GEO local : comment les IA transforment le référencement de proximité

Longtemps focalisés sur Google, les professionnels du SEO ont récemment dû élargir leur champ d’application pour s’adapter aux évolutions actuelles et futures du moteur de recherche, et aux nouvelles manières de chercher l’information via les outils d’IA générative. Si le GEO (Generative Engine Optimization) risque de particulièrement bousculer les thématiques les plus larges et généralistes (sujets evergreen, commerce en ligne, actualités), qu’en est-il du référencement local ?

Pour Geolid, plateforme de marketing local, les IA génératives ont d’ores et déjà commencé à transformer le référencement de proximité, mais avec quelques nuances. À travers son dernier guide intitulé GEO local : le nouveau SEO local ?, la structure revient sur ce nouveau paradigme.

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Le SEO local bousculé par les IA

Pour Geolid, les IA génératives impactent déjà la recherche en ligne : 40 % des consommateurs utilisent l’IA dans leur parcours d’information, tandis que 77 % des utilisateurs de ChatGPT s’en servent comme moteur de recherche. S’agissant de la recherche locale, un utilisateur sur trois indique préférer des outils d’IA générative. Une tendance, sans surprise, plus marquée chez les publics les plus jeunes.

Dans le même temps, Geolid observe un déclin du trafic organique traditionnel, en particulier dans les pays dans lesquels les AI Overviews ont été déployés.

Lorsque l’IA fournit une réponse complète et satisfaisante, le “clic” traditionnel devient moins nécessaire. C’est exactement ce qui se déroule à l’échelle mondiale avec l’intégration progressive des “AI Overviews” dans les recherches Google classiques. Certaines entreprises constatent déjà une baisse de trafic pouvant atteindre 40 %, observe Geolid.

La recherche devient également plus conversationnelle : les internautes formulent des questions complètes et accèdent à des réponses qui intègrent déjà des éléments locaux, parfois sans passer par une liste de liens classique.

Cette dynamique reste toutefois à nuancer : les données dans les LLM représentent encore une part faible du trafic global, même si leur progression est rapide, et la recherche locale apparaît pour le moment moins touchée que d’autres segments.

Comment les modèles d’IA évaluent, croisent et hiérarchisent les données locales

Les IA génératives structurent et sélectionnent les informations locales très différemment des moteurs de recherche traditionnels. Là où Google se contente de classer les pages web, les IA génératives forment un ensemble rédigé qui combine recommandations, éléments factuels et signaux de crédibilité issus de plusieurs sources. « Pour qu’une marque ou un point de vente soit recommandé par une IA, il doit donc s’assurer de sa présence et de sa crédibilité sur l’ensemble de cet écosystème digital », explique Geolid, qui regroupe quatre grandes familles de sources :

• Les sites web indexables : cette catégorie regroupe les pages de site, les articles et les store locators, et elle fournit aux IA la base d’informations officielles d’une marque.
• La presse : cette catégorie rassemble les médias spécialisés et les blogs influents, et elle apporte aux IA des signaux d’autorité. Elle renforce la crédibilité d’une marque grâce à des sources externes reconnues.
• Les bases de données spécialisées : cette catégorie inclut Wikipédia, l’INSEE ou Statista. Elle fournit aux IA des données factuelles et structurées.
• Les communautés et avis en ligne : cette catégorie regroupe Google Maps, les réseaux sociaux et les forums, et elle montre aux IA la perception réelle des utilisateurs. Elle traduit la réputation et la qualité de l’expérience client.

La cohérence des données locales constitue donc un facteur déterminant pour apparaître dans ces réponses. La moindre divergence sur le nom, l’adresse ou le numéro de téléphone peut affaiblir la fiabilité perçue.

GEO local : les recommandations de Geolid

Le GEO local étant une discipline émergente, « il n’existe à ce jour aucune formule magique », prévient Geolid, qui rappelle que peu d’études consolidées existent sur cette thématique, et qu’aucune stratégie ne garantit d’être cité par les IA. Mais le guide observe toutefois que « des stratégies se dessinent pour mettre toutes les chances de son côté ».

5 bonnes pratiques pour améliorer son GEO local

Pour Geolid, le GEO local tient en un principe simple : « devenir une source d’information fiable, cohérente et incontournable sur votre marché ». Dès lors, ces cinq bonnes pratiques vous permettront d’augmenter vos chances :

1. Avoir des fiches d’établissement Google complètes et à jour pour fournir aux modèles des données fiables et structurées.
2. Créer des pages locales distinctes et les associer à un store locator clair pour aider les IA à comprendre l’implantation du réseau.
3. Maintenir des données NAP (Name, Address, Phone) cohérentes sur l’ensemble du web afin de renforcer la crédibilité et d’éviter toute ambiguïté.
4. Obtenir des mentions externes issues de médias, blogs spécialisés ou annuaires pour accroître l’autorité perçue par les modèles.
5. Produire des contenus factuels répondant aux questions fréquentes afin de faciliter l’analyse sémantique des IA et la bonne contextualisation de l’offre.

GEO local : comment suivre ses performances ?

Le suivi des performances GEO reste difficile, car il n’existe pas encore d’outil standardisé permettant de mesurer précisément sa visibilité dans les réponses des IA. Les données sont éclatées, les outils émergents restent partiels et une partie des signaux liés aux IA n’est pas directement traçable. Malgré ces limites, il est possible d’obtenir une vision utile de la présence de vos établissements en combinant plusieurs indicateurs qualitatifs et comportementaux.

• Le suivi des mentions de marque : cette approche consiste à tester régulièrement les principales IA avec des requêtes pertinentes et à observer la fréquence, la nature et la qualité des citations obtenues.
• L’analyse des sources citées : cette méthode permet d’identifier les contenus qui ressortent le plus souvent dans les réponses des IA et d’orienter ses efforts vers les supports réellement utilisés.
• Le suivi des conversions indirectes : cette observation repose sur l’évolution des appels, des itinéraires ou des mentions spontanées en enquêtes client, qui peuvent refléter une meilleure visibilité dans les agents conversationnels.

Pour en savoir plus sur les stratégies de GEO local, vous pouvez télécharger le guide complet. Celui-ci inclut notamment un tutoriel détaillé pour suivre vos performances dans GA4.

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