Glossaire de la recherche IA

AI Overview (anciennement Google SGE) est le résumé de réponse généré par l'IA de Google, affiché en haut des résultats de recherche. Il est produit par le modèle Gemini à partir du contenu des pages classées et présente une réponse synthétisée avec attribution des sources — sans que l'utilisateur ait besoin de cliquer plus loin.

L'AI search (recherche IA) est une technologie de recherche dans laquelle des modèles d'intelligence artificielle — typiquement des grands modèles de langage (LLM) — génèrent des réponses en langage naturel plutôt que de présenter une liste de liens. Parmi les exemples : ChatGPT Search, Google AI Overviews, Perplexity et Microsoft Copilot.

Le monitoring de la recherche IA (AI search monitoring) est la surveillance systématique de la visibilité, des citations et des mentions d'une marque à travers les moteurs de recherche IA et les chatbots — notamment ChatGPT, Gemini, Perplexity et Google AI Overviews — afin de suivre l'évolution et d'identifier les opportunités d'optimisation.

La visibilité IA (AI visibility) est la capacité d'une marque ou d'une entreprise à être mentionnée, recommandée ou citée par des systèmes de recherche intelligents comme ChatGPT, Gemini, Perplexity et Google AI Overviews lorsque les utilisateurs posent des questions pertinentes.

L'Answer Engine Optimization (AEO) est la discipline qui optimise le contenu et la présence numérique pour être choisi comme réponse — ou cité comme source — par les moteurs de réponse alimentés par l'IA tels que ChatGPT, Gemini, Perplexity et Google AI Overviews, par opposition au SEO traditionnel qui optimise le classement pour obtenir des clics dans les listes de résultats.

CAVIS (Conversational AI Visibility Intelligence System) est un cadre de simulation et d'analyse systématique de la visibilité IA, développé par CitationLab AS. CAVIS structure les simulations de recherche IA autour de situations d'utilisateurs réelles plutôt que de simples mots-clés, et produit des métriques de visibilité quantifiables à travers les modèles IA.

Le ChatGPT SEO désigne les stratégies et techniques destinées à augmenter la probabilité que ChatGPT mentionne ou recommande une marque, un site ou une source spécifique dans ses réponses — que ce soit via l'optimisation des données d'entraînement, la navigation web directe (ChatGPT Search) ou l'influence sur l'indexation du contenu.

Travail systématique visant à augmenter la quantité et la qualité des mentions de marque dans les réponses générées par l'IA.

Le taux de citation (citation rate) est la part des requêtes de recherche IA pertinentes dans lesquelles une marque, un site ou une source spécifique est mentionné ou cité dans la réponse du modèle IA. C'est un KPI central de la visibilité IA, mesuré comme : (nombre de réponses avec mention) / (nombre total de prompts exécutés) × 100.

Les données structurées pour l'IA sont le balisage schema.org et les autres formats de métadonnées lisibles par les machines qui aident les modèles IA et les moteurs de recherche à comprendre le contexte, le type et les relations d'un contenu — et augmentent la probabilité qu'il soit utilisé comme source dans les réponses générées par l'IA.

E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) est le cadre d'évaluation de la qualité et de la crédibilité du contenu utilisé par Google et les modèles IA. Des signaux E-E-A-T forts augmentent la probabilité que le contenu soit inclus dans les réponses IA et se classe haut dans les résultats de recherche.

L'entity SEO est l'optimisation de la présence numérique autour des entités — concepts nommés et distincts comme les personnes, les lieux, les organisations et les concepts — afin que les moteurs de recherche et les modèles IA puissent les identifier et les associer à des connaissances pertinentes dans leurs graphes de connaissances.

Le Gemini SEO est l'optimisation du contenu et de la présence pour être cité par le modèle Gemini de Google — notamment dans Google AI Overviews, Google Search et l'assistant Gemini. Gemini étant étroitement intégré à la recherche Google, le Gemini SEO recoupe fortement le SEO traditionnel.

La Generative Engine Optimization (GEO) est une discipline du marketing digital qui optimise le contenu et la présence numérique pour être inclus dans les réponses générées par les modèles d'IA générative. GEO et AEO sont souvent utilisés comme synonymes, mais le GEO met l'accent sur la stratégie de production de contenu elle-même plutôt que sur l'optimisation technique.

Un knowledge graph (graphe de connaissances) est une base de données structurée qui représente des entités (personnes, lieux, concepts, organisations) et les relations entre elles. Le Knowledge Graph de Google et les représentations internes des modèles IA sont des graphes de connaissances qui influencent les informations présentées dans les résultats de recherche et les réponses IA.

Une citation LLM (LLM citation) se produit lorsqu'un grand modèle de langage (Large Language Model) mentionne, référence ou recommande explicitement une source, une marque ou un site spécifique dans une réponse générée pour un utilisateur — qu'il s'agisse d'une source attribuée, d'une recommandation ou d'une composante d'une affirmation factuelle.

Les données d'entraînement des LLM (LLM training data) sont les énormes corpus de textes dont apprennent les grands modèles de langage pendant leur entraînement — notamment des pages web, des livres, des articles académiques et des bases de données. Être représenté dans ces sources est fondamental pour qu'une marque soit mentionnée par les LLM sans recherche en direct.

Fichier texte standardisé placé à la racine du site qui fournit aux crawlers IA des informations contextuelles sur le contenu et la structure du site.

Le Perplexity SEO est l'optimisation du contenu et de l'autorité d'un site spécifiquement pour être cité par Perplexity AI — un moteur de recherche qui combine la navigation web en direct et la synthèse LLM pour fournir des réponses sourcées. Perplexity cite explicitement ses sources et génère donc du trafic direct.

La prompt visibility correspond au degré auquel une marque, un produit ou une source apparaît dans les réponses des modèles IA à des prompts spécifiques (questions ou instructions) pertinents pour l'offre de l'entreprise. Elle se mesure en exécutant de manière systématique des prompts représentatifs et en enregistrant les occurrences.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) est une architecture d'IA dans laquelle un modèle récupère des documents pertinents dans une base de connaissances externe et les utilise comme base contextuelle pour générer une réponse — plutôt que de s'appuyer uniquement sur ses données d'entraînement.

Le search grounding est la technique par laquelle un modèle IA complète ses connaissances d'entraînement par une récupération web en direct afin de fournir des réponses plus actuelles et précises. Le modèle cherche sur le web, récupère les textes pertinents et les utilise comme base (ground truth) de sa réponse.

Le niveau de crédibilité thématique et de profondeur de contenu qu'un site possède dans un domaine spécifique, tel qu'évalué par les moteurs de recherche et les modèles IA.

La visibilité de marque dans l'IA (brand visibility in AI) correspond au degré et à la manière dont une marque spécifique est mentionnée, décrite ou recommandée par les modèles de recherche IA et les chatbots. C'est un KPI composite qui comprend le taux de citation, l'analyse de sentiment et la qualité du contexte.