthèse rédigée plutôt qu’une liste de liens. L’utilisateur dialogue, affine sa demande et obtient des sources citées sous la réponse.

Lancé en test dans Search Labs en mars 2025, AI Mode a été ouvert à tous aux États-Unis en mai 2025, lors de Google I/O (blog.google, mai 2025). Il est arrivé en France le 22 juillet 2026, avec les aperçus IA.

L’AI Overview s’affiche au-dessus des résultats classiques ; AI Mode répond dans un espace à part, sous forme de conversation. Son moteur repose sur le query fan-out.

Sur AI Mode, je vérifie requête par requête, à la main, si la marque figure parmi les sources que Gemini agrège.

Voir aussi : guide GEO · notre service GEO

20Query fan-out (éclatement de requête)

Aussi appelé : éclatement de requête, fan-out, décomposition de requête

Définition : Le query fan-out est une technique de récupération des fonctionnalités d’IA de Google, dont AI Mode. Le modèle découpe la question en sous-thèmes et lance simultanément un ensemble de requêtes associées, pour obtenir davantage de résultats pertinents. La réponse unique et sourcée s’appuie ensuite sur l’ensemble.

Google en donne un exemple dans son guide sur l’IA générative : pour une pelouse envahie de mauvaises herbes, une requête ramifiée possible est « éliminer les mauvaises herbes sans produits chimiques ». Deep Search pousse le mécanisme jusqu’à des centaines de recherches (blog.google, 2025). Une page peut donc être citée sur une sous-requête que l’utilisateur n’a jamais tapée.

Inutile de créer une page par requête ramifiée : Google range cette pratique, quand elle vise à manipuler ses réponses, dans l’utilisation abusive de contenus à grande échelle. Une page qui couvre bien son sujet répond déjà à plusieurs de ces sous-questions.

Voir aussi : guide GEO · notre service GEO

21Grounding (ancrage de la réponse dans le web)

Aussi appelé : ancrage, search grounding, grounding with Google Search

Définition : Le grounding ancre la réponse d’un modèle génératif dans des résultats de recherche réels au moment de la requête. Le système lance une recherche, injecte les résultats dans le contexte du modèle, puis génère une réponse assortie de citations. Il réduit les hallucinations et rend la réponse vérifiable.

Google expose la fonction sous le nom Grounding with Google Search dans l’API Gemini (ai.google.dev). C’est le mécanisme qui relie un LLM au web vivant, au-delà de la date de fin de ses données d’entraînement. Pour une marque, figurer dans les résultats que la recherche renvoie au modèle conditionne son apparition dans ses réponses.

Le grounding explique pourquoi un contenu récent et bien structuré peut être cité par Gemini alors qu’il n’existait pas à l’entraînement du modèle. La fraîcheur redevient un levier.

Voir aussi : méthode citations LLM · notre service GEO

22RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Aussi appelé : génération augmentée par récupération, retrieval augmented generation

Définition : Le RAG est une architecture qui associe un moteur de récupération à un modèle génératif. Avant de répondre, le système va chercher des documents pertinents dans une base externe, puis génère sa réponse à partir d’eux. Il permet à un LLM de citer des sources fraîches sans réentraînement.

Le terme vient de l’article de Lewis et al. (Facebook AI Research), publié en mai 2020 (arXiv 2005.11401). ChatGPT Search, Perplexity et les AI Overviews reposent sur une forme de RAG. Chez Google, il « s’appuie sur nos principaux systèmes de classement de la Recherche » (guide sur l’IA générative) : le classement d’une page reste la porte d’entrée.

Un contenu optimisé pour le RAG est un contenu que la couche de récupération trouve facilement et que la couche de génération recopie sans le déformer. Structure et clarté d’abord.

Voir aussi : notre service GEO · guide GEO

23Embeddings (vecteurs sémantiques)

Aussi appelé : vecteurs sémantiques, plongements lexicaux, word embeddings

Définition : Un embedding est la représentation d’un mot, d’une phrase ou d’un document sous forme de vecteur numérique, placé dans un espace où la proximité mathématique traduit la proximité de sens. Moteurs de recherche et LLM comparent ces vecteurs pour juger la pertinence sémantique, au-delà de la correspondance de mots-clés.

Les embeddings modernes descendent des travaux sur Word2Vec (Mikolov et al., 2013, arXiv 1301.3781). Ils expliquent pourquoi un texte peut ranker sur une requête sans en contenir les mots exacts : le moteur compare le sens des textes. C’est le socle de la recherche vectorielle et du RAG.

En rédaction, couvrez le champ sémantique du sujet, avec ses entités et leurs relations. Répéter le mot-clé n’apporte rien : les systèmes d’IA de Google « comprennent les synonymes et le sens général des recherches ».

Voir aussi : rédaction SEO · stratégie de contenu

24INP (Interaction to Next Paint)

Aussi appelé : Interaction to Next Paint, réactivité, ex-FID

Définition : L’INP mesure la réactivité d’une page : le délai entre une interaction utilisateur (clic, tap, saisie) et la prochaine mise à jour visuelle de l’écran. C’est l’un des trois Core Web Vitals de Google. Le seuil « good » documenté est inférieur ou égal à 200 millisecondes.

L’INP est devenu Core Web Vital officiel en mars 2024, en remplaçant le FID (First Input Delay). Plus exigeant, il évalue toutes les interactions d’une visite, pas seulement la première (web.dev/articles/inp). Mesurable via Search Console, PageSpeed Insights et le rapport CrUX.

L’INP sanctionne surtout le JavaScript lourd des tag managers et des page builders. En audit, c’est souvent le Vital le plus dégradé sur un WordPress chargé de plugins.

Voir aussi : guide Core Web Vitals · SEO technique

25IndexNow (protocole d’indexation instantanée)

Aussi appelé : protocole IndexNow, indexation instantanée, push d’indexation

Définition : IndexNow est un protocole ouvert qui permet à un site de notifier instantanément les moteurs de recherche dès qu’une page est créée, modifiée ou supprimée. Au lieu d’attendre le passage d’un robot, le site pousse l’information. Objectif : accélérer la découverte du contenu et réduire les crawls inutiles.

Lancé en octobre 2021 par Microsoft Bing et Yandex (blogs.bing.com), il est aujourd’hui supporté par Bing, Yandex, Seznam, Naver et Yep. Google, lui, ne l’utilise pas et s’appuie sur son propre crawl et la Search Console. IndexNow sert donc d’abord la visibilité Bing, qui alimente une partie de la recherche IA grand public.

IndexNow ne remplace pas la Search Console côté Google. Pour Bing et les autres moteurs qui l’adoptent, il accélère la prise en compte des pages nouvelles ou modifiées.

Voir aussi : guide robots.txt · SEO technique

26Passage ranking (classement des passages)

Aussi appelé : passage indexing, indexation par passage, classement par passage

Définition : Le passage ranking est un système d’IA de Google qui identifie les passages d’une page pour mieux juger sa pertinence face à une recherche. Un paragraphe pertinent enfoui dans un long article peut ainsi faire remonter la page, même si elle traite surtout d’autre chose.

Google a annoncé la fonction en octobre 2020 et l’a activée pour les recherches en anglais aux États-Unis le 10 février 2021 (Search Engine Land). Elle vaut surtout pour les pages longues qui traitent plusieurs sujets. Google la distingue des extraits optimisés : l’amélioration porte sur le classement des pages dans son ensemble (blog.google, octobre 2020).

Inutile pour autant de découper vos articles en petits morceaux : Google écrit que ses systèmes « saisissent les nuances que recèlent plusieurs sujets sur une même page ». Des sections claires, qui répondent chacune à leur question, servent d’abord le lecteur.

Voir aussi : SEO technique · rédaction SEO

27Entité (SEO) en anglais, entity SEO

Aussi appelé : SEO d’entités, entity-based SEO

Définition : Une entité, en SEO, est une chose distincte et identifiable (personne, marque, lieu, concept) que Google reconnaît indépendamment des mots employés pour la nommer. Le SEO d’entités consiste à faire exister et relier proprement une entité dans les bases que les moteurs et les LLM interrogent.

L’approche remonte au lancement du Knowledge Graph en 2012, résumé par Google sous la formule « things, not strings » (blog.google, 2012). Une entité bien établie, avec une fiche Wikidata, des mentions cohérentes et un schema propre, est plus facile à reconnaître pour les moteurs et les LLM.

En mission GEO, notre premier chantier est presque toujours l’entité. Un moteur qui confond votre marque avec un homonyme risque de citer l’homonyme à votre place.

Voir aussi : guide schema markup · notre service GEO

28Zero-click search (recherche sans clic)

Aussi appelé : recherche sans clic, zéro clic, zero-click

Définition : Une recherche zero-click est une requête qui se termine sans aucun clic vers un site externe : l’utilisateur obtient sa réponse directement dans la SERP, via un featured snippet, un panneau ou un AI Overview. La valeur se capte alors dans l’affichage, plus dans la visite.

Selon SparkToro, 65,3 % des recherches Google faites en France de janvier à avril 2026 se sont terminées sans aucun clic. Sur 1 000 recherches, 271 clics seulement atteignaient le web ouvert. L’étude repose sur le panel de navigation de Similarweb, sans l’application Google sur mobile (SparkToro, juin 2026).

Le zero-click change ce qu’on mesure : en plus des clics, je relève les impressions dans la Search Console et les citations de la marque dans les réponses générées.

Voir aussi : notre service GEO · 10 KPI SEO à suivre