Récemment, le vice‑président produit de Google, Robby Stein, a été interrogé sur l’évolution dite de l’**AEO**/**GEO** et sur ce que les créateurs doivent envisager face à la montée de la recherche pilotée par IA. Sa réponse, riche en précisions techniques et stratégiques, part de la manière dont l’**IA** de Google construit ses réponses pour aboutir à des recommandations concrètes pour les producteurs de contenu.

Principes fondamentaux de la recherche IA chez Google

La question posée portait sur l’**AEO** (Answer Engine Optimization) et le **GEO** (Generative Engine Optimization), présentés par l’animateur comme une évolution du **SEO**. La réponse de Robby Stein invite à replacer ce débat dans le contexte du fonctionnement interne de la recherche pilotée par IA.

Contexte de la question :

L’animateur a demandé essentiellement si la montée de l’**AEO**/**GEO** signe une rupture avec le **SEO** traditionnel et ce que les créateurs doivent changer dans leur approche pour apparaître dans ces réponses automatisées.

Stein explique d’abord, en termes accessibles, que lorsque l’**IA** de Google génère une réponse, elle ne se contente pas d’utiliser uniquement sa « mémoire » interne : elle lance une série de requêtes automatisées en arrière‑plan, un processus que l’on peut résumer par le terme technique de **query fan‑out**. Autrement dit, l’algorithme scinde la requête initiale en de multiples sous‑requêtes, interroge l’index du moteur et récupère des informations en temps réel lorsque nécessaire.

Concrètement, si l’utilisateur pose une question sur une paire de chaussures, le système va automatiquement élargir et reformuler la requête en dizaines de variantes, puis exécuter ces requêtes pour collecter, vérifier et trier les résultats les plus pertinents. Ces recherches sont effectuées par la plate‑forme, pas par un humain, mais elles utilisent les mêmes mécanismes de récupération d’information que le **SEO** traditionnel.

La conséquence principale de ce fonctionnement est que l’**AEO** ne constitue pas une discipline complètement distincte : la visibilité dans les réponses d’**IA** repose largement sur les mêmes règles d’indexation, de classement et de qualité que celles qui gouvernent le **SEO** classique. Autrement dit, il ne s’agit pas tant de « tromper » un nouvel algorithme que de produire des contenus qui répondent si bien à une intention que le système les considère comme la meilleure source.

Le poids des signaux classiques de qualité

Un point central de l’échange concerne les critères de qualité que Google a mis en avant dans ses documents, notamment les Quality Raters Guidelines. Stein insiste sur plusieurs éléments récurrents : la satisfaction de l’**intention** de recherche, la présence de sources et de citations, ainsi que l’**originalité** du contenu.

Pour résumer son propos : lorsqu’une recherche est effectuée, le système associe cette requête à des pages web susceptibles d’apporter une réponse. Les mêmes questions que posent les évaluateurs humains — « est‑ce que ce contenu satisfait réellement l’intention ? », « cite‑t‑il ses sources ? », « apporte‑t‑il un point de vue ou des informations originales ? » — sont utilisées par l’algorithme pour déterminer la qualité d’une réponse automatisée.

Autrement dit, les signaux traditionnels restent au cœur du processus :

• La capacité d’un contenu à satisfaire l’**intention** de l’utilisateur (informer, conseiller, comparer, etc.).
• La transparence des sources et la présence de citations ou de liens vers des références fiables.
• L’**originalité** : un contenu qui ne fait que paraphraser des informations déjà répandues sera moins valorisé qu’une page apportant un angle, des données ou une synthèse nouvelle.

Ces critères demeurent essentiels parce que l’**IA** opère en cherchant et en regroupant l’information : si un contenu ne répond pas clairement au besoin de l’utilisateur ou manque de preuves, il aura moins de chances d’être sélectionné lors du processus de **query fan‑out**.

Compléments sur le fonctionnement de la recherche IA de Google

L’animateur du podcast a ensuite demandé si la manière dont fonctionne la recherche d’**IA** de Google la distinguait des chatbots grand public, qui s’appuient souvent davantage sur des réponses internes sans consulter massivement l’index web lors de chaque requête.

La réponse de Stein précise que la solution de Google combine plusieurs mécanismes : d’une part une « mémoire paramétrique » (les connaissances stockées dans le modèle lors de son entraînement) ; d’autre part une capacité à exécuter des recherches live via l’index de Google, puis à vérifier et recouper ces éléments avant de formuler une réponse justifiée.

Quelques notions à retenir :

• Mémoire paramétrique : informations et relations incorporées dans les poids du modèle pendant l’entraînement. Ces connaissances sont utiles pour la génération de texte et le raisonnement interne du modèle.
• Recherche par récupération (retrieval) : actions qui permettent au système d’aller chercher des contenus à jour dans l’index de Google, par le biais du **query fan‑out**.
• Signaux de qualité appliqués : le moteur évalue le spam, l’autorité des sources, la fraîcheur et la pertinence des informations, comme il le ferait pour un résultat classique.

Le modèle conçu pour la recherche d’**IA** est donc orienté vers la fourniture d’informations fiables et vérifiables : il intègre des contrôles visant à détecter le spam, à favoriser les pages autoritatives et à présenter des références lorsque c’est pertinent. Au final, cette architecture cherche à allier le raisonnement interne du modèle (sa capacité à synthétiser et expliquer) avec la robustesse d’un système de recherche reposant sur des signaux éprouvés.

Conseils pratiques pour les créateurs de contenu

Face à ces explications techniques, la question cruciale pour les éditeurs et les créateurs est : que faut‑il concrètement faire pour rester visible et pertinent dans un monde de requêtes conversationnelles pilotées par IA ? Voici des recommandations détaillées, actionnables et en cohérence avec les principes évoqués par Stein.

1) Recentrer la création sur l’intention et le parcours informationnel

La première règle — déjà valable pour le **SEO** classique — est de penser en termes d’**intention** utilisateur plutôt que de mots‑clés isolés. Avec la montée des requêtes longues et conversationnelles, il est essentiel d’anticiper :

• les questions qui précèdent et suivent la requête principale (le parcours informationnel) ;
• les besoins contextuels (niveau d’expertise, contraintes de temps, format préféré : résumé, tutoriel, comparatif) ;
• les requêtes complexes de type « comment faire » ou « quel est le meilleur pour » qui requièrent une réponse structurée et approfondie.

Produire des pages qui couvrent non seulement la réponse directe, mais aussi les sous‑questions et les objections potentielles augmente la probabilité d’être considéré comme la meilleure source lors du **query fan‑out**.

2) Structurer le contenu pour la lecture et l’extraction automatique

Les systèmes d’**IA** et les extracteurs de contenu favorisent les pages bien structurées : titres clairs, paragraphes courts, listes, encadrés récapitulatifs. Quelques bonnes pratiques :

• utiliser des titres hiérarchisés (H2, H3, etc.) contenant des formulations naturelles qui correspondent aux questions des utilisateurs ;
• prévoir des résumés concis en haut de page (TL;DR) pour les réponses rapides ;
• ajouter des sections « FAQ » qui reproduisent des formulations conversationnelles potentielles ;
• mettre en évidence les définitions, chiffres et étapes clés sous forme de listes ou de tableaux pour faciliter l’extraction par des systèmes automatisés.

3) Documenter les sources et apporter de l’originalité

L’**originalité** et la citation des sources sont des signaux clefs. Il est donc recommandé de :

• citer explicitement les sources lorsque vous utilisez des données externes (liens, références bibliographiques, études) ;
• fournir des analyses originales, des synthèses ou des mises en perspective qui ne se contentent pas de recopier ce qui existe déjà ;
• utiliser des données propriétaires (enquêtes, études internes, exemples concrets) pour renforcer l’unicité du contenu.

Ces éléments aident à démontrer l’**expertise** et l’**autorité**, et facilitent la sélection de votre contenu par les processus de ranking de Google.

4) Soigner la confiance et la transparence (E‑E‑A‑T)

Les notions de Experience, Expertise, Autorité et Fiabilité (E‑E‑A‑T) restent centrales. Pour les renforcer :

• affichez clairement l’auteur, sa biographie et ses qualifications pour les sujets traités ;
• précisez les dates de mise à jour et la méthodologie lorsque vous publiez des études ou des guides pratiques ;
• intégrez des références vers des sources reconnues et des citations vérifiables.

Une page qui inspire confiance a plus de chances d’être sélectionnée comme référence par l’algorithme d’**IA**.

5) Optimiser techniquement : indexabilité et données structurées

Les éléments techniques restent indispensables pour garantir que vos pages puissent être trouvées et correctement interprétées lors du **query fan‑out** :

• assurez l’indexabilité (robots.txt, balises meta robots, sitemap XML) ;
• utilisez le balisage structured data (schema.org) pour signaler les FAQ, articles, tutoriels, avis, et autres entités ;
• optimisez la vitesse, la compatibilité mobile et l’expérience utilisateur générale ;
• prévoyez des résumés et des balises meta pertinentes qui reflètent l’**intention** de la page.

6) Produire des contenus « how‑to » et des guides pratiques

Robby Stein mentionne que les utilisateurs posent de plus en plus de questions complexes ou de type conseil. Les contenus tutoriels et guides pratiques sont donc particulièrement pertinents pour l’ère de l’**IA** :

• décomposez les processus étape par étape ;
• ajoutez des illustrations, captures d’écran ou vidéos pour enrichir la démonstration ;
• répondez aux questions annexes que l’on peut se poser à chaque étape.

7) Eviter la duplication et le contenu de faible valeur

La simple duplication d’articles populaires ne suffit plus. Les systèmes de Google peuvent identifier et dévaluer les contenus redondants ou peu informatifs. Préférez :

• l’analyse, le commentaire, la mise à jour ou l’enrichissement d’un sujet commun plutôt que la paraphrase ;
• la création de ressources qui apportent un vrai « plus » pour l’utilisateur (données uniques, outils, cadres méthodologiques).

8) Penser conversationnel dans le wording mais garder la clarté

Les requêtes actuelles sont souvent formulées dans un style conversationnel. Il est pertinent d’inclure dans vos contenus des formulations naturelles (« comment », « pourquoi », « quel est le meilleur »), tout en conservant une rédaction précise et exempte d’ambiguïté.

9) Mesurer, itérer et privilégier la qualité

Enfin, surveillez les performances au moyen d’indicateurs classiques (trafic, positionnement, taux de clics, temps de lecture) et de tests qualitatifs (lecture par des utilisateurs représentatifs). Concentrez‑vous sur des améliorations incrémentales et sur la qualité plutôt que sur des tentatives d’optimisation de short‑term gain.

Points clés et synthèse

• La recherche IA repose sur les mêmes principes que le SEO : l’**AEO**/**GEO** ne remplace pas le **SEO**, il l’étend en intégrant des étapes automatisées de recherche et de vérification.
• Query fan‑out : les systèmes d’**IA** effectuent plusieurs recherches en arrière‑plan pour bâtir une réponse, ce qui signifie que la visibilité dépend des signaux classiques d’indexation et de qualité.
• Mémoire paramétrique + recherche live : la combinaison de connaissances intégrées au modèle et de recherches en direct renforce la capacité à fournir des réponses à jour et fondées.
• Signaux de confiance et d’originalité : l’**originalité**, la présence de citations et la satisfaction de l’**intention** restent déterminants pour figurer dans les réponses automatiques.
• Recommandations pour les créateurs : privilégier les contenus pratiques, structurés, sourcés et transparents ; optimiser techniquement pour l’indexabilité et utiliser le balisage structuré pour faciliter l’extraction d’information.

En synthèse, la montée des réponses générées par IA modifie l’interface utilisateur et la manière dont les requêtes sont formulées, mais elle ne change pas les fondements de ce qui constitue un bon contenu : pertinence, autorité, originalité et clarté. Pour les créateurs, la priorité demeure d’élaborer des ressources qui répondent pleinement aux besoins informationnels réels des utilisateurs, de manière vérifiable et structurée, afin que les systèmes automatisés les reconnaissent comme des sources fiables.

Image mise en avant : Shutterstock/PST Vector